Скрытые долги техногигантов на $1,65 трлн из-за ИИ

По данным анализа Nikkei Asia и отчётов Moody’s, пять компаний — Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta* и Oracle — накопили около $1,65 трлн скрытых (в основном внебалансовых) обязательств, связанных с ИИ-инфраструктурой. За четыре года этот показатель вырос примерно в восемь раз и уже превышает официально задекларированный долг тех же пяти компаний — около $1,35 трлн. Иными словами, инвестор, оценивающий риски компании только по балансовому долгу, видит меньше половины реальной картины.

Ключевая проблема — не в законности этих схем (они полностью соответствуют действующим стандартам бухучёта), а в том, что учётные правила позволяют не показывать обязательства до момента фактического запуска объекта. Как только дата-центр вводится в эксплуатацию, договор аренды разом «заходит» на баланс — и тогда реальный уровень долговой нагрузки становится виден рынку одномоментно, а не постепенно.

Аналитики выделяют три основных инструмента, формирующих непрозрачную долговую нагрузку:

• Долгосрочная аренда дата-центров, подписанная, но пока не введённая в эксплуатацию — по стандартам такая аренда не попадает на баланс до запуска объекта.
• Контракты на поставку GPU и вычислительных мощностей по схеме take-or-pay — компания обязана платить независимо от реального уровня спроса, что по экономическому смыслу равносильно долгу.
• Совместные предприятия и специальные проектные компании (SPV, special purpose vehicle) — юридически самостоятельные структуры, которые берут на себя строительный долг, оставляя материнскую компанию формально «чистой».

Банк международных расчётов (BIS) характеризует такие конструкции как «теневые заимствования», а часть аналитиков напрямую сравнивает архитектуру SPV (Special purpose vehicle/entity – компания специального назначения, преимущественными целями создания которой являются реализация и обслуживание определенного проекта) с механизмами, приведшими к краху Enron в 2001 году — с той разницей, что тогда это было мошенничеством, а сейчас — легальной и раскрытой (хоть и завуалированной) практикой.

Meta* и Oracle — два разных типа риска

Meta* выделяется среди пятёрки максимальным объёмом внебалансовых обязательств — около $420 млрд, что почти втрое превышает её официально отражённый долг в $140 млрд. Флагманский пример такой схемы — сделка с фондом Blue Owl Capital на строительство кампуса Hyperion в Луизиане: специальная проектная компания привлекла $27,3 млрд долга и $2,45 млрд капитала, при этом Meta* владеет лишь 20% совместного предприятия, но выступает единственным арендатором и обязана платить аренду в полном объёме даже при задержках строительства. Долг SPV получил рейтинг A+ от S&P — на ступень ниже собственного рейтинга Meta (AA-), а кредиторы не имеют прямого залога на сами активы дата-центра, то есть риск фактически переложен на держателей облигаций и частных кредиторов.

Oracle представляет собой принципиально иной, более острый случай кредитного риска. S&P Global 9 июля 2026 года понизило рейтинг компании с BBB до BBB- — на одну ступень выше «мусорного» уровня, — прямо указав на стремительное расширение ИИ-инфраструктурного бизнеса как основную причину. Агентство признало, что ранее «недооценило масштаб инвестиций, необходимых для роста ИИ-бизнеса», и теперь прогнозирует капзатраты Oracle в 2027 финансовом году на уровне $90–95 млрд против ранее заявленных $60 млрд. Дефицит свободного операционного денежного потока при этом почти удвоится — до $42 млрд против прежней оценки в $24 млрд.

Главная особенность риска Oracle — критическая зависимость от одного контрагента: OpenAI обеспечивает примерно половину портфеля незакрытых контрактных обязательств компании, который в целом оценивается в $638 млрд. S&P прямо предупреждает: если OpenAI, компания, которая ни разу не выходила на прибыль, не сможет выполнять платёжные обязательства, Oracle останется с гигантскими мощностями дата-центров, которые нечем заполнить, а её уязвимость выше, чем у AWS, Google или Microsoft — эти компании способны абсорбировать избыточные мощности за счёт собственных внутренних нагрузок.

Эта ситуация иллюстрирует более широкую проблему кругового (циркулярного) финансирования в ИИ-отрасли: крупнейшие облачные провайдеры, разработчики моделей, производители чипов и кредиторы всё теснее связаны взаимными контрактами, инвестициями и долговыми обязательствами. Если один из ключевых узлов этой цепи — например, OpenAI или крупный частный кредитор — столкнётся с проблемами, эффект домино вряд ли ограничится одной компанией или банком. Zerohedge ещё до публикации Nikkei называл Oracle «первой костяшкой домино» ИИ-пузыря именно из-за резкого расширения её CDS-спредов и понижения рейтинга долга Barclays. Аналитики отмечают, что выпуск корпоративного долга и финансирование через SPV выросли более чем на 500% с 2024 года — это стало основным инструментом, позволяющим наращивать капиталоёмкие ИИ-инвестиции без формального увеличения балансового долга.

Дополнительным индикатором тревоги стал судебный иск держателей облигаций Oracle, которые утверждают, что их не предупредили о недостаточности первого раунда привлечения средств — компания разместила $18 млрд бондов в сентябре 2025 года, а спустя семь недель вернулась за ещё $38 млрд. Всего за 2026 финансовый год Oracle привлекла $43 млрд долга и $5 млрд капитала, и планирует привлечь ещё около $40 млрд в текущем году, при этом капзатраты выросли на 162% и поглощают 86% выручки компании. Кредитные рынки уже оценивают пятилетнюю кумулятивную вероятность дефолта Oracle на уровне 13,4%.

Alphabet: денежный поток впервые уходит в минус

Показательный сигнал дал и Alphabet, чьи акции упали на 7% после того, как компания третий раз в этом году повысила прогноз ИИ-капзатрат — до диапазона $195–205 млрд. Свободный денежный поток компании впервые за 22 года публичной истории стал отрицательным, а обратный выкуп акций не проводится уже второй квартал подряд. Финансовый директор Анат Ашкенази предупредила, что капзатраты в 2027 году вырастут значительно и «продолжат оказывать давление» на прибыль, при этом компания готовит дополнительное размещение акций на $40 млрд, что создаёт риск дальнейшего разводнения и давления на котировки.

В отличие от Oracle, у Alphabet и Meta операционный бизнес пока генерирует достаточный денежный поток, чтобы частично покрывать инвестиции — Bloomberg отмечает, что эти компании движутся в направлении, противоположном курсу Oracle, которая «прожигает» кэш быстрее, чем зарабатывает выручку. Тем не менее рост капзатрат опережает рост операционного денежного потока по всей отрасли: по некоторым оценкам, капитальные расходы гиперскейлеров растут на 70% в год, тогда как операционный денежный поток — лишь на 23%, и эти линии начинают пересекаться именно в текущем квартале.

Почему это системный риск, а не проблема одной компании

Совокупность фактов формирует три взаимоусиливающих канала финансовой нестабильности:

• Инвесторы, ориентирующиеся на квартальную отчётность, систематически недооценивают реальную долговую нагрузку техгигантов, так как значительная её часть юридически не считается долгом до момента запуска инфраструктуры.
• Одновременный ввод в эксплуатацию множества крупных дата-центров может привести к резкому единовременному росту балансового долга и переоценке кредитного риска рынком.
• Концентрация контрактов на нескольких игроках (в первую очередь на OpenAI) и распределение риска через SPV и частный кредит означает, что дефолт или замедление спроса у одного участника способен вызвать цепную реакцию у кредиторов, страховщиков и фондов прямых инвестиций, финансировавших строительство.

В Morgan Stanly прогнозируют, что связанный с ИИ выпуск долга более чем удвоится — до почти $570 млрд в 2026 году, а совокупные капзатраты крупнейших компаний превысят $1 трлн уже к 2027 году. Это означает, что весь бум финансируется преимущественно за счёт заёмных средств, а не за счёт свободного капитала — характеристика, которая исторически предшествовала резким коррекциям на кредитных и фондовых рынках.

Публикация данных Nikkei ускорит процесс переоценки рынком реальной экономики ИИ-инвестиций: инвесторы должны внимательнее анализировать соотношение раскрытых и скрытых обязательств, контрактную концентрацию на ключевых заказчиках и структуру SPV-финансирования, а не ориентироваться на хайп вокруг капзатратных анонсов. Ключевым триггером потенциальной коррекции остаётся момент, когда спрос на вычислительные мощности перестанет расти быстрее темпов ввода новых дата-центров — именно тогда риск обесценения построенных, но не загруженных объектов ляжет на кредиторов, страховщиков и фонды прямого кредитования, профинансировавшие стройку. Понижение рейтинга Oracle и падение свободного денежного потока Alphabet — первые заметные симптомы того, что рынок начинает закладывать этот риск в цены финансовых инструментов техгигантов уже сейчас.

При этом, финансирование - не единственная проблема развития технологии ИИ. В материалах ИИМР уже отмечалось, что ведущие операторы облачной инфраструктуры планируют вложить в дата-центры свыше $900 млрд к 2030 году. Необходимая мощность ЦОДов к этому периоду оценивается в 219 ГВт, причем около 156 ГВт из этого объема придется на ИИ-задачи. Сегодня от целевых значений в мире есть 82 ГВт – практически в три раза меньший показатель.

К тому же, МЭА прогнозируют, что в 2030 году потребление воды дата-центрами вырастет 1,2 млрд м3. Это соответствует годовому водопотреблению города с населением 7,5 млн человек. Поэтому, помимо необходимости считать затраты на инфраструктуру и тарифы на электроэнергию, ИИ-гиганты будут стремиться возводить ЦОДы в регионах с наименьшим уровнем водного стресса.

В США, как видно из материалов ИИМР, такой значительный растущий спрос на ИИ привел к значительному всплеску инвестиций в энергетическую инфраструктуру. До 2030 года для модернизации энергосетей США может быть выделено до $1,4 трлн. Причем наиболее значительная часть этих средств пойдет именно на удовлетворение нужд индустрии искусственного интеллекта.

*признана в России экстремистской и запрещена