James Durance unika obligacji finansujących boom AI. Obawia się skali i koncentracji długu

James Durance, zarządzający portfelami w Fidelity International, świadomie ogranicza udział obligacji spółek technologicznych do mniej niż 2% w strategiach dochodowych o łącznej wartości około 14 mld dolarów. W czasie, gdy największe firmy technologiczne intensywnie pożyczają na infrastrukturę sztucznej inteligencji, uważa, że sama rosnąca skala sektora może stać się źródłem ryzyka. 1

Nie jest to jednak prognoza rychłych niewypłacalności największych dostawców usług chmurowych. To raczej ocena relacji ryzyka do potencjalnego dochodu z obligacji: rynek staje się zatłoczony, wymaga ogromnych nakładów kapitałowych i coraz silniej opiera się na tych samych założeniach — trwałym popycie na AI, skutecznych inwestycjach oraz późniejszej monetyzacji budowanej infrastruktury.

To kwestia podaży i wyceny, nie alarm o bankructwach

Durance deklaruje, że przy obecnych cenach nie podoba mu się sektor technologiczny. Jego strategie nie muszą naśladować indeksu obligacyjnego, więc może nie kupować długu technologicznego tylko dlatego, że kolejne emisje zwiększają wagę branży w indeksach. 1

To istotna różnica. Zarządzający porównywany z indeksem może stawać się coraz bardziej niedoważony, gdy sektor szybko rośnie, a przez to odczuwać presję, by go dokupować. Durance chce zachować możliwość pozostania poza rynkiem, jeśli uznaje, że wynagrodzenie za ryzyko jest zbyt małe.

Fala emisji długu AI zmienia warunki na rynku

Skala finansowania jest centralnym elementem tej tezy. Według Reutersa dług powiązany z AI stanowił w połowie 2026 r. blisko 15% tegorocznych emisji obligacji o ratingu inwestycyjnym. Pozyskane środki wspierają m.in. budowę centrów danych i łańcuch dostaw chipów. 2

Znaczenie ma również struktura emisji. Bank Rezerwy Federalnej w Dallas wskazał, że niedawne emisje firm związanych z AI były duże i skupione w obligacjach o długich terminach zapadalności. Przywoływane przez bank szacunki Wall Street zakładały około 300 mld dolarów emisji obligacji inwestycyjnych związanych z AI w 2026 r., co mogłoby oznaczać do 360 mld dolarów dodatkowej podaży mierzonej ekwiwalentem 10-letniej duracji. 15

Większa podaż długoletnich obligacji korporacyjnych oznacza, że inwestorzy muszą przyjąć więcej ryzyka stopy procentowej i spreadu kredytowego. Nawet obligacje firm o mocnych bilansach mogą tanieć, gdy emisji jest dużo albo gdy rynek żąda wyższej rentowności za utrzymywanie dłuższej duracji. To właśnie problem konstrukcji rynku, a nie wyłącznie wypłacalności pojedynczego emitenta.

Koncentracja jako potencjalne ryzyko dla całego segmentu

Ostrzeżenie Durance’a najlepiej rozumieć jako argument dotyczący koncentracji. Jeśli niewielka grupa wielkich emitentów, indeksy kredytowe i portfele inwestorów będą coraz mocniej zależeć od jednego cyklu wydatków na AI, słabsze od oczekiwań wyniki tego cyklu mogłyby jednocześnie dotknąć szeroką część rynku.

Nie przesądza to, że taki scenariusz się wydarzy. Wymaga jednak pytania, czy spready kredytowe uwzględniają ryzyko niższych od oczekiwań przepływów pieniężnych z AI, wzrostu zadłużenia lub długotrwałej fali nowych emisji. W skoncentrowanej transakcji ryzyko może przenosić się przez rosnące wagi indeksów i pozycjonowanie inwestorów, zamiast pozostać problemem jednego kredytobiorcy. 115

Optymistyczny wariant: „long compute”

Przeciwna teza inwestycyjna nie zakłada, że długoterminowe obligacje skarbowe USA są pozbawione ryzyka. Jej zwolennicy wskazują, że infrastruktura AI — moce obliczeniowe, centra danych i powiązani usługodawcy — może dawać atrakcyjniejszą okazję, jeśli popyt na przetwarzanie danych okaże się trwały.

Tak należy rozumieć preferencję Anshula Sehgala z Goldman Sachs dla pozycji „long compute”, a nie prostego wydłużania ekspozycji na długoterminowe amerykańskie obligacje skarbowe. Inwestorzy akceptujący ekspozycję na infrastrukturę AI liczą na połączenie potencjału wzrostu i dochodu. Ta możliwość jest jednak nierozłączna z ryzykami wskazywanymi przez Durance’a: silny popyt na moce obliczeniowe musi ostatecznie przełożyć się na przepływy pieniężne wystarczające do obsługi nakładów inwestycyjnych i finansowania.

Spór dotyczy więc przede wszystkim ceny oraz trwałości popytu. Strona optymistyczna widzi długofalowe zapotrzebowanie na ograniczoną infrastrukturę. Strona ostrożna pyta, czy obligatariusze dostają wystarczającą premię za wieloletnią rozbudowę, której wykorzystanie i rentowność dopiero są weryfikowane.

Co powinni obserwować inwestorzy

Fidelity wskazuje kilka mierników pomocnych w ocenie, czy rozwój AI zaczyna finansować się sam, czy też coraz bardziej zależy od rynków kapitałowych:

• Wolne przepływy pieniężne po nakładach inwestycyjnych — czy po wydatkach na AI pozostaje gotówka generowana przez działalność operacyjną.
• Zadłużenie netto i pokrycie odsetek — czy dodatkowe pożyczanie ogranicza elastyczność finansową.
• Spready kredytowe — czy rentowność dostatecznie wynagradza podaż nowych obligacji i niepewność.
• Rentowności długoterminowych obligacji skarbowych USA — istotny punkt odniesienia dla wyceny długoletniego długu korporacyjnego.
• Udział zewnętrznego finansowania inwestycji AI — czy wydatki są pokrywane z własnych środków, czy z nowego długu i innego kapitału zewnętrznego. 7

Ekspozycja Durance’a poniżej 2% jest zatem decyzją o konstrukcji portfela. Chodzi o to, by szybko rosnący temat finansowania AI nie zdominował strategii dochodowej, zanim wyceny i spready zapewnią wyraźniejszy margines bezpieczeństwa. Scenariusz „long compute” może się sprawdzić, jeśli popyt na infrastrukturę i generowane przez nią przepływy pieniężne pozostaną mocne. Ostrożniejsza interpretacja zakłada natomiast, że rozmiar rynku, długa duracja i wspólna ekspozycja mogą same w sobie stworzyć ryzyko. 1715