Современная индустрия искусственного интеллекта держится на двух столпах: ускорителях от Nvidia и привлечённом капитале. Сама Nvidia финансирует покупателей своей продукции, тем самым стимулируя спрос — компании берут займы, оставляя в залог её оборудование. Однако если одно звено этой цепочки даст сбой, вся многоуровневая система может обрушиться, а последствия ударят по мировым финансовым рынкам, как отмечает The Verge.
Источник изображения: Mariia Shalabaieva / unsplash.com
Nvidia активно инвестирует в область ИИ — только за текущий год она вложила средства более чем в 70 профильных компаний. Среди этих многомиллиардных вложений особое место занимают так называемые «неооблачные» платформы, подобные CoreWeave. Это публичная компания с высокой долговой нагрузкой, чья бизнес-модель строится на вере в непрерывный рост строительства дата-центров. Для их оснащения CoreWeave и аналогичные фирмы берут кредиты на закупку оборудования Nvidia, используя эти же ускорители как обеспечение — таким образом, каждый доллар инвестиций Nvidia приносит ей пять долларов выручки. Подобная схема чрезвычайно выгодна в первую очередь самой Nvidia, но не обязательно остальным игрокам рынка.
Ключевая сложность заключается в том, что ИИ-ускорители со временем теряют стоимость, и критически важно, не происходит ли это обесценение слишком быстро, делая кредиты несостоятельными. Nvidia напрямую заинтересована в максимально долгом поддержании этой модели, поскольку в залог идёт её собственное оборудование. Справедливо и обратное: любые проблемы в бизнесе Nvidia немедленно отразятся на всей индустрии ИИ. И чем активнее развивается конкуренция, тем ближе может оказаться такой негативный сценарий.
Кредиторы могут использовать несколько методов для снижения рисков, например, включая их в процентную ставку. Так, в 2023 году CoreWeave получила первый кредит под залог ускорителей, и к третьему кварталу этого года плавающая ставка по нему достигла 14%. Другой подход — требовать высокого уровня обеспечения по отношению к сумме займа, что отражается в коэффициенте LTV (отношение кредита к стоимости). Например, при покупке дома за 500 тысяч долларов в кредит, первоначальный взнос в 20% оставляет 400 тысяч долларов займа, а LTV составляет 80%. Для кредитов под ускорители коэффициент LTV сильно колеблется в зависимости от срока кредита, доверия к руководству заёмщика и иных условий соглашения.
У отдельных фирм этот показатель может быть равен 50%, тогда как у других — превышать 100%. Кредитные продукты, обеспеченные вычислительными ускорителями, пользуются значительным спросом; чаще всего в качестве залога выступают чипы Nvidia, что дополнительно усиливает рыночные позиции корпорации. Если организация планирует приобрести ускорители, она может привлечь под них финансирование на более выгодных условиях, поскольку такое оборудование отличается высокой ликвидностью. Однако целесообразность подобных займов вызывает вопросы из-за неопределённости в скорости морального устаревания ускорителей — считается, что она очень высока. Компания может сдавать вычислительные мощности в аренду, например, Microsoft, но для возврата вложений, возможно, придётся делать это неоднократно. При этом неясно, насколько ёмким окажется рынок подержанных чипов для повторного или даже третьего цикла использования.
Источник изображения: здесь и ниже Nvidia
Оценить реальную стоимость ускорителей и срок их эффективной службы — сложная задача. В материалах CoreWeave указывается, что объём доступного займа привязан к цене чипов, и если она падает, сокращается и кредитный лимит. Однако стоимость залога фиксирована на момент выдачи, и если оборудование дешевеет быстрее прогнозов, может потребоваться привлечение дополнительных средств. Крупные облачные провайдеры, такие как Google, Meta✴✴, Microsoft, Oracle и Amazon, способны списать часть долгов без серьёзного ущерба, опираясь на другие доходные направления бизнеса. У новых облачных игроков такой возможности нет. В случае снижения спроса на услуги им, вероятно, придётся увеличивать обеспечение по кредитам.
Если одна небольшая компания окажется неспособной выполнить обязательства, это не обрушит рынок: большинство клиентов продолжит работу со своими приложениями; банки же изымут серверное оборудование и распродадут его по низкой цене. Но для Nvidia это станет двойным ударом: рынок наводнят недорогие устаревшие ускорители, а число заказчиков самой компании сократится. Если же банкротства коснутся сразу нескольких игроков, последствия могут быть гораздо серьёзнее.
Ещё одним риском для рынка ИИ, зависящего от заёмных средств, является искажение оценки рисков из-за конкурентной борьбы. Когда кредит рассматривается как абстрактный финансовый инструмент, между кредиторами возникает конкуренция за размещение средств. Если изначально молодая облачная компания получала заём под 15% годовых с учётом всех рисков, то со временем ставки начинают снижаться — до 13%, 12,5% и меньше, — поскольку в погоне за сделками кредиторы отодвигают реальную оценку рисков на второй план.
Сфера искусственного интеллекта сопряжена с огромными финансовыми вливаниями: согласно прогнозам, к 2028 году инвестиции исключительно в дата-центры достигнут 3 триллионов долларов. Первоначальный заём CoreWeave на 2,3 миллиарда долларов был предоставлен частными кредитными организациями Magnetar, Blackstone, Coatue, BlackRock и PIMCO. Впоследствии компания привлекла дополнительно 7,5 миллиардов долларов, а третий транш в размере 2,6 миллиардов долларов ей уже выдали финансовые гиганты Goldman Sachs, JPMorgan Chase и Wells Fargo.
Хотя доля займов под залог вычислительных ускорителей пока невелика в сравнении с объёмами облигаций технологических корпораций, трудности в этом сегменте способны повлиять на кредитование крупных игроков — на сегодня технологический сектор накопил больше долгов, чем в период бума доткомов в конце 1990-х. Частное кредитование считается более рискованным, чем банковское: ставки по нему выше, а сроки возврата длиннее. В периоды финансовой нестабильности компании нередко используют оба типа финансирования, что создаёт косвенную связь между частным долгом и банковской системой. Если фирма совмещает оба вида заимствований, вероятность её дефолта возрастает; именно таким связующим звеном между частными кредиторами и банками становятся компании из индустрии ИИ. Помимо целевых кредитов под ускорители, CoreWeave располагает возобновляемой кредитной линией напрямую от JPMorgan Chase на 2,5 миллиарда долларов. Банки также нередко сами выступают кредиторами для частных кредитных фондов.
Во время бума доткомов в 90-е годы эйфория инвесторов была сосредоточена на фондовом рынке, и наибольшие потери понесли те, кто вкладывался в перспективные, но в итоге обанкротившиеся стартапы. В случае с индустрией ИИ последствия могут оказаться серьёзнее. В первой половине текущего года около половины прироста ВВП США обеспечили инвестиции в бизнес, связанный с искусственным интеллектом; некоторые эксперты полагают, что без этого фактора американская экономика уже вошла бы в рецессию — что, в свою очередь, делает ИИ потенциальным источником угрозы в случае сокращения расходов. Уязвимость сектора объясняется тесной взаимозависимостью всех его участников, причём центральную роль в этой экосистеме играет компания Nvidia.
Дискуссия об амортизации ускорителей вращается вокруг вопроса, целесообразно ли их использование после трёх и более лет службы. Новые чипы позволяют оператору дата-центра обслуживать больше клиентов, но при этом требуют больше энергии. По оценкам, к 2028 году новым ЦОД потребуется дополнительно 44 ГВт мощности, однако введено в эксплуатацию будет лишь около 25 ГВт — этот дефицит может продлить срок службы устаревшего оборудования. Пока рынок функционирует в штатном режиме, проблем не возникает, но при возникновении системных рисков для всей отрасли трудности немедленно отражаются на кредиторах.
В 2022 году кредитные организации выдавали майнерам займы, принимая в качестве обеспечения их технику, и в итоге сами оказались в зависимости от этого оборудования. Его стоимость резко упала на 85% из-за обвала курса биткоина. К началу 2023 года рынок подержанного майнингового оборудования был переполнен, что вынудило кредиторов самостоятельно заняться добычей криптовалюты.
Аналогичный сценарий возможен и для кредитов, обеспеченных ИИ-ускорителями. Но здесь есть отличия. Общий долг майнеров составлял «всего» $4 млрд, а кредиторами выступали частные фирмы, тогда как в сфере искусственного интеллекта задолженность часто связана с традиционными банками. После краха биткоин-майнинга у Nvidia скопились непроданные запасы продукции на сумму свыше $1 млрд, поскольку компания нарастила выпуск, ожидая высокого спроса, что также задержало выход новых моделей графических процессоров. Чистая прибыль Nvidia по итогам финансового года, завершившегося 29 января 2023, сократилась на 55% в годовом исчислении. Однако в конце ноября 2022 года OpenAI представила ChatGPT, запустив гонку технологий ИИ, и уже через год чистая прибыль компании выросла в семь раз.
Деловая модель Nvidia претерпела изменения. С 2020 года, на фоне пандемии, активно развивается сегмент центров обработки данных, и компания играет в этом процессе ключевую роль, способствуя переходу с центральных процессоров на графические. ИИ-ускорители обладают свойством взаимозаменяемости: если один облачный оператор прекращает деятельность, его мощности можно переориентировать, поэтому технологические гиганты меньше обеспокоены чрезмерным строительством ЦОД, чем их конкуренты. Даже в случае создания избыточных вычислительных мощностей для ИИ, крупные игроки могут временно заморозить соответствующие расходы на несколько лет и использовать инфраструктуру для других задач, например, для показа рекламы.
Но у Nvidia есть серьёзная причина поддерживать своих партнёров в сфере неооблаков. Компания инвестировала в несколько таких проектов, и пока они остаются на плаву, Nvidia продолжает получать доход. В крайнем случае, она может вмешаться и спасти отдельные компании или даже всю отрасль, как это было во время IPO CoreWeave. С этой точки зрения, вопрос амортизации не является критическим: если такие компании, как CoreWeave, столкнутся с крупными убытками или проблемами с обслуживанием кредитов, Nvidia способна оказать им поддержку. Однако её возможности окажутся ограниченными, если возрастёт конкурентное давление.
Доходы Nvidia отличаются высокой концентрацией. По итогам недавнего квартального отчёта компания раскрыла, что за первые три квартала 2026 финансового года на двух ключевых заказчиков пришлось 21% и 13% её выручки соответственно. Расширяя клиентский портфель через неооблачных провайдеров, Nvidia усиливает своё влияние на крупных покупателей. Однако эти же крупные игроки уже запускают производство собственных процессоров. Если GPU от Nvidia универсальны и применяются в различных сферах, то TPU от Google созданы специально для задач искусственного интеллекта. Свою инновационную модель Gemini 3 компания обучала исключительно на TPU. Эти специализированные чипы, выполняя схожие операции, тратят меньше энергии, что служит важным сигналом для остального рынка. Именно поэтому так значимы партнёрства Google с Anthropic, Salesforce, Midjourney и Safe Superintelligence, а также ходившие слухи о сделке с Meta✴✴. Любой клиент, который приобретает или даже лишь рассматривает переход на TPU, получает рычаг для переговоров со снижением цен от Nvidia. По некоторым оценкам, OpenAI удалось сократить совокупную стоимость владения ускорителями Nvidia на 30%, ещё не начав реального перехода на TPU.
Ситуация с CoreWeave выглядит сложнее — у этой компании есть долгосрочные контракты, обеспечивающие стабильный доход, поскольку такие клиенты, как Microsoft и Nvidia, обладают безупречной платёжеспособностью, что полностью устраивает кредиторов. Nvidia заключает с CoreWeave соглашения об аренде собственных чипов, что расценивается как форма поддержки, ведь в официальной отчётности детали этих сделок не раскрываются — аналитики называют их «страховочными». Если учесть запланированные Nvidia расходы на облачные услуги в размере $26 млрд, её операционная маржа снижается с 72% до 68%, а прибыль на акцию — с $6,28 до $5,98.
Таким образом, Nvidia, возможно, уже начинает оказывать помощь неооблачным компаниям, хотя их интересы не всегда совпадают: если «зелёные» ежегодно выпускают новые ускорители, предыдущие поколения быстро теряют в цене, что подрывает финансовую устойчивость неооблаков. С другой стороны, эти провайдеры полезны не только самой Nvidia — они помогают снижать капитальные затраты для гигантов вроде Microsoft и Google, которые пользуются их мощностями, оплачивая электроэнергию и аренду с небольшой надбавкой. Парадокс заключается в том, что для сохранения конкурентоспособности неооблака вынуждены постоянно обновлять оборудование и продолжать закупки у Nvidia, но, как отмечают аналитики, такая модель не может существовать бесконечно.
В то же время, собственные процессоры для ИИ разрабатывают не только в Google. Подобные проекты есть у Amazon, ведущей переговоры с OpenAI, у Microsoft, у Meta✴✴, и даже сама OpenAI включилась в эту гонку. Многие из этих инициатив реализуются при поддержке Broadcom. В Китае собственные чипы создают Huawei, ByteDance и Alibaba. Активно наращивает потенциал AMD, планирующая к 2027 году достичь производительности своих ускорителей, сравнимой с решениями Nvidia. Все эти компании намерены ежегодно обновлять свои продукты, что создаёт серьёзные трудности для новых облачных провайдеров. По мере усиления конкуренции у Nvidia остаётся всё меньше возможностей для поддержания всей этой экосистемы.
Аналитики отмечают, что кризис может быть спровоцирован банкротством даже одного небольшого участника рынка. Все звенья этой цепочки тесно связаны между собой. Если обанкротится небольшая фирма и кому-то выше по цепочке придётся списать убытки — даже такому гиганту, как Microsoft, который может неожиданно обнаружить на своём балансе, скажем, $20 млрд нежелательных обязательств. Масштаб последствий для индустрии будет зависеть от размера и числа обанкротившихся компаний. Многие небольшие неооблачные платформы могут тихо исчезнуть в любой момент, но их массовый уход с рынка наверняка вызовет вопросы. Если же проблемы начнутся у более крупных игроков, это может посеять панику в отрасли — даже без фундаментальных системных сбоев инвесторы могут начать уходить.
Возможны и иные варианты развития событий. Рынок может сместиться в сторону инференса, то есть использования уже обученных ИИ-моделей, а не их создания. Или крупные технологические корпорации решат, что им больше не требуется наращивать вычислительные мощности. Или произойдёт новый технологический прорыв, и самые перспективные модели станут значительно компактнее. Или лидерство в производстве ключевых продуктов перейдёт от Nvidia к её конкурентам. Или открытые ИИ-модели достигнут достаточного уровня качества, отодвинув на второй план таких игроков, как OpenAI. Однако при любом сценарии рынок окажется переполнен целыми дата-центрами.
На финансовых рынках это отразится проблемами у частных кредиторов, управляющих активами университетов, пенсионных фондов, семейных офисов, хедж-фондов и венчурных фондов, а также у банков, глубоко вовлечённых в индустрию искусственного интеллекта. Тревожным аспектом является то, что некоторые элементы этой ситуации перекликаются с кризисом 2008 года. Остаётся лишь вопрос, когда произойдёт обвал и что будет после него.
