מאות מיליארדי דולרים זורמים בשנים האחרונות להקמת דאטה סנטרים ולפיתוח תשתיות AI ברחבי העולם. אלא שככל שהיקף ההשקעות גדל, השאלה כיצד לממן את המשך ההתרחבות הופכת קריטית יותר. כעת ענקית השבבים NVIDIA מנסה לשנות את המשוואה, ולגייס מקורות הון חדשים למימון תשתיות ה-AI, מהלך שהשפעתו עשויה לחרוג הרבה מעבר לחברות הטכנולוגיה.
כחלק מהמהלך, הודיעה השבוע NVIDIA על שיתוף פעולה עם כמה מהגופים הפיננסיים הגדולים בעולם, בהם Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs ו-KKR, במטרה לגייס יותר מ-500 מיליארד דולר בהון פרטי למימון תשתיות AI, כאשר NVIDIA עשויה גם לספק גיבוי לחלק מההשקעות.
אם המודל יצליח, השפעתו עשויה לחרוג הרבה מעבר לחברות הטכנולוגיה. הזרמת הון בהיקפים גדולים לתשתיות AI עשויה להאיץ את הקמתם של דאטה סנטרים ולהגדיל את היקף כוח המחשוב הזמין, אך במקביל גם להחריף את הלחץ על רשתות החשמל, הקרקע והתשתיות המקומיות. ככל שיותר גופים מוסדיים ומשקיעים לטווח ארוך ייחשפו לתחום, כך עלולות ההשלכות הפיננסיות והסיכונים הכרוכים בו להתפשט אל מעבר לחברות הטכנולוגיה ולמשקיעים הישירים בהן.
לדברי ליאור פרושאור, שותף מנהל בקרן ההון סיכון Deep33 Ventures, המתמחה בהשקעה בתשתיות AI, המהלך עשוי לפתוח בפני תעשיית ה-AI מקורות הון עצומים, אך גם ליצור שכבה חדשה של סיכונים פיננסיים. בשיחה עם וואלה טכנולוגיה הוא מסביר מדוע NVIDIA נכנסת דווקא עכשיו לעולם המימון, כיצד אפשר להפוך שבבי GPU לנכס שניתן לאגח ומה עלול לקרות אם הביקוש האדיר לכוח מחשוב יתחיל להיחלש.
למה NVIDIA נכנסת דווקא עכשיו לעולם המימון? מה השתנה בשוק?
"בשנים האחרונות NVIDIA פועלת באופן שיטתי כדי להתמודד עם צווארי הבקבוק שמעכבים את הצמיחה של תשתיות AI - מחומרי גלם ושבבים ועד אנרגיה. עכשיו היא מתחילה לטפל בצוואר בקבוק נוסף: מימון.
"חברות הענן הגדולות וחברות ה-AI כבר משקיעות מאות מיליארדי דולרים במרכזי דאטה, שבבים, אנרגיה ותשתיות נלוות, והן צפויות להזרים סכומים עצומים נוספים לתחום בשנים הקרובות. אלא שבמקביל מתפתחים שני תהליכים: מקורות המימון הזמינים הולכים ומצטמצמים, ובשוק גוברת השאלה אם ההכנסות והרווחים העתידיים של חברות ה-AI אכן יצדיקו השקעות בהיקפים כאלה.
"מנגד, יש בעולם כמויות אדירות של הון שמנוהלות בידי קרנות תשתיות, חברות השקעה ומנהלי נכסים כמו Apollo, BlackRock ו-KKR. הגופים האלה רגילים לממן תחנות כוח, מטוסים, נדל"ן ותשתיות אחרות, לעיתים קרובות באמצעות הלוואות חוב, אבל עד היום הם לא היו שחקנים משמעותיים במימון תשתיות בינה מלאכותית. NVIDIA שואפת לפתוח בפניהם את הדלת לתחום תשתיות ה-AI".
אבל GPU הוא לא תחנת כוח. איך הופכים שבב לנכס שאפשר לממן לטווח ארוך?
"עד היום התפיסה הייתה שה-GPU, שבב עיבוד מרכזי בתשתיות AI, הוא ציוד יקר שערכו יורד במהירות ושבתוך כמה שנים צריך להחליף אותו בדור חדש. אם זו נקודת המוצא, קשה מאוד לבנק להתייחס ל-GPU כנכס שאפשר להעמיד מולו מימון ארוך טווח.
"מה ש-NVIDIA מנסה להראות עכשיו הוא שאורך החיים הכלכלי של ה-GPU עשוי להיות ארוך יותר מכפי שהשוק הניח בעבר. גם שבבים ישנים יחסית יכולים להמשיך לפעול במשך שנים ולשמש למשימות אחרות כאשר מגיעים לשוק דורות חדשים וחזקים יותר. אם השבב ממשיך לייצר הכנסות לאורך זמן, ניתן להתייחס גם להכנסות העתידיות ממנו כנכס שניתן לממן.
"נניח שחברה רוצה להקים תשתית AI. במקום שהיא תממן את כל רכישת השבבים, אתה חברה יכולה לחתום על חוזים ארוכי טווח לשימוש ב-GPUs. במידה וקיים לקוח שמתחייב לשלם לאורך מספר שנים, ספק התשתית יכול להשתמש בהכנסה העתידית הזו כדי לקבל מימון מבנק או מקרן תשתיות. ברגע שזה קורה, נפתח מקור הון חדש לגמרי לתעשייה".
כאן נכנס האיגוח לתמונה? מה זה אומר בפועל?
"במילים פשוטות, האיגוח מאפשר לקחת הכנסות עתידיות מחוזים כאלה, לאגד אותן ולהפוך אותן למוצר פיננסי שמשקיעים יכולים לקנות. במקום שמשקיע יצטרךלרכוש GPUs בעצמו, הוא יכול להשקיע במכשיר פיננסי שמבוסס על ההכנסות שמייצרת תשתית המחשוב. היתרון הוא שאפשר לפזר את הסיכון בין סוגים שונים של משקיעים. גוף מוסדי שמרני יכול לבחור בשכבה בטוחה יותר עם תשואה נמוכה יחסית, בעוד קרן שמוכנה לקחת יותר סיכון יכולה לבחור בשכבה בעלת רמת סיכון גבוהה יותר ולקבל בתמורה תשואה גבוהה יותר.
אם המימון יהפוך לנגיש יותר, מה תהיה המגבלה הבאה על הצמיחה?
"גם אם NVIDIA תצליח להקל משמעותית על אתגר המימון, היא לא תעלים את יתר המגבלות. הראשון הוא העולם הפיזי. תעשיית ה-AI זקוקה לכמויות עצומות של אנרגיה, חומרי גלם, שבבים, מערכות קירור וקרקע. חלק מהמינרלים והחומרים הקריטיים נמצאים בשליטת מדינות יריבות, רשתות החשמל במדינות רבות אינן ערוכות לקצב הגידול בביקוש, ושרשרת האספקה של תעשיית השבבים עדיין רגישה מאוד.
"האתגר השני הוא אמון השוק. כיום מתקיים ויכוח אמיתי בין מי שמאמינים שהצמיחה של חברות ה-AI המובילות יכולה להימשך בקצב גבוה לאורך שנים, לבין מי שסבורים שהפער בין ההשקעות העצומות לבין ההכנסות שהטכנולוגיה מייצרת גדול מדי. אם האמון ביכולת של חברות כמו OpenAI ו-Anthropic להמשיך לצמוח ולהגיע לרווחיות ייפגע, גם זמינות של הון לא בהכרח תספיק. משקיעים פשוט יהיו פחות מוכנים להזרים אותו".
NVIDIA גם מוכנה לקחת חלק מהסיכון בעצמה. עד כמה זה משמעותי?
"זהו אחד החלקים המעניינים במהלך. NVIDIA למעשה אומרת לשוק: אנחנו מאמינים מספיק בערך העתידי של התשתית שמבוססת על השבבים שלנו כדי להיות מוכנים לעמוד מאחורי חלק מהסיכון.
"אבל גם מבחינתה לא מדובר במהלך נטול סיכונים. אם יתברר שאורך החיים של ה-GPUs קצר מהצפוי, שהם מייצרים פחות הכנסות מההערכות, או שהביקוש לכוח מחשוב ייחלש, NVIDIA עלולה למצוא את עצמה חשופה להפסדים משמעותיים.
"נוצר כאן מתח מובנה במודל העסקי שלה. מצד אחד, NVIDIA צריכה להמשיך להשיק דורות חדשים וחזקים יותר של שבבים. מצד שני, ככל שהיא רוצה שהשבבים הקיימים יוכלו לשמש בסיס למימון ארוך טווח, יש לה אינטרס שהערך שלהם יישמר לאורך זמן. עד היום המתח הזה כמעט שלא הורגש, משום שהביקוש ל-GPUs היה גבוה בהרבה מההיצע. אבל שום שוק לא יכול לצמוח בקצב הנוכחי לנצח. אם הפער בין ההיצע לביקוש יצטמצם, השאלה הזו תהפוך למשמעותית הרבה יותר."
ומה יקרה אם הביקוש ל-AI לא יעמוד בתחזיות?
"זו שאלת מאות מיליארדי הדולרים. ההנחה המרכזית של התעשייה היא שהביקוש ליכולות AI ימשיך לגדול, ובינתיים הביקוש לכוח מחשוב ממשיך להפתיע את השוק כלפי מעלה.להערכתי, בשנתיים הקרובות הסיכון לירידה משמעותית בביקוש למחשוב הוא נמוך יחסית. אבל ברור ששום שוק לא צומח באופן אקספוננציאלי לנצח. בשלב מסוים תגיע האטה. השאלה היא לא רק מתי, אלא באיזו עוצמה.
"האטה מתונה יכולה להוריד את קצב הצמיחה ולגרום להפסדים בחלק מהחברות. האטה משמעותית יותר עלולה להביא לעצירת פרויקטים חדשים ולפגוע הן בחברות ה-AI והן בחברות התשתית התומכות בהן. בתרחיש קיצוני, שבו יתברר כי נבנתה קיבולת בהיקף החורג משמעותית מצורכי השוק, עלול להתפתח תרחיש התפוצצות הבועה.
"האופן שבו יתפתח השוק יקבע מי יהיו אלו שיספגו את מרבית ההפסדים. כיום עיקר הסיכון נמצא אצל חברות הטכנולוגיה והמשקיעים שלהן. ככל שבנקים, קרנות תשתיות וגופים מוסדיים ייכנסו לתחום, חלק מהסיכון יעבור גם אליהם ובסופו של דבר, בחלק מהמקרים, גם למשקיעים שעומדים מאחוריהם."
ומה המשמעות עבור ישראל? האם גם כאן נראה שינוי באופן שבו מממנים דאטה סנטרים?
"בישראל ההשפעה הישירה תהיה כנראה מוגבלת יותר, פשוט בגלל קנה המידה. אנחנו לא בונים כיום תשתיות AI בהיקפים שמתקרבים לאלה שבארה"ב, ולכן המימון אינו בהכרח צוואר הבקבוק המרכזי.
"החסמים בישראל הם בעיקר פיזיים ותפעוליים: זמינות של אנרגיה בהיקפים גדולים, קירור, חיבור לרשת החשמל, מיגון והיכולת להתמודד עם התנאים והצרכים הייחודיים לישראל. לכן, גם אם בעולם ייפתחו מקורות מימון חדשים, הם לא בהכרח יפתרו את האתגרים המרכזיים של השוק המקומי".
אז מה יקבע בסופו של דבר עד כמה מהר ימשיכו תשתיות ה-AI בעולם להתרחב?
"אני חושב שיש שלושה מבחנים מרכזיים. הראשון הוא מבחן ההחזר על ההשקעה: האם ההכנסות והערך הכלכלי שמייצר AI יצדיקו את טריליוני הדולרים שיושקעו בתשתיות. ככל שהתשואה על ההשקעות תהיה גבוהה יותר, יהיה קל יותר להצדיק את סבב ההשקעות הבא.
"המבחן השני הוא פיזי: האם יהיו מספיק אנרגיה, חומרי גלם, שבבים, קרקע ותשתיות כדי לעמוד בביקוש. כסף לבדו לא יכול לפתור מחסור בחשמל או לבנות רשת הולכה בן לילה.
"והמבחן השלישי, שלדעתי עדיין אינו מקבל מספיק תשומת לב, הוא פוליטי וציבורי. בארה"ב כבר רואים התנגדות הולכת וגוברת מצד קהילות להקמת דאטה סנטרים בשל צריכת החשמל והמים, השימוש בקרקע וההשפעה על הסביבה המקומית. הדיון הזה הופך בהדרגה גם לסוגיה פוליטית ומוביל ליוזמות להגבלת הקמתם של מתקנים חדשים, ובמקומות מסוימים אף להקפאתה.
כלומר, גם אם NVIDIA תצליח לפתוח את ברז המימון,זה לא אומר שאפשר יהיה פשוט לבנות ללא הגבלה. יכול להיות שאנחנו עוברים מעולם שבו השאלה המרכזית הייתה "מאיפה יגיע הכסף?", לעולם שבו השאלות המרכזיות יהיו "איפה נמצא את החשמל? איפה נוכל לבנות? והאם הציבור בכלל יסכים שנעשה את זה?"