China International Capital Corporation: Финансовый момент AI

AI капитальные расходы находятся на переломном этапе, переходя от внутреннего денежного потока к расширению баланса, поскольку объем инвестиций превышает возможности внутреннего денежного потока, и дополнительные средства будут поступать в основном из финансовой системы. Этот отчет является первой частью серии «Отслеживание финансирования AI» и пытается ответить на три вопроса: как финансовая система будет справляться с потребностью в финансировании AI в 3,5 триллиона долларов? Сможет ли инвестиции в AI удовлетворить требования по обслуживанию долга и доходности акций? Какие возможности и риски принесет этот цикл финансирования AI для финансовых учреждений?

Abstract

Аннотация

Капитальные расходы на инфраструктуру AI: от денежного потока к долгу. Доля капитальных расходов крупных облачных провайдеров в доходах увеличится с примерно 12% в 2023 году до примерно 23% в 2025 году, согласно общему ожиданию рынка, что в 2027 году этот показатель может вырасти до более чем 40%, приближаясь или даже превышая исторические максимумы капитальных расходов в интернет- и энергетических отраслях. Под давлением капитальных расходов на AI, инвестиции облачных провайдеров могут перейти от операционного денежного потока к большей зависимости от внешнего финансирования. Мы на основе общих ожиданий рынка по операционному денежному потоку и капитальным расходам крупных облачных провайдеров рассчитываем, что капитальные расходы на AI в ближайшие пять лет могут создать потребность в внешнем финансировании примерно в 3,5 триллиона долларов.

Откуда возьмется 3,5 триллиона долларов? В базовом сценарии мы ожидаем, что 3,5 триллиона долларов внешнего финансирования в капитальных расходах на AI будет обеспечено через публичный рынок акций (0,4 триллиона долларов), инвестиционные облигации (1,5 триллиона долларов), кредитное финансирование (0,3 триллиона долларов), продукты секьюритизации (0,3 триллиона долларов) и частный капитал (1,1 триллиона долларов). При этом инвестиционные облигации и частный капитал являются опорой финансирования, первые зависят от расширения баланса и способности облачных провайдеров обслуживать долг, а вторые могут удовлетворить потребности в финансировании более рискованных и крупных проектов, а также снизить вложения облачных провайдеров за счет структурного дизайна внебалансового финансирования, более гибко заполняя финансовые пробелы.

Триллионный вопрос: как будет погашен долг AI? Для удовлетворения потребностей в погашении долга и доходности акционеров, предполагая ROIC на уровне 10%, мы оцениваем, что AI-приложения в конечном итоге должны генерировать устойчивый доход примерно в 1 триллион долларов в год. Предполагая, что этот уровень дохода будет достигнут до 2030 года, это означает, что в следующие пять лет доходы от AI-приложений должны удваиваться каждый год. Более важными, чем объем дохода, являются рентабельность и срок службы активов: при EBITDA рентабельности около 50% срок амортизации инфраструктуры составляет около 5 лет, только тогда инвестиции могут принести положительную отдачу; если рентабельность ниже 20%, даже при длительном сроке службы активов будет сложно покрыть стоимость капитала.

Может ли рефинансирование заменить денежный поток? Долгосрочные облигации, выпущенные крупными облачными провайдерами, обычно имеют срок до 10-30 лет, инвестиционные фонды инфраструктуры также имеют срок более 10 лет; после ввода в эксплуатацию центров обработки данных можно также заменить финансирование на этапе строительства проектными облигациями и секьюритизацией. Однако рефинансирование может только выиграть время, но не может заменить денежный поток: если коэффициенты использования проектов, рентабельность и срок службы активов долго будут ниже ожидаемого, постоянное рефинансирование, наоборот, приведет к увеличению долговой нагрузки и стоимости финансирования. Мы рассчитываем, что в 2027-2032 годах облигации крупных облачных провайдеров достигнут пикового срока погашения, ежегодный объем погашения составит около 28 миллиардов долларов, что на 60% больше по сравнению с 2024-2026 годами, что увеличивает давление на рефинансирование.

Возможности и риски для финансовых учреждений. Банки могут получать доход от андеррайтинга акций и облигаций, торговли, консультаций по слияниям и поглощениям и проектного финансирования, в то время как частный капитал и страховые компании получают новые долгосрочные активы. Во втором квартале 2026 года неоперационные доходы шести крупнейших банков США выросли на 32% по сравнению с прошлым годом; по состоянию на июнь 2026 года кредиты банков небанковским финансовым учреждениям увеличились примерно на 25% по сравнению с прошлым годом, финансирование AI стало важным вкладом. Доходы банков часто подтверждаются на этапе финансирования и строительства, тогда как кредитные риски проявляются только на этапе ввода в эксплуатацию проектов и рефинансирования, что демонстрирует характеристику «предварительный доход, отложенный риск».

Является ли AI «пузырем»? В настоящее время основными участниками инвестиций в AI остаются крупные облачные провайдеры с сильным денежным потоком, а акционерный капитал и субординированный капитал могут поглощать убытки до того, как они будут погашены по приоритетным кредитам банков. Поэтому даже если некоторые проекты не оправдают ожиданий, риски, скорее всего, сначала проявятся в корректировке оценки соответствующих компаний, замедлении капитальных расходов и локальных кредитных убытках, а не сразу перерастут в финансовый кризис. С другой стороны, быстрый рост внешнего финансирования, особенно частного капитала и кредитного финансирования, также создает эффект финансового перетока; если коммерческий рост продолжит отставать от капитальных расходов, риски постепенно перейдут от корректировки оценки к ухудшению кредитного качества и будут передаваться через циклическое финансирование, частное кредитование и секьюритизацию в финансовую систему. Объем финансирования сам по себе не является проблемой; настоящая проверка заключается в том, удастся ли создать цикл денежного потока до повышения стоимости финансирования и обесценивания активов.

【График 1】Откуда берется 3,5 триллиона долларов финансирования AI?

Примечание: Ожидания по капитальным расходам на AI и поддержка OCF основаны на общих ожиданиях рынка; предполагается, что доля публичного рынка акций составляет 10%; объем выпуска инвестиционных облигаций основан на рейтингах долговых обязательств крупных облачных провайдеров, коэффициентах задолженности и ограничениях концентрации облигаций; кредитное финансирование включает высокодоходные облигации и кредитные займы, секьюритизируемые активы включают ABS и CMBS, оценка основана на рыночной емкости и приемлемости; для недостающего объема финансирования, кроме вышеуказанных форм, предполагается использование частного капитала, включая инфраструктурные фонды, фонды частного капитала, частные кредиты, фонды недвижимости и т.д. Демонстрационные расчеты, не представляющие собой фактические прогнозы.

Источник: объявления публичных компаний, Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Риски

• Прогресс коммерциализации AI ниже ожидаемого

• Капитальные расходы на AI и потребности в финансировании ниже ожидаемого

• Условия финансирования на капитальном рынке ужесточаются

Капитальные расходы на инфраструктуру AI: от денежного потока к долгу

Новый цикл капитальных расходов на AI создает потребность в финансировании

Ожидания рынка по капитальным расходам на AI в следующие пять лет в основном колеблются в диапазоне от 4 до 8 триллионов долларов, при этом существует значительная разница в методах расчета и логике; мы выбрали общие ожидания рынка в размере около 5,6 триллиона долларов в качестве предположения для капитальных расходов на AI в 2026-2030 годах, чтобы обеспечить основу для последующих расчетов потребности в финансировании. В частности, мы используем капитальные расходы пяти крупных облачных провайдеров[1] в 2025 году в качестве базового показателя[2], а также используем общие ожидания рынка по доходам, связанным с AI, от NVIDIA и AMD[3] в качестве индикаторов, чтобы экстраполировать темпы роста инвестиций в цепочку поставок AI в будущем. Ожидаемые 5-летние темпы роста доходов, связанных с AI, от NVIDIA и AMD составляют около 44%, что значительно выше ожидаемых темпов роста капитальных расходов, поддерживаемых операционным денежным потоком облачных провайдеров, которые составляют около 21% к концу 2025 года. Разница между ними указывает на то, что полагаться исключительно на операционный денежный поток облачных провайдеров может быть недостаточно для поддержки капитальных расходов на AI, и в будущем потребуется больше внешнего финансирования.

【График 2】Ожидаемые темпы роста доходов от AI у производителей чипов выше темпов роста капитальных расходов облачных провайдеров

Примечание: Данные за 2026-2030 годы основаны на общих ожиданиях Bloomberg; демонстрационные расчеты, не представляющие собой фактические прогнозы.

Источник: объявления публичных компаний, Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Крупные облачные провайдеры: от денежного потока к долгу

По состоянию на конец 2025 года совокупные активы Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta и Oracle составляют около 2,6 триллиона долларов, коэффициент задолженности составляет около 45%, а чистый долг/EBITDA составляет всего около 0,3; пять компаний ежегодно генерируют около 580 миллиардов долларов операционного денежного потока. Однако под давлением капитальных расходов на AI некоторые облачные провайдеры увеличивают свою задолженность. Доля капитальных расходов пяти компаний в доходах увеличивается с примерно 12% в 2023 году до примерно 23% в 2025 году, и согласно общим ожиданиям рынка, в 2027 году этот показатель может вырасти до более чем 40%, приближаясь или даже превышая исторические максимумы капитальных расходов в интернет- и энергетических отраслях. Ожидается, что совокупный свободный денежный поток крупных облачных провайдеров может снизиться с примерно 200 миллиардов долларов в 2025 году до примерно 24 миллиардов долларов в 2027 году, что соответственно уменьшит средства, доступные для выкупа акций, дивидендов и других нужд. Таким образом, инвестиции крупных облачных провайдеров в AI могут перейти от операционного денежного потока к большей зависимости от внешнего финансирования.

【График 3】Поставщики AI выигрывают от капитальных расходов облачных провайдеров, но снижение свободного денежного потока облачных провайдеров приводит к давлению на акции

Примечание: Данные за 2026-2027 годы основаны на общих ожиданиях Bloomberg; индекс акций поставщиков AI включает NVIDIA, AMD, Broadcom, SK Hynix, Samsung Electronics, Micron Technology, ASML; индекс акций облачных провайдеров AI включает Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet и Oracle.

Источник: Factset, Bloomberg, объявления публичных компаний, исследовательский отдел China International Capital Corporation

【График 4】Интенсивность капитальных расходов облачных провайдеров растет и, вероятно, превысит пузырь в интернете и пузырь в энергетике

Примечание: Данные за 2026-2028 годы основаны на общих ожиданиях Bloomberg.

Источник: Factset, Bloomberg, объявления публичных компаний, исследовательский отдел China International Capital Corporation

3,5 триллиона долларов: потребность в финансировании капитальных расходов на AI

Мы используем общие ожидания рынка по капитальным расходам крупных облачных провайдеров на конец 2025 года в качестве предположения о капитальных расходах, которые может поддерживать операционный денежный поток (около 2,1 триллиона долларов), в это время облачные провайдеры еще не начали масштабное внешнее финансирование, и ожидается, что операционный денежный поток и капитальные расходы смогут удовлетворить потребности в дивидендах, выкупах и необходимой ликвидности при ограниченном внешнем финансировании; вычитая эту часть из ожидаемых капитальных расходов отрасли, мы получаем объем внешнего финансирования (около 3,5 триллиона долларов).

【График 5】Капитальные расходы на AI создают потребность в финансировании в 3,5 триллиона долларов

Примечание: Демонстрационные расчеты, не представляющие собой фактические прогнозы. Объем капитальных расходов на AI в отрасли основан на темпах роста доходов, связанных с AI, от Nvidia и AMD, а также на капитальных расходах крупных облачных провайдеров в 2025 году; капитальные расходы, поддерживаемые операционным денежным потоком, основаны на общих ожиданиях Bloomberg по капитальным расходам крупных облачных провайдеров на конец 2025 года, учитывая пространство капитальных расходов, помимо обеспечения дивидендов и выкупов и других нужд.

Источник: объявления публичных компаний, Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

3,5 триллиона долларов: структура финансирования AI

Инвестиционные облигации: опора финансирования AI

Мы ожидаем, что в 2026-2030 годах инвестиционные облигации могут предоставить около 1,5 триллиона долларов для инвестиций в AI, что составляет около 42% от потребности в внешнем финансировании и является крупнейшим единым каналом финансирования. Крупные облачные провайдеры обладают сильным операционным денежным потоком, низким начальным уровнем задолженности и инвестиционным кредитным рейтингом, что позволяет им получать значительные средства на глобальном рынке облигаций с длительными сроками и относительно низкими затратами. Мы рассчитываем их возможности по выпуску облигаций на основе ограничений по коэффициенту задолженности от рейтинговых агентств, концентрации индекса облигаций и целевого соотношения долга/EBITDA, получая диапазон емкости от 1,2 до 2,3 триллиона долларов.

С начала 2026 года объем выпуска облигаций пяти крупных облачных провайдеров достиг около 190 миллиардов долларов, что является историческим максимумом, а валюта выпуска расширилась с доллара до евро, фунта стерлингов и канадского доллара, что позволяет диверсифицировать финансирование облигаций и снизить давление на выпуск. Рынок инвестиционных облигаций способен взять на себя основную часть финансирования AI, но постоянное крупномасштабное предложение долгосрочных облигаций также может увеличить концентрацию в кредитном индексе технологической отрасли, что приведет к расширению кредитных спредов на длинном конце, увеличению стоимости финансирования и ужесточению рейтинговых ограничений.

【График 6】Объем выпуска облигаций крупных облачных провайдеров достиг исторического максимума, валюта диверсифицирована

Примечание: По состоянию на 14 июля 2026 года.

Источник: Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

【График 7】Оценка предельного объема выпуска инвестиционных облигаций облачных провайдеров

Примечание: Данные по состоянию на 14 июля 2026 года.

Источник: Bloomberg, S&P Global, исследовательский отдел China International Capital Corporation

【График 8】Выпуск сверхдолгосрочных облигаций AI может привести к расширению кредитных спредов на длинном конце

Источник: Wind, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Кредитное финансирование: переходный капитал для высокоразвивающихся компаний

Мы оцениваем, что кредитные облигации и кредитные займы могут предоставить около 0,3 триллиона долларов для инвестиций в AI, что составляет около 8% от потребности в внешнем финансировании, исходя из соотношения рыночной емкости кредитного финансирования и инвестиционных облигаций (около 20%). Этот рынок в основном обслуживает компании Neocloud, операторы HPC и центры обработки данных, которые еще не получили инвестиционный рейтинг, но имеют определенные доходы и активы.

【График 9】Объем рынка кредитного финансирования в США составляет около 3 триллионов долларов

Примечание: Данные по состоянию на 14 июля 2026 года.

Источник: Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Публичные акции: от «деакционирования» к «реакционированию»

Мы предполагаем, что 20% доля акций проекта (в отрасли обычно составляет 10%-30%), из которых 50% обеспечивается публичными акциями, оценив, что в 2026-2030 годах публичные акции могут предоставить около 0,4 триллиона долларов для инвестиций в AI. Акционерный капитал не требует фиксированного погашения и может сначала взять на себя риски технологической итерации, коммерциализации и остаточной стоимости активов, поэтому он более подходит для компаний моделей AI, которые еще не сформировали стабильный денежный поток, таких как Neocloud и операторы центров обработки данных.

За последние десять лет компании, зарегистрированные на фондовых рынках США и Китая, больше склонялись к выкупу акций и увеличению дивидендов, тем самым уменьшая обращающиеся акции и увеличивая доход на акцию, что в целом ослабило функцию рынка акций как канала финансирования, то есть «деакционирование». В то время как «реакционирование» означает, что эта тенденция меняется, компании снова больше полагаются на новые выпуски для привлечения средств. Финансирование акций сильно зависит от уровня оценки рынка и окон выпуска; как только колебания на рынке увеличиваются или оценки снижаются, темпы финансирования могут значительно замедлиться.

【График 10】В этом году объем финансирования акций TMT на фондовом рынке США, вероятно, достигнет исторического максимума

Примечание: Включает IPO на фондовом рынке США, целевые увеличения, публичные увеличения, размещение акций и т.д.; данные по состоянию на 14 июля 2026 года.

Источник: Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Продукты секьюритизации: от корпоративного кредита к активному кредитованию

Мы предполагаем, что объем финансирования AI через секьюритизацию в 2026-2030 годах удвоится по сравнению с уровнем 2025 года, оценивая, что ABS, CMBS и другие активы могут предоставить около 0,3 триллиона долларов, что составляет около 9% от потребности в внешнем финансировании. Секьюритизация в основном подходит для центров обработки данных и вычислительных активов, которые уже введены в эксплуатацию, имеют долгосрочные аренды или могут идентифицировать денежные потоки, и может перенести основу финансирования от общего корпоративного кредита к конкретным активам, арендам и денежным потокам.

Секьюритизация помогает освободить кредиты на этапе строительства и частный капитал, а также предоставляет долгосрочные активы для страховых компаний, пенсионных фондов и фондов фиксированного дохода, но ее расширение по-прежнему зависит от стабильности аренды, кредитоспособности арендаторов, остаточной стоимости активов и уровня стандартизации. Особенно для оборудования, такого как GPU, которое подвержено быстрой технологической итерации, скорость амортизации и стоимость на вторичном рынке могут стать важными ограничениями для рейтинга и структурного дизайна.

【График 11】В 2025 году объем финансирования продуктов секьюритизации в центрах обработки данных США составит около 30 миллиардов долларов

Примечание: Данные по состоянию на 14 июля 2026 года.

Источник: Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Частный капитал: гибкое дополнение к потребности в финансировании

Мы ожидаем, что частный капитал (включая инфраструктурные фонды, частные капитальные инвестиции, частные кредиты и фонды недвижимости и т.д.) может обеспечить около 1,1 триллиона долларов, что составляет около 30% от потребности в внешнем финансировании, и занимает второе место после инвестиционных облигаций. Преимущества частного капитала заключаются в его гибкой структуре, которая может комбинировать акционерный капитал, привилегированные акции, мезонинное финансирование и проектные кредиты, принимая на себя риски, которые трудно оценить на публичном рынке, связанные со строительством и нестандартными рисками. Частные фонды также могут создавать совместные предприятия или специальные инвестиционные компании с облачными провайдерами, вводя акционерный и долговой капитал на уровне проекта; при соблюдении условий бухгалтерского учета такие соглашения могут создать эффект внебалансового финансирования, снизив первоначальные вложения облачных провайдеров и нагрузку по консолидации, одновременно распределяя риски на внешние капиталы.

Тем не менее, предложение частного капитала подвержено определенным ограничениям со стороны долгового сектора. Согласно данным Preqin и McKinsey, за 12 месяцев, закончившихся в июне 2025 года, доля денежных распределений частных капитальных фондов составила около 6% от AUM, что является минимальным уровнем за последние годы; в 2026 году давление на выкуп некоторых полупроводниковых продуктов частного кредита также возросло. Таким образом, частный капитал, вероятно, станет важным источником дополнительного финансирования для AI, но его фактическая способность к привлечению средств все еще зависит от сбора средств и ликвидности продуктов.

【График 12】Инвестиции в центры обработки данных значительно увеличились

Источник: Preqin, Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

【График 13】Объем привлечения средств частного капитала снижается, но рост инфраструктурных фондов остается быстрым

Источник: Preqin, McKinsey, исследовательский отдел China International Capital Corporation

【График 14】Доля денежных распределений частных капитальных фондов достигла минимума за последние годы

Источник: Preqin, McKinsey, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Триллионный вопрос: как будет погашен долг AI?

1 триллион долларов: сколько дохода необходимо для «возврата» финансирования AI?

В базовом сценарии мы рассчитываем, что для удовлетворения требований по погашению долга и доходности акционеров, при предположении ROIC на уровне 10%, AI-приложения в конечном итоге должны генерировать устойчивый коммерческий доход примерно в 1 триллион долларов в год (в базовом сценарии 958 миллиардов долларов). Расчет учитывает такие факторы, как коэффициент задолженности, экономический срок службы инфраструктуры, рентабельность на этапе зрелости и т.д.; мы предполагаем, что около 70% экономической ценности будет отражено через доходы от приложений, а оставшиеся 30% будут получены за счет экономии затрат и повышения эффективности компаний.

Оценки рыночных организаций по долгосрочным доходам, необходимым для AI, колеблются от 600 миллиардов до 2 триллионов долларов, при этом существует значительная разница в предположениях, логике и методах расчета. Наша оценка в 1 триллион долларов находится в среднем диапазоне прогнозов рынка, но все же предполагает, что коммерциализация AI должна достичь масштабного роста в ближайшие годы: предполагая, что этот уровень дохода будет достигнут до 2030 года, это означает, что в следующие пять лет доходы от AI-приложений должны удваиваться каждый год.

【График 15】Расчет капитальной доходности финансирования AI

Примечание: Используется только для демонстрационных расчетов, не представляющих собой фактические прогнозы; предположения о доходах в отрасли больших моделей AI составляют 90% от суммарных доходов OpenAI, Anthropic, Zhizhu и Minimax; предполагается, что коэффициент задолженности проекта составляет 85%; ROIC - это доходность капитала до налогообложения; рентабельность учитывает эксплуатационные расходы.

Источник: объявления публичных компаний, МВФ, Counterpoint Research, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Ежегодный доход в 1 триллион долларов составляет примерно 0,7% от мирового ВВП или 46 долларов в месяц на каждый iPhone, но коммерциализация AI не равнозначна личным расходам, поскольку ее доход может поступать из различных источников, таких как корпоративные расходы, реклама, электронная коммерция и государственные закупки. Согласно Gartner, ожидается, что в 2025 году глобальные расходы конечных пользователей на SaaS составят 300 миллиардов долларов, а расходы на глобальные публичные облачные услуги составят 700 миллиардов долларов. В сравнении, годовой доход в 1 триллион долларов от AI примерно в 3,2 раза превышает рынок SaaS в 2025 году и в 1,4 раза превышает рынок публичных облачных услуг. Таким образом, с точки зрения объема отрасли, 1 триллион долларов может быть сложной, но не нереалистичной целью дохода, и не является недостижимым для погашения долгов и доходности акционеров в финансировании AI.

Чувствительность анализа ключевых предположений

В приведенных выше расчетах предположения о рентабельности и сроках амортизации имеют значительную неопределенность. Мы основываемся на предположении, что EBITDA рентабельность бизнеса AI на этапе зрелости составляет около 50%, но пока нет достаточных финансовых данных, чтобы подтвердить, что этот уровень может быть достигнут. Основные компании больших моделей все еще находятся на этапе инвестиций, и у некоторых компаний скорректированный чистый уровень убытков достигает 300%-500%.

Другим ключевым переменным является срок амортизации инфраструктуры. Строительство и инфраструктура центров обработки данных обычно могут использоваться более десяти лет, в то время как чипы и электронные устройства сталкиваются с более быстрой технологической итерацией, и старые устройства могут подвергаться более быстрой амортизации, что приводит к сокращению общего срока амортизации центров обработки данных.

Таким образом, мы проводим анализ чувствительности для этих двух переменных, и результаты показывают:

1. В случае срока амортизации около 7 лет, если EBITDA рентабельность достигает около 30%, можно достичь уровня доходности капитала, близкого к безубыточности; если рентабельность ниже 20%, даже при длительном сроке службы активов будет сложно покрыть стоимость капитала.

2. При предположении о рентабельности EBITDA около 50%, если срок амортизации составляет около 5 лет, можно достичь положительной инвестиционной доходности; если срок службы активов будет увеличен, доходность значительно возрастет.

Таким образом, для оценки того, сможет ли инвестиции в AI «возвратиться», необходимо учитывать не только объем дохода, но и более важные факторы, такие как рентабельность и амортизация. Рентабельность ниже ожидаемой или преждевременное обесценение оборудования значительно увеличат необходимый уровень дохода.

【График 16】Различия в доходности инвестиций в AI при разных уровнях рентабельности и сроках службы инфраструктуры

Примечание: Рассчитано на основе доходов от приложений AI в базовом сценарии (примерно 1 триллион долларов в год).

Источник: исследовательский отдел China International Capital Corporation

【График 17】Некоторые компании больших моделей AI все еще находятся на этапе высоких убытков

Примечание: Скорректированный чистый убыток - это не-IFRS показатель, раскрываемый компанией, в основном исключающий расходы на акции, изменения справедливой стоимости или балансовой стоимости финансовых инструментов до выхода на рынок и расходы на выход на рынок.

Источник: объявления публичных компаний, Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Возможности и риски для финансовых учреждений

Инвестиции в AI стимулируют расширение банковского баланса

Проекты центров обработки данных в период строительства обычно не имеют стабильного денежного потока и требуют кредитования от банков; после ввода в эксплуатацию проекта и формирования аренды можно заменить финансирование на этапе строительства долгосрочными облигациями, частными кредитами и другими продуктами. Таким образом, банки берут на себя больше функций моста между строительным периодом и капиталом.

Финансирование небанковских финансовых учреждений также способствует расширению кредитования банков. Банки могут предоставлять кредитное плечо небанковским учреждениям через финансирование покупки фондов, кредиты NAV и другие формы. Частный капитал берет на себя долгосрочные риски базовых проектов, в то время как банки предоставляют более короткие по сроку и более приоритетные формы финансирования. По состоянию на июнь 2026 года кредиты банков небанковским финансовым учреждениям увеличились примерно на 25% по сравнению с прошлым годом, что значительно превышает общий рост кредитования. Этот рост отражает влияние инвестиций частного капитала на кредитование банков, при этом область инфраструктуры AI является важным направлением.

【График 18】Небанковские кредиты стимулируют рост кредитного цикла в США

Примечание: Небанковские кредиты, кредиты для бизнеса и потребительские кредиты исключают влияние корректировок статистических данных.

Источник: Федеральная резервная система, Wind, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Финансирование AI приносит доходы на капиталовом рынке

Более прямое влияние финансирования AI на банки проявляется в росте неоперационных доходов: во втором квартале 2026 года совокупная чистая прибыль шести крупнейших банков США выросла на 40% по сравнению с прошлым годом, операционные доходы выросли на 22%, а неоперационные доходы увеличились на 32%. Увеличение IPO компаний, слияний и поглощений, а также выпуска облигаций, связанных с финансированием AI, является важным двигателем роста этих доходов.

Крупные универсальные банки обладают более сильными возможностями обслуживания на капиталовом рынке и могут получать доходы от финансирования AI, одновременно уменьшая долгосрочные активы на балансе. В то время как небольшие и средние банки могут получать более высокие спреды по проектным кредитам, они также несут более высокое давление на капитал и кредитные риски.

Важно отметить, что доходы банков часто подтверждаются на этапе финансирования, тогда как кредитные риски проявляются только на этапе возврата средств по проекту, что демонстрирует характеристику «предварительный доход, отложенный риск».

【График 19】Текущий цикл роста прибыли банков США поддерживается доходами, связанными с капиталовым рынком

Примечание: Шесть крупнейших банков США включают: JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup, Wells Fargo, Goldman Sachs и Morgan Stanley.

Источник: объявления публичных компаний, Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

От рисков AI к финансовым рискам

Может ли рефинансирование заменить денежный поток? Долгосрочные облигации, выпущенные крупными облачными провайдерами, обычно имеют срок до 10-30 лет, инвестиционные фонды инфраструктуры также имеют срок более 10 лет; после ввода в эксплуатацию центров обработки данных можно также заменить финансирование на этапе строительства проектными облигациями и секьюритизацией. Эти меры могут снизить краткосрочное давление по погашению долга и оставить время для коммерциализации AI. Если доходы реализуются медленнее, чем ожидалось, компании также могут продлить срок долга через рефинансирование. Однако рефинансирование может только выиграть время, но не может заменить денежный поток: если коэффициенты использования проектов, рентабельность и срок службы активов долго будут ниже ожидаемого, постоянное рефинансирование, наоборот, приведет к увеличению долговой нагрузки и стоимости финансирования. Мы рассчитываем, что в 2027-2032 годах облигации крупных облачных провайдеров достигнут пикового срока погашения, ежегодный объем погашения составит около 28 миллиардов долларов, что на 60% больше по сравнению с 2024-2026 годами, что увеличивает давление на рефинансирование.

【График 20】С 2027 года облигации крупных облачных провайдеров достигнут пикового срока погашения

Источник: Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Кредитоспособность облачных провайдеров является основным риском. Крупные облачные провайдеры являются основными носителями капитальных расходов на AI, а также эмитентами облигаций, арендаторами центров обработки данных, клиентами Neocloud и конечными контрагентами проектных SPV. Их кредитное состояние определяет, сможет ли большая часть денежного потока в цепочке поставок оставаться устойчивой. CDS-спреды облачных провайдеров могут служить высокочастотным индикатором кредитного риска. С конца 2025 года CDS-спреды основных облачных провайдеров в целом увеличились, но между различными субъектами уже наблюдается значительная дифференциация. По состоянию на июль 2026 года 5-летние CDS-спреды Microsoft, Amazon, Alphabet и Meta находятся в диапазоне 45-80 базисных пунктов, в то время как спреды Oracle и CoreWeave превышают 180 и 600 базисных пунктов соответственно, что показывает, что рынок сосредоточен на оценке рисков субъектов с высокой задолженностью, слабым свободным денежным потоком и высокой зависимостью от рефинансирования.

【График 21】Спреды по рискам дефолта облигаций облачных провайдеров AI увеличиваются

Источник: Bloomberg, исследовательский отдел China International Capital Corporation

Пути передачи финансовых рисков. Если коммерциализация AI не оправдает ожиданий, риски сначала проявятся в снижении коэффициентов использования центров обработки данных, доходов и рентабельности, что еще больше снизит остаточную стоимость активов. Убытки обычно сначала несут облачные провайдеры, Neocloud и акционеры проектных SPV, и отражаются на фондовом рынке через переоценку рыночной стоимости; если операционный денежный поток продолжит ухудшаться и исчерпает акционерный буфер, риски затем будут переданы на кредитные облигации, кредитное финансирование, секьюритизационные продукты и частные кредиты. Банковские кредиты обычно имеют более высокий приоритет, поэтому они, как правило, находятся в конце цепочки поглощения убытков.

Является ли AI «пузырем»? Взгляд из финансовой системы

Объем финансирования сам по себе не равен пузырю; ключевым моментом является то, сможет ли новый капитал создать достаточно стабильный конечный спрос и денежный поток. Капиталовые рынки могут решить вопрос «можно ли построить инфраструктуру AI», но не могут решить вопрос «можно ли вернуть инвестиции». Мы рассчитываем, что соответствующие инвестиции в конечном итоге должны поддерживать ежегодный доход от AI-приложений примерно в 1 триллион долларов; эта цель не является недостижимой, но предъявляет высокие требования к коэффициентам использования мощностей, рентабельности и экономическому сроку службы оборудования. Если коммерческий рост продолжит отставать от капитальных расходов, риски постепенно перейдут от корректировки оценки к избытку мощностей, снижению остаточной стоимости активов и ухудшению кредитного качества, и будут передаваться через циклическое финансирование, частные кредиты и секьюритизацию в финансовую систему. Объем финансирования сам по себе не является проблемой; настоящая проверка заключается в том, удастся ли создать цикл денежного потока до повышения стоимости финансирования и обесценивания активов.

【График 22】Цепочка передачи финансовых рисков AI

Источник: исследовательский отдел China International Capital Corporation

Риски

1. Прогресс коммерциализации AI ниже ожидаемого: Если готовность компаний и потребителей платить, уровень проникновения приложений или цены на услуги AI окажутся ниже ожидаемого, спрос на вычислительные мощности и коэффициенты использования центров обработки данных могут снизиться, и инфраструктура AI может не достичь ожидаемой доходности инвестиций.

2. Капитальные расходы на AI и потребности в финансировании ниже ожидаемого: Если крупные облачные провайдеры сократят капитальные расходы из-за давления свободного денежного потока или изменения спроса, фактический объем финансирования может оказаться ниже расчетов в этом отчете.

3. Условия финансирования на капитальном рынке ужесточаются: Рост процентных ставок, расширение кредитных спредов или колебания фондового рынка могут замедлить выпуск облигаций, акций и секьюритизации, увеличивая давление на рефинансирование для Neocloud и проектных SPV.

[1] Крупные облачные провайдеры (Hyperscalers) включают Microsoft, Amazon, Google, Meta и Oracle, и далее по тексту.

[2] Предполагается, что 70% из них составляют капитальные расходы, связанные с AI.

[3] Если не указано иное, в этом отчете используются данные прогнозов публичных компаний, основанные на общих ожиданиях Bloomberg.

Источник

Этот материал взят из: «Финансовый момент AI ------ Отслеживание финансирования AI (1)», опубликованного 23 июля 2026 года.

Лин Инци, аналитик, банковский сектор + SAC, номер лицензии: S0080521090006, SFC CE Ref: BGP853

Че Шу Юн, аналитик, телекоммуникационное программное обеспечение и образование, номер лицензии: S0080523050005, SFC CE Ref: BTM272

Ли Пэй Фэн, аналитик, глобальные исследования, номер лицензии: S0080521070004, SFC CE Ref: BTO526

Сюй Хун Мин, аналитик, банковский сектор + SAC, номер лицензии: S0080523080007, SFC CE Ref: BUX153

Чжан Цзин Я, контактное лицо, банковский сектор + SAC, номер лицензии: S0080126050022

Чжан Шуай Шуай, аналитик, банковский сектор + SAC, номер лицензии: S0080516060001, SFC CE Ref: BHQ055

Ссылка на оригинал