איך מרוץ ה-AI מתממן בחוב — ומה זה עושה לשווקים

עם זאת, אין לראות במספרים האלה דירוג סופי בין החברות. התוצאה תלויה בתאריך החיתוך ובשאלה מה נחשב מימון הקשור ל-AI. אג״ח, חכירות, עסקאות אשראי פרטי, מיזמים משותפים וכלי מימון לפרויקטים אינם תמיד נכללים באותם מאגרי נתונים.

מדוע חברות עשירות במזומן לוקחות חוב?

השינוי בולט במיוחד משום שחברות הטכנולוגיה הגדולות נשענו בעבר במידה רבה על תזרים המזומנים הפנימי שלהן. אלא שתשתיות AI דורשות כמה השקעות יקרות במקביל: מעבדים מתקדמים, ציוד תקשורת, קרקעות, מבני מרכזי נתונים, מערכות קירור ואספקת חשמל.

ההוצאות האלה מגיעות לפני שההכנסות המלאות משירותי ה-AI ודאיות. לפי רויטרס, ההוצאה המצרפית של חברות הטכנולוגיה צפויה לעבור את 730 מיליארד הדולר ב-2026, לעומת הערכה קודמת של כ-700 מיליארד דולר.

חוב מאפשר לחברות להתחיל לבנות ולשריין קיבולת מחשוב כבר עכשיו, במקום להמתין לכך שההכנסות העתידיות יכסו את ההשקעה. לצד האג״ח, החברות משתמשות בחכירות, בהנפקות הון, באשראי פרטי, בקרנות תשתית ובמיזמים משותפים.

המחיר הוא העברת חלק גדול יותר מסיכון הביצוע מקופות המזומנים של החברות אל מחזיקי האג״ח, המלווים ומשקיעי הפרויקטים.

כיצד גל הגיוסים משנה את שוק האשראי?

ההשפעה המיידית היא גידול חד בהיצע של אג״ח בדירוג השקעה — בעיקר באג״ח ארוכות טווח. ככל שיותר חברות טכנולוגיה מנפיקות חוב, המשקיעים נעשים בררנים יותר בשאלה כמה חוב יספגו ובאיזה מחיר. רויטרס דיווחה שמנפיקים גדולים נאלצו ללוות בתשואות הולכות וגדלות, על רקע התקררות בביקוש.

הדבר משפיע גם על חברות שאינן קשורות ישירות ל-AI. כולן מתחרות על אותם משקיעים הרגישים למח״מ — כלומר למשך הזמן הממוצע עד לקבלת תשלומי האג״ח. הצפה של חוב מצד חברות הטכנולוגיה עלולה להוביל ל:

• תשואות נדרשות גבוהות יותר;
• מרווחי אשראי רחבים יותר;
• הנחות גדולות יותר בהנפקות חדשות;
• עלויות מיחזור גבוהות יותר; וכן
• מעבר למימון במטבעות שאינם דולר, לאשראי פרטי או למבנים שאינם מופיעים ישירות במאזן.

ההשפעה על שוק האג״ח הממשלתיות האמריקאיות עקיפה יותר. הנפקות תאגידיות בהיקף גדול מגבירות את התחרות על הון לטווח ארוך ועלולות להוסיף לחץ על התשואות הארוכות, אך תשואות האג״ח הממשלתיות נקבעות בעיקר לפי מצב הכלכלה, ציפיות האינפלציה, המדיניות המוניטרית והיקף הגיוס הממשלתי. החוב של תעשיית ה-AI הוא אפוא מקור נוסף לביקוש למימון ארוך — לא הסבר עצמאי לתנועות בשוק האוצר האמריקאי.

הבנק להסדרי סליקה בינלאומיים ציין גם הוא כי הנפקות האג״ח של ההיפרסקיילרים זינקו, וכי חלק גדול מהחוב הוא לטווח ארוך. במקביל, מרווחי חוזי הביטוח מפני חדלות פירעון — CDS — עלו במיוחד אצל מנפיקים בדירוגים נמוכים יותר, על רקע שאלות לגבי התשואה העתידית של הפרויקטים.

NVIDIA מנסה לפתוח ערוץ מימון נוסף

ב-10 באוגוסט הודיעה NVIDIA על שותפויות עם אפולו, בלאקרוק, בלקסטון, ברוקפילד, גולדמן זאקס ו-KKR. מטרתן היא להקים פלטפורמות מימון עצמאיות שיוכלו לגייס לאורך זמן יותר מ-500 מיליארד דולר של הון מצד שלישי לתשתיות AI.

המבנה שונה מהנפקה נוספת של אג״ח תאגידיות על ידי NVIDIA או אחת מחברות הענן. הוא נועד לאפשר למשקיעים חיצוניים לממן מרכזי נתונים, תשתיות חשמל, "מפעלי AI" וחומרה של NVIDIA באמצעות מאגרי הון ייעודיים. החברה מציגה את המהלך כניסיון להפוך את כוח המחשוב ואת תשתיות ה-AI המלאות לסוג חדש של נכס השקעה.

אם המודל יצליח, הוא עשוי להפחית את כמות התשתיות שחייבת להופיע ישירות במאזני חברות הענן. במקביל, הוא יחבר פרויקטים בתחום ה-AI לקרנות פרייבט אקוויטי, לאשראי פרטי, לקרנות תשתית ולמשקיעי מימון פרויקטים.

אך הוצאת נכס ממאזן החברה האם אינה מעלימה את הסיכון. היא רק משנה את זהות הבעלים, את זהות המלווים ואת השאלה מי יספוג את ההפסדים אם שיעורי השימוש או ההכנסות יהיו נמוכים מהצפוי.

אילו סיכונים המשקיעים בוחנים?

1. ריבית ארוכת טווח עלולה לייקר את כל המיזם

עלייה בתשואות האג״ח הממשלתיות ארוכות הטווח מגדילה את עלות המימון הכוללת של אג״ח תאגידיות, חכירות וחוב לפרויקטים. היא גם מפחיתה את הערך הנוכחי של תזרימי מזומנים עתידיים מ-AI.

מודל עסקי שנראה אטרקטיבי כאשר המימון זול עשוי להיראות פחות משכנע כאשר הפרויקטים צריכים לשאת בהוצאות ריבית גבוהות יותר.

2. ההכנסות עלולות להגיע אחרי שהחוב כבר התחייב

מימון תשתיות נסגר לעיתים שנים לפני שמתקן מגיע לניצולת מלאה. כך נוצר סיכון תזמון: תשלומי החוב מתחילים במועד קבוע, בעוד שהביקוש לכוח מחשוב וההכנסות ממוצרי AI עלולים להתפתח לאט יותר.

השאלה המרכזית אינה אם חברות הענן עדיין מסוגלות ללוות. לרבות מהן יש יכולת פיננסית משמעותית. השאלה היא אם היקף החוב המצטבר גדל מהר יותר מהביקוש היציב ל-AI ומהיכולת לייצר מזומנים.

3. אורקל ממחישה כיצד החשש הופך לסיכון של חברה מסוימת

אורקל נמצאת במוקד תשומת הלב משום שהיא מממנת הרחבת AI אגרסיבית, תוך רגישות גבוהה יותר למינוף ולתנאי המימון מחדש לעומת חברות הענק העשירות ביותר במזומן. דיווחים הצביעו על התרחבות משמעותית במרווחי ה-CDS של אורקל, אף שהרמות המדויקות משתנות לפי המקור ותאריך המדידה.

מרווח CDS רחב יותר אינו אומר שחדלות פירעון קרובה. הוא מצביע על כך שעלות הביטוח על החוב של החברה עלתה, ושמשקיעים דורשים פיצוי גדול יותר על הסיכון שהם תופסים.

4. השבבים יוצרים פער בין הנכסים להתחייבויות

חומרת AI עלולה לאבד ערך כלכלי מהר יותר מהמועד שבו האג״ח או ההלוואות ששימשו למימונה מגיעות לפירעון. אם מעבדים חדשים יהפכו את המעבדים הקיימים לפחות תחרותיים, או אם שיעורי השימוש ירדו, שווי הביטחונות עלול להיפגע בזמן שהחוב יישאר בעינו.

זהו סיכון שונה ממימון נדל״ן רגיל: המבנה של מרכז הנתונים עשוי להישאר שימושי במשך שנים, אך הציוד המחשובי שבתוכו עלול להתיישן במהירות.

5. פרויקטים עלולים להיות תלויים במספר קטן של שוכרים

מבני מימון של מרכזי נתונים ושל פרויקטים עשויים להיות חשופים לקבוצה מצומצמת של שוכרי ענן גדולים. האטה בהוצאות, שינוי בחוזה או ירידה בביקוש לענן מצד לקוח מרכזי אחד עלולים להשפיע על כמה פרויקטים במקביל — במיוחד כאשר הם נבנו עבור עומסי עבודה ייעודיים של AI.

6. יכולת הספיגה של שוק האשראי עלולה להפוך למגבלה

לחברות הטכנולוגיה הגדולות עשויה להיות יכולת להוסיף חוב בלי לאבד מיד את דירוג ההשקעה שלהן. אך היכולת של שוק האג״ח לספוג כמויות כאלה במחירים נוחים אינה בלתי מוגבלת.

מחקר של גולדמן זאקס שהוזכר בדיווחים הצביע על פער אפשרי בין היקף החוב שההיפרסקיילרים יכולים לקחת לבין כמות החוב בדירוג השקעה הנקוב בדולר ששוק האג״ח האמריקאי מסוגל לספוג בנוחות.

הפער הזה מסביר את התרחבותם של ערוצי מימון חלופיים: אג״ח באירו ובמטבעות זרים אחרים, אשראי פרטי בדירוג השקעה, קרנות תשתית, חכירות ואג״ח של מיזמים משותפים. הערוצים האלה מגוונים את מקורות המימון, אך גם עלולים להקשות על הערכת רמת המינוף האמיתית בכל מערכת ה-AI.

השורה התחתונה

החוב משנה את מודל המימון של מרוץ ה-AI. מה שהחל כהשקעה טכנולוגית שמומנה בעיקר מתזרים המזומנים של החברות הופך למחזור רחב של שוקי הון, הכולל אג״ח ציבוריות, אשראי פרטי, קרנות תשתית, חכירות ומימון פרויקטים.

בטווח הקצר, ההשפעה הבולטת ביותר היא היצע גדול יותר של אג״ח בדירוג השקעה ובררנות גוברת מצד משקיעי האג״ח. בטווח הארוך, הסיכון המרכזי הוא פער בין הנכסים להתחייבויות: תשתיות וחומרה ממומנות כיום על סמך ביקוש והכנסות מ-AI שיגיעו מאוחר יותר — או לא יגיעו בהיקף הצפוי.

קו הגבול עובר בין מחזור תשתיות יצרני לבין מחזור מינוף. ההלוואות בנות-קיימא אם שיעורי השימוש, התמחור וההכנסות משירותי AI יעלו לפני שפחת החומרה ועלויות שירות החוב יהפכו למגבלה. המודל נעשה פגיע כאשר הקיבולת נבנית מהר יותר מהביקוש היציב.