Волна шторму AI поширилася від ІТ-сектору до ринку облігацій: найбільший кредитор Ares, KKR зазнали значних втрат у вартості акцій, ймовірність дефолту може сягнути 13%

Технології штучного інтелекту, що спричиняють революційний зсув, поширюються із сфери програмного забезпечення глибоко у фінансовий ринок, ставши перед лицем невизначеності, яка раніше не спостерігалась. Оскільки технології AI починають загрожувати традиційним бізнес-моделям софтверних компаній, портфелі приватних кредитних облігацій, що є основним джерелом фінансування цієї галузі, зазнають серйозної переоцінки ризиків, що викликає занепокоєння щодо якості активів у секторі приватних кредитних облігацій на суму до 3 трильйонів доларів.

Минулого тижня новий інструмент AI від компанії Anthropic викликав хвилю продажів акцій постачальників даних для програмного забезпечення, і цей коливання швидко поширилося на сферу управління активами. Ринок побоюється, що технології AI послаблять грошові потоки позичальників і підвищать ризик дефолту, через що акції компаній з великими портфелями приватних кредитних облігацій зазнали значних втрат. Акції Ares Management минулого тижня впали більш ніж на 12%, KKR — майже на 10%, Blue Owl Capital — понад 8%, TPG — близько 7%. У той час як індекс S&P 500 за той самий період лише незначно знизився приблизно на 0,1%.

Ця ринкова турбулентність підкреслює зростаючу тривогу інвесторів щодо їхнього впливу на ринок приватних кредитних облігацій. Аналіз PitchBook показує, що за останні кілька років індустрія програмного забезпечення була однією з головних цілей для інвестицій у приватні кредитні облігації, багато великих одноразових кредитів спрямовувалися саме у цю галузь. За даними Wall Street Journal, сектор програмного забезпечення становить 17% від кількості інвестиційних угод у американських бізнес-розвиткових компаніях (BDC, що є спеціалізованим сегментом приватного кредитного ринку для малих і середніх підприємств), поступаючись лише сектору ділових послуг.

Група UBS вже зробила суворе попередження: якщо швидкість руйнування, викликана AI, перевищить здатність компаній адаптуватися, рівень дефолтів у приватних кредитних облігаціях у США може сягнути 13% у найгіршому сценарії. Це значно вище за оцінки стрес-тестів UBS для левериджованих кредитів (8%) і високоприбуткових облігацій (4%), що свідчить про особливу вразливість ринку приватних кредитних облігацій перед технологічними змінами.

Вразливість сектору програмного забезпечення викликає побоювання щодо якості кредитних облігацій

Висока концентрація приватних кредитних облігацій у секторі програмного забезпечення робить цей сегмент особливо чутливим до будь-яких коливань. Новий інструмент Anthropic спрямований на виконання складних професійних завдань, які є основними для багатьох компаній у цій галузі. Це безпосередньо ставить під сумнів захисні механізми традиційного бізнесу у сфері програмного забезпечення і викликає сумніви щодо їхньої здатності обслуговувати борги у майбутньому.

Джон Хопкінс, старший викладач фінансів у Школі бізнесу Кейлі при університеті Джонса Гопкінса, зазначає: «Приватні кредитні облігації надають позики багатьом компаніям у секторі програмного забезпечення. Якщо їхній бізнес почне погіршуватися, у портфелі з’являться проблеми». Він додав, що напруженість у сфері приватних кредитних облігацій існувала ще до побоювань щодо AI, з частими проблемами ліквідності та затримками платежів, і удар AI безумовно додав новий рівень ризику для вже напруженого сектору.

Кенні Танг, керівник досліджень американських кредитних облігацій у PitchBook LCD, вважає, що рух AI може створити кредитний ризик для деяких позичальників у сферах програмного забезпечення та послуг, залежно від їхнього положення на кривій технологічного розвитку. Компанії, що не встигнуть за технологічними змінами, опиняться під серйозним випробуванням.

Зростання ризиків через позики з фізичними платежами (PIK)

Крім галузевих ризиків, структура позик сама по собі посилює потенційні загрози. Кенні Танг зазначає, що компанії у сферах програмного забезпечення та послуг займають найбільшу частку у сегменті позик з фізичними платежами (PIK). Така структура дозволяє позичальникам відкладати виплати відсотків у грошовій формі, що зазвичай використовується для надання буфера високорозвиненим компаніям для формування доходів, але при погіршенні фінансового стану позичальника така схема стає дуже ризикованою. Якщо фінансовий стан погіршиться, відкладені відсотки швидко перетворюються на проблему кредитних облігацій.

Головний економіст Moody’s Analytics Марк Занді попереджає, що через непрозорість ринку приватних кредитних облігацій важко повністю оцінити їхні ризики. Однак він наголошує, що швидке зростання кредитування, зростання рівня левериджності та відсутність прозорості — це явні «жовті сигнали тривоги». Занді прогнозує можливі серйозні проблеми з кредитними облігаціями і попереджає, що якщо нинішній тренд зростання триватиме, галузь через рік може не зуміти так ефективно поглинати збитки, як зараз.

Поява системних ризиків

Ця переоцінка ринку, викликана AI, відбувається на тлі багатьох сумнівів щодо самого сектору приватних кредитних облігацій. Цей ринок обсягом у 3 трильйони доларів давно привертає увагу через високий рівень левериджності та непрозорість оцінки. Генеральний директор JPMorgan Jamie Dimon минулого року попереджав про потенційні ризики у приватних кредитних облігаціях, зазначаючи, що тиск на окремих позичальників може бути ознакою більш прихованих проблем.

У звіті PitchBook минулого тижня зазначається, що з 2020 року компанії у сфері програмного забезпечення були у центрі уваги приватних кредитних інвесторів. Однак тепер цей сектор має бути готовим до руйнувань, викликаних AI. Ця невизначеність змушує інвесторів переосмислювати угоди з неясною та неліquidною структурою, особливо ті, що мають високу експозицію до технологічних ризиків.

Ризик та обмеження відповідальності

        Ринок має ризики, інвестиції — під ризиком. Цей матеріал не є інвестиційною рекомендацією і не враховує індивідуальні цілі, фінансовий стан або потреби користувача. Користувачі повинні самостійно оцінити, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки у цьому матеріалі їхнім конкретним обставинам. Інвестуючи на основі цієї інформації, відповідальність несе сам користувач.