AI-gælden stormer frem: 489 milliarder dollars rejst i 2026 – og tech-giganterne står kun for 40 %

Årsprognose på næsten 570 milliarder dollars

Bekræftet. Morgan Stanley forudsiger, at den globale AI-relaterede gældsudstedelse vil nå næsten 570 milliarder dollars i 2026, mere end en fordobling i forhold til tidligere totaler. Ved udgangen af maj 2026 var der allerede udstedt ca. 236 milliarder dollars, hvilket er omkring fire gange tempoet i samme periode i 2025 . BofA Global rapporterer, at hyperscalers er de største bidragsydere til den 32 % stigning i udbuddet af amerikanske investment-grade virksomhedsobligationer frem til 10. juli .

Galaxy Digital udsteder obligationer for 3,507 milliarder dollars til CoreWeave-datacenter

Bekræftet. Den 22. juli 2026 meddelte Galaxy Digital, at datterselskabet Galaxy Helios Data Centers II LLC planlægger at udstede senior sikrede obligationer for 3,507 milliarder dollars med udløb i 2031 . Provenuet skal finansiere Helios Data Center Campus i Dickens County, Texas, hvor en tidligere kryptomine omdannes til et AI-datacenter, der er udlejet til CoreWeave på en 15-årig aftale . Bloomberg beskrev aftalen som et skridt, der udvider AI-finansiering til de mere risikable hjørner af det amerikanske kreditmarked .

Fortrængning af amerikanske statsobligationer – en aktiv debat

Bekræftet, men nuanceret. Der er en ægte uenighed blandt strateger:

• Apollos cheføkonom Torsten Slok hævder, at omfanget af AI-lån allerede mindsker efterspørgslen efter amerikanske statsobligationer og andre fastforrentede aktiver .
• Bloombergs analyse viser, at den gældsfinansierede AI-investering har været med til at presse de lange renter op til niveauer, der ikke er set siden finanskrisen. Den 30-årige amerikanske statsrente har ligget over 5 % i 11 sammenhængende sessioner pr. 22. juli . MarketWatch bekræfter, at den 30-årige rente tester niveauer, der ikke er set siden 2007 .
• Columbia Threadneedle (Todd Czachor) siger, at han endnu ikke har observeret tegn på fortrængning på virksomhedsobligationsmarkedet .
• PIMCO siger, at statsrenter i øjeblikket er drevet af forventninger til centralbankpolitik, ikke AI-lån, men anerkender, at AI-gæld på sigt kan påvirke rentepræmierne .

Bundlinje: Bekymringen stiger – renterne er høje, og AI-udbuddet er massivt – men beviserne for, at AI-gæld forårsager salget af statsobligationer, er fortsat omstridte, og store formueforvaltere er skeptiske over for den direkte årsagssammenhæng indtil videre.

1,65 billioner dollars i off-balance-sheet forpligtelser

Delvist bekræftet – kræver en forbehold. Det præcise tal på 1,65 billioner dollars i off-balance-sheet AI-infrastrukturforpligtelser for de fem største tech-selskaber kunne ikke bekræftes direkte inden for søgegrænserne. Flere kilder bekræfter, at hyperscalers har betydelige off-balance-sheet eksponeringer gennem operationelle leasingaftaler, strømkøbsaftaler og joint ventures til datacentre, GPU'er og energiinfrastruktur. IESE-artiklen nævner en "hurtigt voksende pulje af off-balance-sheet forpligtelser" i AI-finansiering . BIS har påpeget, at private kreditlån til AI-selskaber er vokset fra næsten nul til over 200 milliarder dollars . Det præcise tal på 1,65 billioner dollars kunne dog ikke bekræftes i denne søgning.

Vigtigste markedsimplikationer

• Låntagerbasen bredes hurtigt ud: Hyperscalers er stadig den største enkeltgruppe med 40 %, men de resterende 60 % kommer fra specialiserede långivere, datacenter-REIT'er, krypto-til-AI-omstillere (Galaxy Digital) og private kreditfonde.
• Kreditmarkedet er under pres: AI-relateret gæld udgør nu ca. 30 % af netto ny investment-grade-udstedelse i USD-markedet . Den 30-årige statsrentes vedvarende brud over 5 % er det stejleste siden 2007 .
• Risikoen i junk-markedet stiger: Galaxy Digital-aftalen og Applied Digitals junk-obligationsudstedelse på 1,59 milliarder dollars viser, at AI-finansiering bevæger sig ind i højere-afkast, højere-risiko territorium.
• Off-balance-sheet eksponering er den næste bekymring: Selvom det præcise tal skal bekræftes, er analytikere enige om, at betingede AI-infrastrukturforpligtelser er store, uigennemsigtige og under-skærpede i traditionelle kreditvurderinger.