Кризис вычислительного ипотечного кредитования: долговой бум ИИ-инфраструктуры, леверидж майнеров и исчезновение «ликвидности для清算»

marsbitОпубликовано 2025-12-18Обновлено 2025-12-18

Введение

Автор Anita предупреждает о надвигающемся кризисе в сфере ИИ-инфраструктуры, аналогичном ипотечному кризису. Ключевые риски: 1. **Дефляция активов**: Стоимость вычислений для ИИ падает на 20–40% в год из-за технологий (квантование, дистилляция, ASIC), что обесценивает залоговую стоимость GPU, купленных по высоким ценам. 2. **Долговое финансирование**: Индустрия привлекла $25 млрд долгового финансирования (+112% в 2025 г.), что переносит венчурные риски на кредиторов через модели project finance и ABL. 3. **Двойное плечо майнеров**: Криптомайнеры, переходящие на ИИ, не снижают леверидж, а наращивают долг (до +500%), используя GPU и криптоактивы как залог, что усиливает корреляцию рисков. 4. **Отсутствие ликвидности**: При дефолте продажа GPU сложна из-за физических ограничений (охлаждение, энергопотребление), быстрого устаревания и отсутствия repo-рынка. Кризис вызван не отсутствием спроса на ИИ, а структурным несоответствием: быстро depreciating активы финансируются через долгосрочные долговые инструменты. Кредитные инвесторы должны переоценить риски.

Автор: Anita @anitahityou

Если вы читаете технологические новости 2025 года, мир кажется прекрасным: инвестиции в ИИ продолжаются, строительство центров обработки данных в Северной Америке ускоряется, а майнеры криптовалют наконец-то «вышли из цикла», успешно преобразовав волатильный майнинговый бизнес в стабильные сервисы вычислительных мощностей для ИИ.

Но в кредитных отделах Уолл-стрит атмосфера совершенно иная.

Кредитные инвесторы (Credit Investors) не обсуждают эффективность моделей и не интересуются, какое поколение GPU мощнее. Они смотрят на ключевые допущения в таблицах Excel и начинают чувствовать озноб: кажется, мы используем 10-летнюю модель финансирования недвижимости для покупки скоропортящегося продукта со сроком годности всего 18 месяцев.

Статьи Reuters и Bloomberg в декабре приоткрыли лишь верхушку айсберга: инфраструктура ИИ быстро превращается в «долгоёмкую отрасль». Но это лишь поверхность, настоящий кризис кроется в глубоком структурном несоответствии финансовой системы — когда высокоамортизируемые вычислительные активы, волатильное залоговое обеспечение майнеров и жёсткая инфраструктурная задолженность насильно связываются вместе, формируется скрытая цепь передачи дефолта.

I. Дефляция на стороне активов: жестокая месть «Закона Мура»

Ключевая логика кредитования — это коэффициент покрытия долга денежным потоком (DSCR). Последние 18 месяцев рынок предполагал, что арендная плата за вычислительные мощности ИИ будет стабильной, как аренда жилья, или даже устойчивой к инфляции, как нефть.

Данные безжалостно разрушают это предположение.

Согласно данным отслеживания за четвертый квартал 2025 года от SemiAnalysis и Epoch AI, стоимость единицы вывода (инференса) ИИ за последний год снизилась на 20–40% в годовом исчислении.

  • Распространение методов квантования (Quantization) и дистилляции (Distillation) моделей, а также повышение эффективности специализированных чипов для инференса (ASIC) привели к экспоненциальному росту эффективности предложения вычислительных мощностей.
  • Это означает, что так называемая «арендная плата за вычисления» обладает врождённым дефляционным свойством.

Это создаёт первое несоответствие сроков (Duration Mismatch): субъекты, выпускающие облигации, покупают GPU по высоким ценам 2024 года (CapEx), фиксируя при этом кривую доходности от аренды, которая после 2025 года обречённо обрушится.

Если вы инвестор в акции, это называется техническим прогрессом; если вы кредитор, это называется обесцениванием залога.

II. Трансформация финансирования: упаковка венчурного риска в инфраструктурную доходность

Если доходность активов снижается, разумная сторона обязательств должна быть более консервативной.

Но в реальности всё наоборот.

Согласно последней статистике The Economic Times и Reuters, общий объем долгового финансирования центров обработки данных ИИ и связанной инфраструктуры в 2025 году резко вырос на 112%, достигнув масштаба в 250 миллиардов долларов. Основными драйверами этого роста стали такие компании, как CoreWeave, Crusoe и другие «Neo-Cloud» провайдеры, а также трансформирующиеся майнинговые компании, которые массово используют обеспеченное активами кредитование (Asset-Backed Lending, ABL) и проектное финансирование (Project Finance).

Изменение сути этой финансовой структуры чрезвычайно опасно:

  • Раньше: ИИ был игрой венчурных капиталистов, неудача означала обнуление акционерного капитала.
  • Сейчас: ИИ стал игрой инфраструктуры, неудача означает дефолт по долгам.

Рынок ошибочно помещает высокорисковые, высокоамортизируемые технологические активы (Venture-grade Assets) в модели финансирования с низким уровнем риска (Utility-grade Leverage), которые должны принадлежать автомагистралям и гидроэлектростанциям.

III. «Ложная трансформация» и «реальное увеличение левериджа» майнеров

Самое слабое звено проявляется у криптовалютных майнеров. Пресса любит воспевать трансформацию майнеров в ИИ как «снижение рисков», но с точки зрения баланса это наложение рисков.

Изучение данных VanEck и TheMinerMag reveals reveals反直觉ный факт: коэффициент чистого долга крупных публичных майнинговых компаний в 2025 году по сравнению с пиком 2021 года существенно не снизился. Более того, долговая нагрузка некоторых агрессивных майнинговых предприятий выросла на 500%.

Как им это удалось?

  • Левая рука (сторона активов): по-прежнему持有高度波动的BTC/ETH,或将未来的算力收入作为隐性抵押。
  • Правая рука (сторона обязательств): выпуск конвертируемых облигаций (Convertible Notes) или высокодоходных облигаций, заём долларов для покупки H100/H200.

Это не снижение левериджа (делеверидж), это пролонгация (Rollover) долга.

Это означает, что майнеры играют в игру «двойного левериджа»: используя волатильность Crypto в качестве гарантии, они делают ставку на денежный поток от GPU. В благоприятный период это двойная прибыль, но как только макросреда ужесточится, «падение цены монеты» и «снижение арендной платы за вычисления» произойдут одновременно**. В кредитных моделях это называется схождением корреляций (Correlation Convergence), кошмаром всех структурированных продуктов.

IV. Несуществующий «рынок репо» (The Missing Repo Market)

Что заставляет кредитных менеджеров просыпаться ночью в холодном поту, так это не сам дефолт, а ликвидация (Liquidation) после него.

Во время ипотечного кризиса банки могли хотя бы забрать и продать дома с аукциона. Но в финансировании вычислительных мощностей ИИ, если майнер объявляет дефолт, кому кредиторы смогут продать эти десять тысяч видеокарт H100, которые они получат обратно?

Это severely переоцененный рынок с точки зрения ликвидности:

  1. Физическая зависимость: высокопроизводительные GPU нельзя просто воткнуть в домашний компьютер, они сильно зависят от специфических жидкостных стоек и плотности энергопотребления (30-50 кВт/стойка).
  2. Техническое устаревание (Hardware Obsolescence): с выходом архитектур NVIDIA Blackwell и даже Rubin старые карты сталкиваются с нелинейным дисконтом.
  3. Ваккуум покупателей: при системных распродажах на рынке нет «кредитора последней инстанции», готового выкупить устаревший электронный мусор.

Мы должны警惕这种「抵押品幻觉」——账面LTV看起来很安全,但那个能承接数十亿美元抛压的二级回购市场(Repo Market),在现实中根本不存在。

Это не просто пузырь ИИ, это сбой в ценообразовании кредитного риска

Следует прояснить: эта статья не отрицает технологические перспективы ИИ и не оспаривает реальный спрос на вычислительные мощности. Мы ставим под сомнение ошибочную финансовую структуру.

Когда дефляционные активы (GPU), движимые Законом Мура, оцениваются как устойчивая к инфляции недвижимость (Real Estate); когда майнеры, по-настоящему не снизившие леверидж, финансируются как качественные инфраструктурные операторы — рынок фактически проводит кредитный эксперимент, который ещё не получил адекватной оценки.

Исторический опыт неоднократно доказывал: кредитные циклы往往比技术周期更早触顶。对于宏观策略与信贷交易员而言,2026年前的首要任务,或许不是预测哪个大模型会赢,而是重新审视那些“AI Infra + Crypto Miners”组合的真实信用利差。

https://epoch.ai/data-insights/llm-inference-price-trends

https://epochai.substack.com/p/the-epoch-ai-brief-april-2025

https://semianalysis.com/2025/

https://www.reuters.com/commentary/breakingviews/shaky-data-centre-tenants-could-choke-off-ai-boom-2025-12-10/

https://longbridge.com/en/news/269179463

https://economictimes.indiatimes.com/topic/data-center-capacity

https://www.webpronews.com/ais-debt-fueled-data-center-frenzy-risks-mounting-in-2025-boom/

https://www.alpha-matica.com/post/assessing-risks-in-ai-infrastructure-finance

https://www.blackstone.com/news/press/coreweave-secures-7-5-billion-debt-financing-facility-led-by-blackstone-and-magnetar/

https://www.prnewswire.com/news-releases/coreweave-secures-7-5-billion-debt-financing-facility-led-by-blackstone-and-magnetar-301848093.html

https://www.cnbc.com/2024/05/17/ai-startup-coreweave-raises-7point5-billion-in-debt-blackstone-leads.html

https://happycoin.club/en/vaneck-za-god-dolgi-bitkoin-majnerov-vyrosli-na-500-do-127-mlrd/

https://www.binance.bh/en-BH/square/post/10-23-2025-crypto-news-bitcoin-miner-debt-surges-500-as-industry-gears-up-for-hashrate-

https://www.aicerts.ai/wp-content/uploads/2025/02/Publications-Certification-Impact-Report-1.pdf

https://www.webpronews.com/ais-debt-fueled-data-center-frenzy-risks-mounting-in-2025-boom/

https://www.alpha-matica.com/post/assessing-risks-in-ai-infrastructure-finance

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QВ чем заключается основная финансовая проблема, описанная в статье, связанная с финансированием AI-инфраструктуры?

AОсновная проблема — это структурное несоответствие (mismatch) между быстро обесценивающимися активами (GPU с коротким сроком службы) и долгосрочной инфраструктурной задолженностью. Рента за вычислительные мощности имеет дефляционный характер из-за технического прогресса, в то время как долговое финансирование строится по моделям, рассчитанным на стабильные активы, такие как недвижимость.

QКакую роль играют майнеры криптовалют в формировании описанного кризиса?

AМайнеры не снизили левередж, а нарастили его, играя в «двойное плечо». Они используют волатильные криптоактивы в качестве залога, чтобы брать в долг доллары для покупки GPU и ставок на доходность AI-вычислений. Это создает риск конвергенции корреляций, когда падение цены криптовалют и снижение арендной платы за вычисления происходят одновременно, что может привести к дефолту.

QПочему ликвидация залога (например, GPU) в случае дефолта представляет собой серьезную проблему для кредиторов?

AВторичный рынок для крупных партий бывших в употреблении GPU практически отсутствует. Оборудование быстро устаревает из-за закона Мура, физически зависит от специфических систем охлаждения и энергоснабжения, и в условиях системного кризиса не будет покупателей, готовых выступить в роли «кредитора последней инстанции» для этого технологического мусора.

QКакое фундаментальное изменение в финансировании AI-индустрии автор считает особенно опасным?

AОпасность заключается в том, что высокорисковые технологические активы (Venture-grade Assets), которые раньше финансировались венчурным капиталом (с риском потери акций), теперь финансируются через долговые инструменты, предназначенные для низкорисковой инфраструктуры (Utility-grade Leverage). Это переносит риск с инвесторов в акции на кредиторов, что может привести к волне дефолтов.

QЧто автор предлагает в качестве главной задачи для макростратегов и кредитных трейдеров в ближайшем будущем?

AИх главная задача — не предсказывать, какая большая языковая модель победит, а переоценить реальные кредитные спреды комбинаций «AI-инфраструктура + крипто-майнеры». Необходимо провести тщательный анализ и правильно оценить кредитный риск, который в настоящее время недооценен рынком из-за ошибочных финансовых моделей.

Похожее

Пакет программного обеспечения Injective стал жертвой вредоносной атаки на цепочку поставок – Подробности

Злоумышленники скомпрометировали популярный пакет программного обеспечения Injective Labs, @injectivelabs/sdk-ts, в ходе атаки на цепочку поставок. Получив доступ к учетной записи законного участника проекта на GitHub, они распространили вредоносную версию пакета (v1.20.21) через npm под видом обновления с телеметрией. Вредоносный код, остававшийся неактивным при установке, активировался только при использовании разработчиками функций создания кошельков `fromMnemonic` или `fromHex`, похищая их приватные ключи и сид-фразы. Это давало злоумышленникам полный контроль над криптокошельками жертв. Атака была масштабной: пакет загружался около 50 000 раз в неделю, а через транзитивные зависимости затронул еще 17 связанных пакетов Injective. Хотя впоследствии была выпущена чистая версия (v1.20.23), скомпрометированный пакет оставался доступен в npm и на GitHub. Для защиты пользователям рекомендуется затронутые учетные данные, создать новые кошельки и перевести средства. Этот инцидент произошел на фоне другой крупной атаки, в которой BonkDAO потерял 20 миллионов долларов.

ambcrypto1 ч. назад

Пакет программного обеспечения Injective стал жертвой вредоносной атаки на цепочку поставок – Подробности

ambcrypto1 ч. назад

Куда движется оценка MegaETH после оттока Aave и резких колебаний TVL?

По данным DefiLlama, полный TVL MegaETH 9-10 июля резко упал почти на 60%, достигнув чуть более $30 млн, что на 70% ниже пика мая. Ключевой протокол Aave V3 вывел около 80% ликвидности. Токен MEGA упал примерно до $0,048, рыночная капитализация составляет около $54 млн, а FDV — около $4,8 млрд. Ранний рост TVL в значительной степени зависел от Aave и стратегий зацикливания стабильных монет, таких как USDe, построенных на арбитраже. После исчезновения прибыльности эти средства ушли, обнажив недостаток устойчивого спроса. Существует три основных несоответствия в оценке MegaETH: 1. **Несоответствие оценки и реального использования:** При FDV около $4,7 млрд и 88,7% токенов, которые еще не находятся в обращении, реальные доходы протоколов составляют менее $90 тыс. за 30 дней при всего 2619 ежедневно активных адресах. 2. **Несоответствие нарратива токена и качества экосистемы:** Основным источником дохода в сети является игра Monster (около $670 тыс.), а не DeFi-протоколы. Объем торговли нативных стейблкоинов и деривативов низок. 3. **Несоответствие краткосрочных ожиданий и долгосрочного исполнения:** Интеграции крупных протоколов, таких как Uniswap и Aave, не привели к устойчивому притоку TVL, что указывает на преобладание арбитражного капитала. Ситуация с MegaETH отражает общий сдвиг на рынке: инвесторы все меньше платят за "бумажный" TVL и нарративы, требуя реальных показателей использования и экономической активности. Восстановление цены MEGA, скорее всего, будет зависеть от краткосрочных настроений, пока команда не продемонстрирует четкий прогресс в создании устойчивой экосистемы с реальными пользователями.

链捕手1 ч. назад

Куда движется оценка MegaETH после оттока Aave и резких колебаний TVL?

链捕手1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии больших языковых моделей ИИ в Китае?

Глубокий отчет Goldman Sachs анализирует перспективы китайской индустрии больших AI-моделей, выделяя исторический переломный момент. Китайские модели с открытыми весами по интеллектуальным возможностям приближаются к ведущим глобальным проприетарным аналогам, что стимулирует быстрое внедрение как внутри страны, так и среди мирового малого и среднего бизнеса. Ключевые выводы: 1. **Эффективность и инновации:** Китайские модели достигают сопоставимой производительности при значительно меньших затратах благодаря инновациям в архитектуре (например, MoE) и высокой параметрической эффективности. Пример — модель LongCat 2.0 от Meituan, полностью обученная на отечественных чипах. 2. **Двухуровневая рыночная структура:** Формируется рынок с сегментами premium (например, GLM5.2, Qwen3.7 Max, ~$1 за млн токенов) и budget (модели для агентов, ~$0.06-$0.2 за млн токенов). Ожидается рост доходов от API/подписок с ~350 млрд юаней в 2026 г. до ~8.79 трлн юаней к 2030 г. 3. **Стратегия открытого исходного кода:** Широко используется для гибкости развертывания и роста сообщества, но монетизация ограничена. Ожидается переход от полностью открытых лицензий к моделям с "открытым весом + коммерческой лицензией" и соглашениям о разделе доходов. 4. **Сдвиг парадигмы на глобальном рынке:** Фокус смещается с максимизации объема токенов на приоритет ROI (окупаемости инвестиций). Китайские модели набирают долю на зарубежных рынках (не США) благодаря соотношению цена/качество и доступности через платформы, такие как AWS Bedrock и Gemini Enterprise. 5. **Конкурентный ландшафт:** Goldman Sachs выделяет потенциальных долгосрочных лидеров на основе анализа ценового потенциала, преимуществ по затратам и финансовой устойчивости. * **Базовые текстовые модели:** Zhipu AI (нейтральный рейтинг) и DeepSeek (не публичная) имеют самые сильные позиции. * **Мультимодальные/видеомодели:** ByteDance (Seedance) является лидером. Также положительно оцениваются MiniMax (покупка) и Kuaishou (Kling). Отчет подчеркивает значительный рост индустрии и ее растущее глобальное влияние.

marsbit1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии больших языковых моделей ИИ в Китае?

marsbit1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-больших моделей Китая?

**Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-моделей Китая? Отчет Goldman Sachs** Китайские большие языковые модели (LLM) находятся на переломном этапе. Аналитики Goldman Sachs отмечают, что производительность китайских открытых моделей приближается к ведущим мировым проприетарным аналогам, а их внедрение быстро растет. Ключевые факторы успеха — архитектурные инновации (например, смешанные экспертные модели — MoE) и высокая эффективность параметров, что позволяет добиваться сопоставимой производительности при значительно меньших затратах (2-10% от параметров топ-моделей) и формировать "двухслойную" структуру рынка. **Двухуровневый рынок:** Сформировались два сегмента. *Высококлассные* модели (например, GLM5.2 от Zhipu, Qwen3.7 Max от Alibaba) с ценой ~$1 за млн токенов и рентабельностью 10-20%. *Бюджетные* модели для агентов (цена ~$0.06-0.2 за млн токенов) активно завоевывают глобальный рынок малого бизнеса. Ожидается, что доходы от API/подписок в Китае вырастут с ~35 млрд юаней в 2026 до ~879 млрд юаней в 2030 году. **Стратегия открытого исходного кода:** Многие ведущие китайские модели (Zhipu, DeepSeek, Alibaba, MiniMax) используют открытые веса для ускорения итераций и глобального распространения. Однако текущая модель монетизации (прямые API) недооценивает реальный масштаб развертывания. Ожидается переход к модели "открытые веса + коммерческая лицензия" с разделением доходов через платформы (AWS Bedrock, Alibaba Cloud), что улучшит рентабельность. **Глобальная экспансия и смена парадигмы:** Главный потенциал роста — выход на международные рынки (особенно за пределами США), где китайские модели конкурируют ценой и качеством. Goldman отмечает сдвиг корпоративного спроса от максимизации потребления токенов к приоритету ROI (окупаемости инвестиций), где важнее эффективность и автоматизация задач. **Потенциальные победители:** Goldman Sachs оценивает конкуренцию по трем критериям: ценовая власть, преимущества в себестоимости и финансовая устойчивость. * **Базовые текстовые модели:** Наиболее сильные позиции у **Zhipu AI** (первое покрытие, целевая оценка $110 млрд) и **DeepSeek** (не публична). * **Мультимодальные/видеомодели:** Лидер — **ByteDance** (не публична) с моделью Seed (высокая рентабельность). Также выделены **Kuaishou** (Kling) и **MiniMax** (покупка, цель — 860 HKD), чья оценка выглядит недооцененной. **Вывод:** Китайские ИИ-модели добились прорыва в эффективности и качестве, формируя конкурентоспособное глобальное предложение. Долгосрочный успех будет определяться способностью сочетать технологическое лидерство, эффективную монетизацию открытых стратегий и выход на международные рынки.

链捕手1 ч. назад

Глубокий отчет Goldman Sachs: Кто станет долгосрочным победителем в индустрии ИИ-больших моделей Китая?

链捕手1 ч. назад

Circle получает окончательное одобрение OCC для создания национального трастового банка с целью укрепления инфраструктуры USDC

Circle получила окончательное одобрение Управления контролера денежного обращения США (OCC) на создание национального трастового банка под названием First National Digital Currency Bank, N.A. (Circle National Trust). Это важный нормативный этап, который переводит ключевую часть инфраструктуры стейблкоина USDC под прямое федеральное банковское регулирование. Новый трастовый банк будет предоставлять регулируемые услуги по хранению цифровых активов для компании и, в перспективе, для ограниченного числа институциональных клиентов, включая банки. Утверждение также закладывает основу для возможного будущего управления резервами USDC под надзором OCC. Circle стала одной из первых криптокомпаний в новой волне заявителей, прошедшей путь от условного до окончательного одобрения OCC, что отражает общую тенденцию интеграции криптоинфраструктуры в существующую банковскую систему США.

ambcrypto1 ч. назад

Circle получает окончательное одобрение OCC для создания национального трастового банка с целью укрепления инфраструктуры USDC

ambcrypto1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片