Модель, адаптированная из работы Fazzari et al. (1988) и модифицированная Chinn, предлагает, пожалуй, наиболее показательный ракурс для оценки устойчивости капитальных расходов (capex), связанных с искусственным интеллектом. Согласно классической теории иерархии источников финансирования (pecking order theory), фирмы отдают приоритет внутреннему финансированию — нераспределённой прибыли и денежному потоку — прежде чем прибегать к внешним источникам, таким как долг или выпуск акций. Нижняя плоская часть графика соответствует финансированию из операционного денежного потока.

До недавнего времени кривая спроса на инвестиции в ИИ пересекала именно этот плоский сегмент кривой предложения финансирования, что означало: крупнейшие технологические компании могли финансировать свои ИИ-проекты за счёт внутренне генерируемых денежных средств. Однако начиная с 2026 года гипермасштабируемые провайдеры — крупные облачные и ИИ-инфраструктурные компании, такие как Amazon, Microsoft, Alphabet и Meta — всё чаще обращаются к внешнему финансированию. Соответствующие расходы направляются преимущественно на строительство дата-центров, закупку специализированных полупроводников и GPU-кластеров, необходимых для обучения и развёртывания крупномасштабных ИИ-моделей. Другие компании, связанные с ИИ, но не имеющие достаточного денежного потока, уже несколько месяцев привлекают внешний капитал. Параллельно общая кривая спроса на инвестиционный капитал в сфере ИИ продолжает сдвигаться вправо.

Этот сдвиг документирован в анализе The Economist, где отмечается, что растущее присутствие ИИ на рынках капитала распространяется из сферы акций на рынок облигаций.

По данным исследования Slok (28 июля 2026 г.), свободный денежный поток крупнейших гипермасштабируемых провайдеров, как ожидается, начнёт расти с 2028 года. Однако этот прогноз остаётся лишь оценкой, а не свершившимся фактом, и его реализация в значительной степени зависит от того, будут ли потоки доходов от ИИ — облачных ИИ-сервисов, лицензирования и корпоративного внедрения — масштабироваться в достаточной степени, чтобы компенсировать значительные авансовые капитальные затраты.

Для контекста: планы капитальных расходов четырёх ведущих гипермасштабируемых провайдеров подробно рассмотрены в Bloomberg (30 июля 2026 г.), что свидетельствует о том, что всплеск инвестиций в ИИ остаётся устойчивым даже на фоне роста стоимости финансирования.

Возвращаясь к модели иерархии финансирования (Figure 1), можно выделить ключевое следствие: повышение корпоративной bond-ставки, применимой к данным гипермасштабируемым провайдерам, приведёт к снижению объёма требуемого ими финансирования. Когда провайдеры могли финансировать ИИ-инвестиции из внутренних денежных резервов, они были в значительной степени защищены от последствий роста доходности облигаций. В дальнейшем, по мере увеличения зависимости от рынков внешнего долга, эта защита ослабевает — что потенциально делает динамику процентных ставок более существенным ограничением для темпов и масштабов инвестиций в ИИ-инфраструктуру.