Hayes: spowolnienie CAPEX na AI od 2027–2028

Arthur Hayes w nowym eseju ostrzega, że tempo nakładów kapitałowych (CAPEX) na budowę centrów danych dla sztucznej inteligencji zacznie wyraźnie zwalniać w drugiej połowie 2027 roku, a w 2028 roku spowolnienie stanie się jawne. Hayes wskazuje też na ryzyko związane z finansowaniem infrastruktury długiem oraz możliwą interwencją publiczną, jeśli problemy kredytowe się pogłębią.

W eseju Hayes wyjaśnia, że istotna jest „druga pochodna” wzrostu, rozumiana jako przyspieszenie lub spowolnienie tempa wzrostu. Gdy przyspieszenie ustaje, ceny aktywów zwykle najpierw konsolidują się, a dopiero potem spadają. W przypadku inwestycji w AI głównym miernikiem jest tempo deklarowanych wydatków kapitałowych na centra danych.

Autor opisuje fazę rozwoju rynku: od 2022 roku do połowy 2026 hiperskalerzy w dużej mierze finansowali infrastrukturę z wolnych przepływów pieniężnych. W kolejnej fazie firmy częściej emitują papiery dłużne i akcje, by pozyskać środki na inwestycje. Hayes przewiduje, że kredytowanie nadal będzie rosło, mimo że realne tempo nowych inwestycji zacznie spadać około 2027 roku.

Esej porównuje mechanikę ryzyka do amerykańskiego kryzysu hipotecznego z 2006–2008. Hayes opisuje sekwencję: realne budownictwo osiąga maksimum, kredyty nadal płyną, następuje faza przejściowa, a dopiero później rynki ujawniają, którzy pożyczkobiorcy i instrumenty finansowe są najbardziej narażeni. W przeszłości państwo musiało wykupywać długi, aby zapobiec głębszej recesji.

Autor wskazuje konkretne wskaźniki do obserwacji. Należą do nich relacja deklarowanych zobowiązań inwestycyjnych do dostępnej płynności największych podmiotów oraz tempo rosnącego długu przeznaczanego na infrastrukturę AI. Hayes podaje przykład porównania deklarowanych zobowiązań i rezerw gotówkowych firm takich jak Nvidia, Google, Meta, Microsoft i Oracle.

W eseju znajdują się także czynniki, które mogą zmienić ekonomię nowych obiektów: szybszy wzrost efektywności chipów, spadek kosztu przetworzenia jednego tokena oraz konkurencja tańszych modeli AI z Chin. Hayes pisze, że w takich warunkach dyrektorzy finansowi mogą wstrzymać nowe budowy, jeśli pogorszy to bilans przedsiębiorstw.

W tekście pojawia się cytat ilustrujący skrajne oczekiwania rynkowe: „Wolę dopuścić do bankructwa [nazwa hiperskalera], niż przegapić szansę stworzenia ogólnej sztucznej inteligencji”. Hayes stwierdza też, że narracja o AI opiera się już na bilionach dolarów długu i że prawdopodobnie jedna z dużych firm może napotkać poważne problemy, po których nastąpi interwencja władz.

Esej podkreśla potrzebę monitorowania alokacji kredytu i relacji nowego długu do rzeczywistych wydatków inwestycyjnych. Hayes wskazuje, że system pozostaje stabilny tak długo, jak nowe pożyczki finansują rzeczywistą produkcję; problemy pojawiają się, gdy nowy dług służy głównie do obsługi starych zobowiązań.