La corsa sfrenata all’intelligenza artificiale sta spingendo le aziende tech a trovare le più svariate forme di finanziamento per sostenere i grandi investimenti programmati. Una delle spese più consistenti riguarda i potenti chip per i data center e l’addestramento dei modelli AI. Per questo sta crescendo in maniera sostenuta il ricorso ai chip backed loans, modalità di prestiti per l’acquisto dei semiconduttori.
In questo articolo:
- Chip backed loans: cosa sono e come funzionano
- Aziende tech: alcuni esempi di chip backed loans
- I rischi da considerare
Chip backed loans: cosa sono e come funzionano
Il funzionamento dei chip backed loans non è complesso. In sostanza, aziende tech e società di investimento creano dei veicoli di scopo (special purpose vehicles o Spv), con l’obiettivo di acquisire un pacchetto di chip ad alte prestazioni finanziandosi sul mercato. La società veicolo poi concede in leasing tali chip alle imprese tecnologiche per l’utilizzo nell’ambito dell’intelligenza artificiale, avendo come garanzia i chip stessi.
In questo modo, le aziende tech possono finanziare i propri investimenti e, inoltre, spostare i finanziamenti fuori dal bilancio aziendale. Si tratta di una pratica ammessa, in quanto i principi contabili internazionali – Ifrs e Us Gaap – permettono l’esclusione del debito dal bilancio se l’Spv è sostanzialmente indipendente e i rischi e benefici economici principali sono trasferiti alla società veicolo. Tutto ciò è molto importante per le aziende tech, poiché possono mostrare un leverage più basso, proteggendo il rating creditizio e mantenendo la capacità di indebitamento futura.
Gli investitori, a loro volta, sono attratti da rendimenti interessanti, che arrivano anche alla doppia cifra e risultano superiori al ritorno economico delle obbligazioni tradizionali emesse dalle stesse aziende tecnologiche. “Gli investitori sono molto entusiasti”, ha dichiarato David Ridenour, partner specializzato in finanza e ristrutturazioni presso lo studio legale King & Spalding.
Aziende tech: alcuni esempi di chip backed loans
Secondo le stime di Citigroup, le GPU e i server associati rappresenteranno fino al 40% dei costi totali di un progetto per data center. Giocoforza, i chip backed loans assumeranno un’importanza sempre più rilevante. Il pioniere di queste operazioni è stato il fornitore di cloud computing CoreWeave, che nell’agosto del 2023 ha ottenuto una linea di finanziamento di circa 2,3 miliardi di dollari da un gruppo di investitori istituzionali guidati da Magnetar Capital e Blackstone. In quell’occasione CoreWeave ha utilizzato come collaterale principale le GPU Nvidia H100, acquistate per la sua infrastruttura.
Il mese scorso, la startup xAI di Elon Musk ha ricevuto in leasing il superchip GB200 di Nvidia dal fondo di private equity Apollo, che ha messo in piedi un pacchetto di finanziamento da 3,5 miliardi di dollari attraverso il fondo di infrastrutture digitali gestito da Valor Equity Partners.
All’inizio di febbraio, invece, il fornitore di servizi cloud per l’AI Iren ha chiuso un finanziamento di 3,6 miliardi di dollari da Goldman Sachs e JPMorgan Chase per acquistare chip collegati ai suoi contratti con Microsoft.
I rischi da considerare
Uno dei rischi principali legati ai chip backed loans è quello dell’obsolescenza delle GPU a causa della rapida evoluzione della tecnologia AI, anche se parte del rischio è trasferito agli SPV, con un impatto diretto limitato sul bilancio dell’azienda tech.
Tuttavia, spesso i contratti contengono clausole “hell or high water“, che impediscono l’interruzione anticipata del leasing, mitigando il rischio della perdita di valore delle GPU. “È uno spazio molto nuovo e molti si stanno confrontando con la questione della durata utile delle GPU”, ha affermato Dorina Yessios, co-responsabile negli Stati Uniti per energia, infrastrutture e risorse naturali presso A&O Shearman. “Questo deve essere considerato nella fase di underwriting, proprio come in qualsiasi altro finanziamento di beni strumentali”.
Sull’eventualità che la vita economica delle GPU si riveli più breve del previsto, gli investitori sono comunque preoccupati. “Vogliamo davvero assicurarci che la vita utile delle GPU superi di gran lunga il periodo di ammortamento del nostro investimento”, ha dichiarato Jen Marques, responsabile della strategia e della strutturazione per la strategia di credito strutturato di Oaktree.
