Zuckerberg podpisał czek na 100 miliardów dolarów w ciemno, a Nvidia gwarantuje leasingi o wartości 105 miliardów dolarów

W podcaście opublikowanym 12 października Mark Zuckerberg powiedział, że Meta pod koniec ubiegłego roku zobowiązała się do wydania od 100 do 200 miliardów dolarów na moc obliczeniową AI, zanim ktokolwiek zobaczył model, który te pieniądze miały trenować. Dzień później Liz Hoffman z Semafor powiedziała, że Nvidia jest za duża, by upaść, i porównała ją do AIG. Raport kwartalny Nvidii pokazuje, dlaczego może to mówić z powagą. Firma zagwarantowała leasingi centrów danych dla podmiotu stowarzyszonego z OpenAI o wartości do 105 miliardów dolarów. Wszyscy wiedzą, że budowa jest kosztowna. Ten tydzień pokazał, czyje nazwisko widnieje na papierze.

Zuckerberg podpisał, zanim zobaczył model

Zuckerberg i Alexandr Wang, dyrektor ds. AI w Meta, pojawili się w programie, aby zaprezentować model o nazwie Muse Wonder. Najciekawsza część padła prawie po godzinie, gdy prowadzący zapytał, jak zarządza się produktem, którego pętla zwrotna trwa dłużej niż rok. Zuckerberg opisał spotkanie budżetowe pod koniec 2025 roku.

wypiszemy ten czek na, nie wiem, jakieś 100 miliardów, 200 miliardów dolarów. Mówię: Alex, jesteś pewien, że to zadziała?

Mark Zuckerberg, 12 października 2026, źródło

Odpowiedź Wanga, według jego własnych słów, to „raport z nastrojów” i kilka wykresów. Obaj opowiedzieli też o ostrzeżeniu od „Susan” podczas wyjazdu zarządu na Hawajach, które, jak sądzę, dotyczy dyrektor finansowej Susan Li. Etykiety mówców w transkrypcie są w tym miejscu niejasne, więc nie przypiszę tej opowieści żadnemu z nich, ale ostrzeżenie brzmiało: jeśli model będzie zły, „to będzie naprawdę, naprawdę, naprawdę źle” pod względem finansowym.

Zuckerberg podał też cenę jednostkową. Prowadzenie klastra o mocy jednego gigawata kosztuje około 15 miliardów dolarów rocznie, a jego budowa więcej.

Jeśli mówimy o nakładach inwestycyjnych, to prawdopodobnie bliżej, no wiecie, płacicie z góry, więc to pewnie 50 albo 60 miliardów dolarów.

Mark Zuckerberg, 12 października 2026, źródło

Planowana lokalizacja Meta Hyperion w Luizjanie ma mieć 5 gigawatów, z 2 gigawatami do 2030 roku. Pomnóż jego liczbę przez pięć, a sam Hyperion to 250–300 miliardów dolarów. To moje mnożenie. Meta może to udźwignąć, bo ma za sobą biznes reklamowy. Większość firm kupujących te same chipy nie może.

Hoffman mówi, że Nvidia wygląda teraz jak AIG

W tę lukę wkroczyła Nvidia. Hoffman wystąpiła w Prof G Markets 13 października, aby bronić swojego newslettera, w którym nazwała Nvidię za dużą, by upaść. Jej test to pytanie, czy Waszyngton by ją ratował. Uważa, że nie ratowałby Meta ani Google, ale ratowałby Nvidię. Opisała dwie stare sztuczki finansowe stosowane na nową skalę. Jedna to finansowanie dostawcy, tak jak Ford pożycza pieniądze na zakup Forda. Druga to użyczenie swojego ratingu kredytowego klientowi, który go nie ma, co porównała do „rodziców podpisujących umowę najmu na twoje pierwsze mieszkanie”.

To współpodpisywanie jest udokumentowane. Raport kwartalny Nvidii za kwartał zakończony 26 lipca mówi, że w sierpniu zagwarantowała leasingi dla podmiotu stowarzyszonego z OpenAI w kampusie SB Energy w hrabstwie Pike w Ohio. Gwarancje obejmują około 4,25 gigawata i są ograniczone do 105 miliardów dolarów. Osobne gwarancje dla partnerów chmurowych AI dodają maksymalnie 3,5 miliarda dolarów. Do tego dochodzą udziały kapitałowe. 10 października Financial Times poinformował, że Nvidia, która już zainwestowała 800 milionów dolarów w Reflection AI, prowadzi wstępne rozmowy w sprawie przejęcia startupu, według Reutersa.

porównywaliśmy Nvidię do wielkich banków, ale w pewnym sensie wygląda ona bardziej jak AIG w roli, jaką pełniło AIG. To nie był bank, ale zapewniał ubezpieczenie dla tych wszystkich rzeczy.

Liz Hoffman, 13 października 2026, źródło

Zaznaczyła, że bilans Nvidii jest silny i że to eksperyment myślowy. Myślę, że to porównanie jest w połowie trafne. AIG ubezpieczało aktywa, których nie rozumiało. Nvidia gwarantuje czynsz za swojego największego klienta, w budynkach, w których znajduje się jej własny produkt. Zna aktywa. Czego nie może wiedzieć, to czy przychody OpenAI pojawią się zgodnie z harmonogramem leasingu.

Gray czyta opóźnione IPO jako dyscyplinę

Jonathan Gray, prezes Blackstone, jest po drugiej stronie tych leasingów jako wynajmujący. Na forum Bloomberg New Economy Forum w New Delhi 12 października powiedział panelowi, że „popyt na kapitał” ze strony AI jest częścią tego, co podbija rentowności obligacji, i że Blackstone pozostanie „bardzo długie w energii elektrycznej”. Następnego dnia prowadząca Bloomberg Television zapytała go, czy koszt kapitału może zdławić budowę.

Ale w sumie, gdy patrzę na to w porównaniu z innymi okresami nadmiaru, jak boom telekomunikacyjny, gdzie budowano podaż przed popytem i gdzie była ogromna dźwignia, to wygląda i czuje się zupełnie inaczej.

Jonathan Gray, 13 października 2026, Bloomberg Television

Jego dowodem było to, że kilka ofert publicznych w sektorze AI zostało przełożonych. „Inwestorzy są ostrożni. I dla mnie to zdrowy sygnał”. Powiedział też, że większość ekspozycji Blackstone to długie leasingi dla największych firm na świecie. To prawda, ale to też punkt Hoffman widziany z perspektywy wynajmującego. Leasing jest wart tyle, ile najemca, a gdy najemcą jest laboratorium, które traci pieniądze, wynajmujący chce za nim większego nazwiska. Tym nazwiskiem jest Nvidia.

Porat nazywa scenariusz destrukcji kapitału nielogicznym

Ruth Porat, prezes i dyrektor ds. inwestycji Alphabet, usłyszała pesymistyczny scenariusz na scenie podczas wydarzenia Fortune 12 października. Jefferies argumentuje od lipca, że najbardziej prawdopodobnym końcem boomu jest „masowa destrukcja kapitału w USA”, gdy tanie otwarte modele odciągną użytkowników od laboratoriów, dla których zbudowano centra danych. Porat, która doradzała Departamentowi Skarbu w 2008 roku, początkowo nie odniosła się do kwestii zadłużenia. Przyciśnięta, powiedziała tak.

Nielogiczne jest twierdzenie, że jesteśmy w sytuacji ograniczonej przepustowości, skoro istnieje tak silny popyt na wiedzę i zdolność do ulepszania biznesu i rządu, a jednocześnie nie można na tym zarobić.

Ruth Porat, 12 października 2026, źródło

Powtórzyła, że Alphabet wyda w tym roku około 200 miliardów dolarów, a w przyszłym „znacznie” więcej. Jej odpowiedź dotyczy Alphabet, który sprzedaje własną przepustowość własnym klientom. Nie mówi nic o laboratorium wynajmującym 4,25 gigawata na cudzą gwarancję. Gdy prowadząca zasugerowała, że niektórzy budują lekkomyślnie, odpowiedź Porat brzmiała „Zawsze się tacy znajdą”, po czym wyraziła nadzieję, że rynek ich wyeliminuje. Od kogoś, kto doradzał Hankowi Paulsonowi przez 2008 rok, uznałem to za słabe.

Liczby Su mówią, że popyt jest dziś realny

Najmocniejszy argument optymistów padł ze strony Lisy Su na szczycie Open Compute Project 13 października. Dyrektor generalna AMD powiedziała, że inferencja stanowi obecnie około 60% rynku mocy obliczeniowej AI, a ruch agentów na OpenRouter wzrósł w tym roku czternastokrotnie.

Jesteśmy teraz na poziomie prawie 40 biliardów tokenów inferencyjnych miesięcznie.

Lisa Su, 13 października 2026, źródło

Powiedziała, że AMD trzykrotnie w ciągu dziewięciu miesięcy podnosiło prognozy dla procesorów serwerowych, do ponad 200 miliardów dolarów do 2030 roku, a jej szafa Helios zaczęła być wysyłana we wrześniu. Jako pierwszych klientów wymieniła OpenAI, Meta, Microsoft, Oracle i Anthropic. Porównaj tę listę z raportem kwartalnym. Jeden z tych pięciu nabywców to najemca, którego czynsz Nvidia obiecała pokryć.

Więc kto zostaje z leasingiem?

Głównie Nvidia, a pośrednio każdy, kto ma fundusz indeksowy. Meta i Alphabet stawiają własną gotówkę, a jeśli czek Zuckerberga był błędem, jego akcjonariusze ponoszą straty i nikt inny. Laboratoria są inne. Ich budynki są finansowane leasingiem, leasingi są zabezpieczone przez dostawcę chipów, a największymi klientami tego dostawcy są te same laboratoria. Gray ma rację, że dźwignia jest mniejsza niż w telekomunikacji w 2000 roku. Hoffman ma rację, że ryzyko skupiło się w jednym miejscu. Ja będę obserwować jedną linię w następnym raporcie kwartalnym Nvidii, limit gwarancji. Jeśli 105 miliardów dolarów wzrośnie w kierunku 3,8 dodatkowego gigawata, na które dokument już pozostawia miejsce, porównanie do AIG stanie się mniej teoretyczne.