随着私人资本飙升，人工智能数据中心蓬勃发展，对保险公司进行“压力测试”

随着技术的快速进步和日益复杂的金融结构的使用，人工智能数据中心正在成为保险公司的“压力测试”，为该行业带来了一系列独特的挑战和机遇。

据麦肯锡预测，到 2030 年，全球数据中心支出可能达到 7 万亿美元，其中大部分支出不再仅仅来自超大规模企业。相反，大型科技公司越来越多地利用私募股权、私人信贷和债务来为资本密集型设施的建设提供资金。

Preqin 的数据显示，去年私人基础设施数据中心交易持续高于 100 亿美元大关。最大一笔交易金额达 400 亿美元，英伟达、微软、贝莱德和埃隆·马斯克的 xAI 组成投资者财团收购 Aligned Data Centers。

保险经纪公司数据中心负责人汤姆·哈珀 (Tom Harper) 表示，在过去四到五年里，大量资金投入到数据中心的建设、建设和运行上，这对各大保险公司来说是一次“真正的压力测试”。 加拉格尔，告诉 CNBC。

“当你在一个地点投入 10 到 200 亿美元以上时，就会在市场上产生容量问题。市场一直对这些风险有兴趣，因为它们的建造质量非常高。他们拥有尖端技术，是 AA++ 的建筑地点，但容量——在这些地点提供保险能力的能力——一直很困难。”

Harper 表示，在 2023 年为价值 200 亿美元的校园提供合理的保险几乎是不可能的。然而到了 2026 年，这已成为每周的话题。

人工智能数据中心的预计支出被称为历史上最大的和平时期投资项目。 Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan 合伙人 Rajat Rana 向 CNBC 表示，他将更进一步，并强调这是“人类历史上最大的和平时期投资项目，该项目的融资大部分来自资产负债表外”。

Rana 曾在 2008 年金融危机引发的住房危机后从事结构性融资诉讼，他表示，追踪人工智能数据中心融资的发展感觉就像“似曾相识”。

“我们谈论的是数万亿美元，几乎回到了融​​资结构几乎不透明的同一周期——规模是天文数字，”他说。

人工智能的繁荣不仅推动了对设施的需求激增，还刺激了发电和芯片（数据中心所采用的关键技术）的快速进步。该行业的进步和大量资金的流入为保险公司和贷款机构带来了风险和回报。

数据中心需要保险公司采取专门的方法，包括房地产和技术资产。加拉格尔的哈珀说，世界上一些最大的保险公司正在创建数据中心特定的途径来管理这些项目。

哈珀对 CNBC 表示，由于价值高度集中、所需的发电量和“尖端技术”，这些设施面临着独特的挑战，这通常会给它们带来优势的价格，并使它们“非常理想”。

保险公司希望分散风险，从而降低成本。但他补充说，当价值 200 亿美元的资产集中在强风或飓风区时，就会出现问题。

当供应链中断导致尚未安装的高价值设备集中时，就会增加复杂性。他说，客户从海外进口大量美元货物，然后将它们储存起来——通常储存在他们不拥有或经营的设施中——这会带来额外的风险。

并购热潮也让交易律师忙碌起来，凯易指出，许多公司正在组建数据中心特定团队，招募房地产、电力、电信、金融、保险、贸易、私募股权和网络安全领域的专家。

专业服务公司 沼泽 成立了专门的数字基础设施咨询小组，旨在帮助客户应对合同变得日益复杂的情况。

去年，达信还推出了 Nimbus，这是一项价值 10 亿欧元（12 亿美元）的保险工具，用于覆盖英国和欧洲数据中心的建设。 7 个月后，该机构将该额度扩大至高达 27 亿美元。

Marsh Risk 信贷专业高级副总裁 Alex Wolfson 表示：“私人信贷可以有效补充银行，并支持非超大规模的合同承购。”

沃尔夫森解释说，随着数据中心贷款的增加，如果借款人不付款，保险公司就会开始达到极限。达信正在研究支持贷方的解决方案。

然而，Quinn Emanuel 的 Rana 警告说，在数据中心方面，随着融资从资产负债表中转移出来，保险公司要完全了解风险并不容易。

他指出，一月份，四名美国参议员呼吁政府调查大型科技公司如何越来越多地转向“复杂且不透明的债务市场借入巨额现金”。参议员们在一封公开信中警告称，巨额债务负担可能会给金融机构造成“不稳定损失”，引发更广泛的金融危机，损害经济。

拉纳在三月份发布的一份报告中表示，融资不透明性的增加可能会给下游投资者带来二阶诉讼风险，例如投资于私人信贷基金的养老基金、保险公司和资产管理公司，这些投资者后来发现自己没有完全意识到集中风险。

他告诉 CNBC，一些私募股权基金已经联系他，表达了对商业租赁和房产估值的担忧。

租户正试图就其房产的延期进行谈判，而房东则在为人工智能数据中心寻求更高的价格时对价值产生争议。

“我不是一个末日论者，他会说，嘿，它会崩溃。我的观点是，无论它是否崩溃，争议都是不可避免的，而且我们已经看到了这些争议，”拉纳说。

关于融资方面潜在的裂缝的一个关键争论集中在 GPU 上，以及它们的生命周期可能与容纳它们的设施的较长使用寿命不一致的风险。

芯织销售云端人工智能技术的公司是第一家获得 GPU 支持贷款的公司，基本上使用高性能芯片的价值作为抵押品。上周，该公司宣布在首笔投资级 GPU 支持的交易中获得 85 亿美元资金。其股价当天上涨 12%。

虽然数据中心的生命周期通常长达数十年，但 GPU 的平均生命周期约为七年。

“有不同的数据中心通过向投资者披露不同的生命周期来筹集债务，”拉纳说。他将该问题称为“GPU 债务跑步机”，这是人工智能评论员戴夫·弗里德曼 (Dave Friedman) 创造的一个短语。

拉纳告诉 CNBC：“这几乎就像这些人工智能数据中心运行的跑步机。”即使融资结构是封闭的并由投资级交易对手支持，真正的风险可能在于随着时间的推移，今天的股权问题是否会演变成信贷问题。

“随着这些新芯片的出现，数据中心将感受到筹集更多债务的压力，然后他们将不得不建设新的基础设施，这基本上会产生一个数十亿美元的问题：你能多快建设这些设施？你能多快筹集信贷？”

哈珀表示，随着向投资者出售的商业抵押贷款支持证券数量增加，这些项目的融资成本可能会继续推动近期资产支持证券化交易的增长。

对于像加拉格尔这样的一些保险公司来说，该行业不断变化的动态是机遇而不是挑战。 Harper 表示 GPU 的生命周期一直在延长。当物品贬值很快时，加拉格尔就必须发挥创造力，制定定制的保险政策，并就如何评估资产达成预定协议。

他说：“根据这些（设施）的规模和范围来确定每个单元（的价值），这将是一场噩梦。”

Harper 还强调 GPU 是可以互换的。该公司发现运营商预计生命周期相对较短，并因此建造了更加模块化的设施。

Marsh Risk 的 Wolfson 表示：“数据中心项目融资存在一个核心矛盾：贷款人通常希望资产寿命能够大幅超过贷款期限，而 GPU 的使用寿命较短，这对这一假设提出了挑战。”

因此，贷款机构在设计贷款时更加谨慎，以保护自己。