Lambda берет в долг $917 млн на покупку чипов у компании, которая в нее инвестирует

Компания Lambda привлекает заемные средства на сумму $917 млн в виде кредита с кредитным рычагом (leveraged loan) для финансирования покупки чипов, < сообщило в понедельник агентство Bloomberg. Авторами материала стали Жанин Амодео, Пола Селигсон и Гоури Гурумурти. Деньги пойдут на оплату графических процессоров (GPU) и другой инфраструктуры в рамках контракта с Nvidia, сообщил источник, знакомый с ситуацией. Организатором сделки выступает Morgan Stanley.

Долговые обязательства будут выпущены структурами Lambda Compute II LLC и Lambda Cloud Canada Inc. Сбор заявок от инвесторов (lender call) начался в понедельник в 10:30 по новомук-йоркскому времени. Прием заявок завершается в четверг. Благодаря предварительному маркетингу книга заявок достигла почти $2 млрд.

Bloomberg называет рынок рискованного долга новым фронтом в волне заимствований, финансирующей бум искусственного интеллекта. По собственным данным агентства, объем глобальных заимствований, связанных с ИИ, с прошлого года приближается к $600 млрд. Lambda относится к группе компаний, известных как неооблака (neoclouds), которые сдают в аренду доступ к микросхемам и другой ИИ-инфраструктуре.

Круг замкнулся

Начнем с того, кто находится по другую сторону контракта. Nvidia уже владела долей в капитале Lambda. Она также поставляет каждый чип, который использует Lambda, поскольку компания задействует исключительно кремниевые чипы от Nvidia.

Затем ситуация зашла еще дальше. В сентябре 2025 года Nvidia согласилась взять графические процессоры обратно в аренду у Lambda в рамках четырехлетнего соглашения на сумму $1,3 млрд, охватывающего 10 000 серверов, плюс контракта на $200 млн еще на 8 000 серверов. Издание RCR Wireless сообщило, что это соглашение сделало Nvidia крупнейшим клиентом Lambda: общая сумма сделки составила около $1,5 млрд в расчете на 18 000 серверов.

Таким образом, Nvidia играет сразу четыре роли: инвестор, поставщик, крупнейший арендатор, а теперь и контрагент по сделке, для финансирования которой и берется кредит на $917 млн.

Схема выглядит знакомой. Google создала аналогичную петлю вокруг собственных TPU, гарантируя арендную плату дата-центрам, которые покупают ее чипы для обслуживания Anthropic. Банк международных расчетов (BIS) указал на эту тенденцию в июне, предупредив, что крах инвестиций в ИИ способен подорвать кредитные рынки в масштабах 2008 года.

В BIS особо выделили производителей чипов, которые приобретают доли в капитале компаний, а те, в свою очередь, обязуются покупать микросхемы у тех же инвесторов. Условия подобных сделок, отмечается в сообщении, «как правило, плохо раскрываются, создавая риски залога одного и того же актива несколько раз».

Площадка важнее суммы

Сумма в $917 млн кажется небольшой на фоне средств, циркулирующих в сфере ИИ-инфраструктуры. Чего нельзя сказать о площадке. Эта сделка заключается на рынке институциональных кредитов с кредитным рычагом, где инвесторы скупают долги компаний с рейтингом ниже инвестиционного уровня.

CoreWeave открыла эту дверь в апреле. Агентство Bloomberg назвало ее сделку на $3,1 млрд первой в своем роде на институциональном рынке кредитования под закупку чипов. В мае CoreWeave разместила долговые обязательства под залог клиентских контрактов, включая контракт с OpenAI. Более поздняя сделка, обеспеченная другими контрактами, вынудила компанию выплачивать высокую доходность, что резко увеличило ее расходы на заимствования.

Для сравнения: альтернативный путь. В июле Nebius привлекла кредитную линию под залог GPU на $775 млн по ставке SOFR плюс 2,50 процентных пункта (около 6,8%). Синдикацию этого кредита провели банки. За ним стоял клиентский контракт инвестиционного уровня, генерирующий денежные потоки, которые покрывали более 100% капитальных затрат.

Lambda выплачивает до 3,75 процентных пункта сверх базовой ставки при дисконтированной цене в 99 центов за доллар. Тот же класс обеспечения, другой рынок, более высокая стоимость.

Условия выдают нервозность кредиторов

Анализ структуры позволяет понять, чего потребовали кредиторы. Срок погашения кредита составляет 4,4 года. Институциональные кредиты обычно выдаются на семь лет.

Кроме того, предусмотрена полная амортизация долга: его погашение распределено примерно на четыре года, а не выплачивается единой крупной суммой в конце срока. Как отмечает Bloomberg, амортизация входит в число защитных механизмов, которых добивались инвесторы. В данном случае это означает, что кредиторы полностью избавлены от рефинансиционного риска.

Пункт о защите от досрочного погашения (call-protection) предусматривает штраф, если Lambda решит погасить долг раньше срока. Bloomberg описывает такую комбинацию скорее как выпуск облигаций, чем как традиционный кредит.

Все эти опции выполняют вполне конкретную задачу: они сокращают временной горизонт, в течение которого графический процессор должен окупаться. TNW обращала внимание на этот открытый вопрос, когда Nebius привлекала заемные средства в июле. Весь класс активов опирается на предположения о ликвидационной стоимости (residual value), которые еще никому в этой индустрии не приходилось проверять на практике. Четырехлетний график амортизации позволяет обойти этот вопрос стороной, а не отвечать на него.

Что представляет собой Lambda на самом деле

Компания была основана инженерами по машинному обучению в 2012 году в хакерспейсе Noisebridge в районе Мишн в Сан-Франциско. Сегодня она позиционирует себя как компанию, специализирующуюся исключительно на ИИ, и строит модульные ИИ-фабрики с системами энергоснабжения, жидкостного охлаждения и высокоскоростными соединительными линиями (interconnects) в том, что она описывает как гигаваттный масштаб. Ее миссия — «сделать вычислительные мощности столь же повсеместными, как электричество, и дать каждому жителю Америки силу суперинтеллекта».

В ноябре 2025 года, после раунда финансирования Серии E на $1,5 млрд, в руководстве компании произошла перестановка. В мае генеральным директором Lambda был назначен Мишель Комб, ранее работавший в Sprint, SoftBank International и Alcatel-Lucent. Бывший глава AT&T Communications Джон Донован занял пост председателя совета директоров. Сооснователи Стивен и Майкл Балабан перешли на позиции технического директора и директора по продукту. Компания планирует довести объем находящихся под ее управлением ИИ-мощностей до 3 ГВт к 2030 году.

Как сообщал телеканал CNBC, в ноябре прошлого года Microsoft заключила с Lambda многомиллиардное соглашение о развертывании десятков тысяч графических процессоров Nvidia. Lambda вела предварительные консультации с банкирами по поводу первичного размещения акций (IPO). Компания ведет продажи исключительно в Северной Америке и вместо того, чтобы арендовать площади у других, начала строить собственные дата-центры.

Что остается нерешенным

Инвесторы явно заинтересованы в этих бумагах. Книга заявок почти на $2 млрд при объеме кредита в $917 млн свидетельствует о реальном спросе, а амортизационная структура показывает, что инвесторы шли на сделку с открытыми глазами.

Ряд вопросов остаются открытыми. Lambda и Morgan Stanley не ответили на запросы Bloomberg о комментариях. Детали о том, что долг привязан к контракту с Nvidia, исходят от неназванного лица. Данные о выручке и убытках Lambda находятся за платными пейволлами СМИ, поэтому в открытом доступе нет проверенной аудированной отчетности.

Широкий рынок также стал более разборчивым. Как сообщает Bloomberg, на фоне растущих опасений кредитные инвесторы в этом месяце начали проявлять сдержанность. Только крупные технологические компании привлекли $350 млрд в виде ИИ-долга за пять лет, а сектор частного кредитования продолжает наращивать объемы. Структура Stack Infrastructure, принадлежащая Blue Owl, добивается выделения собственного кредита на дата-центр в размере $5,9 млрд.

Кредиторам Lambda остается задать один вопрос, и он вовсе не касается чипов. Nvidia выступает с обеих сторон этой сделки. Если спрос на искусственный интеллект сохранится, это воспринимается как синергия. Если же он упадет, этот же факт будет трактоваться как концентрация рисков, причем кредит наступит задолго до того, как станет ясно, какой из сценариев реализуется.