החוב של ארה"ב כבר מעל 40 טריליון דולר - והוא מתחיל להתחרות ב-AI על אותו כסף
המספרים של מהפכת ה-AI הגיעו לרמה שבה הם מתחילים להשפיע על שוק ההון כולו. מיקרוסופט, אלפאבית, אמזון ומטא צפויות להשקיע יחד כ-725 מיליארד דולר השנה, זינוק של כ-77% לעומת כ-410 מיליארד דולר בשנה הקודמת. רוב הכסף מיועד למרכזי נתונים, שבבים, שרתים, ציוד תקשורת, רשתות חשמל ומערכות קירור. ארבע ענקיות הטכנולוגיה כבר הפכו את תשתיות ה-AI לפרויקט של מאות מיליארדי דולרים בשנה.
במקביל, ממשלת ארה"ב זקוקה לכמויות עצומות של הון. החוב הפדרלי כבר חצה 40 טריליון דולר, כאשר הטריליון האחרון נוסף בתוך כחמישה חודשים. הוצאות הריבית על החוב הגיעו ליותר מטריליון דולר בתוך פחות משנה, והאוצר ממשיך להנפיק אג"ח בקצב גבוה. ברבעון יולי עד ספטמבר העריך משרד האוצר שיגייס כ-739 מיליארד דולר נטו מהשוק, וברבעון הבא עוד כ-628 מיליארד דולר.
שתי המכונות הגדולות האלה מגיעות לאותו מקום. הממשלה מוכרת אג"ח למשקיעים, וחברות הטכנולוגיה מגייסות אג"ח, חותמות על התחייבויות ארוכות טווח ומעבירות חלק מההשקעות לשותפים פיננסיים. קרנות פנסיה, חברות ביטוח, בנקים וקרנות השקעה מחליטים כמה כסף להקצות לכל צד ובאיזה מחיר.
כשהאג"ח הממשלתית ל-10 שנים נותנת סביב 5%, כל שוק המימון מתייקר. חברה עם דירוג גבוה צריכה להציע תשואה גבוהה יותר מזו שמציעה ממשלת ארה"ב, וחברה עם סיכון גבוה יותר צריכה לשלם עוד יותר. אג"ח ארה"ב סביב 5% כבר הפכו לחלופה משמעותית עבור משקיעים, ולכן כל פרויקט חדש צריך להצדיק עלות הון גבוהה בהרבה מזו שהייתה מקובלת בעשור הקודם.
ההשפעה על ענקיות הטכנולוגיה עדיין מוגבלת יחסית. אמזון, מיקרוסופט, אלפאבית ומטא מייצרות יחד תזרים של מאות מיליארדי דולרים, מחזיקות דירוגי אשראי גבוהים ויכולות לממן חלק גדול מההשקעות מתוך הפעילות השוטפת. אבל היקף ההשקעה גדל מהר יותר מהתזרים בחלק מהחברות, ולכן שימוש בחוב ובשותפים חיצוניים מתרחב.
סוכנויות הדירוג כבר מסתכלות על השינוי. S&P הזהירה שהאיכות הפיננסית של ענקיות הענן נשחקת בהדרגה, בעיקר בגלל הוצאות הון שעולות מהר מהצפוי, מבני מימון מורכבים יותר והחזר על השקעות שיכול להגיע בעוד כמה שנים.
הסיבה נמצאת בפער שבין הכסף שיוצא לבין הכסף שה-AI מייצר כיום באופן ישיר. ההוצאה העולמית על תשתיות AI כבר מתקרבת לסכומים של טריליוני דולרים בשנה, בעוד ההכנסות הישירות משירותי AI נמצאות ברמה נמוכה בהרבה. חלק מהערך נוצר בתוך מוצרים קיימים, בענן, בפרסום ובתוכנה, ולכן קשה למדוד אותו. ועדיין, כדי להצדיק מאות מיליארדים של השקעה בכל שנה, החברות יצטרכו להראות שהשימוש ב-AI מעלה משמעותית הכנסות, פריון ורווח.
החוב הממשלתי מוסיף שכבה נוספת. ארה"ב כבר משלמת מחיר גבוה יותר על חוב של יותר מ-40 טריליון דולר, וכל אג"ח ישנה שמגיעה לפדיון מוחלפת בחלק מהמקרים בחוב חדש בריבית גבוהה יותר. במקביל, הגירעון ממשיך לדרוש גיוסים נוספים. התוצאה היא היצע גדול מאוד של אג"ח ממשלתיות בדיוק כאשר חברות הטכנולוגיה מגדילות גם הן את הביקוש להון.
מבחינת המשקיע, החשבון נהיה פשוט יותר. אם אפשר לקבל סביב 5% באג"ח ממשלתית אמריקאית, השקעה בחברה שמממנת מרכז נתונים בריבית של 6% צריכה להציע תמורה גבוהה יותר. השקעה במניית טכנולוגיה יקרה צריכה להציע צמיחת רווחים גבוהה עוד יותר. ככל שמחיר הכסף עולה, הרף שה-AI צריך לעבור עולה יחד איתו.
ההשפעה חדה במיוחד בפרויקטים של מרכזי נתונים. קמפוס גדול יכול לעלות עשרות מיליארדי דולרים ולהיבנות במשך כמה שנים. עלייה של אחוז אחד בעלות המימון יכולה להוסיף סכומים גדולים מאוד להוצאה המצטברת. כאשר מדובר בעשרות פרויקטים במקביל, ההבדל מגיע למיליארדי דולרים.
ענקיות הטכנולוגיה עדיין רואות ביקוש גבוה מאוד. חברות ענן מדווחות שחלק מהקיבולת נמכרת עוד לפני שהשרתים מותקנים, ולקוחות מחפשים גישה לעוד כוח מחשוב. כל עוד הביקוש נשאר גבוה, הן יכולות להצדיק את ההשקעה. הרגישות תגדל אם קצב השימוש יאט, אם מחירי שירותי ה-AI ירדו מהר או אם התשואות יישארו סביב 5% לאורך תקופה ארוכה.
גם שוק המניות מרגיש את אותו שינוי. S&P 500 נסחר ברמות תמחור גבוהות, וחלק ממניות ה-AI מקבלות מכפילים שמניחים צמיחה חזקה לאורך שנים. אג"ח ממשלתית סביב 5% נותנת למשקיע חלופה הרבה יותר מעניינת לעומת התקופה שבה הריבית הייתה קרובה לאפס. רווח עתידי ששווה הרבה בשיעור היוון של 2% שווה פחות כאשר שיעור ההיוון עולה ל-5% או 6%.
המרוץ על ההון כבר מגיע גם לחברות האנרגיה, לקרנות תשתית ולחברות נדל"ן שמקימות מרכזי נתונים עבור ענקיות הטכנולוגיה. חלק מהחוב עובר אליהן, כך שהחברות הגדולות שומרות על מאזן נקי יותר בעוד מערכת המימון שסביבן גדלה. זה מרחיב את התלות של מהפכת ה-AI בשוק האג"ח.
משרד האוצר וחברות הטכנולוגיה יכולים להמשיך לגייס סכומים עצומים כל עוד המשקיעים מוכנים לספק אותם. המחיר יקבע כמה רחוק ההשקעה תלך. אם התשואה ל-10 שנים תישאר סביב 5%, פרויקטים חלשים יותר יידחו, חברות קטנות ישלמו הרבה יותר וענקיות הטכנולוגיה יעדיפו את מרכזי הנתונים שמבטיחים את ההחזר הגבוה ביותר.
