В последние годы технологии искусственного интеллекта стали одним из самых быстрорастущих и перспективных направлений в мире IT. Возрастающий спрос на мощности для обработки больших данных и сложных вычислений породил необходимость в использовании высокопроизводительных графических процессоров (GPU). В этом контексте компания Nvidia, являющаяся одним из лидеров на рынке AI-оборудования, занимает ключевую роль, поставляя уникальные решения, которые позволяют не только ускорять процессы обучения и внедрения моделей машинного обучения, но и открывать новые финансовые возможности для представителей стартап-сообщества. Удивительным трендом последних месяцев стало то, что стартапы начали использовать AI-графические процессоры Nvidia в качестве залога для получения крупных кредитных займов. По данным из различных источников, включая отчёты и интервью с участниками рынка, совокупный объём таких кредитов достигает нескольких миллиардов долларов, вплоть до отметки в 10 миллиардов.
Финансовые учреждения, обычно осторожно относящиеся к приёмам нестандартного обеспечения, сегодня признают стабильную и ощутимую ценность AI-графических процессоров. Подобная практика демонстрирует уверенность кредиторов в устойчивом спросе и стоимости оборудования Nvidia, даже несмотря на быструю технологическую эволюцию и потенциальное устаревание аппаратных средств. Крупнейшие финансовые игроки, включая банки и инвестиционные компании, начинают рассматривать выделение миллиардных кредитов под залог этих GPU как выгодное и относительно безопасное вложение капитала. Одним из ярких примеров стала британская компания Fluidstack, которая специализируется на облачных вычислениях. Эта компания успешно обеспечила привлечение финансирования свыше 10 миллиардов долларов, используя свою партию Nvidia AI-графических процессоров для залога.
Сделка осуществлена при участии нескольких финансистов и институциональных инвесторов, среди которых встречается и известный Macquarie — компания с серьёзной репутацией на финансовых рынках. Не менее интересен опыт компании CoreWeave, которая позиционирует себя как облачная AI-платформа. CoreWeave была одной из первых, кто применил схему кредита под залог GPU, используя Nvidia H100 AI как основную гарантию. Она сумела получить кредит на сумму около 9,9 миллиарда долларов, причем часть этих средств была направлена на покупку дополнительного оборудования Nvidia, создавая своего рода цикличный кредитный механизм. Такая модель свидетельствует не только о инновационном подходе к финансированию, но и о высокой привлекательности оборудования Nvidia в инвестиционном плане.
Стоит отметить, что технология AI-графических процессоров подвержена быстрому моральному устареванию, что обычно делает подобное залоговое имущество менее привлекательным для банков. Тем не менее, практика показывает, что эти устройства не только сохраняют свою ценность, но и порой даже дорожают в глазах инвесторов в краткосрочной перспективе. Некоторые источники утверждают, что залоговые GPU могут даже храниться в запечатанном виде, не эксплуатироваться, чтобы сохранять максимальную стоимость, что ещё больше укрепляет доверие финансовых организаций. Кроме того, вопросы ликвидности и возможности реализации этих складов высокопроизводительного оборудования при возможном банкротстве стартапов также активно обсуждаются. Предполагается, что в случае неисполнения обязательств по кредитам, оборудование будет перепродаваться на вторичном рынке, что может привести к временному избытку мощностей NVIDIA на рынке.
Это, в свою очередь, создаёт интересный сценарий ценообразования и баланса спроса и предложения, который стоит внимательно отслеживать аналитикам и инвесторам. Экономический эффект таких сделок далеко не ограничивается только получением кредитных средств. Они стимулируют ускоренный рост компаний, ориентированных на развитие искусственного интеллекта и облачных вычислений, способствуют расширению доступности мощностей для вычислительных задач, а также увеличивают общую капитализацию Nvidia, оказывая давление на котировки акций производителя GPU. При этом подобная практика вызывает вопросы о долгосрочной устойчивости подобных схем и их влиянии на рынок в целом. Высокая стоимость и быстрая деградация моральной ценности оборудования создают риски для кредиторов, чтобы перекрыть которые требуется тщательный анализ и мониторинг активов.
Кроме того, стоит учитывать регуляторные аспекты, поскольку масштабные залоговые операции с технологическим оборудованием могут привлечь внимание государственных органов, особенно в свете текущих геополитических и экономических вызовов. Неоспоримо, что Nvidia выходит на новый уровень влияния не только как разработчик оборудования, но и как важный финансовый актив. Их графические процессоры становятся своего рода «цифровым золотом» в мире высокотехнологичного финансирования. Для стартапов такой подход открывает новые горизонты финансирования, позволяя более гибко управлять капиталом и расширять свои возможности при минимальных издержках. Общее состояние рынка и поведение потребителей указывают на неизменный спрос на вычислительные мощности с поддержкой искусственного интеллекта и машинного обучения.
