Банки в Азии наращивают кредитование закупок ИИ-чипов на фоне будущих инвестиций в $8,2 трлн.

Банки профинансировали сделки примерно на $3,8 млрд.

Следующая волна долгового финансирования инфраструктуры искусственного интеллекта набирает обороты в Азии, где операторы дата-центров ищут все больше капитала не только для строительства объектов, но и для приобретения дорогих вычислительных чипов.

Ранее азиатские соглашения по финансированию GPU в основном проводили частные кредитные фонды, готовые принимать более высокий риск. Теперь в этот сегмент все активнее входят традиционные банки.

В последние месяцы банки сыграли ключевую роль в кредитовании GMI Cloud, Zankore и PaleBlueDot AI. Общий объем связанных с GPU сделок этих трех операторов составил около $3,8 млрд.

Citigroup выступил единственным долговым советником Zankore во время привлечения $3,1 млрд для проекта в Индонезии, в то время как JPMorgan Chase был агентом по размещению кредита для PaleBlueDot AI.

По данным Bloomberg, банкиры и финансовые консультанты в Азии уже обсуждают ряд новых сделок, связанных с финансированием закупок GPU.

GMI Cloud ищет еще $300 млн, а Zankore - $6 млрд

К потенциальному кредитованию закупок графических процессоров уже присматриваются Citigroup, JPMorgan Chase, Barclays, Deutsche Bank, Banco Santander и японская Sumitomo Mitsui Banking Corp.

GMI Cloud, по данным источников Bloomberg, ведет переговоры с банками и частными кредиторами по новому кредиту на $300 млн. Средства нужны для приобретения чипов для дата-центра компании в Таиланде.

В то же время Zankore после привлечения $3,1 млрд готовится к более масштабной операции. Компания пытается привлечь еще $6 млрд у банков.

Переговоры возглавляет сингапурский United Overseas Bank, который вместе с четырьмя другими банками участвовал в андеррайтинге предыдущего кредита Zankore.

Компания планирует в десять раз увеличить мощность своей ИИ-инфраструктуры — до 1 ГВт, что потребует новых масштабных вложений как в дата-центры, так и в вычислительное оборудование.

Главный риск – как быстро подешевеют GPU

Для банков кредитование закупок GPU остается значительно сложнее традиционного финансирования недвижимости или инфраструктурных объектов.

Причина состоит в быстром технологическом развитии графических процессоров. Новые поколения чипов могут резко снижать экономическую ценность предыдущего оборудования, используемого при этом в качестве обеспечения по кредитам.

Среди основных рисков кредиторы называют быструю амортизацию GPU, технологическое устаревание и нестабильность ставок аренды вычислительных мощностей.

Поэтому банки, которые будут активнее входить в этот сегмент, могут требовать более консервативной структуры кредитов и больших резервов для обслуживания долга.

Глава Ares Management Майк Аругетти ранее обращал внимание, что даже для профессиональных кредиторов остается сложным вопрос определения долгосрочной кривой обесценивания ИИ-чипов.

При этом премия за риск не всегда значительна: доходность GPU-кредитования обычно лишь на 100–200 базисных пунктов превышает показатели других видов финансирования ИИ-инфраструктуры.

Чипы Nvidia становятся залогом по кредитам

Модель GPU-финансирования в Азии в значительной степени повторяет структуру, ранее активно используемую американской CoreWeave.

Заемщик покупает графические процессоры за кредитные средства, устанавливает его в дата-центре и продает клиентам вычислительные мощности. Сами GPU вместе с контрактами на использование этих мощностей могут выступать обеспечением по долгу.

Погашение кредита фактически зависит от доходов, генерируемых оборудованием.

Поэтому для банка важно не только стоимость приобретенных чипов, но и финансовая надежность клиентов дата-центра и срок контрактов на использование вычислительных ресурсов.

Дополнительной защитой кредиторов может быть участие Nvidia.

В недавних сделках GMI Cloud и Zankore американский производитель чипов согласился выкупать неиспользованные вычислительные мощности, если дата-центрам не удастся продать их другим клиентам.

Такой механизм создает дополнительную гарантию дохода для операторов и снижает риски банков, финансирующих закупку оборудования.

Китайские технологические компании создают спрос и новые риски

Одним из самых больших источников спроса на вычислительные ресурсы азиатских дата-центров становятся крупные китайские технологические компании.

В частности, Tencent должен стать конечным пользователем чипов, GMI Cloud планирует приобрести для своего дата-центра в Таиланде. Китайская платформа Xiaohongshu, в свою очередь, планировала покупать вычислительные мощности PaleBlueDot AI в Японии.

Для банков крупные китайские технологические компании могут быть привлекательными клиентами из-за их финансовой устойчивости. В то же время, такие контракты создают дополнительные регуляторные риски.

США уже ограничивают поставки передовых ИИ-чипов в материковый Китай и рассматривают возможность дополнительного контроля за удаленным использованием китайскими компаниями графических процессоров Nvidia через облачные сервисы в других странах.

Поэтому кредиторам придется более тщательно проверять конечных пользователей вычислительных ресурсов и соблюдение экспортных и санкционных ограничений.

Азия может потратить $8,2 трлн на дата-центры

Расширение банковского кредитования может стать одним из ключевых источников капитала для следующего этапа развития ИИ-инфраструктуры в регионе.

По оценке PricewaterhouseCoopers, совокупные расходы на дата-центры в Азии к 2050 году могут составить $8,2 трлн.

Значительная часть этих инвестиций придется не на сами здания, а на технологическое оборудование — серверы, графические процессоры и другую инфраструктуру, необходимую для работы моделей искусственного интеллекта.

Переход GPU-финансирования от преимущественно частных кредитных фондов в крупные международные и азиатские банки способен существенно увеличить доступный объем капитала. В то же время масштабирование этого рынка будет зависеть от того, смогут ли кредиторы создать модели оценки риска для активов, технологически стареющих гораздо быстрее традиционной инфраструктуры.