ウォール街の銀行がアジア全域でGPU担保融資に進出
TREE NEWS 報道： 国際銀行が、これまで高いリスクを取るプライベートクレジットファンドが支配してきたアジアのGPU融資市場に静かに参入している。ここ数カ月で、大手グローバル金融機関は、AIインフラプロバイダー3社（GMI Cloud、Zankore、PaleBlueDot AI）向けの約38億ドルのGPUローンで重要な役割を果たした。事情に詳しい関係者によると、シティグループ、JPモルガン、バークレイズ、ドイツ銀行、サンタンデール、および日本の三井住友銀行はいずれも現在、GPU関連ローンを検討している。
資金は極めて重要だ。PwCは、アジアのデータセンター支出が2050年までに8.2兆ドルに達する可能性があり、その大部分がGPUとサーバーに流れ込むと推定している。アジア全域で数百のデータセンターが建設中であり、開発業者はチップ購入のために同時に資金調達を行っている。
グローバル銀行が主導、アジアの金融機関が追随
シティグループはインドネシアにおけるZankoreの31億ドル借入の唯一の債務アドバイザーを務め、JPモルガンはPaleBlueDot AIの2億5500万ドルのクレジットファシリティのプレースメントエージェントを務めた。アジアの約6人の銀行員と財務アドバイザーは、より多くのGPU関連融資について協議中か、その存在を認識していると述べている。GMI Cloudは、タイのデータセンター向けにチップを調達するため、銀行とプライベートレンダーと30億ドルの新規ローンを交渉中である。
すでに関与している従来型レンダーのうち、現在の主力はグローバル投資銀行であり、複雑なストラクチャーを扱った経験を活用している。一部の米国銀行は、チップの価値を評価するために本社の専門家を派遣している。シティグループ、バークレイズ、ドイツ銀行はコメントを拒否し、JPモルガン、サンタンデール、SMBCはコメント要請にすぐには応じなかった。
アジアの地元銀行もより積極的になっている。Zankoreの31億ドルローンを他の4行と共同幹事したシンガポールの大華銀行は、次の資金調達ラウンドの交渉を主導している。Zankore会長のヴィクラム・シンハ氏は9月22日の会議で、同社はAIデータセンター容量を10倍の1ギガワットに拡大することを目指しており、継続的な資金調達が必要だと述べた。「私たちは望む規模を明確にしている。困難な道を選び、銀行やシンジケートと協力する」とシンハ氏は語った。
チップの評価は依然として課題
ホーガン・ロベールズ・キャドワレーダーの銀行・金融プラクティスのパートナー、エリック・タン氏は次のように述べた。「取引規模が拡大し、借り手がより競争力のある価格設定を求めるにつれて、銀行の役割はますます重要になるだろう。」しかし、急速な技術の反復は、レンダーを「急速な減価、技術的陳腐化、賃貸料の変動」のリスクにさらす。
銀行がより重要な資金源になるにつれて、借り手はプロジェクト収益がローン返済に十分であることをより完全に示す必要がある。従来型レンダーは、より保守的な引受基準とより高い債務返済準備金を要求する可能性がある。
プライベートクレジットも基準を下げてはいない。アジア最大のプライベートクレジット機関の一つであるアレス・マネジメントの責任者マイク・アロゲティ氏は、GPU融資はAIブームにおける最大の資金ギャップであるものの、アレスは高い基準を維持していると述べた。「リスク選好を優先すべきであり、資本を配分する意欲ではない」と彼は9月のバークレイズ・グローバル・ファイナンシャル・サービス会議で述べた。「少なくとも、この技術の減価曲線がどのようなものかを明確に説明できる人は誰もいない。」また、こうしたローンのリターンは限られており、通常は他のAIインフラローンより約100〜200ベーシスポイント高いだけだと指摘した。
返済は顧客に連動
アジアのGPUローンのほとんどは、この種の融資を最も早くかつ大規模に利用したCoreWeaveが開拓したストラクチャーに従っている。多くの取引では、ローンはデータセンターの計算能力を販売した収益を通じて返済され、顧客契約とチップ自体が通常担保となる。したがって、レンダーにとって最も重要な問題は、顧客が信頼できるかどうか、そして契約期間がどのくらいかである。
Nvidiaが支援する取引は最も承認されやすい。先月完了したGMI Cloud台湾プロジェクトローン（14行が提供）とZankoreローンでは、Nvidiaが未販売の計算能力をすべて購入することに同意し、顧客契約が破綻した場合のバックストップを提供した。その見返りとして、Nvidia Cloud Partnerプログラムのこれら2社のメンバーは、Nvidiaの約束料金より高い価格を購入者に請求し、Nvidiaと収益を共有する。
AIの潜在的な危険性とガードレールが必要かどうかについての議論も、リスク評価に影響を与え続けるだろう。「市場が均衡を見つけるには時間がかかるかもしれない。取引ストラクチャーは厳格化し、ソブリン支援が介入し、取引モデルはそれに応じて進化するだろう」とタン氏は述べた。
投資家向けの主なポイント
- GPU融資は主流になりつつある：グローバル銀行の参入は、AIインフラが資産クラスとして機関投資家の信頼を高めていることを示し、借入コストを下げ、アジア全域でのデータセンター建設を加速させる可能性がある。
- 減価リスクは現実：GPUの急速な陳腐化は依然として主要な懸念である。投資家は、レンダーがこのリスクを軽減するために準備金とコベナンツをどのように構成するかを監視すべきである。
- Nvidiaのバックストップは重要：Nvidiaの保証がある取引は資金調達が容易であり、チップメーカーの役割がハードウェア供給を超えて金融リスクの吸収にまで及ぶことを示唆している。
- ソブリン関与に注目：取引規模が拡大するにつれて、ソブリン支援や政府保証がより一般的になり、レンダーと投資家のリスク・リターン特性を変える可能性がある。
