Пять крупнейших hyperscalers готовятся к беспрецедентному циклу инвестиций в AI-инфраструктуру, однако рост доходности облигаций делает это финансирование всё более дорогим и усиливает давление на рентабельность сектора.
Пять крупнейших hyperscalers готовятся к беспрецедентному циклу инвестиций в AI-инфраструктуру, однако рост доходности облигаций делает это финансирование всё более дорогим и усиливает давление на рентабельность сектора.
Big Tech входит в самую жёсткую фазу гонки за AI-лидерство. По оценкам, приведённым Reuters, совокупные капитальные затраты пяти крупнейших hyperscalers в 2026 году могут достичь около $630 млрд, преимущественно на дата-центры, чипы и облачную инфраструктуру для искусственного интеллекта. В 2027 году этот показатель может превысить $800 млрд, что уже приближается к 3% ВВП США.
Для инвестиционного рынка это означает, что AI-capex не замедляется даже на фоне удорожания капитала. Reuters отмечает, что ещё в конце прошлого года около 60% операционного cash flow hyperscalers направлялось на capex, а сейчас этот показатель приближается к 70%. По оценке Morgan Stanley, совокупный capex Big Tech в 2026–2027 годах может составить около $1,4 трлн, что будет поглощать почти 90% ожидаемого операционного денежного потока сектора.
Несмотря на значительные запасы ликвидности, внутреннего кэша уже недостаточно, чтобы безболезненно профинансировать такой масштаб расширения. По данным Reuters, аналитики Bank of America ожидают, что объём долговых размещений hyperscalers в 2026 году достигнет $175 млрд против $121 млрд годом ранее и более чем в шесть раз превысит средний годовой уровень предыдущих пяти лет. Это делает рынок облигаций критически важным источником финансирования AI-бума.
Ключевой риск в том, что это долговое финансирование стремительно дорожает. Reuters пишет, что доходность 10-летних казначейских облигаций США за месяц выросла на 45 базисных пунктов, что стало самым резким месячным скачком с октября 2024 года. Для Big Tech это создаёт двойное давление: с одной стороны — более высокие ставки и большие долговые обязательства, с другой — всё более высокие требования к доходности многомиллиардных AI-инвестиций.
В итоге рынок получает один из главных инвестиционных сигналов дня: масштабные вложения в AI продолжаются, но стоимость капитала растёт быстрее, чем комфортно даже для крупнейших технологических компаний. И именно от того, смогут ли hyperscalers сохранить темп инвестиций без просадки маржи и кредитной устойчивости, будет зависеть не только следующая фаза AI-рынка, но и более широкий настрой на американских фондовых и долговых рынках. Это уже не просто технологическая гонка, а тест на выносливость для всей модели финансирования AI-экономики.
