Den $1 billioner tunge AI-investering: Tech-giganternes gældsættelse kan udløse en kreditkrise

Hyperscalernes investeringer: En sti mod en billion dollar

Prognoserne for kapitaludgifter (capex) er blevet revideret kraftigt op, efterhånden som forbruget accelererer langt hurtigere end oprindeligt forventet. Moody's forventer nu, at de amerikanske hyperscaleres capex vil nå 785 milliarder dollars i 2026, en markant stigning fra martssprognosen på 700 milliarder dollars . Andre estimater placerer forbruget i 2026 mellem 660 milliarder og 725 milliarder dollars på tværs af de fem største hyperscalere .

Ser vi fremad, bliver stien endnu stejlere. Moody's ser capex i 2027 nærme sig 870 milliarder til 1 billion dollars . Bank of America forventer, at det globale hyperscaler-capex overstiger 800 milliarder dollars i 2026 og når 1 billion dollars i 2027 . Morgan Stanley og Goldman Sachs har fremlagt endnu højere estimater, hvor Goldman udtaler, at konsensusestimaterne for 2027 er for konservative, og at forbruget kan nå 1.100 milliarder dollars .

Moody's centrale advarsel er utilsløret: AI-infrastrukturinvesteringerne løber i et "årligt tempo på en billion dollar", hvilket tvinger virksomheder, der historisk set var kapitallette, ind i en uhørt kapitaltung model .

Den skjulte gæld på 662 milliarder dollars: Lejeaftaler uden for balancen

Den måske mest bekymrende risiko, Moody's har identificeret, er en massiv skjult forpligtelse indlejret i regnskabsreglerne. Ved udgangen af 2025 havde de fem store amerikanske hyperscalere akkumuleret omkring 662 milliarder dollars i fremtidige lejeforpligtelser for datacentre, der endnu ikke er påbegyndt, og som forbliver helt uden for deres balancer i henhold til amerikanske regnskabsstandarder (ASC 842) .

Sammen med andre forpligtelser – herunder GPU-leveringskontrakter og servere – når den samlede udiskonterede fremtidige lejeeksponering op på omkring 969 milliarder dollars . En separat Nikkei-analyse af regnskaber viste, at Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta og Oracle havde 1.650 milliarder dollars i samlede forpligtelser uden for balancen, hovedsageligt knyttet til datacenterlejeaftaler, GPU-kontrakter og servere .

Moody's regnskabsanalytikere, David Gonzales og Alastair Drake, har beregnet, at de ikke-bogførte 662 milliarder dollars svarer til 113 % af den samlede justerede gæld for de fem hyperscalere . Efterhånden som disse lejeaftaler træder i kraft, vil mere end en halv billion dollars i datacenteraktiver begynde at dukke op på virksomhedernes balancer, hvilket lægger pres på traditionelle kreditmålinger.

Moody's advarede udtrykkeligt om, at virksomheder, der bruger leasing uden for balancen til at finansiere AI-infrastruktur, risikerer en "væsentlig" forringelse af deres kreditprofiler, hvilket sætter kreditvurderingsbureauet på kant med konkurrenten S&P omkring en af de mest populære finansieringsmetoder for datacenterkapacitet .

AI's cirkulære økonomi: Selvrefererende forbrug

Både Moody's og Jefferies har fremhævet den sammenflettede, cirkulære karakter af AI-finansiering som en voksende fejlzone. Bloomberg dokumenterede en tilbagevendende 'drejebog': cloud-computing-virksomheder og chipproducenter – anført af Nvidia – hjælper med at finansiere førende AI-udviklere, som derefter bliver nogle af deres største kunder, hvilket skaber en selvrefererende cyklus af forbrug .

Microsoft har investeret mere end 13 milliarder dollars i OpenAI, hvor den største del på 10 milliarder dollars kommer fra en aftale annonceret i begyndelsen af 2023. Amazon og Alphabet's Google indvilligede i at investere henholdsvis op til 4 milliarder og 2 milliarder dollars i lignende arrangementer .

UBS har sammenlignet disse sammenflettede aftaler med telekommunikationsboblen omkring årtusindskiftet og noterer bekymringer om, at virksomheder investerer i hinanden og er afhængige af gensidigt forbrug . J.P. Morgan anerkendte "skalaen og cirkulariteten" af store partnerskabsannonceringer blandt AI-modeludviklere, hyperscalere og chipproducenter og bemærkede, at kapitalforpligtelserne strækker sig over flere år med betingede eksekveringsmål .

Jefferies kom med en særlig skarp advarsel: den største risiko for den AI-drevne tech-cyklus er ikke en afbrydelse af chippforsyningen, men en 'pludselig erkendelse hos investorerne af, at hyperscalerne og selskaber som OpenAI og Anthropic ikke vil være i stand til at opnå et afkast på deres investering' . Finanshuset argumenterede for, at finansieringsbekymringer kunne "udløse en pludselig uvillighed til at finansiere disse investeringer, som så vil blive forværret af de cirkulære arrangementer mellem hovedaktørerne" .

Rekordhøj obligationsudstedelse: 108,7 milliarder dollars på et enkelt kvartal

Tech-giganterne har oversvømmet kreditmarkederne med en hidtil uset bølge af gæld. Teknologivirksomheder udstedte rekordhøje 108,7 milliarder dollars i virksomhedsobligationer i de sidste tre måneder af 2025, cirka det dobbelte af den tidligere kvartalsrekord, med fortsat tung udstedelse ind i 2026 . Oracle, Meta, Alphabet og andre lånte kraftigt for at finansiere AI-datacentre og tilhørende energisystemer .

Bloomberg rapporterede, at disse mega-obligationsudstedelser risikerer at overvælde køberne og svække kreditmarkederne på begge sider af Atlanten og skaber den største bølge af virksomhedsobligationsudbud i historien . Investorer advarede om, at det hidtil usatte volumen kunne forstyrre passive kreditfonde, som er de primære købere af dette nye udbud . Nogle fremskrivninger tyder på, at tech-virksomheder i 2028 kunne være afhængige af gæld på op til 1.500 milliarder dollars til AI-infrastrukturudvidelse .

Erosion af frit cash flow og forringelse af gearing

Moody's er úorblomstret omkring forringelsen af kreditkvaliteten. Kapløbet om at opbygge AI-infrastruktur i et årligt tempo på en billion dollar "eroderer frit cash flow" hos hyperscalerne og tvinger selv verdens mest likvide virksomheder til at øge balancerisikoen .

Bureauet skrev: "Overgangen fra kapitallette til kapitaltunge modeller kræver investeringer på et hidtil uset niveau," hvilket dræner frit cash flow og skubber balancerisikoen i vejret hos seks store teknologivirksomheder: Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Oracle og CoreWeave .

Moody's har fremhævet Oracle og CoreWeave som AI's svageste kreditled . Jefferies bemærkede, at hyperscalere i stigende grad er afhængige af gæld frem for interne pengestrømme til at finansiere AI-investeringer, hvilket øger risikoen for forringelse af gearingen, hvis AI-indtægterne ikke materialiserer sig som planlagt .

Oversigt over nøgletal

Konklusion: Et regimeskift i kreditrisiko

Konsensus på tværs af Moody's, Jefferies og andre analytikere er klar: opbygningen af AI-infrastruktur har skabt et regimeskift i kreditrisiko. Massive upfront-investeringer, enorme skjulte lejeforpligtelser, cirkulære aftalestrukturer og faldende frit cash flow tester alle kreditprofilerne hos verdens største teknologivirksomheder på en måde, der aldrig er set før. Moody's Analytics-cheføkonom Mark Zandi har slået alarm og sagt, at gældsproblemet kunne forårsage større økonomisk skade end tidligere markedskorrektioner, inklusive dot-com-æraen .

Det centrale spørgsmål forbliver ubesvaret: vil indtægterne fra AI-applikationer nogensinde retfærdiggøre de billioner, der hældes i infrastrukturen?