Кризовий стан субстандартних кредитів у інфраструктурі ШІ: як знецінення активів зіткнулося з жорсткими борговими структурами

Кредитні департаменти Уолл-стріт відчувають холод, який зовсім пропустили технологічні новинні цикли. У той час як у 2025 році заголовки святкували прискорення інвестицій в ШІ та “з’явлення” майнерів із стабільними сервісами обчислювальної потужності, кредитні аналітики дивилися на таблиці з все зростаючою тривогою: складні моделі кредитування, розроблені для 10-річних інфраструктурних проектів, застосовувалися до обладнання з терміном служби всього 18 місяців. Цей структурний розрив між швидко зношуваними активами обчислювальної потужності та негнучкими борговими зобов’язаннями створює те, що багато кредитних фахівців тепер визнають як нову субстандартну ситуацію у секторі інфраструктури ШІ — ситуацію, де ризики дефолту були фундаментально неправильно оцінені.

Хвиля звітів Reuters і Bloomberg наприкінці 2025 року лише розкрила поверхню цієї кризи. Глибша проблема полягає у систематичному фінансовому розбіжності: коли дефляційні активи обчислювальної техніки, волатильні застави майнінгу та жорстке фінансування інфраструктури змушені працювати разом, вже сформувався прихований механізм передачі каскадних дефолтів.

Дефляційна пастка: Закон Мура як руйнівник застави

Основою аналізу облігаційного кредитування є коефіцієнт покриття грошового потоку (DSCR) — припущення, що майбутні грошові потоки надійно обслуговуватимуть борг. Протягом останніх 18 місяців ринок працював за хибним припущенням: що орендна вартість обчислювальної потужності ШІ буде поводитися як стабільна оренда інфраструктури, захищена від тиску зношування.

Дані довели цю катастрофічну помилку.

Згідно з даними SemiAnalysis та Epoch AI за підсумками 2025 року, вартість одиниці обчислень ШІ знизилася на 20–40% у порівнянні з попереднім роком. Це дефляція, що виникає через кілька факторів: широке впровадження технік квантизації та дистиляції моделей, підвищення ефективності в ASIC-мікросхемах та прискорення оптимізації у всьому програмному стеку. Що це означає у кредитних термінах — жорстко: так званий “доход від оренди обчислювальної потужності” має вбудовану дефляційну властивість — математичну закономірність, що сьогоднішній дохід стане завтрашнім зобов’язанням.

Тут криється фундаментальний розрив у тривалості: оператори купували GPU за піковими цінами 2024 року (забезпечуючи величезні капітальні витрати), але одночасно закріплювали криві орендної доходності, які мали обвалитися протягом 2025 року і далі. Акціонер називає це технологічним прогресом. Кредитор — це погіршення застави в реальному часі.

Інверсія фінансування: ризик венчурного капіталу, що маскується під інфраструктурну безпеку

Якщо доходи активів зменшуються, раціональне управління зобов’язаннями вимагало б більш консервативного фінансування. Ринок зробив навпаки.

Загальний обсяг боргового фінансування дата-центрів ШІ та пов’язаних інфраструктур зріс на 112% і досяг приблизно $25 мільярдів у 2025 році, згідно з The Economic Times і Reuters. Це зростання було переважно викликане новими хмарними провайдерами, такими як CoreWeave і Crusoe, а також компаніями, що займаються майнінгом криптовалют, які проходили свою “трансформацію” — структури, що активно використовують кредитування під заставу активів (ABL) і проектне фінансування. Це створює небезпечний структурний інверсійний процес:

Історично: ШІ був сферою венчурного капіталу; невдача означала втрату капіталу.

Зараз: ШІ став інфраструктурною грою; невдача тепер означає дефолт по боргах у всіх портфелях.

Ринок зробив категоричну помилку: взяв високоризикові, швидко зношувані технологічні активи, які належать до венчурного фінансування, і перепакував їх у низькоризикові структури з левериджем, призначені для автомагістралей і гідроелектростанцій. Це не просто агресивне фінансування — це суттєве шахрайство у кредитній категорії.

Міраж майнерів: трансформація, що маскує посилення левериджу

Можливо, жоден інший сценарій не ілюструє цю кризу краще, ніж заявлена перехід майнерів до обчислювальних сервісів ШІ. Медійне висвітлення вихваляє це як “зменшення ризиків”. Аналіз балансових звітів показує щось набагато темніше: накопичений леверидж, одягнений у мову диверсифікації.

Дані від VanEck і TheMinerMag показують протилежну реальність: чисті боргові коефіцієнти публічно зареєстрованих майнингових компаній у 2025 році фактично не знизилися порівняно з піковими значеннями 2021 року. Деякі агресивні оператори зазнали зростання боргу на 500%. Як їм це вдалося?

З боку активів: Майнери зберігали значні запаси волатильних BTC/ETH і одночасно закладали майбутній дохід від оренди GPU як неявну заставу.

З боку зобов’язань: Вони випускали конвертовані ноти і облігації високого доходу, номіновані в доларах США, використовуючи отримані кошти для купівлі GPU-кластерів H100 і H200.

Це не зменшення левериджу — це перезавантаження, масковане під трансформацію. Майнери реалізують подвійний леверидж: використовуючи внутрішню волатильність криптовалют як заставу для фінансування спекулятивних ставок на грошові потоки GPU. За сприятливих макроекономічних умов ця схема здається прибутковою. Але в умовах стиснення — коли ціни Bitcoin знижуються і ставки оренди GPU одночасно падають — обидва компоненти левериджу стикаються з корельованим провалом. Моделі кредитування визначають цю кореляцію як один із найнебезпечніших режимів збоїв у структурних фінансах.

Ілюзія застави: де вторинні ринки фактично не існують

Що справді пробуджує менеджерів кредитних ризиків о 3-й годині ночі — це не сам сценарій дефолту, а наслідки ліквідації. Під час фінансової кризи 2008 року банки могли хоча б виставити на аукціон конфісковану нерухомість. Але уявімо сценарій: великий майнер не виконує зобов’язання, і кредитори намагаються ліквідувати 10 000 графічних карт H100 із заставного пулу. Кому вони їх продадуть?

Тут стикаються математичні припущення, закладені у коефіцієнти LTV, із фізичною реальністю:

Залежність від фізичної інтеграції: підприємницькі GPU не можуть функціонувати як самостійні компоненти. Вони потребують спеціалізованих систем рідинного охолодження, точних конфігурацій потужності (30-50 кВт на стійку) і тісно інтегрованих архітектур дата-центрів. Вилучена з цієї екосистеми H100 — це просто дорогий електронний відхід.

Загострення застарівання обладнання: випуск архітектур Blackwell NVIDIA, з Rubin-генераціями на горизонті, запускає нелінійні криві зношування для карт попередніх поколінь. Те, що раніше вважалося цінним заставним активом, сьогодні стає технологічною спадщиною.

Зникнення ліквідності покупців: коли відбуваються системні події ліквідації, вторинний ринок спеціалізованого обчислювального обладнання раптово зачиняється. Немає механізму “останнього кредитора”, готового поглинути мільярди у продажах за зниженими цінами частково застарілого обладнання. Структура ринку просто не здатна обробити тиск продажу.

Це виявляє основну ілюзію, закладену у сучасному кредитному цінуванні: цифри LTV, що з’являються у кредитних документах, виглядають математично безпечними, але реальний вторинний ринок, здатний поглинути мільярди у ліквідаційних обсягах, відсутній за суттєвими цінами. Застава теоретично цінна, але практично неликвідна — це розрізнення змінюється під час стресових сценаріїв.

Чому це — субстандартна криза, а не просто циклічне сповільнення

Щоб бути точним: цей аналіз не ставить під сумнів довгострокові технологічні перспективи ШІ і не сумнівається у законному попиті на обчислювальні ресурси. Він виявляє фундаментальний провал у фінансовій структурі та механізмах ціноутворення кредитів.

Ринок зробив категоричну помилку: він оцінив швидко зношувані технологічні активи (зумовлені безжальним зростанням ефективності за законом Мура) так, ніби вони були інфляційно захищеною нерухомістю. Одночасно він фінансував майнингові операції, які ніколи справді не зменшували леверидж, ніби вони були високоякісними інфраструктурними операторами. У сукупності ринок проводить кредитний експеримент, у якому справжні ризики залишаються значно недооціненими.

Історичний досвід пропонує похмурий шаблон: кредитні цикли зазвичай досягають піку задовго до технологічних циклів. Для макростратегів і кредитних трейдерів, що готуються до 2026 року, головним завданням може бути не прогнозування домінуючої моделі ШІ, а переналаштування фактичних кредитних спредів, закладених у комбінації “інфраструктура ШІ + леверидж майнерів”. Числа у цих спредах, ймовірно, ще не відображають структурних ризиків, що зараз формуються у секторі.