Расширение инфраструктуры ИИ сталкивается с проблемами финансирования, переходя от долга к размыванию акционерного капитала
Подробнее
CGTN
cgtn.com

Расширение инфраструктуры ИИ сталкивается с проблемами финансирования, переходя от долга к размыванию акционерного капитала

Meta Platforms потеряла $124 миллиарда рыночной стоимости всего за один торговый день в четверг. Причиной этого обвала стало не сбой продукта, а финансовое решение компании: Meta объявила о выпуске нового класса акций без права голоса для финансирования искусственного интеллекта (ИИ) и повысила нижнюю границу своего плана капитальных затрат на 2026 год до $135 миллиардов.

Это и есть новая финансовая модель для развития ИИ. В прошлом квартале Meta сообщила о отрицательном свободном денежном потоке в размере $2,12 миллиарда, что стало первым случаем сжигания денежных средств более десяти лет. Среди крупнейших операторов облачных сервисов годовые капитальные расходы достигли примерно $750–$850 миллиардов и приближаются к триллиону, что превышает возможности операционного денежного потока.

В связи с этим происходит смена структуры финансирования. Первоначальный этап опирался на заемные средства: крупные технологические корпорации привлекли около $250 миллиардов на мировых долговых рынках в этом году, а общий объем эмиссии прогнозируется на уровне почти $320 миллиардов, что представляет собой рост примерно на 60%. Теперь же финансирование осуществляется за счет акционерного капитала, а это влечет за собой размывание доли существующих акционеров.

Первыми проявляются трудности в кредитном канале. Безопасные облигации CoreWeave имеют доходность около 15%, а ее пятилетние кредитно-дефолтные свопы приблизились к 1200 базисным пунктам. Значительная часть этих инструментов находится в частных кредитных фондах и портфелях аннуитетов, где убытки обнаруживаются медленно и незаметно.

Пессимистичный сценарий выходит за рамки только процентных расходов. Ускорители амортизируются в течение трех-четырех лет, и каждое новое поколение может сделать предыдущее устаревшим; часть роста сектора финансировалась через циклические схемы, при которых поставщики чипов поддерживали самих покупателей этих чипов.

Дискуссия о доходности стала публичной. Джон Ловелок из Gartner, чей прогноз способствовал падению в этом месяце, описывает эту гонку как «позицию последнего выжившего», в которой большинство рынков ИИ «сократятся до дуополии». Компании, занимающиеся неооблачными сервисами, уже продемонстрировали свою позицию: Elice из Южной Кореи упала более чем на 30% при дебюте; Firmus, AirTrunk и SB Energy отложили свои листинги.

Сторонники рынка признают проблему финансирования, но не согласны с проблемой спроса. Мэттью Малей из Miller Tabak заявил: «Никто не беспокоится о том, что Meta, Amazon или Google получат необходимое им финансирование. Но если это станет непомерно дорогим для более мелких компаний, тогда не обязательно должно произойти коллапс, чтобы вызвать беспокойство у людей».

Суждение рынка пришло быстро, но было узким: Nasdaq снизился на 2,6%, в то время как Dow остался без изменений — это была ротация, а не окончательный вердикт. Проверяется не сам факт построения ИИ, а то, поступит ли финансирование до того, как появятся ожидаемые доходы.

Похожие сюжеты

Эксперт отметил, что искусственный интеллект трансформирует финансы, усиливая проблемы управления рисками
Подробнее
cgtn.com

Эксперт отметил, что искусственный интеллект трансформирует финансы, усиливая проблемы управления рисками

Искусственный интеллект (ИИ) и его внедрение в финансовую сферу стали центральной темой на Форуме финансовых улиц 2026 года. В ходе интервью на этом форуме Чжан Ке, исполнительный председатель Пекинского института регулирования и надзора технологий на переднем крае, поделился с CGTN своим видением возможностей, рисков и глобального управления ИИ в финансовом секторе.

Охарактеризовав ИИ как движущую силу пятой промышленной революции, Чжан подчеркнул, что основная ценность ИИ заключается в повышении эффективности. Тем не менее, он предупредил, что сохраняются фундаментальные трудности, пока модели ИИ сильно зависят от зависимости от данных и от следования заданному пути.

Обращая внимание на риски использования ИИ в финансовых системах, требующих большого объема данных, Чжан выделил две основные проблемы: конфиденциальность данных и подотчетность. Хотя поток данных является необходимым условием, вопросы, касающиеся безопасности данных, уровней доступа и публичного раскрытия информации, требуют установления строгих мировых регуляторных рамок.

Кроме того, несмотря на то, что ИИ способен значительно оптимизировать поддержку принятия решений и исследования, Чжан предостерег от полной передачи окончательных торговых решений алгоритмам. В случае финансовых потерь конечная ответственность должна лежать на людях, принимающих решения, а не на машинном интеллекте.

Для устранения этих системных рисков Чжан призвал к активному международному сотрудничеству. Он сравнил необходимость глобального управления ИИ с крупными международными соглашениями, такими как Парижское соглашение по изменению климата и Стокгольмская конвенция по интеллектуальной собственности. Вместо чрезмерного регулирования правительствам следует совместно работать над созданием международного «Соглашения об ИИ» для упорядочивания разрозненных правил.

Заглядывая в будущее, Чжан отметил, что ИИ приносит наибольшую пользу, когда используется в качестве стратегического консультанта для принятия решений высшего уровня и групповой стратегии, а не для замены рутинных транзакционных операций. Он заключил, что человеческий контроль остается незаменимым при каждом критическом финансовом маневре.

Популярное