Ang pagtaas ng AI ay nagtatago ng malaking utang

Habang ang alon ng optimism sa artificial intelligence (AI) ay nagpapataas ng mga saham ng malalaking kumpanyang teknolohiya sa mga rekordadong antas, lumalabas ang iba’t ibang indikasyon sa mga pamilihan ng kredit, kung saan binabago ng mga kreditor ang kanilang pagtatasa ng mga panganib sa pondo ng imprastraktura para sa AI, sa gitna ng mga alalahanin tungkol sa malalaking obligasyong pang-pananalapi na hindi ganap na nakikita sa mga balance sheet. Ayon sa isang ulat na inilathala ng Financial Times, ang mga kontrata sa pag-upa ng mga data center ay isa sa mga pinakamahalagang pinag-aalalahanan, dahil maaaring itago nito ang mahabang panahong mga tungkulin sa pananalapi na hindi mas mababa ang kahalagahan kaysa sa tradisyonal na utang, habang nagtatalab ang mga kumpanyang teknolohiya upang palawakin ang kanilang mga kakayahang kompyutasyon at tugunan ang lumalaking demand para sa mga aplikasyon ng AI. Habang nakatuon ang mga manonong sa saham sa paglago ng kita at mga inaasahang panghinaharap, tinitingnan ng mga kreditor ang kakayahan ng mga kumpanya na matupad ang kanilang mga obligasyon at bayaran ang kanilang mga utang. Ipinakikita ng pagkakaiba sa pagitan ng pagganap ng mga saham at presyo ng mga bono ang paglawak ng agwat sa pagitan ng optimism tungkol sa mga pagkakataon ng AI at mga alalahanin na may kinalaman sa gastusin sa pagpondo nito. Lumalaki ang kahalagahan ng mga panganit na ito habang lumilipat ang malalaking kumpanyang teknolohiya mula sa paggamit ng available na cash flow sa paghiram upang pondo ang kanilang mga kapital na gastusin. Habang madaling i-compute ang epekto ng tradisyonal na mga bono sa pamamagitan ng kanilang halaga, mga rate ng interes, at mga petsa ng pagbabayad, tila mas komplikado ang mga obligasyong nagmumula sa mga kontrata sa pag-upa ng mga data center, lalo na kapag ang mga proyekto ay nasa pagpapatupad pa.

Nakatagong utang at sinabi ng ulat na ang mga pagsusuri sa kredit ay kinikilala ang mga mahabang kontrata sa pag-upa bilang mga obligasyong pang-pananalapi na dapat isama sa pagtatasa ng utang ng mga kumpanya, kahit hindi sila kinikilala sa parehong paraan kung paano kinikilala ang mga pautang at bono. Sa ilalim ng metodolohiya ng adjusted leverage analysis, idinadagdag ang mga obligasyon sa operational lease sa utang, at sinusukat ang adjusted debt kumpara sa earnings before interest, taxes, depreciation, and amortization (EBITDA), pagkatapos idagdag ang lease expense sa metric na ito. Ang kahalagahan ng ganitong pagtrato ay nasa pagiging tulad ng mga bayad ng interes sa mga bono, kung saan ang mga lease ay kumakatawan sa mga patuloy na kontraktwal na obligasyon. Maaaring maging malaking bigat ito kapag bumababa ang kita o cash flow, kahit na tila limitadong antas ang ipinahayag na mga lebel ng utang.

Nagbigay ang Meta ng malinaw na halimbawa sa dami ng posibleng mga obligasyon. Ayon sa ulat, ipinahayag nito ang mga future lease obligations na humigit-kumulang $347 bilyon para sa mga proyekto na hindi pa nagsisimula sa operasyon, habang ang kanyang utang ay humigit-kumulang $84 bilyon sa dulo ng 2025. Hindi ibig sabihin ng mga numerong ito na ang mga obligasyon sa lease ay ganap na magiging utang sa parehong nominal na halaga; ang final na accounting value ay nakadepende sa oras ng pagsisimula ng mga kontrata at mga discount rate na ginamit sa pagkuha ng kanilang present value. Ngunit ipinapakita nito ang dami ng mga future obligations na dapat isaalang-alang ng mga manonong at kreditor sa pagtatasa ng financial position ng kumpanya.

Mas nagiging komplikado ang larawan sa pamamagitan ng proyekto ng Habryon para sa malaking data center sa estado ng Louisiana, na itinatag ng Meta sa pakikipagtulungan sa private investment firm na Blue Owl. Ang pondo ng imprastraktura sa pamamagitan ng mga arrangement sa lease at joint ventures ay maaaring gawing mas mahirap ang pagtukoy ng kabuuang ekonomikal na obligasyon na may kinalaman dito kaysa sa pag-compute ng direktang utang.

Gastos na higit pa sa kita. Kahit na hindi nagbigay ang Meta ng malinaw na gabay tungkol sa kanyang kapital na gastusin pagkatapos ng 2026, ayon sa ulat, ang mga taya ng mga analyst ay naglalagay ng kabuuang inaasahang gastusin hanggang 2028 sa higit sa $500 bilyon, na isang antas na lumalampas sa inaasahang operating cash flow ng kumpanya sa parehong panahon.

Ibig sabihin nito, ang pagpapalawak ng imprastraktura para sa artificial intelligence (AI) ay maaaring magdulot ng patuloy na paggamit ng mga pamilihan ng kredit, sa pamamagitan ng paglabas ng bagong mga obligasyon o sa pamamagitan ng mga pagsasaayos sa pag-upa at pondo na may kinalaman sa mga proyekto ng mga sentro ng data. Ang limitadong pagpapahayag ng mga detalye ng mga kontrata sa pag-upa sa mga regular na ulat ay maaaring magpahirap sa mga mamumuhunan na maghintay ng mga taunang ulat upang makakuha ng mas malinaw na larawan sa dami ng mga obligasyon, nang walang katiyakan na magbibigay ang mga ulat na ito ng sapat na detalye tungkol sa iba’t ibang kondisyon ng bawat proyekto.

Nakikita ang ironiya sa pagkakaiba ng pananaw ng mga pamilihan ng stocks at obligasyon sa Meta. Ayon sa ulat, ang mga obligasyon ng kumpanya ay nagdadala ng mga yield na nagpapakita ng mas mataas na panganib kumpara sa ipinapahiwatig ng kanilang matibay na credit rating na AA, hanggang sa magkaroon ng paghahapit sa presyo sa mga obligasyon ng Verizon, na may rating na BBB. Sa kabilang banda, hindi gaanong malinaw ang pag-iingat na ito sa pamilihan ng stocks, dahil ang stock ng Meta ay nagdadala ng multiple ng profit na higit sa doble ng multiple ng stock ng Verizon. Ipinapakita ng pagkakaiba na ito ang pagkakaiba ng kalikasan ng mga mamumuhunan; ang mga tagahawak ng obligasyon ay pangunahing nakatuon sa kakayahan ng kumpanya na bayaran ang principal at interes, habang ang mga mamumuhunan sa stocks ay nagtatalaga sa paglago ng kita at sa hinaharap na halaga ng negosyo. Ang pagtuon sa mga inaasahang paglago ay maaaring magbawas ng bigat sa mga pangmatagalang obligasyon sa pagtatasa ng mga stocks.

Hindi lamang ito tungkol sa kakayahan ng mga kumpanyang teknolohikal na humikayat ng pondo, kundi sa katatagan ng mga modelo ng malaking gastusin para sa mga sentro ng data, at sa kanilang kakayahang makabuo ng sapat na cash flow upang sakopin ang mga utang, pag-upa, at mga bagong pamumuhunan. Ang mga karanasan sa kasaysayan ay nagpapahiwatig na ang mga pamilihan ng stocks ay maaaring balewalain ang mga hindi malinaw o mas kaunting nakikitang obligasyon sa mga balance sheet, hanggang sa magbago ang mga kondisyon ng pondo o bumagal ang kita. Sa ganitong sitwasyon, maaaring unti-unting magbago ang mga panganib na ipinapakita ng pamilihan ng obligasyon at maging isang pwersa ng presyon sa mga pagtatasa ng mga stocks din. Para sa mga malalaking kumpanyang teknolohikal, ang kakayahan ng AI boom na magpatuloy ay nakasalalay sa pagkamit ng balanse sa pagitan ng kapital na paglago at ng aktwal na financial returns. Para sa mga mamumuhunan, mas mahalaga na basahin ang balance sheet sa mas malawak na kahulugan, kasama ang mga kontrata sa pag-upa at mga obligasyon na may kinalaman sa mga joint venture projects, kaysa sa pagiging sapat sa mga ipinapahayag na sukatan ng kita at paglago.