Skomplikowane manewry finansowe w rozwijającym się sektorze sztucznej inteligencji budzą obawy analityków, którzy wskazują na wzorzec wzajemnych inwestycji i subsydiów między dostawcami infrastruktury AI a ich klientami. Ta cyrkularna dynamika, przypominająca pułapki bańki dot-comów, może sztucznie zawyżać popyt i tworzyć ryzyko systemowe.
Powiązane wyceny i potencjalne ryzyko systemowe
Zauważalny trend obejmuje inwestycje liderów infrastruktury AI, takich jak Nvidia, bezpośrednio w ich klientów, którzy następnie zwiększają zakupy produktów tych dostawców. Odwrotnie, klienci infrastruktury, takiej jak OpenAI, również inwestują w swoich dostawców. Ta wzajemna zależność doprowadziła do gwałtownego wzrostu wycen głównych firm technologicznych, szczególnie gdy ceny akcji pozytywnie reagują na wiadomości o takich transakcjach. Eksperci ostrzegają, że to ścisłe powiązanie losów oznacza, że niepowodzenie jednej firmy może mieć kaskadowe negatywne skutki w całym ekosystemie, co było obserwowane podczas poprzednich boomów technologicznych.
Echa pęknięcia bańki dot-comów
Obecna sytuacja przypomina bańkę dot-comów z końca lat 90. i początku XXI wieku. W tamtym okresie dostawcy usług internetowych (ISP), borykający się z problemami z przepływami pieniężnymi, byli finansowani przez swoich dostawców sprzętu poprzez pożyczki i udziały kapitałowe. Ci dostawcy, w tym znane firmy takie jak Cisco Systems, Nortel Networks i Lucent, udzielili ISP miliardów. Choć na pierwszy rzut oka wskazywało to na silną aktywność gospodarczą, maskowało to podstawową kruchość finansową. Kiedy rynki kapitałowe się zaostrzyły, wiele ISP upadło, pozostawiając dostawców sprzętu ze znacznymi odpisami i pogłębiając spadek na rynku technologicznym.
Chociaż obecny krajobraz AI jest inny – wiele głównych firm technologicznych posiada silniejsze marże zysku i wykorzystuje głównie wewnętrzne przepływy pieniężne na wydatki kapitałowe – niektórzy analitycy dostrzegają pierwsze oznaki ostrzegawcze. Na przykład Oracle niedawno pozyskał znaczące 18 miliardów dolarów długu, co wskazuje na potencjalną zmianę strategii finansowania w miarę skalowania operacji AI przez firmy.
Obawy dotyczące rentowności i dźwigni finansowej OpenAI
Główna obawa dotyczy zależności od sukcesu takich podmiotów jak OpenAI. Jako twórca ChatGPT, OpenAI jeszcze nie osiągnął rentowności. Analitycy wyrażają obawy o zdolność firmy do realizacji prognoz przychodów i potencjalne konsekwencje, jeśli jej się to nie uda. Ta zależność od pojedynczego, nieudowodnionego podmiotu tworzy koncentrację ryzyka w ekosystemie AI. Co więcej, niedawne umowy, w ramach których firmy takie jak OpenAI i CoreWeave zaciągają dług, jednocześnie otrzymując inwestycje od Nvidii, są szczególnie niepokojące. Taka praktyka wykorzystywania kapitału do dalszych inwestycji może być postrzegana jako niezdrowy sygnał, sugerujący, że klienci mogą nie być w stanie pozwolić sobie na niezbędną infrastrukturę bez zaciągania znaczących zobowiązań finansowych.
Różnorodne perspektywy na strategie inwestycyjne AI
Pomimo tych obaw, niektórzy na Wall Street postrzegają te strategiczne partnerstwa jako korzystne. Zwolennicy argumentują, że takie sojusze ułatwiają szybkie rozmieszczenie kapitału wymaganego do rozwoju infrastruktury AI, potencjalnie przyspieszając realizację znaczących zwrotów z ogromnych inwestycji. Analityk Bernstein, Stacy Rasgon, na przykład, zasugerował, że inwestycje Nvidii w jej klientów stanowią wysoce efektywne wykorzystanie jej kapitału i nie uważa, aby rynek był bliski terytorium bańki. Dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, również bronił takich transakcji, porównując OpenAI do potencjalnej „hiperskalowalnej firmy wartkiej biliony dolarów” i wyrażając żal, że nie zainwestował bardziej intensywnie w początkowych etapach rozwoju firmy. Te odmienne punkty widzenia podkreślają złożoność i trwającą debatę wokół struktur finansowych leżących u podstaw rewolucji AI.
Anna ukończyła studia na kierunku finanse i rachunkowość, co dało jej solidne podstawy do zrozumienia dynamicznych procesów rynkowych. Przez ponad dziesięć lat pracowała jako dziennikarka ekonomiczna, specjalizując się w analizach trendów gospodarczych oraz raportach o wynikach finansowych wiodących firm. Jej teksty cechuje przejrzystość i rzetelność, co pozwala czytelnikom łatwiej interpretować skomplikowane dane ekonomiczne.