AI “Capital Bureau”: Kapag ang mga malalaking kumpanya ay kulang na ang “operating cash flow” para gastusin

May-akda | Dong Jing

      Editor | Mahigpit na AI

Ang AI infrastructure arms race ay itinutulak ang mga tech giants sa isang di pa nararanasang financing dilemma——ay hindi na kayang suportahan ng operating cash flow ang capital expenditure, at ang mga malalaking kumpanya ay nangangalap ng pondo sa kahit anong paraan gaya ng leasing, pag-issue ng utang, pagbawas ng buybacks, o paglabas ng bagong shares. Ang off-balance sheet commitments ay naabot na ang $3.1 trilyon, at ang tunay na financial risk ng buong AI compute build-out ay mas mabigat kaysa ipinapakita ng opisyal na financial statements.

Ayon sa ulat ng Morgan Stanley, tinatayang lalampas ng $1.2 trilyon ang cash capital spending ng mga hyperscalers pagdating ng 2027, samantalang sa parehong panahon, inaasahang nasa $1 trilyon lamang ang total operating cash flow—nakabukas na ang gap. Ang free cash flow (FCF) ng Amazon at Google ay naging negatibo noong ikalawang quarter ng 2026, at inaasahan din ang Meta na sumunod sa susunod na quarter. Itong turning point ay hudyat na pumasok na ang AI investments sa bagong yugto:nasa panganib na ang kakayahang mag-self-fund, at bumibilis ang external financing.

Naalarma ang market sa lawak at kumplikasyon ng expansion na ito. Ayon sa Morgan Stanley, ang hyperscalers kasama ang Nvidia at Broadcom, ay may mahigit $3.1 trilyon na off-balance sheet commitments at guarantees, kabilang ang rentals, purchase commitments, guarantees, at iba’t-ibang uri ng credit support structures.

Kasabay nito, nagiging sentro ng pansin ang accounting treatments kung saan maaaring underestimated ang capital spending at overestimated ang free cash flow——kung patuloy na tataas ang financing cost kasabay ng commitments, ang kakayahan ng bagong AI infrastructure investments na makabawi ng capital ay magiging core issue para sa lahat.

Crisis sa Cash Flow: AI Investment Intensity Lampas sa Limitasyon ng Sariling Kita

Ayon sa ulat ng Morgan Stanley, ang mga hyperscaler ay nagsasangla ng mahigit 40% ng kanilang kita para sa AI capital expenditure, na higit pa sa kaya ng kanilang operating cash flow. Kahit malaki pa rin ang kita mula sa mga tradisyonal na negosyo nila, hindi na sapat ang organic cash flow para sa kasalukuyang investment pace.

Sa pananaw ng timeline, bumibilis ang pagbabagong ito.Pagsapit ng katapusan ng 2025, nagsimulang mag-isyu ng mga corporate bonds ang mga hyperscaler; paggulong ng 2026, mabilis na sumabay ang utang at equity financing.

Ginawang zero ng Google ang annual stock buybacks mula mahigit $60 bilyon, at naglabas ng karagdagang $50 bilyong shares noong ikalawang quarter ng 2026. Nakalikom ito ng mahigit $110 bilyon para sa AI infrastructure, ngunit ang kapalit ay dilution para sa mga shareholder—binawasan ng Google ng 13% ang share count sa nagdaang dekada, ngunit ngayon ay nababaliktad ang trend.

Ayon sa datos ng Morgan Stanley, ang on-balance sheet na utang at lease liabilities ng hyperscalers ay tumaas na sa$770 bilyon. Sa mga investment grade non-financial corporate bonds,umakyat mula 2% ang bahagi noong 2025, tungo sa 19% ng 2026 to date. Lalong tumitindi ang papel ng debt financing sa pagsuporta sa AI capex.

AI Investment Payback ng Tatlong Taon, Cash Flow ang Nagbibigay ng Kumpiyansa

Off-Balance Sheet "Hidden Debt": Ang Tunay na Panganib ng $3.1 Trilyong Commitment

Maliban sa on-balance sheet na utang, mas malaki pang panganib ang nakatago off the books.

Ipinapakita sa ulat ng Morgan Stanley na sa pamamagitan ng lease guarantees, purchase commitments, at iba’t ibang credit support, nabibigyang kakayahan ng hyperscalers ang suppliers at data center developers na pondohan at simulan ang proyekto kahit hindi pa sila tumatanggap ng bayad o nagkakaroon ng recorded liability.

Sa detalye, ang mga hyperscaler (at Nvidia) ay may naka-commit na $1.1 trilyon (hindi discounted) na hindi pa nasisimulang lease payments: Microsoft $329 bilyon, Oracle $261 bilyon, Meta $279 bilyon, Amazon $137 bilyon, Google $85 bilyon. Samantala, ang total disclosed purchase commitments ng Nvidia, Broadcom, at hyperscalers ay nasa $1.7 trilyon—$707 bilyon dito ay mula sa Google lamang.

Nakikita ng Morgan Stanley na ang core logic ay:Ang credit rating ng investment grade na hyperscalers ang nagbibigay kakayahan sa mga espesyal na layuning entity (SPV) na makautang sa private credit markets nang mababa ang halaga, at papaupahan sa hyperscaler pagkompleto ng project.

Ngunit nagbabala rin ang bangko na may value ang mga kontratang ito habang hindi pa balanse ang supply at demand; kapag naabot ang balanse, maaaring magbayad para sa sobrang kapasidad o mag-renegotiate na mga kumpanya.

Accountant Haze: Undervalued Capital Spending, Overstated Free Cash Flow

Lalo pang binigyang-diin ng Morgan Stanley ang kasalukuyang accounting treatment, na hindi nakikita ng mga mamumuhunan ang tunay na pasaning pinansyal ng AI infrastructure build.

Pangunahin dito ang kaso ng Microsoft.Noong nakaraang quarter, inanunsyo ng Microsoft ang extension ng data center useful life mula 15 hanggang 25 taon, kaya maraming data center leases ang muling ikinategorya mula financing lease patungo operating lease.

Dahil kasama ang financing lease capex sa free cash flow pero hindi kinokonsidera ang operating lease, lumalabas na mas mababa ang capex at mas mataas ang FCF ng Microsoft—pero hindi naman nagbago ang economic substance, dahil ang mga lease ay essentially debt financing pa rin para sa data center construction.

Gumagawa rin ang SPV structures ng accounting blindspot.Kumpirmado ng Meta at Google na ang kanilang data center SPV ay hindi consolidated sa construction phase, dahil hindi sila kinikilala bilang “primary beneficiary” ng SPV—na ang ibig sabihin ay hindi nila kontrolado ang pangunahing economic activities nito.

Ayon kay Morgan Stanley, hindi ito permanenteng desisyon; habang tumataas ang posibilidad ng residual value support, maaaring biglang magbago ang consolidation conclusion at makaapekto sa reported leverage at balance sheet presentation.

Mga Bagong Financing Tool: Customer Prepayments at "Balance Sheet Lending" ng Chip Manufacturers

Habang papuno ang tradisyonal na financing avenues, mas malikhaing financing structures ang sumusulpot.

Nauna ang Oracle na gumamit ng customer prepayment bilang pinagmulan ng capex financing. Sa pinakahuling quarter, iniulat ng Oracle ang pagtanggap ng $4.6 bilyon customer prepayments para sa capex. Ipinapakita ito bilang deferred revenue sa balance sheet, ngunit ang katangian ay parang utang dahil matagal bago ma-recognize ang kita, at kailangang mag-accrue ng interest expense ayon sa incremental borrowing rate. Sa ngayon, ang implied yields ng 10-year at 30-year bonds ng Oracle ay 6.9% at 7.9%—kaya’t ang interest cost ng customer prepayment ay dapat halos ganito rin.

Samantala, gumagamit ang mga chip manufacturer ng SPV para suportahan ang financing ng customer mismo.Naglabas ang Broadcom at Nvidia ng chip financing SPVs, na bumibili ng chip gamit ang utang at nirentahan sa unrated AI labs, at nagbibigay ng residual value guarantees. Sinabi ng Broadcom na ang chip leasing tool ay kayang suportahan hanggang 20 GW ng capex, at may ulat na gumagawa rin ang Nvidia ng katulad na arrangement. Sa ganitong paraan, nakakakuha ng investment-grade-like financing cost ang mga unrated AI labs.

Sabi ng Morgan Stanley, sa pagbebenta ng chips sa SPV, maaaring kailangang i-separate ang revenue sa pagitan ng chip sales at residual value guarantee, i-measure ang guarantee liability sa fair value sa sale, at kung hindi magamit ang guarantee, karaniwang hindi ito kabilang sa operating income.

Sa dulo, tinukoy ng Morgan Stanley ang core logic:Habang tumataas ang financing cost bawat bagong commitment, kailangang sapat ang return on investment ng bagong AI infrastructure para matakpan ang kapital cost, kung hindi’y kailangang balikan ang kabuuang investment logic. Inirerekomenda ang tutok sa sumusunod na puntos:

Una, hindi na halos comparable ang free cash flow figures dahil sa accounting treatment differences, kaya kailangang i-adjust para sa lease classification at SPV structures; Pangalawa, ang patuloy na pagbaba ng stock buybacks at posibleng karagdagang issuances ay magdudulot ng totoong dilution sa earnings per share; Pangatlo, ang market share ng hyperscalers sa investment-grade bonds ay tumaas mula 2% tungong 19%, kaya’t umiipon ang pressure para bumuka ang credit spreads; Pang-apat, ang $3.1 trilyong off-balance sheet commitments ay maaaring magdulot ng malaking epekto sa reported leverage kung magbago ng consolidation status o magbaliktad ang supply/demand.

Ang financing expansion ng AI infrastructure ay lampas-lampas na sa kayang pasanin ng balance sheet ng mga tech firms, at radikal nitong binabago ang capital structure ng buong tech industry.