Morgan Stanley מובילה את גיוס חוב ה-AI
Morgan Stanley הפכה לבנק המוביל בגיוס חוב לתשתיות AI, עם תחזית ששוק החוב הגלובלי יגיע ל-570 מיליארד דולר ב-2026. עד סוף מאי כבר גויסו 236 מיליארד דולר – קצב צמיחה של פי ארבעה מהשנה הקודמת. הבנק מעצב מבנים פיננסיים חדשים שמסתמכים על גיבוי חברות ענן, אך מומחים מזהירים מסיכון מערכתי בגלל מינוף גבוה ותלות בצמיחה עתידית.
דמיינו לעצמכם סכומים שהיו פעם נחלתן של עסקאות ענק – פתאום הופכים לשגרה. אם אתם עובדים בתעשיית ה-AI, בין אם כאן בתל אביב או מעבר לים, כדאי לכם להכיר את הכוח שמניע את בניית התשתיות מאחורי הבינה המלאכותית. Morgan Stanley ביססה את עצמה כארכיטקטית המרכזית של גיוסי החוב וההון שהולכים ותופחים, ומובילה גל מימון שצפוי להגיע ל-570 מיליארד דולר רק ב-2026.
הבנק האמריקאי עוקף את יריביו הוותיקים, כולל Goldman Sachs, וממקם את עצמו כגורם הדומיננטי בייעוץ ובבנייה של עסקאות המימון הגדולות והמורכבות ביותר בתחום ה-AI. ברבעון הראשון של השנה, עמלות ההון של Morgan Stanley זינקו ל-2.3 מיליארד דולר, עלייה מ-1.4 מיליארד דולר שנה קודם לכן, מה שדחף אותו למקום השני בעולם אחרי JPMorgan Chase.
דילים של מיליארדים – מה באמת קורה פה?
העסקאות האחרונות ממחישות את קנה המידה: אג"ח של 3.2 מיליארד דולר עבור חברת תשתיות מרכז הנתונים TeraWulf, בגיבוי Google; חבילת חוב של 27 מיליארד דולר לפרויקט Hyperion של Meta בשיתוף Blue Owl; וייעוץ ל-Broadcom בעסקת מימון שבבים של 35 מיליארד דולר. המספרים האלה כבר מזמן לא מתיישרים עם סטנדרטים ישנים – כפי שאמר Mo Assomull, שותף ראשי בבנקאות השקעות ב-Morgan Stanley: "סכומים של מיליארד, 2 מיליארד או 5 מיליארד דולר הפכו ל-10 מיליארד, 20 מיליארד ומעלה".
הבנק צופה שבשנים הקרובות, בניית תשתיות AI תדרוש השקעות של 10 טריליון דולר. כדי לגייס את ההון העצום הזה בעלויות נמוכות, המודל החדש מתבסס על שילוב של חברות ענק כמו Google, Amazon, Meta ו-Microsoft – חברות עם מאזנים חזקים במיוחד. כשהן מבטיחות שכירות של מרכז נתונים, עלויות המימון נופלות בכמעט חצי.
איך זה עובד? מבנים פיננסיים חדשים
הפריצה הגדולה הגיעה עם עסקת TeraWulf, שעיצב צוות ה-M&A של הבנק. הם יצרו מכשיר היברידי – שילוב של אג"ח בנייה והלוואת פרויקט – "עטוף" בגיבוי של Google. רוב קיבולת מרכז הנתונים מיועדת ל-Anthropic. המבנה הזה אפשר ל-TeraWulf לגייס 3.2 מיליארד דולר בתשואה של 7.75%, תוך משיכת משקיעים חדשים כמו חברות ביטוח, מנהלי נכסים וקרנות פנסיה. "השגנו מימון על בסיס החוזק של המאזן של Google", אמר Patrick Fleury, ה-CFO של TeraWulf.
מאז, Morgan Stanley מכרה מעל 40 מיליארד דולר במוצרים דומים ומתרחבת לשווקים חדשים באסיה ובאירופה. William Graham, שותף ראשי במימון ממונף בבנק, צופה ש"אג"חי תשתיות AI יהפכו לרוב ההיצע השנתי של חוב חדש שאינו בדירוג השקעה. זה הפלח הצומח ביותר בשוק, והראשון מזה 20 שנה".
סיכונים על הפרק – מה עלול להשתבש?
אך יש גם צדדים אפלים. סקר של Bank of America מ-2026 מצא ש-34% ממנהלי הכספים מזהים את חוב מרכז הנתונים כסיכון מערכתי פוטנציאלי. הלווים נוטלים מינוף משמעותי כדי לבנות תשתיות שתלויות בצמיחה מעריכית מתמשכת בביקוש ל-AI.
Raj Joshi, סגן נשיא בכיר ב-Moody's Ratings, ציין שהבריאות הפיננסית של חברות כמו Anthropic ו-OpenAI היא גורם סיכון שהוא עוקב אחריו מקרוב. "זה מחזור השקעות הון ענק, שאין לו מקבילות בהיסטוריה", הוא אמר. "אין לזה ספר הדרכה".
מעבר לכך, ככל שההלוואות מתרחקות ממאזני חברות הענק אל עבר מעבדות AI, איכות האשראי פוחתת. דוגמה לכך היא עסקת הלוואה של 8.5 מיליארד דולר לשבבים עבור CoreWeave, שנתמכה בחוזה מול חברת ענק עם ריבית של 2.25% מעל הרף, לעומת הלוואה דומה נוספת בריבית של 4.5% – בגלל לקוחות חלשים יותר.
בנקים מתחרים כמו JPMorgan הזהירו גם הם. ה-CFO של הבנק, Jeremy Barnum, אמר השבוע שהם בדקו תנאי מימון מסוימים למרכזי נתונים "ופשוט אמרו, 'כן, אנחנו לא עושים את זה'".
מה זה אומר עלינו?
עבורכם, אנשי ההייטק וה-AI, התופעה הזו משקפת שינוי יסודי. תשתיות AI הופכות לנכס פיננסי עיקרי, עם שוק חוב משגשג שמזין את הבנייה של חוות שרתים וקניית שבבים. זה משפיע על כל מי שמשתמש בענן או מפתח מודלים – בין אם אתם סטארטאפ ישראלי שמחפש מחשוב, או חברה גלובלית שמקימה מרכז נתונים. בינתיים, נראה שוול סטריט מצאה את הנוסחה להפוך את ה-AI למכונת כסף – אבל השאלה אם הבועה הזו תחזיק מעמד עדיין פתוחה.