ゴールドマン、1.5兆ドルのAI債務波を指摘、供給圧力が信用を圧迫と警告

ゴールドマン・サックスは、ハイパースケーラーの財務健全性が依然として健全であるにもかかわらず、AI関連の社債発行の大型パイプラインが信用市場にとって重要なテクニカルな逆風を生み出していると警告した。新規発行は投資家を惹きつけるために譲歩を伴う必要がある可能性があり、人工知能にさらされている投資適格級の銘柄のスプレッドに圧力を加えている。

オラクルとメタによるエクイティによる資金調達は、資金調達の負担の一部が株主に移っていることを示しており、先週の下落で既に打撃を受けている銘柄の希薄化懸念をあおる可能性がある。株式投資家にとって、焦点は需要からリターンに移っており、AI企業間の差別化を促し、マージンとフリーキャッシュフローの改善を達成する企業に報いることになる。ウェルスマネージャーからの分散投資を求める声と相まって、これはより広範な市場リーダーシップの議論を強化する。

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AIインフラ構築はますます資金調達のストーリーとなっており、ゴールドマンの見解では、バランスシートとリターンが、需要ではなく、勝者を決定する。

要約：

• ゴールドマン・サックスは、10月29日以降に発表されたAI関連社債供給が1,100億ドル超に達したと報告。これにはマイクロソフトからの約250億ドル、オラクルからの約100億ドルが含まれる。
• 同行は、AI関連の投資適格級資金調達が今後3年間で約1.5兆ドルになると予測。これには社債、データセンターのシェルファイナンス、チップ担保取引が含まれる。
• マイクロソフト債のセカンダリースプレッドは5～10ベーシスポイント拡大。ゴールドマンはこれを供給不均衡と収益化のスピードに対する懸念に起因するとしている。
• ハイパースケーラーの合計営業キャッシュフローは約7,400億ドルで、オラクルの100億ドル発行やメタの計画中の950億ドルの増資など、エクイティを通じて格付けを保護している。
• 上方サプライズは減少しており、投資家は現在、需要をマージン、フリーキャッシュフロー、リターンに変えることに焦点を当てている。
• ゴールドマンはAIクレジットに対して選択的であり、資本規律と投下資本利益率が次の勝者を定義すると予想している。

ゴールドマン・サックスは、今後3年間でAI関連の投資適格級資金調達が合計約1.5兆ドルになると見込んでいる。同行は、健全なハイパースケーラーのファンダメンタルにもかかわらず、市場に殺到する債務が信用に対する強力なテクニカルな重しになっていると警告している。

パブリック投資の観点からAIを調査したノートの中で、ゴールドマンは、10月29日以降、複数の通貨で1,100億ドル超のAI関連社債供給が発表されたと述べた。これにはマイクロソフトからの約250億ドル、オラクルからの約100億ドルが含まれる。今後の資金調達は、無担保ハイパースケーラー債からデータセンターのシェルファイナンス、チップ担保取引に至るまで、さまざまな手段をカバーすると予想される。

市場はこの供給を吸収しているが、コストがかかっている。ゴールドマンは、発表後、マイクロソフト取引のセカンダリースプレッドが5～10ベーシスポイント拡大したと指摘した。同行は、このような動きを需給の不均衡と、AI支出がどの程度の速さで収益を生み出すかに関する不確実性に起因するとしている。

同行はバランスシートに関してより多くの安心感を与えた。ハイパースケーラーは、合計営業キャッシュフローが約7,400億ドルと多額の現金クッションを維持しており、資金源を多様化することで信用格付けの維持に努めているようだと指摘した。ゴールドマンは、オラクルが社債発行と併せて実施した100億ドルのエクイティ発行や、メタが計画する950億ドルの増資を、企業が資本計画の格付けへの影響を管理している証拠として挙げた。それでもなお、同セクター内のクレジットに対しては選択的であり続けると述べている。

株式に関して、ゴールドマンは、AI支出が安定的な複数年ランプに落ち着くにつれて、今決算シーズンは上方サプライズが減少していると述べた。強い需要だけでは差別化要因としての重要性が薄れつつある。投資家は、その需要を満たすことができるかどうか、そしてそれがどの程度効率的にマージン、フリーキャッシュフロー、株主還元に変換されるかをますます知りたがっている。

収益化は不均一だと同行は述べた。新しい消費者向けAIフォーマットは現在、従来の検索よりも収益が低い。それでもなお、ゴールドマンは、GoogleのAI Overviewsは10億ユーザーに達し、中核的な検索レートで収益化されており、MetaのMuseエージェントユーザーの4分の1がそれを介して購入を行っていると指摘した。エンタープライズの導入は急加速ではなく着実に進んでいる。カスタムAIインフラへの需要は強いが、既製ツールの導入はより緩やかである。

ゴールドマンは、AIはテクノロジーと同様に資本と業務の規律のテストになりつつあると結論付けている。次の世代の勝者は、バランスシートのキャパシティ、価格設定の規律、投下資本利益率によって決定されると予想している。これは、大口注文を明確なマージン拡大に変えることができる企業にとって有利である。