Wydatki na AI przekroczyły szczyt bańki internetowej. Co dalej?

Dla szerszego kontekstu, obecna intensywność wydatków przebija też 20-procentowy poziom z czasów boomu na wydobycie ropy z łupków . Z analiz banku wynika, że garstka amerykańskich firm technologicznych wyda wkrótce na sprzęt prawie tyle, co cała gospodarka USA .

Prognozy łącznych wydatków: z 450 miliardów do 1,16 biliona dolarów

Wystarczy spojrzeć, jak zmieniały się szacunki Morgan Stanley. Rok temu bank przewidywał, że łączne nakłady inwestycyjne hiperskalerów wyniosą około 450 miliardów dolarów rocznie w 2026 i 2027 roku . Te prognozy wzrosły ponad dwukrotnie:

• 2026: Około 800 miliardów dolarów (niektóre szacunki mówią o 805 miliardach)
• 2027: Około 1,16 biliona dolarów

Kwota na 2027 rok jest ponad czterokrotnie wyższa niż to, co ta grupa firm wydała w 2024 roku . Po 70-procentowym wzroście rok do roku w 2025, wydatki hiperskalerów będą dalej przyspieszać, a do 2028 roku ma na nie pójść dodatkowe 2 biliony dolarów . Analitycy giełdowi Morgan Stanley pod kierownictwem Briana Nowaka modelują obecnie te znacznie wyższe kwoty po publikacji wyników za pierwszy kwartał .

Fala odpisów: 680 miliardów dolarów dodatkowych kosztów

Ogromne nakłady kapitałowe tworzą narastający problem amortyzacji, który uderzy bezpośrednio w rachunek zysków i strat. Morgan Stanley podaje dwa nachodzące na siebie szacunki:

• Łączna amortyzacja dla całej piątki hiperskalerów w ciągu najbliższych trzech lat (2026–2028) ma przekroczyć 520 miliardów dolarów .
• Dla Microsoftu, Oracle'a, Meta i Alphabetu łączne odpisy w ciągu czterech lat (2026–2029) mogą sięgnąć ponad 680 miliardów dolarów .

Szczególnie wymowne są prognozy dla poszczególnych firm. Koszty amortyzacji Alphabetu mogą wzrosnąć czterokrotnie do końca 2028 roku . Z kolei odpis Oracle'a, który w 2025 roku wyniesie około 4 miliardów dolarów, może wystrzelić do nawet 56 miliardów w 2029 roku, co stanowiłoby około 28% konsensusu przychodów .

Te koszty mają znaczenie, bo przepływają one bezpośrednio przez wynik finansowy, zmniejszając marże i zyski netto. „Financial Times” nazwał to zjawisko „problemem big techu polegającym na kupowaniu dziś i księgowaniu później” .

Oracle pod największą presją

Spośród pięciu gigantów, to Oracle jest najbardziej narażony. Przewiduje się, że wskaźnik amortyzacji do przychodów tej firmy wzrośnie z około 7% do 28% w nadchodzących latach . Ponieważ baza przychodów Oracle'a jest mniejsza niż u konkurentów, ta sama kwota odpisu infrastrukturalnego pochłania znacznie większą część jego sprzedaży. Analitycy Morgan Stanley wskazują Oracle'a jako firmę, w której rozdźwięk między ciężkimi inwestycjami w AI a przychodami będzie najbardziej widoczny w sprawozdaniach finansowych .

Ryzyko pozabilansowe: ukryta dźwignia i spółki celowe

Podawane kwoty wydatków mogą nie oddawać pełnego ryzyka. Morgan Stanley zwraca uwagę, że leasing finansowy winduje rzeczywisty wskaźnik wydatków do przychodów jeszcze wyżej, niż sugerują to dane o nakładach pieniężnych . Co ważniejsze, w ciągu niespełna dwóch lat firmy technologiczne przetransferowały ponad 120 miliardów dolarów wydatków na centra danych poza swoje bilanse, wykorzystując do tego spółki specjalnego przeznaczenia (SPV) i podobne struktury, co tworzy ukrytą dźwignię i ryzyko sporów sądowych .

Agencja Moody’s Ratings zwróciła uwagę, że pięciu największych amerykańskich hiperskalerów zgromadziło 662 miliardy dolarów w przyszłych zobowiązaniach leasingowych, które jeszcze się nie rozpoczęły i dlatego — według obecnych zasad rachunkowości — całkowicie znajdują się poza ich bilansami . To pozabilansowe finansowanie wzbudziło zainteresowanie amerykańskich senatorów, którzy szczególnie krytykują struktury, w których zewnętrzni inwestorzy finansują i posiadają centra danych, a następnie wynajmują je z powrotem firmom technologicznym .

Rynek długu: jak sfinansować lukę 1,5 biliona dolarów

Hiperskalerzy nie są w stanie sfinansować tej rozbudowy wyłącznie z przepływów operacyjnych. Morgan Stanley szacuje, że do 2028 roku globalne wydatki na centra danych sięgną około 2,9 biliona dolarów, z czego powstanie luka finansowa w wysokości 1,5 biliona dolarów, którą trzeba będzie pokryć kapitałem zewnętrznym . Przewidywany podział wygląda następująco:

• 800 miliardów dolarów z kredytów prywatnych,
• 200 miliardów z obligacji korporacyjnych,
• 150 miliardów z kredytów sekurytyzowanych (ABS/CMBS),
• reszta z innych źródeł, w tym private equity, venture capital i kredytów bankowych .

Emisja długu już gwałtownie rośnie. W samym 2025 roku hiperskalerzy wyemitowali obligacje o ratingu inwestycyjnym o wartości ponad 100 miliardów dolarów, by sfinansować budowę centrów danych . Morgan Stanley spodziewa się, że podaż netto długu tej grupy firm wzrośnie w 2026 roku o około 30-50%, potencjalnie sięgając 130-150 miliardów dolarów . Agencja Reuters podała, że roczna emisja długu powiązanego z AI i centrami danych wzrosła ze 166 miliardów dolarów w 2023 roku do 625 miliardów w 2025 . Z kolei J.P. Morgan oszacował całkowity nowy dług big techu na 455 miliardów dolarów u 27 emitentów, z czego 357 miliardów to bezpośrednie zadłużenie pięciu hiperskalerów .

Historyczne paralele i ostrzeżenia rynkowe

Morgan Stanley przywołuje kilka otrzeźwiających porównań historycznych:

• Wydatki hiperskalerów związane z AI mają obecnie przewyższyć wydatki firm telekomunikacyjnych z ery dot-comów zarówno pod względem skali, jak i długości trwania .
• Intensywność wydatków przebija nie tylko szczyt bańki internetowej, ale i poziomy z czasów boomu na łupki .
• Oczekuje się, że pięciu hiperskalerów będzie odpowiadać za około 40% całkowitych wydatków kapitałowych indeksu Russell 1000 w latach 2026-2028, co oznacza ponad 2 biliony dolarów wydatków .

Główna strateg inwestycyjna Morgan Stanley Wealth Management, Lisa Shalett, ostrzegła przed pojawiającymi się „pęknięciami” w boomie na wydatki AI, nazywając kwestię trwałości inwestycji w generatywną AI najważniejszym pytaniem dla inwestorów w nadchodzącym roku. „Jeśli chodzi o scenariusze dyskontowane przez rynek, uważamy, że jesteśmy bliżej siódmej niż pierwszej zmiany” – stwierdziła .

Szerszy kontekst badawczy podkreśla skalę zjawiska: Morgan Stanley szacuje, że do 2028 roku przez globalną gospodarkę przepłynie prawie 3 biliony dolarów inwestycji w infrastrukturę AI, a ponad 80% tych wydatków jest wciąż przed nami . Bank porównuje tę rozbudowę bardziej do industrialnej transformacji niż spekulacyjnych wydatków technologicznych, jednak inżynieria finansowa, ciężar amortyzacji i zależność od długu wprowadzają ryzyko, które niepokojąco przypomina poprzednie cykle wzrostów i spadków.