Od sprzedaży chipów do gwarantowania infrastruktury AI! Nvidia (NVDA.US) zamierza wesprzeć nową chmurową inicjatywę Nscale, chroniąc ekspansję mocy obliczeniowej Anthropic.

Aplikacja giełdowa Zhihui Finance dowiedziała się, że „supermocarz chipów AI” Nvidia (NVDA.US) prowadzi aktywne rozmowy w celu zapewnienia istotnego wsparcia kredytowego dla nowej chmurowej potęgi Nscale, w ramach dużej inwestycji w infrastrukturę obliczeniową AI. Według osoby zaznajomionej ze sprawą Nvidia rozważa udzielenie poręczenia kredytowego dla infrastruktury centrum danych typu AI dużej skali, z której planuje korzystać Anthropic – jedna z czołowych firm rozwijających globalną linię produktową aplikacji AI Claude.

Osoba ta, która wypowiadała się pod warunkiem zachowania anonimowości ze względu na nieupubliczniony charakter rozmów, stwierdziła, że to wsparcie kredytowe ma pomóc zabezpieczyć koszty energii i budowy kompleksu centrum danych AI w Zachodniej Wirginii, który zostanie wyposażony w najnowocześniejsze klastery mocy obliczeniowej GPU AI autorstwa Nvidii. Jako dominujący dostawca procesorów do sztucznej inteligencji, Nvidia już zainwestowała w Nscale oraz innych dostawców usług obliczeniowych AI.

Nscale, z siedzibą w Wielkiej Brytanii, intensyfikuje rozwój sieci dużych centrów danych, w tym flagowej lokalizacji w stanie Zachodnia Wirginia. Firma prowadzi również przygotowania do pierwszej oferty publicznej, jednak część inwestorów kwestionuje wycenę docelową IPO na poziomie 30 mld dolarów.

Rzecznik Nscale odmówił komentarza, a Nvidia nie udzieliła natychmiastowej odpowiedzi na prośbę o wypowiedź. Portal The Information jako pierwszy poinformował o toczących się rozmowach Nvidii z Nscale, wskazując, że wartość gwarancji kredytowej może sięgnąć nawet kilkunastu miliardów dolarów.

Dyrektor generalny Nvidii, Jensen Huang, powiedział na początku tego miesiąca, że poprosił brytyjską firmę o „nieprzerwaną pracę dzień i noc”, by przezwyciężyć wyzwania związane z uruchomieniem niektórych centrów danych.

W ostatnich tygodniach rynek firm technologicznych ukierunkowanych na infrastrukturę AI tzw. „nowej chmury”, do których należy Nscale, pozostaje niestabilny – firmy te dostarczają głównie moc obliczeniową AI. Kolejna firma nowej chmury, która otrzymała inwestycję od Nvidii, australijski Firmus Grid, zrezygnowała z planów IPO o wartości 30 mld dolarów w Australii; debiut handlowy koreańskiej firmy Elice pierwszego dnia na giełdzie również był pełen zawirowań.

Według wcześniejszych doniesień medialnych, Nscale prowadzi rozmowy z Anthropic na temat drugiej transakcji o wartości 45 mld dolarów, dotyczącej drugiego budynku w kompleksie w Zachodniej Wirginii.

Dla inwestorów skupiających się na długoterminowym wzroście Nvidii, potencjalny udział tego giganta chipowego w poręczeniu dla Nscale to zarówno stabilizacja łańcucha dostaw branży, jak i wzrost ryzyka, które inwestorzy muszą uwzględnić. W krótkiej perspektywie takie wsparcie kredytowe, jeśli zostanie zatwierdzone, pomoże utrzymać zakupy GPU i powiązanego sprzętu; w średniej i długiej perspektywie wycena zależy od terminowej realizacji projektu, ciągłości płatności klientów oraz skali zobowiązań gwarancyjnych w relacji do płynności dostawców.

W przyszłości, jeśli takie nowe firmy chmurowe jak CoreWeave będą mieć trudności z pozyskaniem finansowania, może to wymusić na dostawcach wyższego szczebla przyjęcie większej części odpowiedzialności kredytowej; a jeśli zwroty gotówkowe z końcowej sprzedaży pozostaną niewystarczające, presja może dalej rozprzestrzenić się na głównych dostawców. Planowana gwarancja Nvidii podkreśla, że liderzy łańcucha wartości AI podejmują działania, by aktywnie łagodzić poważne deficyty finansowania AI, ale nie należy na tej podstawie wnioskować, że czynnik kosztu finansowania AI przestał rosnąć ani, że trend tworzenia się „bańki AI” się odwraca.

Od sprzedaży chipów do zapewniania wsparcia kredytowego: Nvidia próbuje przełamać wąskie gardło w realizacji zamówień AI od strony finansowania

Nvidia prowadzi rozmowy w sprawie udzielenia poręczenia kredytowego dla centrum danych Nscale w Zachodniej Wirginii, które ma być użytkowane przez Anthropic, ze szczególnym uwzględnieniem kosztów energii i budowy. Kluczowa rola tej umowy polega na wykorzystaniu siły kredytowej dostawcy chipów, by pomóc operatorowi mocy obliczeniowej pokonać barierę finansowania przed ukończeniem projektu, uruchomieniem i wejściem do eksploatacji. W sytuacji, gdy firmy nowej chmury odczuwają presję kredytową, a przepływy gotówkowe gigantów chmurowych są analizowane z dużą surowością przez inwestorów, łańcuch dostaw AI stoi dziś przed pytaniem: popyt i umowy już istnieją, ale kto poniesie początkowe nakłady oraz ryzyka projektowe konieczne, by zamówienia przekuć w realną moc obliczeniową?

Transakcja opisana w materiale jest nadal dyskutowana, a suma gwarancji i szczegóły nie zostały ujawnione. Wspomniane przez The Information wsparcie kredytowe na poziomie kilkunastu miliardów dolarów nie jest tożsame z drugą transakcją obliczeniową na 45 mld dolarów, o której negocjuje Nscale z Anthropic; ta druga dotyczy potencjalnej skali kontraktu handlowego, a nie wysokości gwarancji Nvidii. Spór wokół wyceny IPO Nscale na poziomie 30 mld dolarów pokazuje, że ekspansja firmy musi stawić czoła zarówno wycenie kapitału udziałowego, jak i wyzwaniom finansowania projektowego.

Najświeższe raporty finansowe gigantów chmurowych pokazują, dlaczego rynek zaczyna domagać się wyższych wymogów finansowania. W trzecim kwartale przychody Google Cloud wzrosły o 103% r/r do 30,709 mld dolarów, a zysk operacyjny wyniósł 11,121 mld dolarów, ale wolne przepływy pieniężne Alphabet w tym kwartale były ujemne i wyniosły minus 9,065 mld dolarów; przychody Amazon AWS wzrosły o 39,3% r/r do ok. 46 mld dolarów, a zysk operacyjny wyniósł ok. 17,8 mld dolarów, lecz roczne wolne przepływy pieniężne Amazona to minus 42,4 mld dolarów. Wzrost i rentowność chmurowego biznesu są prawdziwe, jednak rozbudowa infrastruktury konsumuje gotówkę w tempie wyższym niż wewnętrzne generowanie środków – ujemne przepływy gotówkowe całej grupy nie muszą oznaczać straty operacyjnej chmury, ale wskazują, że tempo budowy przekracza zdolność firmy do generowania równoważącej ilości gotówki, co wymaga większego wsparcia finansowego.

Rynek dostosowuje wyceny do tej luki finansowej. 29 października akcje klasy A Alphabet spadły o 12,6%, indeks półprzewodników filadelfijskich o ok. 1,4%, kończąc czterodniową serię zwyżek; po publikacji raportu Amazona kurs spadł po sesji o ok. 7%. Poza zużyciem gotówki wynik dotyczył także segmentu reklamowego Alphabet oraz całościowych wyników i prognoz Amazona. Trafniejsze jest więc stwierdzenie: silny wzrost biznesu chmurowego nie wystarczy już, by samodzielnie podtrzymać wyceny, inwestorzy domagają się, by wzrost, inwestycje i zwroty gotówkowe były poddane równoczesnej analizie.

Presja widoczna na rynku kredytowym jest jeszcze bardziej zróżnicowana – rentowności obligacji i spreadów CDS dla powiązanych z AI podmiotów infrastrukturalnych gwałtownie rosną. Rentowność obligacji CoreWeave zapadających w 2031 roku osiągnęła 15,76% 22 października; pięcioletni CDS CoreWeave, choć spadł do 1 041,4 punktu bazowego 27 października, nadal pozostaje na wysokim poziomie. Przy założeniu 40% wskaźnika odzysku i stałej intensywności ryzyka, taki spread sugeruje około 58% pięcioletnie prawdopodobieństwo neutralnego ryzyka niewypłacalności, co obejmuje premię za ryzyko i nie jest prognozą faktycznej niewypłacalności. Tymczasem 29 października pięcioletni CDS Alphabet wzrósł o 5,3 pb do 84 pb, a koszty zabezpieczenia niewypłacalności Meta i Broadcom również tego dnia wzrosły. Rynek nie zakłada takich samych ryzyk dla tych podmiotów, lecz zadaje to samo pytanie: kiedy coraz większe inwestycje w AI zaczną zmniejszać zależność od kapitału zewnętrznego?

Gwarancje chronią zamówienia, ale przyspieszają przenoszenie ryzyka klienta na dostawców chipów AI

Z punktu widzenia finansowania projektów gwarancja kredytowa służy temu, by w określonym zakresie zapewnić dodatkową warstwę ochrony wierzycielom lub innym stronom transakcji. Jeśli Nvidia ostatecznie wystawi prawne poręczenie, finansujący mogą zredukować zależność od samodzielnej wiarygodności kredytowej Nscale, poprawiając warunki finansowania czy też wymogi dotyczące stóp procentowych i zabezpieczeń. Gwarancja nie oznacza jednak zastrzyku gotówki, ani automatycznego spłacenia długów Nscale przez Nvidię; ostateczne ryzyko będzie zależne od limitu gwarancji, zakresu zobowiązań, czasu obowiązywania, warunków ich aktywacji oraz możliwości odzyskania środków.

Wybór wsparcia dla etapu zasilania i budowy ma jasną logikę branżową. Zamówienia GPU stają się faktycznymi usługami obliczeniowymi dopiero po zapewnieniu zasilania, chłodzenia, sieci i infrastruktury budynkowej. W przypadku intensywnej pracy klastrów do treningu i inferencji dużych modeli niedopuszczenie któregokolwiek z kluczowych elementów może uniemożliwić wykorzystanie drogiego sprzętu do generowania oczekiwanych rezultatów. Opóźnienia budowy wydłużają okres ponoszenia kosztów obsługi zadłużenia przed uzyskaniem przychodów. Udzielając wsparcia przy finansowaniu budowy, Nvidia faktycznie zwiększa prawdopodobieństwo, że jej chipy stworzą funkcjonujące klastry generujące przychody i kolejne zamówienia klientów.

Nvidia już wcześniej korzystała z podobnych rozwiązań. W raporcie kwartalnym 10-Q za drugi kwartał roku fiskalnego 2027 zdradza, że suma maksymalnych zobowiązań gwarancyjnych wynosiła 10,85 mld dolarów, w tym 10,5 mld dolarów dotyczyło umowy z SB Energy, a kolejne 350 mln dolarów innych gwarancji związanych z gruntami, energią i budową projektów AI w chmurze. Porozumienie z SB Energy obowiązuje etapami po spełnieniu warunków projektu, a płatności są uruchamiane w razie konkretnego niewykonania przez najemcę. Ta suma to maksymalna ekspozycja kontraktowa, a nie wypłacona gotówka, przewidywane straty czy wysokość gwarancji dla projektu Nscale.

Dla inwestorów liczących na byczy scenariusz dla Nvidii kluczową zmianą staje się coraz ściślejszy związek zysków z ryzykiem. Dostawcy chipów dotąd głównie mierzyli się z ryzykiem konkurencji produktowej, kontraktów i płatności; wraz z inwestycjami kapitałowymi i gwarancjami projektowymi mogą stać się stroną ryzyka opóźnień w budowie, trudności w finansowaniu i problemów ze wstępną realizacją zamówień. Jeśli spowolnienie wydatków na AI jednocześnie ograniczy sprzedaż chipów i wypłacalność klientów, dostawcy mogą doświadczyć jednocześnie presji na przychody i wzrostu ryzyka gwarancyjnego.