$1,65 трлн «невидимого долга» Big Tech: скрытый риск ИИ-инфраструктуры

Как бухгалтерский учёт это допускает?

Такая практика разрешена стандартными правилами бухгалтерского учёта (GAAP/IFRS) для операционной аренды и специализированных организаций (SPV) или совместных предприятий. Типичные схемы включают:

• Создание отдельной структуры (СП или SPV), которая приобретает или строит объекты ЦОД, позволяя «гиперскейлеру» (технологическому гиганту) не отражать долг на своём балансе .
• Контракты типа «бери или плати» и долгосрочные арендные обязательства, которые раскрываются лишь в сносках к финансовой отчётности, а не признаются в качестве балансовых пассивов .
• Банк международных расчётов (BIS) назвал эту практику «теневым заимствованием» .

Конкретные цифры: Meta и Oracle

Meta привлекла около $60 млрд капитала на строительство ЦОД, причём примерно половина этой суммы — $30 млрд — была структурирована так, чтобы полностью остаться за балансом . При этом балансовый долг Meta составляет около $28,8 млрд .

Oracle — самая закредитованная из пятёрки: её текущий балансовый долг составляет примерно $105 млрд, а раскрытые забалансовые обязательства по аренде — около $20 млрд . Свободный денежный поток Oracle стал отрицательным .

Созвучно с отчётом Moody's

Рейтинговое агентство Moody's отдельно установило, что пять крупнейших гиперскейлеров подписали, но ещё не отразили на балансе арендные договоры на ЦОДы на сумму примерно $662 млрд, что эквивалентно 113% их совокупного скорректированного долга . Реальный объём этих «фантомных долгов» может быть значительно выше . Эта цифра согласуется с более широким показателем Nikkei в $1,65 трлн, который включает не только аренду, но и обязательства по закупке чипов и другой инфраструктуры.

Напряжение на кредитном рынке

• Goldman Sachs отмечает, что рынок инвестиционных облигаций может не справиться с объёмом потребностей Big Tech в финансировании . Barclays в свою очередь заявил, что всплеск долгов, связанных с ИИ, «испытывает на прочность» рынок высококлассных бумаг .
• Долги, связанные с ИИ, теперь составляют около 30% чистого прироста предложения инвестиционных облигаций на долларовом рынке США .
• The Economist сообщает, что в 2026 году пять компаний потратят $800 млрд на ИИ-инфраструктуру .
• Крупнейшие гиперскейлеры обязались потратить до $725 млрд капитальных затрат в 2026 году, и ожидается, что этот показатель превысит $1 трлн к 2027 году . McKinsey прогнозирует, что глобальные инвестиции в ЦОДы могут достичь $7 трлн к 2030 году .

Риски, если спрос на ИИ не оправдает ожиданий

Наблюдатели и аналитики указывают на несколько угроз:

• Списания и «брошенные» активы: если спрос на ИИ не материализуется, масштабное строительство ЦОД может оставить компании с недоиспользуемыми или устаревшими мощностями .
• Напряжение денежного потока: забалансовые структуры обязывают компании к долгосрочным арендным платежам и покупкам независимо от спроса, что может ограничить обратные выкупы акций и дивиденды .
• Скрытый леверидж: большая часть $1,65 трлн забалансовых обязательств является юридически обязывающей, но не отражается в стандартных коэффициентах долговой нагрузки, что затрудняет оценку рисков для инвесторов .
• Сбой на кредитном рынке: дефолт или реструктуризация крупного игрока могут затронуть рынки частного кредитования и страхования, которые профинансировали значительную часть этих теневых заимствований .

Оптимистичный контраргумент компаний

Гиперскейлеры утверждают, что строительство ИИ-инфраструктуры — это необходимая долгосрочная инвестиция. Их основные аргументы:

• Огромные портфели проектов: компании отмечают быстрый рост спроса на облачные и ИИ-услуги, а долгосрочные контракты с корпоративными клиентами обеспечивают видимость выручки .
• Позиция AWS: Amazon Web Services заявляет, что планирование мощностей основано на существующем и прогнозируемом спросе клиентов, и что компания может замедлить капитальные расходы в случае необходимости .
• «Крепостные» балансы: несмотря на рост долга, такие компании, как Microsoft, Alphabet и Amazon, по-прежнему имеют высокие инвестиционные кредитные рейтинги и значительные денежные резервы, которые могут абсорбировать шоки .
• Рост выручки: компании подчёркивают, что выручка от ИИ растёт быстрее, чем расходы на инфраструктуру, и что текущим узким местом является не спрос, а ограниченные мощности .