Menu
Američka utrka u izgradnji infrastrukture za umjetnu inteligenciju mogla bi zahtijevati više od 10 bilijuna dolara ulaganja do 2032. godine, što bi je učinilo jednim od najvećih investicijskih ciklusa u povijesti zemlje. No sve složeniji načini financiranja tih ulaganja istodobno povećavaju rizike za širi financijski sustav.
Na to upozorava Stijn Van Nieuwerburgh, profesor financija na Columbia Business Schoolu, u novom istraživanju pripremljenom za konferenciju Brookings Institutiona, piše Reuters.
Prema njegovoj procjeni, razvoj infrastrukture potrebne za umjetnu inteligenciju mogao bi do 2032. svake godine zahtijevati ulaganja u vrijednosti oko 3,6 posto američkog bruto domaćeg proizvoda (BDP-a).
Takav bi investicijski val, mjeren udjelom u gospodarstvu, bio veći od ulaganja u izgradnju američkih željeznica krajem 19. stoljeća, međudržavne mreže autocesta sredinom 20. stoljeća ili telekomunikacijske infrastrukture tijekom internetskog buma 1990-ih.
Velike tehnološke kompanije poput Amazona, Mete i Googlea početnu fazu AI ulaganja uglavnom su mogle financirati vlastitim novcem, zahvaljujući snažnim novčanim tokovima i velikim rezervama gotovine.
No troškovi podatkovnih centara, naprednih računalnih čipova, električne energije i druge potrebne infrastrukture sada rastu toliko brzo da se tehnološke kompanije i njihovi partneri sve više okreću vanjskim izvorima financiranja.
To znači da se dio rizika postupno seli iz tehnološkog sektora prema bankama, osiguravajućim društvima, investicijskim i privatnim kreditnim fondovima te drugim dijelovima američkog financijskog sustava.
Van Nieuwerburgh procjenjuje da bi tijekom sljedećih sedam godina u SAD-u moglo biti izgrađeno oko 183 gigavata novih kapaciteta podatkovnih centara. Za usporedbu, sadašnji ukupni kapacitet procjenjuje se na oko 57 gigavata.
Posebnu pozornost privlače sve složenije financijske konstrukcije koje se koriste za financiranje tako velikih projekata.
Među njima su takozvana društva posebne namjene, poznata pod engleskom kraticom SPV (special purpose vehicle). Riječ je o zasebnim pravnim subjektima koji se osnivaju za financiranje određenog projekta ili imovine, primjerice izgradnje podatkovnog centra.
Takve strukture mogu omogućiti kompanijama da velike infrastrukturne projekte financiraju odvojeno od svoje osnovne bilance, ali istodobno mogu otežati investitorima i regulatorima da procijene gdje se financijski rizik u konačnici nalazi.
Van Nieuwerburgh je u razgovoru s novinarima određene elemente sadašnjeg financiranja usporedio sa složenim financijskim strukturama koje su se koristile prije američke krize drugorazrednih hipotekarnih kredita 2008. godine, navodi Reuters.
Pritom je naglasio da to ne znači da je nova financijska kriza neizbježna.
Ako potražnja za uslugama temeljenima na umjetnoj inteligenciji nastavi snažno rasti, podatkovni centri budu dobro iskorišteni, a AI modeli nastave brzo napredovati, prihodi industrije mogli bi biti dovoljno veliki da opravdaju sadašnja ulaganja.
Problem bi mogao nastati ako se očekivanja investitora pokažu previsokima ili nerealnima.
Kombinacija neizvjesne buduće potražnje, vrlo brzog tehnološkog razvoja, problema s izgradnjom infrastrukture i sve većeg oslanjanja na zaduživanje mogla bi dovesti do znatnih gubitaka ako investitori počnu smanjivati svoja očekivanja o budućoj zaradi AI tehnologija.
Koliko su ta očekivanja visoka pokazuje i procjena potrebnih prihoda.
Van Nieuwerburgh procjenjuje da bi AI industrija do 2032. trebala ostvarivati oko 3,7 bilijuna dolara godišnjih prihoda kako bi ulagačima omogućila očekivani povrat na kapital uložen u potrebnu infrastrukturu.
Prema podacima navedenima u istraživanju, prihodi vodećih kompanija koje razvijaju generativnu umjetnu inteligenciju i dalje su višestruko manji od razine koja bi dugoročno bila potrebna za opravdavanje tolikog investicijskog vala.
Istodobno se znakovi opreza već mogu vidjeti i na američkom tržištu korporativnih obveznica.
Prema procjenama Goldman Sachsa koje je Reuters objavio ovog tjedna, izdavanje duga takozvanih hyperscalera – najvećih tehnoloških kompanija koje upravljaju golemim cloud platformama i podatkovnim centrima – moglo bi u 2027. dosegnuti oko 420 milijardi dolara, približno 60 posto više nego ove godine.
Među hyperscalere obično se ubrajaju kompanije poput Amazona, Microsofta i Googlea, čije cloud platforme i podatkovni centri čine okosnicu velikog dijela današnje internetske i AI infrastrukture.
Investitori pritom postaju sve oprezniji.
Premija koju traže za držanje obveznica kompanija snažno izloženih AI infrastrukturnom ciklusu porasla je na oko 115 baznih bodova iznad prinosa usporedivih američkih državnih obveznica. Za usporedbu, prosjek šireg tržišta kvalitetnih američkih korporativnih obveznica iznosi oko 78 baznih bodova.
Jedan bazni bod odgovara stotom dijelu postotnog boda, pa razlika u spreadu pokazuje koliko dodatnog prinosa investitori traže kao naknadu za preuzimanje većeg rizika.
To zasad ne znači da investitori očekuju ozbiljne probleme s otplatom duga kompanija poput Amazona, Mete ili Googlea. Njihove bilance i dalje su među najsnažnijima u korporativnoj Americi.
Veća je neizvjesnost koliko će još kapitala biti potrebno, koliko će novog duga stići na tržište i hoće li stotine milijardi dolara uložene u podatkovne centre, čipove i energetsku infrastrukturu na kraju ostvariti očekivani povrat.
Povijest velikih tehnoloških i infrastrukturnih promjena pokazuje da snažan gospodarski napredak i veliki gubici za dio investitora mogu postojati istodobno.
Izgradnja željeznica i telekomunikacijske infrastrukture dugoročno je promijenila američko gospodarstvo, ali je istodobno dovela do nastanka investicijskih balona i propasti dijela kompanija koje su sudjelovale u tim ciklusima.
Slično pitanje sada se sve češće postavlja i kod umjetne inteligencije.
