Sázka za 1,4 bilionu dolarů: Uvnitř optimistického scénáře Goldman Sachs a skrytých dluhových rizik

Proč si Goldman myslí, že je konsenzus příliš nízký

Jádrem argumentace Goldman Sachs je tvrzení, že současné odhady Wall Street implikují nepravděpodobné zpomalení růstu výdajů. Konsenzus pro výdaje hyperscalerů v roce 2027 činí přibližně 920 miliard dolarů, což by znamenalo prudký útlum oproti závratnému tempu let 2025 a 2026 . Goldman toto východisko zpochybňuje modelem, který simuluje situaci, kdy investice do AI nadále pohlcují 2 % až 3 % HDP. V takovém scénáři se roční výdaje posouvají k základnímu odhadu 1,1 bilionu dolarů a v tom nejoptimističtějším případě až k 1,4 bilionu dolarů .

Základem modelu je sázka na agentní umělou inteligenci. Na rozdíl od jednoduchých chatbotů, kteří odpoví na dotaz a zastaví se, agenti AI fungují nepřetržitě – provádějí vícestupňové úkoly, volají API rozhraní a uvažují v rozsáhlých řetězcích úvah. Goldman očekává, že toto chování v režimu „always-on“ povede do roku 2030 k 24násobnému zvýšení spotřeby tokenů . Každá interakce agenta spotřebovává dramaticky více výpočetního výkonu, a s tím, jak podniky začínají agenty nasazovat ve velkém, trajektorie poptávky vůbec nepřipomíná lineární křivky růstu, na nichž spočívají konsenzuální modely.

Skutečná úzká hrdla: Energie, práce a fyzická omezení

Goldman Sachs je pozoruhodně otevřený v tom, kde leží skutečné limity. Ve své zprávě o energetickém pohonu éry AI banka bez okolků uvádí: „nejnaléhavějším úzkým hrdlem není nedostatek kapitálu – je to energie potřebná k jeho pohonu“ . Po dekádě stagnující poptávky po elektřině se predikuje, že celosvětová spotřeba energie v datových centrech do roku 2030 vzroste o 160 % . Jen samotné Spojené státy čelí odhadovanému deficitu 45 gigawattů (GW) energie pro datová centra do roku 2028, což vyžaduje vybudování 72 GW nové kapacity do roku 2030 – tedy ekvivalent zhruba 72 velkých jaderných elektráren .

Síť nebyla pro tuto budoucnost navržena. Lhůty pro přenos a povolování nových elektráren na zemní plyn se protahují na pět až sedm let, větrné a solární zdroje poskytují pouze přerušovanou dodávku a jaderná energie je spíše dlouhodobým řešením . Nové spalovací turbíny, tažní koně spolehlivé výroby elektřiny, jsou prakticky vyprodané až do roku 2030 .

Nedostatek pracovních sil se však může ukázat jako vůbec nejtvrdší omezení. Goldman odhaduje, že k vybudování fyzické infrastruktury, kterou AI vyžaduje, je zapotřebí přibližně 760 000 dalších elektrikářů, montérů vedení a dalších technických profesí, včetně 207 000 specializovaných rolí, jež vyžadují tři až čtyři roky výcviku . To nejsou pracovní místa, která může Silicon Valley automatizovat nebo přesunout do zahraničí – vyžadují fyzickou přítomnost na místě a tento nedostatek znamená, že harmonogramy projektů se s každým dalším gigawattem nové poptávky dále protahují .

Studie banky „Tracking Trillions“ zavádí koncept „rizika prodloužení“: fronty na připojení k elektrické síti, zpoždění v povolovacích řízeních a nedostatek klíčového vybavení, jako jsou transformátory a rozvaděče, mohou prodloužit dobu výstavby daleko za původní plány. Ve stresových scénářích se tato zpoždění zpětně promítají do pochybností na straně poptávky a vytvářejí sebeposilující cyklus, kdy projekty trvají déle a důvod stavět další slábne . I tak základní odhad Goldman předpokládá kumulativní kapitálové výdaje na AI ve výši zhruba 7,6 bilionu dolarů mezi lety 2026 a 2031 .

Srovnání s odhady Morgan Stanley

Projekce Morgan Stanley prošly vlastní dramatickou revizí směrem nahoru. Před rokem firma odhadovala kombinované výdaje hyperscalerů na zhruba 450 miliard dolarů pro roky 2026 i 2027. Po zveřejnění výsledků za první čtvrtletí roku 2026 analytici pod vedením Briana Nowaka zvýšili tyto odhady na přibližně 800 miliard dolarů pro rok 2026 a 1,2 bilionu dolarů pro rok 2027 .

Morgan Stanley nyní pro rok 2027 předpovídá výdaje hyperscalerů ve výši 1,16 bilionu dolarů, což je číslo, které překonává základní odhad Goldman ve výši přibližně 1,1 bilionu dolarů, ale zaostává za horní hranicí Goldman 1,4 bilionu dolarů . Do roku 2028 Morgan Stanley očekává celosvětové kapitálové výdaje na datová centra v objemu 2,9 bilionu dolarů, přičemž 1,4 bilionu bude financováno z peněžních toků hyperscalerů a zbývající mezera ve financování ve výši 1,5 bilionu dolarů musí být pokryta dluhem, leasingem a společnými podniky .

Obě banky se shodují, že poměry kapitálových výdajů k tržbám vstoupily do neprobádaného území. Morgan Stanley předpovídá poměry 34 % až 39 % pro roky 2026 až 2028, což překonává přibližně 32% vrchol zaznamenaný během éry dot-com bubliny. Když se započítají údaje upravené o leasing, mohly by tyto poměry vystoupat až na 44 % až 45 % .

Stínové účetnictví: Podrozvahové leasingy a dluh v SPV

Pod čísly o celkových výdajích se skrývá znepokojivější vrstva finančního inženýrství. Ratingová agentura Moody’s odhadla, že pět největších amerických hyperscalerů – Amazon, Meta, Alphabet, Microsoft a Oracle – má budoucí závazky z leasingu datových center ve výši 662 miliard dolarů, které dosud nebyly zahájeny . Podle amerických všeobecně uznávaných účetních principů (GAAP) se tyto závazky nevykazují jako současné dluhy, protože služby ještě nebyly poskytnuty. Sedí mimo rozvahu, viditelné především v poznámkách pod čarou .

Když se sečtou všechny nediskontované budoucí leasingové závazky, dosahuje toto číslo odhadem 969 miliard dolarů – což je přibližně 113 % kombinovaného upraveného dluhu těchto pěti společností . Jak se tyto leasingy v nadcházejících letech začnou realizovat, začnou se promítat do výsledovek jako provozní náklady, což může stlačit volný peněžní tok a omezit kapacitu pro zpětné odkupy akcií, na které investoři dlouho spoléhali .

Současným problémem je rostoucí využívání účelových společností (SPV) k financování AI infrastruktury. Velké technologické společnosti strukturovaly dluh na datová centra ve výši více než 120 miliard dolarů prostřednictvím tzv. „bankruptcy-remote“ SPV, které stojí mimo konsolidované rozvahy . Morgan Stanley předpovídá, že tento podrozvahový mechanismus financování by mohl do roku 2028 dosáhnout 800 miliard dolarů . Tyto nástroje obvykle fungují s tenkým kapitálovým polštářem 8 % až 10 %, spoléhají na kolaterál v podobě GPU, který rychle zastarává, a zahrnují leasingové podmínky trvající pouhé čtyři roky ve srovnání s tradičními deseti a více lety .

Varování od Oracle a rozšiřující se kreditní spready

Oracle se stal ukázkovým příkladem toho, jak rychle se mohou předpoklady financování AI rozpadnout. Na konci roku 2025 společnost ukončila spolupráci s Blue Owl Capital na financování datového centra v Michiganu, což odhalilo křehkost modelu podrozvahového financování. Oracle nese dluh ve výši 124 miliard dolarů a leasingové závazky za 248 miliard dolarů a reakce trhu byla rychlá – úvěr byl přeceněn „s brutální rychlostí“, a to i pro emitenta s investičním ratingem .

Banka pro mezinárodní platby (BIS) zaznamenala, že swapy úvěrového selhání (CDS) pro hyperscalery s nižším úvěrovým ratingem již vzrostly, což odráží jak samotný objem dluhové nabídky, tak rostoucí nejistotu ohledně toho, zda projekty AI přinesou adekvátní výnosy . Rada pro dohled nad finanční stabilitou (FSOC) a Bank of England výslovně označily hromadění podrozvahového dluhu na AI infrastrukturu za potenciální systémovou zranitelnost .

Problém zhoršuje riziko koncentrace. Velká část dluhu v SPV je vázána na datová centra s jediným aktivem nebo jediným nájemcem. Pokud nájemce selže nebo poptávka ochabne, struktura SPV nabízí omezený postih vůči rozvaze mateřské společnosti, což vytváří potenciál pro kaskádovité ztráty . Společnost PIMCO rovněž upozornila na kruhový charakter financování AI, kdy dodavatelé, jako jsou výrobci GPU, poskytují úvěry nebo získávají majetkové podíly ve stejných SPV, které zásobují, čímž se vystavují refinančním rizikům v případě zpřísnění kapitálových trhů .

Boom se dvěma narativy

Výstavba AI infrastruktury nemá z hlediska rozsahu a rychlosti obdoby. Pět největších hyperscalerů by mělo jen v roce 2026 utratit dohromady 755 miliard dolarů – což je meziroční nárůst o 83 % . Morgan Stanley poznamenává, že částka 800 miliard dolarů pro rok 2026 zhruba odpovídá tomu, co celá netechnologická část indexu S&P 500 utratila na kapitálových výdajích v předchozím roce .

Přesto finanční struktury, které to vše umožňují, generují svá vlastní rizika. Optimistický příběh stojí na 24násobném nárůstu poptávky po tokenech ze strany AI agentů, kteří ještě nebyli nasazeni ve velkém měřítku. Medvědí protiargument, formulovaný přímo uvnitř Goldman Sachs, zní, že dosavadní výnosy neospravedlňují vynaložené investice . Mezi těmito dvěma póly leží fyzická realita: energetická síť, která nemůže držet krok, kvalifikovaná pracovní síla, jež neexistuje v dostatečném počtu, a stínové účetnictví s téměř bilionem dolarů v závazcích, které se brzy stanou splatnými, s důsledky sahajícími daleko za technologický sektor.