I knowledge middle basati sull’intelligenza artificiale stanno diventando uno “stress take a look at” per gli assicuratori poiché i rapidi progressi tecnologici e l’uso di strutture finanziarie sempre più complesse presentano una serie unica di sfide e opportunità per il settore.
La spesa globale per i knowledge middle potrebbe raggiungere 7 trilioni di dollari entro il 2030, secondo McKinsey, e gran parte di quella spesa non potrà più provenire esclusivamente dagli hyperscaler. Invece, le Large Tech stanno sempre più attingendo al non-public fairness, al credito privato e utilizzando il debito per finanziare la costruzione delle strutture advert alta intensità di capitale.
Secondo i dati di Preqin, lo scorso anno gli accordi di knowledge middle per infrastrutture non-public sono stati costantemente al di sopra della soglia dei 10 miliardi di dollari. L’accordo più grande è ammontato a 40 miliardi di dollari, con Nvidia, Microsoft, BlackRock e xAI di Elon Musk che fanno parte di un consorzio di investitori per acquistare Aligned Knowledge Facilities.
Il fatto che così tanti soldi siano impegnati nella costruzione, costruzione e gestione dei knowledge middle è stato un “vero stress take a look at” negli ultimi quattro o cinque anni per le principali compagnie assicurative, Tom Harper, chief dei knowledge middle presso dealer assicurativo Gallagherha detto alla CNBC.
“Quando si mettono dai 10 ai 20 miliardi di dollari in più in un singolo luogo, si creano problemi di capacità sul mercato. Il mercato ha sempre avuto interesse per questi rischi perché si tratta di costruzioni di altissima qualità. Hanno una tecnologia all’avanguardia, sono luoghi di costruzione AA plus plus, ma la capacità – la capacità di fornire la capacità assicurativa in questi luoghi – è stata dura.”
Secondo Harper, nel 2023 period quasi impossibile assicurare ragionevolmente un campus da 20 miliardi di dollari. Nel 2026, però, è diventata una conversazione settimanale.
Stiamo parlando di trilioni di dollari, e stiamo quasi tornando allo stesso ciclo in cui non c’è quasi nessuna trasparenza sulle strutture di finanziamento: la scala è astronomica
Rajat Rana
Accomplice di Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan,
Spesa stimata per knowledge middle AI è stato deferito considerato il più grande progetto di investimento in tempo di tempo della storia. Rajat Rana, companion di Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan, ha detto alla CNBC che farà un ulteriore passo avanti e sottolinea che questo è il “più grande progetto di investimento in tempo di tempo nella storia umana, che è finanziato in gran parte fuori bilancio”.
Rana, che ha lavorato su contenziosi finanziari strutturati sulla scia della crisi immobiliare innescata dal crollo finanziario del 2008, ha affermato che monitorare gli sviluppi nel finanziamento dei knowledge middle basati sull’intelligenza artificiale sembra un “deja vu”.
“Stiamo parlando di trilioni di dollari, e stiamo quasi tornando allo stesso ciclo in cui non c’è quasi nessuna trasparenza sulle strutture di finanziamento: la scala è astronomica”, ha detto.
Il increase dell’intelligenza artificiale non sta solo determinando un’impennata della domanda per le strutture, ma sta anche stimolando rapidi progressi nella produzione di energia e nei chip, la tecnologia fondamentale che ospitano i knowledge middle. I progressi e le ingenti somme di denaro che affluiscono nel settore comportano sia rischi che benefici per gli assicuratori e i finanziatori.
Politiche su misura
I knowledge middle richiedono un approccio specializzato da parte degli assicuratori, che comprenda sia gli asset immobiliari che quelli tecnologici. Alcuni dei più grandi assicuratori del mondo stanno creando percorsi specifici per i knowledge middle per gestire i progetti, ha affermato Harper di Gallagher.
Le strutture presentano sfide uniche a causa dell’elevata concentrazione di valore, della produzione di energia richiesta e della “tecnologia all’avanguardia”, che in genere garantisce loro prezzi vantaggiosi e le rende “molto desiderabili”, ha detto Harper alla CNBC.
Gli assicuratori vogliono distribuire il rischio, il che riduce i costi. Ma i problemi sorgono quando si hanno asset per un valore di 20 miliardi di dollari concentrati in una zona con forti venti o uragani, ha aggiunto.
L’interruzione della catena di fornitura può aggiungere complessità quando porta a una concentrazione di apparecchiature di alto valore che devono ancora essere installate. I clienti importano ingenti quantità di dollari di spedizioni dall’estero e poi le immagazzinano, spesso in strutture che non possiedono o non gestiscono, il che introduce rischi aggiuntivi, ha affermato.
Il increase delle fusioni e acquisizioni tiene occupati anche gli avvocati specializzati in transazioni, con Kirkland & Ellis che notano che un certo numero di aziende sono formare team specifici per data centerreclutando specialisti nei settori immobiliare, energetico, delle telecomunicazioni, della finanza, delle assicurazioni, del commercio, del non-public fairness e della sicurezza informatica.
Azienda di servizi professionali Palude lanciato a gruppo consultivo dedicato alle infrastrutture digitali progettato per aiutare i clienti quando i contratti diventano sempre più complessi.
L’anno scorso, Marsh ha anche lanciato Nimbus, una struttura assicurativa da 1 miliardo di euro (1,2 miliardi di dollari) per coprire la costruzione di knowledge middle nel Regno Unito e in Europa. Sette mesi dopo, esso ampliato la possibilità di offrire limiti fino a 2,7 miliardi di dollari.
“Il credito privato può integrare in modo significativo le banche e può supportare i prelievi contrattuali non iperscala”, ha affermato Alex Wolfson, vicepresidente senior delle specialità creditizie di Marsh Danger.
Con l’aumento dei prestiti per i knowledge middle, gli assicuratori che proteggono i finanziatori se un mutuatario non paga, stanno iniziando a raggiungere i limiti, ha spiegato Wolfson. Marsh sta lavorando a soluzioni per supportare gli istituti di credito.
Tuttavia, Rana di Quinn Emanuel ha avvertito che quando si tratta di knowledge middle, non è facile per le compagnie di assicurazione comprendere appieno il rischio man mano che i finanziamenti escono dal bilancio.
Egli ha osservato che nel mese di gennaio quattro senatori americani chiamato al governo di indagare su come le Large Tech si rivolgano sempre più a “mercati del debito complessi e opachi per prendere in prestito somme di denaro sconcertanti”. In una lettera aperta, i senatori hanno avvertito che ingenti carichi di debito potrebbero causare “perdite destabilizzanti” per le istituzioni finanziarie, innescando una crisi finanziaria più ampia che danneggia l’economia.
Questa maggiore opacità nei finanziamenti può portare a rischi di contenzioso di secondo ordine per gli investitori a valle come fondi pensione, assicuratori e gestori patrimoniali investiti in fondi di credito privati che poi scoprono di non essere pienamente consapevoli del rischio di concentrazione, Rana detto in una nota pubblicato a marzo.
Ha detto alla CNBC che alcuni fondi di PE lo hanno contattato con preoccupazioni sui contratti di locazione commerciale e sulla valutazione delle proprietà.
Gli inquilini stanno cercando di negoziare l’estensione delle loro proprietà e i proprietari ne stanno contestando il valore mentre cercano prezzi più alti per i knowledge middle AI.
“Non sono un tipo da giorno del giudizio che cube, ehi, crollerà. Il punto è che, che crolli o meno, le controversie sono inevitabili e abbiamo già visto quelle controversie”, ha detto Rana.
“Tapis roulant per il debito della GPU”
Un dibattito chiave sulle potenziali crepe nei centri di finanziamento delle GPU e sul rischio che i loro cicli di vita potrebbero non essere in linea con la durata di vita più lunga delle strutture che le ospitano.
CoreWeaveche vende tecnologia AI nel cloud, è la prima azienda a garantire prestiti garantiti da GPU, utilizzando essenzialmente il valore dei chip ad alte prestazioni come garanzia. La settimana scorsa, l’azienda annunciato si è assicurata 8,5 miliardi di dollari in un primo accordo supportato da GPU con ranking funding grade. Le sue azioni sono aumentate del 12% nel corso della giornata.
Mentre i knowledge middle hanno in genere un ciclo di vita decennale, il ciclo di vita medio di una GPU è di circa sette anni.
“Esistono diversi knowledge middle che stanno aumentando il debito rivelando diversi cicli di vita agli investitori”, ha affermato Rana. Ha fatto riferimento al problema come al “tapis roulant del debito della GPU”, una frase coniato dal commentatore di AI Dave Friedman.
“È quasi come un tapis roulant su cui funzionano questi knowledge middle AI”, ha detto Rana alla CNBC. Anche se la struttura finanziaria è protetta e sostenuta da una controparte funding grade, il rischio reale potrebbe risiedere nel fatto che un’emissione azionaria odierna si evolva successivamente in un problema di credito nel tempo.
“Con l’arrivo di questi nuovi chip, i knowledge middle si sentiranno spinti advert aumentare il debito, e poi dovranno costruire nuove infrastrutture, e questo crea fondamentalmente una domanda da un miliardo di dollari: quanto velocemente puoi costruire queste strutture? Quanto velocemente puoi ottenere credito?”
È probabile che il costo del finanziamento di questi progetti continui advert alimentare la recente crescita delle operazioni di cartolarizzazione garantite da attività, afferma Harper, con maggiori volumi di titoli garantiti da ipoteche commerciali venduti agli investitori.
Per alcuni assicuratori, come Gallagher, le mutevoli dinamiche del settore rappresentano opportunità piuttosto che sfide. Harper ha affermato che il ciclo di vita delle GPU è in aumento. Laddove le cose si sono deprezzate rapidamente, Gallagher ha dovuto diventare creativo e scrivere polizze assicurative su misura con un accordo predeterminato su come valutare le attività.
“Sarebbe un incubo con le dimensioni e la portata di questi [facilities] determinare [the value of] ogni singola unità”, ha detto.
Harper ha inoltre sottolineato che le GPU sono intercambiabili. L’azienda ha visto gli operatori prevedere cicli di vita relativamente brevi e costruire strutture più modulari in risposta.
“C’è una tensione fondamentale nel finanziamento dei progetti di knowledge middle: i finanziatori in genere vogliono una durata delle risorse che superi la durata del prestito con un margine confortevole, e la vita utile più breve delle GPU mette in discussione questo presupposto”, ha affermato Wolfson di Marsh Danger.
Gli istituti di credito stanno quindi strutturando i prestiti in modo più cauto per proteggersi.
