CoreWeave, jedna z najbardziej znanych firm w dziedzinie obliczeń chmurowych AI, przeżyła trudny październik. Jej akcje spadły o ponad 15% w tygodniu rozpoczętym 14 października 2026 r., a łączne straty w miesiącu osiągnęły około 30% lub więcej. Kurs zamknął się w pobliżu 59,57 USD 27 października po dotknięciu dołka na poziomie około 51,24 USD.

Dla spółki, która pozycjonowała się jako czysta gra na boom AI, rynek wycenia teraz coś mniej ekscytującego: rachunek.

Sprzedaż stała się też tematem wykraczającym daleko poza grono akcjonariuszy CoreWeave. Kolumnści Reuters Breakingviews niedawno dyskutowali, czy spadające akcje neochmur i ich zadłużenie mogą zagrozić szerszemu boomowi AI — a nawet wzrostowi Anthropic, dewelopera AI stojącego za rodziną modeli Claude.

Liczby kryjące się za spadkiem

Głównym zmartwieniem jest dźwignia. Zadłużenie CoreWeave szacuje się na około 50 mld USD, a niektóre źródła podają, że do połowy 2026 r. może sięgnąć nawet 52 mld USD.

Inwestorzy obligacyjni stali się nerwowi wobec tej zakładu. Rentowności obligacji CoreWeave z lat 2030–2032 — czyli zwrot, jakiego inwestorzy wymagają za utrzymanie tego długu, będący bieżącym wskaźnikiem oceny ryzyka — wzrosły do około 15–16%. Koszt ubezpieczenia od niewypłacalności CoreWeave również skoczył, do około 1000 punktów bazowych, czyli dziesięciu punktów procentowych. Dla modelu biznesowego opartego na intensywnym pożyczaniu na zakup mocy obliczeniowych GPU oznacza to, że każdy nowy dolar długu jest droższy od poprzedniego.

Spółka odnotowała około 5,1 mld USD przychodów w 2025 r., przy stracie netto 1,2 mld USD. W zestawieniu z raportowanym zadłużeniem około 50 mld USD daje to poziom zapożyczenia bliski dziesięciokrotności rocznej sprzedaży.

CoreWeave posiadała portfel zamówień o wartości 104,2 mld USD na koniec II kwartału 2026 r., oprócz ponad 25 mld USD nowych zobowiązań. To podpisane kontrakty z klientami — przychody, które spółka spodziewa się zebrać w czasie. Pytanie, z którym zmagają się inwestorzy, brzmi: czy te pieniądze napłyną wystarczająco szybko, by obsłużyć dług.

Zarażenie wśród neochmur

CoreWeave nie cierpi sama. Inne firmy neochmurowe odnotowały dwucyfrowe spadki kursów akcji, gdy kłopoty spółki narastały. Także Oracle — a jego obecność w wyprzedaży pokazuje, że presja nie dotyczy tylko nowych graczy.

„Neochmury” to nowi dostawcy chmurowi zbudowani specjalnie w celu wynajmu mocy GPU pod obciążenia AI. Konkurują z gigantycznymi hyperscalerami dzięki szybkości działania i specjalizacji — i zwykle finansują tę szybkość długiem, co jest właśnie teraz przedmiotem oceny.

Popyt nie jest problemem — przynajmniej na razie

Analitycy UBS zasugerowali, że głównym problemem jest finansowanie i wykonanie, a nie spowolnienie popytu na usługi AI.

CEO Nvidii Jensen Huang potwierdził utrzymujący się silny popyt na rynku. Nvidia — której układy zasilają znaczną część mocy obliczeniowych stojących za budową infrastruktury AI — zgodziła się również kupować niesprzedane moce CoreWeave do kwietnia 2032 r., co stanowi zabezpieczenie dla mocy, których neochmura nie zdoła inaczej sprzedać.

Co to oznacza dla budowy infrastruktury AI

Dla inwestorów wyprzedaż CoreWeave oznacza zmianę w sposobie oceny obrotu infrastrukturą AI. Wyższe rentowności i droższe ubezpieczenie od niewypłacalności mogą utrudnić i podnieść koszty pozyskiwania kapitału dla firm mocno zadłużonych.

Kluczową rzeczą do obserwacji w nadchodzących kwartałach jest różnica między rosnącymi kosztami operacyjnymi a faktycznymi przychodami zbieranymi z kontraktów z klientami AI. Portfel zamówień o wartości 104,2 mld USD pomaga tylko wtedy, gdy przekształci się w gotówkę zgodnie z harmonogramem. Trajektoria kosztów pożyczkowych CoreWeave, widoczna w rentownościach obligacji, stanowi równoległy wskaźnik tego, jak rynki kredytowe nadal oceniają ten model.

Istnieje też szersze pytanie o stawkę — to, które podniósł Breakingviews. Jeśli neochmury dostarczające moc obliczeniową napotkają problemy z finansowaniem, odczują to także deweloperzy AI polegający na tej mocy.

Źródło: CryptoBriefing. Oryginalne opracowanie zredagowane przez Diego Almada Lopeza.