Jak dług na rozwój AI podbija rentowność obligacji i dlaczego Pimco widzi w tym szansę

Rozwój sztucznej inteligencji przestał być wyłącznie historią z rynku akcji. Coraz mocniej wpływa także na rynek kredytowy, ponieważ firmy technologiczne pożyczają bezprecedensowe kwoty na centra danych, układy obliczeniowe i pozostałą infrastrukturę potrzebną do obsługi AI.

Marc Seidner z Pimco określił tempo emisji jako „za dużo, za szybko”. Jego zdaniem powoduje to „niestrawność” na rynku instrumentów o stałym dochodzie. Seidner uznał również, że jest „bardzo możliwe”, iż fala zadłużania się firm technologicznych przyczyniła się do wzrostu rentowności 10-letnich obligacji skarbowych USA do około 4,75 proc. na początku sierpnia. To jednak tylko jeden z czynników, a nie pełne wyjaśnienie ruchu na rynku.

Big Tech stał się ważnym emitentem długu

Najbardziej wymownym sygnałem zmiany jest skala nowej podaży. Amazon, Alphabet, Meta i Oracle wyemitowały około 194 mld dolarów obligacji do 7 lipca 2026 roku, podczas gdy w całym 2025 roku było to około 108 mld dolarów — wynika z analizy Reutersa opartej na danych LSEG. 17

Dobrym przykładem jest lipcowa emisja Amazona. Firma chciała pozyskać 25 mld dolarów w ramach ośmiu transz, których terminy zapadalności przypadają od 2029 do 2066 roku. Według doniesień popyt w szczytowym momencie sięgnął około 62 mld dolarów. 18

Inne szacunki pokazują odmienne wartości, ponieważ obejmują różne grupy emitentów, okresy i definicje długu związanego z AI. Morgan Stanley prognozował, że globalna emisja długu powiązanego ze sztuczną inteligencją może w 2026 roku zbliżyć się do 570 mld dolarów, wobec około 236 mld dolarów do 31 maja. Goldman Sachs szacował z kolei, że do początku sierpnia wyemitowano niemal 500 mld dolarów długu związanego z AI, a na hyperscalerów — operatorów dużych chmur obliczeniowych, takich jak Amazon Web Services czy Google Cloud — przypadało około 40 proc. tej kwoty.

Tych liczb nie należy bezpośrednio sumować ani traktować jako równoważnych. Pokazują jednak ten sam kierunek: infrastruktura AI stała się istotnym źródłem podaży na rynku obligacji.

Dlaczego większa podaż długu może podnosić rentowność

Mechanizm jest przede wszystkim kwestią podaży i popytu.

Długoterminowe obligacje korporacyjne zwiększają ilość tak zwanej duration, czyli wrażliwości portfela na zmiany stóp procentowych. Gdy hyperscalers emitują duże ilości długu o odległych terminach zapadalności, a rządy jednocześnie sprzedają znaczne pakiety obligacji skarbowych, inwestorzy muszą zdecydować, jak dużą dodatkową ekspozycję na ryzyko stóp chcą przyjąć.

Jeśli popyt nie rośnie tak szybko jak podaż, emitenci zwykle muszą zaoferować wyższe rentowności albo większe spready kredytowe. Ceny obligacji i ich rentowności poruszają się w przeciwnych kierunkach: słabszy popyt może oznaczać spadek cen i wzrost rentowności w części rynku. Nowe emisje mogą również wymagać tak zwanej koncesji emisyjnej, czyli dodatkowej premii względem już notowanych obligacji, aby przyciągnąć kupujących.

Reuters informował, że fala emisji związanych z AI testuje popyt inwestorów, a zwiększona podaż obligacji korporacyjnych jest jednym z czynników wpływających na rentowność długoterminowych obligacji skarbowych. Własne analizy kredytowe Pimco wskazywały również na rekordową emisję długu hyperscalerów w dolarach oraz rosnący udział tych firm w indeksach obligacji korporacyjnych o ratingu inwestycyjnym.

Nie oznacza to, że każdy dolar pożyczony przez firmę technologiczną automatycznie podnosi rentowność amerykańskich obligacji skarbowych. Dług korporacyjny i skarbowy to różne instrumenty. Korzystają jednak z częściowo wspólnej puli kapitału, a inwestorzy często porównują ich rentowność, jakość kredytową i duration.

Co pokazują dane, a czego nie dowodzą

Na rynku pojawiają się szacunki, według których sześciu dużych hyperscalerów pożyczyło około 182 mld dolarów w pierwszej połowie 2026 roku, a całoroczna emisja może zbliżyć się do 400 mld dolarów. Inne prognozy są wyższe lub niższe. Różnice wynikają między innymi z tego, czy analitycy uwzględniają Microsoft, finansowanie prywatne, leasing, finansowanie projektowe, emisje w walutach obcych oraz dług dostawców i podmiotów powiązanych.

Dostępne dane pozwalają wyciągnąć trzy ostrożne wnioski:

• zadłużanie się na potrzeby AI gwałtownie wzrosło;
• nowa podaż jest skoncentrowana w długoterminowym długu o ratingu inwestycyjnym, który konkuruje z innymi aktywami o stałym dochodzie;
• inwestorzy coraz uważniej analizują cenę emisji, poziom zadłużenia i tempo pojawiania się kolejnych ofert.

Nie dowodzą natomiast, że sam dług związany z AI podniósł rentowność długoterminowych obligacji USA o 10–20 punktów bazowych. W komentarzu Reutersa, powołującym się na Goldman Sachs, szerszy wpływ oceniono raczej na około 5 punktów bazowych i określono jako marginalny w porównaniu z innymi czynnikami.

Podobnej ostrożności wymaga twierdzenie, że zadłużanie się na rozwój AI doprowadziło rentowność 10-letnich obligacji skarbowych USA do 4,75 proc. Pimco uznało taki wpływ za możliwy, ale nie wskazało jego precyzyjnej wielkości. O rentowności decydują jednocześnie między innymi oczekiwania inflacyjne, polityka Rezerwy Federalnej, podaż długu skarbowego, obawy fiskalne, premia terminowa oraz globalny popyt na bezpieczne aktywa. Reuters również oceniał, że te czynniki cykliczne i fiskalne mają większe znaczenie dla ogólnego kierunku stóp niż finansowanie AI.

Korea Południowa: silniejsze chipy, słabsze obligacje

Skutki boomu AI docierają również do gospodarek dostarczających potrzebną infrastrukturę. Wzrost gospodarczy Korei Południowej w pierwszym kwartale wspierał wzrost eksportu o 5,1 proc., napędzany przez komponenty IT, w tym półprzewodniki wykorzystywane w infrastrukturze AI. Po publikacji danych rentowność trzyletnich obligacji rządowych wzrosła o 8,8 punktu bazowego. 3

Kanał oddziaływania jest tu inny niż w przypadku amerykańskiego długu korporacyjnego. Wyższy eksport półprzewodników może zwiększać wzrost gospodarczy, inwestycje i oczekiwania inflacyjne. Inwestorzy mogą wówczas zakładać, że Bank Korei będzie dłużej utrzymywał restrykcyjną politykę albo podniesie stopy procentowe. To z kolei podbija rentowność obligacji rządowych.

Bloomberg informował, że do początku czerwca obligacje rządowe Korei Południowej denominowane w wonach straciły w 2026 roku 7,5 proc., co było najsłabszym wynikiem spośród 44 obserwowanych rynków. Rentowność benchmarkowych obligacji trzyletnich sięgnęła około 3,9 proc. 1 Analitycy wskazywali na boom półprzewodnikowy i jego inflacyjne konsekwencje jako argument za dalszym wzrostem rentowności. 2

To ważne rozróżnienie. W Korei Południowej boom AI może szkodzić obligacjom nie tylko dlatego, że globalnie konkuruje o kapitał, lecz także dlatego, że wzmacnia krajowy wzrost i zwiększa oczekiwania dotyczące zaostrzenia polityki pieniężnej.

Kredyty hipoteczne, firmy i akcje wzrostowe

Wyższa rentowność instrumentów referencyjnych zwiększa koszt wielu form finansowania. Amerykańskie kredyty hipoteczne są powiązane z rynkiem obligacji skarbowych i papierów zabezpieczonych hipotekami, a firmy zwykle wyceniają swój dług względem rentowności obligacji rządowych. Trwały wzrost rentowności długoterminowej może więc podnosić koszty finansowania gospodarstw domowych i przedsiębiorstw.

Wpływ nie będzie jednakowy. Hyperscalers o wysokich ratingach wciąż mogą przyciągać duży popyt, ale mogą być zmuszeni do płacenia więcej, niż wcześniej oczekiwali. Mniejsze firmy, bardziej zadłużeni kredytobiorcy oraz projekty o niepewnych przyszłych przepływach pieniężnych mogą napotkać szersze spready, większe koncesje emisyjne albo ograniczony dostęp do rynku.

Firmy finansujące własną ekspansję AI muszą przejść dodatkowy test: czy spodziewane przychody i wzrost produktywności uzasadnią koszt infrastruktury. Pimco ostrzegało, że skala cyklu inwestycyjnego jest ogromna, a ostateczny rozmiar rozbudowy pozostaje niepewny.

Wyższe rentowności wpływają również na wyceny akcji wzrostowych. Wartość firmy zależy częściowo od bieżącej wartości oczekiwanych przyszłych przepływów pieniężnych. Gdy rosną stopy dyskontowe, odległe przepływy są dziś warte mniej, co szczególnie obciąża spółki, których zyski mają pojawić się dopiero w dalszej przyszłości.

Strategia AI finansowana długiem dodaje do tego drugie pytanie: czy przyszłe zyski będą rosły wystarczająco szybko, aby zrekompensować nowe zobowiązania.

Najsilniejszy kontrargument: głównym problemem są deficyty fiskalne

Najważniejsze alternatywne wyjaśnienie zakłada, że za wzrost rentowności długoterminowych obligacji USA odpowiadają przede wszystkim deficyty budżetowe i podaż długu skarbowego, a nie pożyczki zaciągane przez firmy na inwestycje w AI.

Ten argument ma mocne podstawy. Rząd federalny emituje wielokrotnie więcej długu niż pojedyncza firma technologiczna, a rentowności obligacji skarbowych zależą także od inflacji, oczekiwań wobec Rezerwy Federalnej, premii terminowej i popytu inwestorów na bezpieczne aktywa.

W odrębnej analizie Pimco argumentowało, że ostatni wzrost rentowności długoterminowych obligacji skarbowych wynikał w większym stopniu ze zmiany oczekiwań dotyczących polityki gospodarczej niż ze znaczącej zmiany premii terminowej związanej z AI. Reuters doszedł do podobnego wniosku: długu AI nie należy traktować jako jedynego ani dominującego wyjaśnienia słabości rynku obligacji.

Najbardziej uzasadniona interpretacja jest więc taka, że zadłużanie się na AI działa jako wzmacniacz. Dodaje dużą i cykliczną podaż długu korporacyjnego o długim terminie zapadalności do rynku, który już musi absorbować znaczną emisję długu państwowego i jednocześnie zmaga się z niepewnością dotyczącą inflacji oraz polityki pieniężnej.

Dlaczego Pimco mimo wszystko widzi szansę

W krótkim terminie duża podaż obligacji jest niekomfortowa dla obecnych ich posiadaczy. Gdy rentowności rosną, ceny wcześniej wyemitowanych obligacji zwykle spadają, co powoduje straty wycenowe w portfelach papierów o długim terminie zapadalności.

Wyższe rentowności zwiększają jednak dochód dostępny dla nowych nabywców. Jeśli tempo emisji spadnie, inflacja osłabnie, wzrost gospodarczy wyhamuje albo rynek wchłonie nową podaż, rentowności mogą się obniżyć. Wtedy inwestorzy w obligacje mogą osiągać zarówno dochód kuponowy, jak i zyski wynikające ze wzrostu cen.

Na tym opiera się teza Pimco dotycząca szansy: boom finansowania AI może w krótkim terminie zwiększać zmienność i wywoływać presję cenową, ale jednocześnie może podnieść początkowy poziom dochodu z inwestycji w obligacje. Kluczowa będzie selekcja. Inwestorzy muszą odróżniać emitentów odpornych finansowo od firm i projektów, których zadłużenie zależy od bardzo optymistycznych założeń dotyczących popytu na AI, przepływów pieniężnych i możliwości refinansowania.

Szerszy wniosek nie brzmi więc: „AI samodzielnie wywołało wyprzedaż obligacji”. Chodzi raczej o to, że boom technologiczny stał się na tyle duży, by wpływać na podaż, wycenę i strukturę ryzyka na rynku długu. Na razie „za dużo, za szybko” opisuje problem z absorpcją nowych emisji. W dłuższej perspektywie ten sam problem może pozostawić nabywców obligacji z wyższym dochodem i ciekawszymi możliwościami — pod warunkiem że wytrzymają okres dostosowania.