Carlyle предупреждает: частные кредиторы активно конкурируют за финансирование ИИ-инфраструктуры объемом в 1.1 billions долларов, риск концентрации может привести к повторению кризиса кредитования в секторе программного обеспечения.

По данным приложения Zhihui Finance APP, Carlyle Group заявила, что частные кредитные организации конкурируют за финансирование инфраструктуры искусственного интеллекта (AI) и могут повторить ошибки с концентрированными кредитными рисками, ранее выявленные в софтверной индустрии.

В опубликованном в четверг белом документе Carlyle отмечается, что для финансирования инфраструктуры вычислительных мощностей AI отрасли может понадобиться порядка 1 триллиона долларов. Эта сумма превышает половину совокупных активов частных кредитных фондов под управлением в настоящее время.

В документе подчеркивается, что если не будут четко установлены ограничения концентрации в сфере вычислительных мощностей AI, это может оказаться «крупнейшей ошибкой».

Сопредседатель Carlyle и глава глобального кредитного и страхового бизнеса Марк Дженкинс в интервью отметил: «Мы находимся в периоде, когда бизнес-модель доходов еще не определена. В такой ситуации, как кредитные инвесторы, нам сложно сказать “хорошо, ставим всё на это”».

Частные кредитные управляющие все чаще привлекаются к финансированию масштабного расширения инфраструктуры искусственного интеллекта. По оценкам, к 2030 году соответствующие капитальные затраты превысят 5 триллионов долларов. Формы финансирования разнообразны — от строительства дата-центров и инфраструктуры энергоснабжения, до кредитов под залог чипов, поддерживающих эту технологию, а также предоставления средств специализированным организациям.

В белой книге отмечается, что в отличие от ПО, кредитные риски, связанные с дата-центрами и прочими AI-активами, имеют более спекулятивный характер и теснее коррелируют с общей экономической конъюнктурой, а многие используемые схемы финансирования по сути еще не были проверены временем.

Для Carlyle это не означает отказа от инвестиций в AI. Дженкинс пояснил: «Мы хотим брать на себя риски, но хотим делать это сбалансировано».

Он отметил, что один из ключевых вызовов для кредитных организаций — неясность, на каком именно участке цепочки создания стоимости искусственного интеллекта будет концентрироваться конечная прибыль: у производителей чипов, владельцев дата-центров или разработчиков приложений.

В документе говорится, что с 2020 по 2022 год в софтверной отрасли происходил аналогичный бум — на нее приходилось около половины всех сделок частного капитала за этот период. Кредиторы массово направляли средства в софтверные компании, во многом из-за их устойчивого подписочного дохода, который считался стабильным и относительно слабо зависимым от рецессии.

Но рост генеративного AI поставил под сомнение это предположение и обнажил угрозу технологического устаревания, с которой столкнулись все софтверные компании. Как следствие, кредиты в этой отрасли с трудом размещаются на рынке синдицированных займов, заемщики сталкиваются со сложностями при рефинансировании, а некоторые частные кредитные фонды испытали рост заявок на погашение паев.

По мнению Дженкинса, история финансирования AI-инфраструктуры повторяет эти уроки: проекты выглядят диверсифицированными, но в итоге значительная часть средств сосредотачивается у небольшого числа лидирующих компаний. Он отметил, что абсолютное большинство подобных проектов на рынке завязаны на 7-8 высококлассных объектов.

Он подчеркнул, что особенно важно понимать конечную сторону сделки, условия контракта, обеспечивающего финансирование, и реальную стоимость базовых активов.

Дженкинс отметил: «Инвесторам нужно очень, очень внимательно анализировать — каковы ваши риски с контрагентом, как составлены условия договора и какова реальная стоимость конечного актива. В условиях кризиса все эти детали приобретают максимальное значение. А пока всё идет гладко — они кажутся неважными».