Boom na sztuczną inteligencję może przerodzić się w ryzyko systemowe. Przed czym ostrzegają Fitch i Moody’s?

Najważniejsza obawa brzmi: jeśli oczekiwane zyski z AI okażą się znacznie niższe od obecnych wycen i nakładów, korekta cen aktywów może szybko przełożyć się na koszt finansowania, płynność oraz jakość kredytów.

Fitch: korekta rynku AI wśród najważniejszych zagrożeń

W swoim raporcie Global Risk Outlook na trzeci kwartał Fitch zaliczył korektę akcji związanych z AI do najważniejszych krótkoterminowych zagrożeń dla globalnego kredytu — obok ryzyk geopolitycznych, takich jak konflikt USA z Iranem i zakłócenia w cieśninie Ormuz .

Agencja wskazała na trzy podstawowe źródła podatności:

• bardzo wysokie wyceny spółek technologicznych,
• rekordowe nakłady inwestycyjne na AI,
• dużą niepewność co do średnio- i długoterminowych zwrotów z tych inwestycji .

Według Fitch perspektywy kredytowe Stanów Zjednoczonych są coraz silniej uzależnione od zaufania do inwestycji w AI, podczas gdy sektory zależne od konsumentów i rynki prywatnego kredytu napotykają coraz większe trudności .

Ryzyko nie ogranicza się przy tym do giełdy. Fitch ostrzega również, że wypieranie pracowników przez AI może zmniejszyć bazę podatkową w gospodarkach rozwiniętych. Oznaczałoby to dodatkową presję fiskalną — obok ryzyka rynkowego — i mogłoby pogorszyć ocenę wiarygodności kredytowej państw .

Moody’s: nawet najbogatsze firmy zwiększają zadłużenie

Moody’s Ratings zwróciła uwagę, że budowa infrastruktury AI pochłania około biliona dolarów rocznie. Tak duża fala wydatków ogranicza wolne przepływy pieniężne i zwiększa ryzyko bilansowe największych operatorów chmurowych, określanych jako hyperscalerzy — Amazona, Mety, Alphabetu i Microsoftu .

Firmy te dysponują dużymi zasobami gotówki, ale skala inwestycji sprawia, że coraz częściej sięgają po dług, emisje akcji oraz finansowanie pozabilansowe. Oznacza to odejście od wcześniejszego, bardziej „lekkiego” modelu biznesowego opartego głównie na oprogramowaniu, własności intelektualnej i usługach chmurowych .

Moody’s wymieniła „korektę cen akcji związanych z AI” jako jedno z sześciu głównych ryzyk kredytowych na 2026 r. Taki scenariusz uderzyłby nie tylko w start-upy i producentów półprzewodników, lecz także w centra danych oraz nieruchomości komercyjne w ośrodkach technologicznych. Skutkiem mogłyby być trudniejsze warunki finansowania i słabszy wzrost gospodarczy .

Agencja wskazała także na możliwy „szok produktywności związany z AI”. Szybka automatyzacja mogłaby prowadzić do szerokich zwolnień wśród pracowników umysłowych, zmniejszenia wpływów podatkowych oraz narastania ryzyk fiskalnych i społecznych .

Prywatny kredyt: mniej przejrzysty kanał ryzyka

Jednym z najbardziej niepokojących elementów układanki jest prywatny kredyt, czyli finansowanie udzielane poza tradycyjnym rynkiem obligacji i systemem bankowym. W tym segmencie informacje o jakości aktywów, wycenach i wzajemnych zobowiązaniach są często mniej przejrzyste.

Fitch ostrzega, że szybki rozwój pozabankowego finansowania infrastruktury AI utrudnia ocenę rzeczywistego ryzyka kredytowego . Moody’s z kolei wskazuje na wysokie zadłużenie giełdowych wehikułów prywatnego kredytu oraz odpływ kapitału z niepublicznych pojazdów inwestycyjnych, które odpowiadają za 60% aktywów tego sektora .

W kwietniu 2026 r. Moody’s zmieniła perspektywę dla biznesowych spółek rozwoju (BDC), czyli wehikułów finansujących głównie średnie przedsiębiorstwa, na negatywną. BDC z co najmniej 15-procentową ekspozycją na oprogramowanie i technologie informatyczne — traktowaną jako przybliżenie ekspozycji na AI — odnotowały od początku roku spadek wartości kapitałowej o 16,8%. Dla wehikułów z ekspozycją poniżej 10% średni spadek wyniósł 8,1% .

Moody’s Analytics ostrzega również, że rosnące inwestycje amerykańskich ubezpieczycieli na życie w prywatny kredyt mogą stać się kanałem przenoszenia strat między rynkami .

Półprzewodniki i wyceny: pierwszy test dla narracji o AI

21 listopada 2025 r. globalne akcje producentów chipów mocno spadły. Impulsem był między innymi gwałtowny zjazd notowań Nvidii, a obawy przed „bańką AI” skłoniły inwestorów do ponownej oceny wycen całego sektora .

Fitch w grudniu 2025 r. utrzymywał neutralną perspektywę dla półprzewodników w Ameryce Północnej, zakładając, że silny popyt związany z AI zrównoważy presję makroekonomiczną . Obecna sytuacja sprawdza jednak, czy popyt na infrastrukturę AI rzeczywiście uzasadnia wyceny i tempo inwestycji.

Nie chodzi o to, że każdy spadek notowań musi wywołać kryzys. Ryzyko rośnie wtedy, gdy korekta akcji jednocześnie obniża wartość zabezpieczeń, zwiększa koszt emisji obligacji i podważa założenia, na których oparto prywatne finansowanie nowych projektów.

Dług rośnie szybciej niż mierzalne efekty

Pod koniec 2025 r. wartość brutto emisji obligacji przez hyperscalerów przekroczyła 100 mld dolarów — ponad trzykrotnie więcej niż średnia z poprzednich pięciu lat. Zadłużenie związane z AI odpowiadało w przybliżeniu za 30% nowych emisji obligacji inwestycyjnych w dolarach amerykańskich .

Analitycy JPMorgan szacowali łączne zadłużenie wyemitowane przez firmy związane z AI na około 1,2 bln dolarów. Pod koniec 2025 r. duże banki amerykańskie miały około 450 mld dolarów zobowiązań kredytowych wobec sektorów powiązanych z AI, z czego 150 mld dolarów było już wykorzystane .

W listopadzie 2025 r. skala nowych pożyczek zaczęła niepokoić inwestorów na rynku obligacji. Reuters informował, że część kredytodawców wycofywała się z obligacji przedsiębiorstw z powodu obaw o nadmierną podaż. Taki proces może podnosić koszty finansowania i ograniczać zyski firm .

Do lipca 2026 r. spready kredytowe — czyli różnica między oprocentowaniem obligacji przedsiębiorstw a obligacji uznawanych za bezpieczniejsze — zaczęły się rozszerzać w przypadku spółek technologicznych napędzających rozwój AI. CNBC wskazywało, że dalszy wzrost zadłużenia może mocniej obciążyć zarówno wysoko zadłużone neochmury, jak i największych operatorów chmurowych .

Goldman Sachs ostrzegł, że przy dalszym wzroście wydatków podaż długu może zacząć przewyższać popyt. Inwestorzy koncentrowali się dotąd przede wszystkim na uzyskiwanej stopie zwrotu, a nie na pełnej ocenie ryzyka kredytowego .

Co mogłoby uruchomić efekt domina?

Chicago Fed ocenia, że bezpośrednia ekspozycja dużych banków na sektory powiązane z AI jest generalnie możliwa do opanowania. Jednocześnie korekta mogłaby ujawnić ryzyko skrajnego scenariusza wynikające z powiązań między instytucjami: problemów prywatnego kredytu, spadku wartości centrów danych i strat na rynku nieruchomości komercyjnych .

Potencjalny łańcuch zdarzeń mógłby wyglądać następująco:

1. spadek cen akcji półprzewodników lub rozczarowujące wyniki hyperscalera podważają zaufanie do perspektyw AI;
2. inwestorzy żądają wyższej premii za ryzyko, a spready kredytowe rosną;
3. firmy finansujące centra danych i moc obliczeniową płacą więcej za nowy dług;
4. spadają wyceny aktywów, które służyły jako zabezpieczenie dla prywatnych pożyczek;
5. straty przenoszą się przez fundusze, banki, ubezpieczycieli i inne instytucje finansowe.

Nie jest to prognoza nieuchronnego kryzysu, lecz mechanizm, którego działanie chcą lepiej zrozumieć regulatorzy i inwestorzy. Największe obawy dotyczą nie pojedynczego kredytobiorcy, ale koncentracji finansowania i braku przejrzystości w całym łańcuchu.

Wymiar globalny i fiskalny

Fitch podkreśla, że ryzyka są skoncentrowane przede wszystkim w Stanach Zjednoczonych, ale mogą rozlać się na inne rynki przez globalne łańcuchy dostaw technologii oraz transgraniczny prywatny kredyt .

BIS wskazuje, że trwałość inwestycji związanych z AI jest jedną z rosnących podatności finansowych. W połączeniu z uporczywą inflacją, rosnącymi słabościami finansowymi i pogarszającą się pozycją fiskalną państw może to wzmocnić szersze spowolnienie cyklu kredytowego .

Morgan Stanley zwraca uwagę, że długoterminowe wzrosty produktywności mogą ostatecznie zmienić profile przedsiębiorstw. W krótkim terminie rynek kredytowy widzi jednak przede wszystkim wyższe nakłady inwestycyjne, większą emisję obligacji i rosnącą dźwignię finansową — a także coraz większą różnicę między zwycięzcami i przegranymi wyścigu AI .

Najważniejszy wniosek

Instytucje nie twierdzą, że sztuczna inteligencja sama w sobie wywoła globalny kryzys. Ostrzegają przed kombinacją kilku czynników: bardzo wysokich wycen, ogromnych nakładów finansowanych długiem, niepewnych przychodów, ograniczonej przejrzystości prywatnego kredytu oraz możliwych konsekwencji na rynku pracy i dla dochodów podatkowych.

W takiej konfiguracji nawet pozornie sektorowy wstrząs — wyprzedaż akcji producentów chipów, słabsze wyniki dużej firmy chmurowej albo problem z płynnością prywatnego funduszu kredytowego — może mieć skutki wykraczające poza sam sektor technologiczny.