Dług Big Techu na sztuczną inteligencję rośnie. Oracle daje rynkom kredytowym powód do niepokoju

W zależności od przyjętego zestawienia i daty pomiaru Amazon, Alphabet, Meta i Oracle wyemitowały do 7 lipca około 194 mld dolarów obligacji, czyli o 79 proc. więcej niż w całym 2025 roku . Z kolei szersze zestawienie obejmujące między innymi Nvidię i SpaceX wskazywało na rekordowe 182 mld dolarów obligacji o ratingu inwestycyjnym do połowy lipca . Łączna sprzedaż długu związanego z AI może w całym 2026 roku osiągnąć 335 mld dolarów — ponad dwa razy więcej niż rok wcześniej .

To nie jest już wyłącznie historia o dynamicznym wzroście inwestycji. Rosnąca podaż długu sprawdza, ile rynek jest gotów przyjąć i po jakiej cenie. Rentowności obligacji technologicznych idą w górę, a wartość nominalna pozycji CDS na największe spółki technologiczne sięgnęła rekordowych 12,5 mld dolarów — o 500 proc. więcej niż w drugim kwartale 2025 roku . To sygnał, że fundusze hedgingowe i inwestorzy instytucjonalni coraz aktywniej zabezpieczają się przed pogorszeniem jakości kredytowej.

Oracle jako najbardziej wyrazisty przypadek

Najmocniejszy sygnał ostrzegawczy płynie z Oracle. Pięcioletni CDS tej spółki wzrósł 24 lipca 2026 roku do rekordowych 203 punktów bazowych . W praktyce oznacza to koszt około 203 tys. dolarów rocznie za ochronę przed niewypłacalnością dla każdych 10 mln dolarów długu Oracle. Wskaźnik jest ponad cztery razy wyższy niż w połowie 2025 roku i przekroczył szczyt obserwowany podczas kryzysu finansowego z 2008 roku . Jednocześnie przecena długoterminowych obligacji spółki podnosi jej koszt finansowania .

Za obawami rynku stoją konkretne dane finansowe:

• Oracle miało około 130 mld dolarów całkowitego zadłużenia na koniec maja 2026 roku .
• W roku finansowym 2026 wolne przepływy pieniężne były ujemne i wyniosły 23,7 mld dolarów. Nakłady inwestycyjne wzrosły o 162 proc. rok do roku, do 55,7 mld dolarów — powyżej wcześniejszych założeń spółki na poziomie 50 mld dolarów .
• Przepływy pieniężne z działalności operacyjnej wzrosły o 54 proc., do 32 mld dolarów, ale w całości pochłonęły je inwestycje w centra danych dla AI .
• S&P obniżyła rating kredytowy Oracle do BBB-, czyli najniższego poziomu kategorii inwestycyjnej. Agencja przewiduje, że deficyt wolnych operacyjnych przepływów pieniężnych może w roku finansowym 2027 niemal się podwoić, do około 42 mld dolarów, a dźwignia finansowa wejść w przedział powyżej czterokrotności .
• Oracle planuje wydać w roku finansowym 2027 około 90 mld dolarów i pozyskać 40 mld dolarów w finansowaniu dłużnym oraz kapitałowym, w tym 20 mld dolarów poprzez emisję akcji powiązaną z finansowaniem .
• Kurs akcji spadł w ciągu miesiąca o około 40 proc., a kapitalizacja rynkowa zmniejszyła się o ponad 265 mld dolarów . Spółka zanotowała też najgorszy tydzień od czasu załamania sektora internetowego w 2001 roku .

Problem Oracle nie polega więc na tym, że biznes AI w ogóle nie rośnie. Przeciwnie — przychody z tego segmentu zwiększają się szybko. Kłopotem jest sposób finansowania tego wzrostu. Jak opisują to analitycy, powstała struktura finansowa, w której inwestorzy muszą czekać latami, zanim zobaczą gotówkę .

Analitycy oczekują, że wolne przepływy pieniężne Oracle pozostaną mocno ujemne co najmniej do 2028 roku, a poprawa może nastąpić dopiero w 2030 roku . Z punktu widzenia rynku kredytowego oznacza to długi okres, w którym spółka musi jednocześnie inwestować, pożyczać i przekonywać inwestorów, że przyszłe przychody uzasadnią dzisiejsze wydatki.

Tanie chińskie modele podważają ekonomię inwestycji

Druga warstwa obaw dotyczy całego sektora. Amerykańscy hyperscalerzy zakładają, że kosztowna infrastruktura pozwoli im sprzedawać dostęp do najbardziej zaawansowanych modeli AI po cenach zapewniających wysoką marżę. Ten model biznesowy jest jednak pod presją tańszych alternatyw z Chin.

• Modele DeepSeek, Qwen należący do Alibaby i Moonshot zdobywają od 30 do 46 proc. wolumenu tokenów API wykorzystywanych przez przedsiębiorstwa na amerykańskich platformach dla deweloperów, takich jak OpenRouter. Na początku 2025 roku było to zaledwie 4,5 proc. .
• Chińskie modele open source są według przywoływanych danych od 60 do 90 proc. tańsze od porównywalnych ofert amerykańskich .
• Raport RAND Corporation wskazywał, że chińskie modele mogą działać przy koszcie wynoszącym około jednej szóstej kosztu podobnych systemów amerykańskich .
• Chris Wood, globalny szef strategii akcyjnej w Jefferies, ostrzegł, że setki miliardów dolarów przeznaczanych w USA na infrastrukturę AI mogą doprowadzić do „masowego zniszczenia kapitału”. Jego zdaniem tańsze modele open source z Chin mogą osłabić ekonomiczne podstawy amerykańskiego boomu inwestycyjnego .

The Economist, Reuters i Bloomberg niezależnie wskazywały, że presja ze strony tańszych chińskich modeli stała się jednym z najważniejszych zagrożeń dla inwestycyjnej historii Doliny Krzemowej . Jeśli ceny korzystania z modeli — tak zwanego wnioskowania — będą nadal spadać, wielobilionowa rozbudowa centrów danych może nie przynieść zwrotów, których oczekuje rynek.

To kluczowe z perspektywy zadłużonych spółek. Obligacje mają często wieloletni termin zapadalności, a centra danych i układy obliczeniowe trzeba sfinansować dziś. Jeżeli ceny usług AI spadną szybciej niż wzrosną przychody, przedsiębiorstwa mogą mieć problem z osiągnięciem odpowiedniej rentowności przed terminem spłaty długu.

Apple wybrał inną ścieżkę

Apple nie pojawia się wśród firm uczestniczących w masowej emisji obligacji na budowę hyperskalowej infrastruktury AI — i wynika to z odmiennej strategii. Firma koncentruje się na modelach działających bezpośrednio na iPhone’ach, iPadach i komputerach Mac, zamiast opierać rozwój AI na ogromnej sieci chmurowych centrów danych.

Takie podejście wymaga znacznie mniejszych nakładów inwestycyjnych i może być finansowane z bieżących przepływów operacyjnych. Nie zależy też w takim samym stopniu od cen usług wnioskowania, które są pod presją chińskich konkurentów.

Strategia Apple nie jest pozbawiona ryzyka — firma musi skutecznie wdrożyć funkcje AI i przekonać użytkowników do ich wartości. Ma jednak inny profil ryzyka niż Oracle: mniej ryzyka związanego z zadłużeniem bilansu i mniejszą ekspozycję na budowę centrów danych, których rentowność może okazać się niższa od oczekiwanej.

Co naprawdę wycenia rynek kredytowy?

Rosnąca emisja długu i jednoczesny skok aktywności na rynku CDS nie oznaczają automatycznie, że Big Tech stoi przed falą niewypłacalności. Pokazują jednak, że inwestorzy przypisują coraz większą wagę scenariuszowi, w którym zwroty z obecnego cyklu infrastrukturalnego będą rozczarowujące.

Największe ryzyko dotyczy firm najbardziej zależnych od finansowania dłużnego — takich jak Oracle — oraz całego sektora, jeśli tanie modele doprowadzą do szybkiej komodytyzacji usług AI. Oracle jest w tym układzie szczególnym przypadkiem: jego przychody związane z AI rosną, ale koszty rozbudowy infrastruktury wyprzedzają zdolność firmy do generowania gotówki.

Rynek obligacji i CDS Oracle zachowuje się więc mniej jak podczas zwykłej korekty spółki wzrostowej, a bardziej jak w obliczu strukturalnego problemu z wypłacalnością. W branży technologicznej, której wyceny przez długi czas wspierał entuzjazm wobec AI, to wyjątkowo wyraźne ostrzeżenie: sama obietnica przyszłych przychodów może nie wystarczyć, aby uzasadnić dzisiejszy bilionowy rachunek za infrastrukturę.