Краткое содержание анализа
НVIDIA совместно с Blackstone, Goldman Sachs и еще шестью ведущими финансовыми организациями создала платформу для финансирования вычислительных ресурсов на сумму 50 миллиардов долларов — по сути, это помощь исследовательским лабораториям в области искусственного интеллекта (ИИ) в приобретении графических процессоров (GPU) путем ипотеки: лаборатории не должны выплачивать всю сумму сразу, а могут распределять платежи из будущих доходов от использования вычислительных ресурсов. Капиталисты вкладывают деньги, но боятся рисков, поэтому NVIDIA использует свой кредитный рейтинг в качестве гарантии (даже обещая компенсировать 25% уценки GPU). Для снижения рисков была создана специальная юридическая структура (SPV — специальная целевая компания). Эта четырехсторонняя модель решает проблемы: отсутствия средств у исследовательских лабораторий, нежелания капиталистов инвестировать и неохоты банков предоставлять кредиты. Однако основной риск ложится на NVIDIA; рынок уже начал опасаться, что компания может превратиться в «нерегулируемый банк».
Четырехсторонняя модель: как ипотека для приобретения GPU
Можно представить эту структуру как аналог ипотечного кредита для ИИ-лабораторий:
- Поставщик (NVIDIA): одновременно продает GPU и выступает в роли гаранта — если у лаборатории не хватает средств, NVIDIA находит капиталистов для финансирования; в случае невозврата долга или уценки GPU компания компенсирует убытки (25% стоимости). Цель — превратить GPU в актив, доступный для финансирования (по словам Джонни Шена, NVIDIA стремится вывести рынок GPU в частный капитал на сумму 22 триллиона долларов).
- Капиталисты (Blackstone, Goldman Sachs и др.): инвесторы, боящиеся рисков; они не передают деньги напрямую лабораториям, а используют SPV для сокрытия своих обязательств и получения стабильных процентов (подобно использованию ипотечного кредита для покупки недвижимости).
- SPV: юридическая компания, принимающая на себя все риски; она покупает GPU и сдаёт их в аренду лабораториям, при этом капиталисты и лаборатории не несут никаких финансовых обязательств (например, Anthropic занимает 35 миллиардов долларов, но на своем счету нет никаких долгов).
- Конечные пользователи (OpenAI, Anthropic): организации, использующие вычислительные ресурсы; они не покупают GPU за полную стоимость, а оплачивают аренду ежемесячно, при этом заранее обеспечивая себя доступом к дефицитным ресурсам (в настоящее время спрос на GPU превышает предложение).
Эти стороны взаимодействуют так: лаборатории не имеют средств — капиталисты инвестируют; капиталисты боятся рисков — NVIDIA гарантирует их безопасность; для получения стабильного дохода лаборатории заключают долгосрочные контракты (например, OpenAI подписала 5-летний контракт на аренду вычислительных ресурсов объемом 10 ГВ).
Почему не использовать простые методы?
Кто-то может спросить: почему нельзя просто купить GPU напрямую или взять кредит в банке? Ответ следующий:
1. Прямая покупка: ИИ-лаборатории ежегодно терпят убытки в сотни миллиардов долларов; для создания центра обработки данных объемом 1 ГВ требуется 50 миллиардов долларов, что они не могут позволить себе. К тому же GPU быстро устаревают (каждый год появляются новые модели), и в случае уценки их стоимости лаборатории оказываются с обесцененными активами.
2. Кредиты в банках: ИИ-лаборатории не имеют стабильного денежного потока, не предоставляют залог (GPU быстро теряют в цене), их бизнес-модели ещё не проверены; банки отклоняют кредитные заявки.
3. Прямые инвестиции капиталистов: Их средства принадлежат другим сторонам (например, пенсионным фондам); они не готовы рисковать и требуют гарантированных обязательств.
4. Финансирование от NVIDIA: Если NVIDIA будет финансировать напрямую, это превратит её в кредитора, что повлияет на её финансовые показатели (например, рост цен на CDS-контракты свидетельствует о рыночных опасениях по поводу её кредитоспособности).
Каков самый большой риск?
Самый серьезный риск связан с тем, что NVIDIA может стать «нерегулируемым банком». Вся ответственность ложится на неё: она гарантирует выплаты по долгам, включая возможную уценку GPU. На день объявления о создании платформы цены на CDS-контракты NVIDIA выросли на 5,3 базовых пункта, а акции компании упали на 2,86%. Позже NVIDIA сократила размер гарантийных обязательств перед OpenAI с 250 миллиардов до менее 120 миллиардов, чтобы уменьшить рыночные опасения.
Какова роль NVIDIA в этой структуре?
NVIDIA играет ключевую роль гаранта; все риски в конечном итоге ложатся на неё: она обязуется компенсировать убытки по отдельным проектам на сумму до 1250 миллиардов долларов (это соответствует размеру активов среднего банка). Хотя компания утверждает, что цены на GPU не упадут, рынок все равно остается обеспокоен её кредитоспособностью.
Может ли отечественный рынок аренды вычислительных ресурсов использовать эту модель?
Отечественный рынок аренды вычислительных ресурсов в этом году ожидается превысить 260 миллиардов долларов, но его механизмы отличаются от зарубежных:
- Кто несет риски? Государственные предприятия финансируют создание центров обработки данных и сдают их в аренду; их кредитный рейтинг используется для получения кредитов, но доходы ограничены низкой арендной платой (например, проекты городских инвестиционных компаний в Цзинане требуют 10 лет для возмещения затрат).
- Кто заботится об уценке GPU? В Китае отсутствуют стандарты оценки уценки GPU; уже есть случаи убытков финансовых компаний из-за уценки активов.
- Сначала строить или сначала арендовать? Многие проекты предполагают создание центров обработки данных заранее, после чего ищут клиентов; в результате коэффициент использования ресурсов низок (иногда менее 50%).
Заключение
Четырехсторонняя модель решает проблемы, связанные с отсутствием средств у исследовательских лабораторий, нежеланием капиталистов инвестировать и неохотой банков предоставлять кредиты. Однако основной риск ложится на NVIDIA. Для её успешного функционирования необходимо решить следующие вопросы:
1. Кто будет гарантировать выплаты по долгам?
2. Могут ли капиталисты инвестировать без гарантий от производителей чипов?
3. Готовы ли пользователи заключать долгосрочные контракты на использование ресурсов?
Эта модель не является универсальным решением, но показывает, как можно совместить различные подходы для преодоления трудностей. Решение зависит от конкретных условий каждой страны.