■ Musk waarschuwt voor een harde sanering: Elon Musk zegt dat de schuldmarkt de afgelopen weken vrijwel is dichtgegaan voor bedrijven die buiten AI-datacenters nauwelijks andere inkomsten hebben. Van de meer dan 200 neoclouds zullen volgens hem wel enkele bedrijven overleven, maar niet veel. SpaceX wist zelf wel ongeveer $40 miljard voor GPU’s te financieren dankzij zijn investment-grade kredietprofiel en inkomsten uit Starlink en lanceringen.
■ Onze eerdere waarschuwing krijgt daarmee meer gewicht: wij wezen al eerder op het risico dat de markt vooral naar de enorme groei van AI kijkt, terwijl schuld, leaseverplichtingen, financieringskosten en het uiteindelijke rendement op al die nieuwe infrastructuur steeds belangrijker worden. De opmerkingen van Musk bevestigen dat de kredietmarkt inmiddels daadwerkelijk onderscheid begint te maken tussen sterke en zwakke spelers.
■ De financiële verplichtingen lopen in de honderden miljarden: CoreWeave alleen heeft ongeveer $50 miljard schuld, Nscale heeft $24 miljard aan vastgelegde aankopen van technologie en apparatuur en Nebius heeft circa $10 miljard aan converteerbare schuld plus een nieuwe kredietfaciliteit van $3,5 miljard. NVIDIA heeft daarnaast tot $164,5 miljard aan garanties en andere verplichtingen rond nieuwe datacenters bekendgemaakt, bovenop meer dan $7 miljard aan investeringen of toegezegde investeringen in AI-cloudbedrijven. Deze bedragen zijn boekhoudkundig niet allemaal bij elkaar op te tellen, maar maken wel duidelijk dat de financiële blootstelling rond deze sector veel groter is dan de zichtbare schuld van de neoclouds alleen.
■ De markt kan uiteindelijk veel kleiner worden: Gartner verwacht dat meer dan 80% van de neoclouds tegen 2030 niet langer zelfstandig opereert. Twee bestuurders uit de sector zeiden tegen The Information dat mogelijk slechts zeven tot tien grote neoclouds zelfstandig overblijven.
■ Wat gebeurt er dan met al die GPU’s?: bij overnames kunnen complete GPU-clusters gewoon naar een sterkere eigenaar gaan, maar bij financiële problemen kunnen ook grote hoeveelheden hardware op de tweedehandsmarkt terechtkomen. Als dat op grotere schaal gebeurt, kunnen prijzen van gebruikte GPU’s en bestaande rekenkracht dalen, waardoor ook de waarde van het onderpand achter bepaalde leningen afneemt.
■ De vergelijking met 2008 zit vooral in de financiering: Americans for Financial Reform en het Open Markets Institute waarschuwen dat schuld rond datacenters wordt verpakt en verkocht aan pensioenfondsen, universiteitsfondsen en andere institutionele beleggers. De activa zijn heel anders dan subprimehypotheken, maar ook nu kan kredietrisico steeds verder van het oorspronkelijke project worden verspreid.
■ Onze marktvisie: wij denken dat de hogere financieringskosten, mogelijke afwaarderingen, consolidatie en het risico op lagere restwaarden van GPU’s eerst verder in de koersen moeten worden verwerkt. Daarna kan meer duidelijkheid over welke bedrijven overleven en welke projecten daadwerkelijk voldoende rendement opleveren juist weer ruimte geven voor hogere koersen. Wanneer dat omslagpunt wordt bereikt, is nu nog niet duidelijk.

Investment view

De opmerkingen van Musk veranderen onze langetermijnvisie op AI niet. Ze versterken wel een risico waar wij eerder al op wezen. De volgende fase van de AI-boom wordt niet alleen bepaald door hoeveel GPU’s, datacenters en stroomcapaciteit nodig zijn, maar steeds meer door de vraag wie al die investeringen kan financieren en welk rendement daar uiteindelijk tegenover staat.

Dat onderscheid is essentieel voor beleggers. De vraag naar AI-rekenkracht kan nog jarenlang sterk blijven terwijl aandelen van bepaalde neoclouds en andere zwaar gefinancierde bedrijven toch fors dalen. Sterke omzetgroei betekent immers niet automatisch dat er na rente, leases, afschrijving en nieuwe investeringen voldoende geld voor aandeelhouders overblijft.

De kredietmarkt begint die rekensom nu veel harder te maken. CoreWeave ziet sommige obligaties rond rendementen van 15% tot 16% handelen, terwijl Nebius deze week nog wel een kredietfaciliteit van $3,5 miljard wist af te sluiten tegen 2,75 procentpunt boven SOFR. Dat verschil laat zien dat de markt niet volledig gesloten is, maar wel veel selectiever wordt.

Wij denken dat de aandelenmarkt deze verandering nog niet volledig heeft verwerkt. Eerst kan daardoor verdere druk ontstaan op waarderingen en vooral op bedrijven die voortdurend nieuw kapitaal nodig hebben. Wanneer later duidelijk wordt welke ondernemingen deze periode financieel goed doorkomen en welke projecten voldoende rendement opleveren, kan die betere zichtbaarheid juist weer een basis vormen voor hogere koersen.

Musk: kredietmarkt gaat dicht voor zwakkere neoclouds

Musk zegt dat ondernemingen zonder belangrijke inkomsten buiten AI-datacenters de afgelopen weken vrijwel geen toegang meer hebben tot de schuldmarkt. Zijn verwachting is daarom dat de meer dan 200 neoclouds een zware consolidatie tegemoet gaan en dat uiteindelijk maar weinig spelers zelfstandig overblijven.

SpaceX vormt volgens Musk zelf het contrast. Het bedrijf heeft ongeveer $40 miljard aan schuld voor GPU-aankopen afgesloten, maar beschikt daarnaast over Starlink en zijn lanceeractiviteiten en heeft een investment-grade kredietprofiel. Daardoor kijkt een kredietverstrekker naar veel meer dan alleen de toekomstige inkomsten uit AI-compute.

Voor een pure neocloud ligt dat anders. Wanneer een datacenter vertraging oploopt, een klant later begint of de prijs van rekenkracht daalt, blijven rente, leases en andere verplichtingen gewoon doorlopen. Zonder andere grote inkomstenbronnen kan een relatief kleine tegenvaller daardoor veel sneller een probleem voor de balans worden.

Musk maakte zijn scepsis nog duidelijker toen hem werd gevraagd of SpaceX zelf neoclouds zou kunnen overnemen. Zijn antwoord was dat hij daar geen reden voor zag. Dat betekent niet dat de onderliggende GPU’s en datacenters waardeloos zijn, maar wel dat een zwakke onderneming iets heel anders is dan aantrekkelijke activa die eventueel tegen een lagere prijs kunnen worden overgenomen.

De financiële verplichtingen lopen in de honderden miljarden

De schaal van de financiering is inmiddels veel groter dan alleen de obligaties die rechtstreeks op de balans van een paar beursgenoteerde neoclouds staan. CoreWeave heeft ongeveer $50 miljard schuld en Nscale had eind juni slechts $1,5 miljard kasgeld tegenover ongeveer $24 miljard aan reeds vastgelegde aankopen van technologie en apparatuur die grotendeels in 2026 en 2027 moeten worden betaald. Nscale heeft daarnaast $3,36 miljard via converteerbare leningen opgehaald.

Nebius heeft ongeveer $10 miljard aan uitstaande converteerbare obligaties en wist op 22 oktober nog een kredietfaciliteit van $3,5 miljard bij Citi af te sluiten. IREN meldde over zijn boekjaar 2026 ongeveer $16,2 miljard aan verschillende vormen van financiering, waaronder converteerbare leningen, GPU-financiering, vooruitbetalingen van klanten en eigen vermogen. Dat is niet allemaal schuld, maar het onderstreept hoeveel geld nodig is om de huidige uitbreiding te financieren.

Daarbovenop komt NVIDIA zelf. The Information berekende op basis van de eigen rapportage van NVIDIA dat het bedrijf tot $164,5 miljard aan garanties en andere verplichtingen heeft die nieuwe datacenters ondersteunen. Daar komen meer dan $7 miljard aan investeringen en toegezegde investeringen in AI-cloudbedrijven bovenop. NVIDIA zegt dat deze verplichtingen beheersbaar zijn en dat capaciteit naar andere klanten kan worden verplaatst wanneer een individuele aanbieder problemen krijgt.

Deze bedragen kunnen niet simpel bij elkaar worden opgeteld, omdat kredietfaciliteiten, garanties, leases en aankoopverplichtingen verschillende zaken zijn en soms samenhangen met dezelfde projecten. De belangrijke conclusie is wel dat de financiële verplichtingen rond de neoclouds en hun financiers duidelijk in de honderden miljarden lopen. Wie alleen naar traditionele balansschuld kijkt, ziet daardoor slechts een deel van het risico.

Waarom neoclouds zo afhankelijk zijn van nieuw kapitaal

Neoclouds als CoreWeave, Nebius, Crusoe, Lambda, Nscale, IREN en Fluidstack bouwen hun activiteiten rond grote hoeveelheden AI-rekenkracht. Zij kopen of beheren GPU’s en verhuren de capaciteit aan AI-bedrijven, ontwikkelaars en grote zakelijke klanten.

Het model kan razendsnel groeien, maar vereist enorme investeringen voordat de omzet daadwerkelijk binnenkomt. GPU’s moeten worden besteld, datacenters gebouwd of gehuurd, stroom moet worden vastgelegd en netwerkapparatuur moet worden geïnstalleerd. De financiering loopt daardoor vaak maanden of jaren voor op de inkomsten.

Daar komt bij dat GPU’s veel sneller economisch verouderen dan het datacenter waarin ze staan. Een gebouw kan tientallen jaren bruikbaar blijven, terwijl een nieuwe generatie chips binnen enkele jaren duidelijk betere prestaties en een lager stroomverbruik kan bieden. Een neocloud kan daardoor nog schuld op de vorige generatie hebben terwijl alweer miljarden nodig zijn voor nieuwe systemen.

Ook klantconcentratie speelt mee. Grote contracten geven zekerheid over toekomstige omzet, maar kunnen een onderneming tegelijkertijd afhankelijk maken van enkele klanten. Wanneer een grote afnemer een project vertraagt of betere prijzen afdwingt, kan dat de financiële rekensom snel veranderen.

CoreWeave wordt de eerste grote stresstest

CoreWeave is daarom een belangrijke test voor de hele sector. Het bedrijf heeft grote klanten en een orderportefeuille van meer dan $100 miljard, waardoor de vraag naar zijn diensten onmiskenbaar groot is. Tegelijk ligt de schuld rond $50 miljard en zijn sommige obligatierendementen opgelopen tot ongeveer 15% à 16%. De kosten om het kredietrisico af te dekken liepen bovendien naar ongeveer 1.200 basispunten.

Dat betekent niet dat CoreWeave failliet gaat. Het betekent wel dat kredietbeleggers een uitzonderlijk hoge vergoeding eisen om het risico te dragen. Een nieuw datacenter moet daardoor veel meer verdienen voordat dezelfde investering nog aantrekkelijk is.

Juist daarom is CoreWeave voor ons meer dan één risicovol aandeel. Als een van de grootste neoclouds met sterke klanten al met zo'n hoge prijs voor kapitaal wordt geconfronteerd, wordt financiering voor kleinere spelers zonder vergelijkbare contracten nog moeilijker.

Daarmee kan CoreWeave de maatstaf worden waarmee kredietverstrekkers de rest van de sector beoordelen. Wanneer de spreads daar weer duidelijk dalen, kan dat later een positief signaal worden. Wanneer ze verder oplopen, ligt een hogere risicopremie voor andere spelers juist voor de hand.

Waarom 2027 een belangrijk jaar kan worden

Chamath Palihapitiya waarschuwde in dezelfde discussie dat veel neoclouds onvoldoende zijn gekapitaliseerd en dat vertragingen in 2027 tot stranded compute kunnen leiden. Daarmee bedoelt hij niet noodzakelijk dat complete hallen vol GPU’s ongebruikt blijven, maar dat aangekochte rekenkracht onvoldoende omzet of rendement kan opleveren.

Een datacenter kan bijvoorbeeld later klaar zijn dan gepland door problemen met stroom, bouw of apparatuur. Tegelijk kunnen hyperscalers eerst hun eigen behoefte aan capaciteit bedienen, waardoor kleinere spelers minder makkelijk extra vraag kunnen vinden. Voor een onderneming met hoge vaste verplichtingen kan een vertraging van enkele kwartalen al grote gevolgen hebben.

Het financiële risico ontstaat dus eerder dan bij een volledig lege serverhal. Wanneer dure hardware te weinig verdient terwijl rente, leases en afschrijving doorlopen, verslechtert de kasstroom. Juist in 2027 kan zichtbaarder worden welke projecten op tijd omzet genereren en welke investeringen te vroeg of tegen te hoge kosten zijn gedaan.

Meer dan 200 neoclouds kunnen niet zelfstandig blijven

Musk noemt meer dan 200 neoclouds en verwacht dat maar weinig daarvan uiteindelijk zelfstandig overleven. Gartner komt vanuit een andere analyse tot dezelfde richting en verwacht dat meer dan 80% tegen 2030 zijn zelfstandigheid verliest door hoge kosten en onvoldoende onderscheid tussen aanbieders.

The Information sprak daarnaast met bestuurders uit de sector. Twee van hen denken dat er over enkele jaren nog slechts zeven tot tien belangrijke neoclouds over zijn. Dat is geen officiële voorspelling en zeker geen vaststaand cijfer, maar het laat zien hoe sterk de verwachting van consolidatie inmiddels binnen de sector zelf is.

Gartner maakt duidelijk waarom de rekensom zo moeilijk is. Volgens de organisatie moeten eigenaren van AI-datacenters tot 2030 ongeveer $8,5 biljoen aan omzet genereren om aangekondigde investeringen, financieringskosten en een rendement van 12% op het geïnvesteerde vermogen terug te verdienen. Gartner verwacht dat de aan AI-datacenters toe te rekenen omzet uit AI-producten en diensten in dezelfde periode niet verder komt dan ongeveer $3,6 biljoen.

Dat betekent niet dat iedere dollar aan infrastructuur moet worden terugverdiend uit één specifieke vorm van AI-omzet. Het laat wel zien hoe hoog de rendementseisen zijn geworden en waarom niet iedere aanbieder hetzelfde investeringsprogramma kan volhouden.

Wat gebeurt er met de GPU’s als neoclouds verdwijnen?

Dit is een belangrijk gevolg van de verwachte consolidatie. Wanneer een neocloud wordt overgenomen, verdwijnen zijn GPU’s niet. Complete clusters kunnen simpelweg naar een financieel sterkere eigenaar gaan en dezelfde klanten blijven bedienen.

Bij een herstructurering of faillissement kan het anders lopen. GPU’s, servers en andere apparatuur kunnen onderdeel zijn van de zekerheden van financiers en uiteindelijk worden verkocht. Als één kleine partij dat doet, verandert er weinig. Wanneer tientallen partijen tegelijk capaciteit moeten afbouwen, kan een veel grotere markt voor gebruikte AI-hardware ontstaan.

De gevolgen hangen bovendien af van het bedrijfsmodel. The Information wijst erop dat een speler als CoreWeave vooral datacenters huurt, waardoor een gebouw relatief eenvoudig een nieuwe huurder kan krijgen. Bedrijven als Nebius, IREN en Nscale bouwen meer eigen infrastructuur, waardoor problemen daar een groter direct effect op de geplande uitbreiding kunnen hebben.

Voor gebruikte GPU’s speelt vervolgens dezelfde economische wet. Financieel sterke kopers zullen alleen instappen wanneer de prijs voldoende aantrekkelijk is. Daardoor kan een gedwongen verkoop de restwaarde van oudere systemen sneller naar beneden brengen dan in de oorspronkelijke financieringsmodellen was aangenomen.

Een tweedehandsmarkt kan het kredietprobleem versterken

Dalende prijzen voor gebruikte GPU’s zouden direct invloed kunnen krijgen op leningen waarbij hardware onderdeel van het onderpand is. Wanneer kredietverstrekkers bij een probleemgeval ontdekken dat de apparatuur veel minder oplevert dan verwacht, wordt dezelfde vorm van financiering voor andere bedrijven minder aantrekkelijk.

Daaruit kan een negatieve keten ontstaan. Lagere prijzen voor gebruikte GPU’s verlagen de waarde van het onderpand, financiers vragen meer rente of extra zekerheden en zwakkere bedrijven krijgen nog moeilijker toegang tot geld. Als zij vervolgens eveneens activa moeten verkopen, neemt het aanbod verder toe.

Ook de huurprijs van bestaande rekenkracht kan hierdoor worden geraakt. Een nieuwe eigenaar die GPU’s tegen een forse korting koopt, kan dezelfde rekenkracht tegen lagere prijzen aanbieden dan een neocloud die de hardware op de top van de markt heeft gekocht en met dure schuld heeft gefinancierd.

Dit is nog geen bewezen grootschalig marktverschijnsel. De neocloudsector heeft nog geen grote golf van gedwongen GPU-verkopen meegemaakt. Juist daarom kan de eerste grote herstructurering belangrijk worden, omdat de markt dan een veel duidelijker beeld krijgt van wat gebruikte AI-hardware in een gedwongen verkoop daadwerkelijk waard is.

Waarom de vergelijking met 2008 opkomt

Americans for Financial Reform en het Open Markets Institute waarschuwen dat speculatieve schuld rond datacenters wordt verpakt en verkocht aan pensioenfondsen, universiteitsfondsen en andere institutionele beleggers. Hun vergelijking met de subprimeperiode gaat vooral over de manier waarop kredietrisico wordt verspreid, niet over de gedachte dat een datacenter hetzelfde is als een slechte hypotheek.

Voor 2008 werden hypotheken verstrekt, samengevoegd en vervolgens via financiële producten doorverkocht. Het oorspronkelijke risico verdween daarmee niet, maar kwam bij andere partijen terecht. Toen de kwaliteit van de onderliggende leningen slechter bleek dan gedacht, werd duidelijk hoe breed dat risico over het financiële systeem was verspreid.

Het rapport wijst ook op de enorme financiële verplichtingen buiten de traditionele balansschuld. Het haalt een berekening aan van minstens $3,1 biljoen aan verplichtingen buiten de balans bij negen grote technologiebedrijven. Dat bedrag is nadrukkelijk niet hetzelfde als neocloudschuld en moet daar ook niet mee worden verward, maar het laat wel zien hoe groot het bredere netwerk rond AI-financiering inmiddels is.

Voor ons is dat de relevante les van 2008. Het gaat niet alleen om hoeveel schuld één neocloud heeft, maar ook om waar het risico uiteindelijk terechtkomt wanneer leningen, leases en andere financiële verplichtingen door verschillende partijen worden gedragen.

Waarom dit geen nieuwe subprimecrisis hoeft te worden

De verschillen met 2008 zijn groot. Veel datacenters hebben tastbare waarde, schaarse stroomaansluitingen en contracten met zeer sterke klanten. Microsoft, Meta, Amazon en Alphabet zijn financieel totaal andere tegenpartijen dan de huishoudens die centraal stonden in de subprimecrisis.

Ook de onderliggende vraag naar AI is echt. Bedrijven betalen daadwerkelijk voor rekenkracht en de grote technologiebedrijven investeren nog steeds enorme bedragen in nieuwe capaciteit. Het bestaan van financiële risico’s betekent daarom niet dat de technologie zelf een zeepbel zonder economische waarde is.

Daarom verwachten wij op basis van de huidige informatie geen herhaling van 2008. Wel kan een forse herwaardering plaatsvinden waarbij aandeelhouders, obligatiehouders en private kredietverstrekkers grote verliezen lijden zonder dat het wereldwijde bankwezen in een crisis terechtkomt.

Dat onderscheid is belangrijk. Een markt hoeft niet systemisch te ontsporen om aandelen tientallen procenten lager te zetten of miljarden aan activa af te waarderen.

Voor aandelen is 2000 misschien de betere vergelijking

Voor de manier waarop kredietrisico wordt verspreid, is 2008 een nuttige vergelijking. Voor aandelen vinden wij de internet- en telecomperiode rond 2000 waarschijnlijk relevanter.

Ook toen werd enorme infrastructuur gebouwd omdat beleggers terecht verwachtten dat internetgebruik explosief zou groeien. De technologie won uiteindelijk overtuigend, maar veel ondernemingen die de eerste netwerken en glasvezelverbindingen financierden bleken slechte beleggingen.

De infrastructuur verdween na hun problemen niet. Andere bedrijven konden de activa later tegen veel lagere prijzen kopen en juist daardoor aantrekkelijke rendementen behalen.

AI kan hetzelfde patroon volgen. De technologie kan veel groter worden dan vandaag wordt verwacht, terwijl bepaalde neoclouds, financiers en datacenterprojecten alsnog slechte beleggingen blijken. Een succesvolle technologie beschermt een belegger niet tegen een te hoge aankoopprijs of een slechte financieringsstructuur.

Wat betekent dit voor NVIDIA en de rest van de AI-keten?

Voor NVIDIA is de ontwikkeling bijzonder belangrijk. Neoclouds en andere niet-hyperscale klanten waren in het juli-kwartaal goed voor ongeveer $40 miljard, of 45% van de datacenteromzet van NVIDIA. Die groep is daarmee veel te groot om problemen bij de financiering als een onbelangrijk randverschijnsel te beschouwen.

NVIDIA heeft bovendien zelf veel kapitaal en garanties achter de uitbreiding gezet. The Information becijferde tot $164,5 miljard aan garanties en andere verplichtingen rond nieuwe datacenters, naast meer dan $7 miljard aan investeringen of toegezegde investeringen in AI-cloudproviders. NVIDIA stelt dat het risico beheersbaar is omdat GPU-capaciteit bij problemen naar andere klanten kan worden verplaatst.

Dat laatste is precies waarom consolidatie niet automatisch negatief hoeft te zijn voor de vraag op langere termijn. Als twintig zwakke neoclouds verdwijnen maar hun klanten en GPU’s naar vijf financieel sterke aanbieders gaan, kan de totale hoeveelheid gebruikte AI-rekenkracht vrijwel gelijk blijven.

Op korte termijn kan de chipketen wel worden geraakt. Projecten kunnen worden uitgesteld, bestellingen kunnen later komen en gebruikte GPU’s kunnen voor bepaalde toepassingen tijdelijk concurreren met nieuwe hardware. Dat kan voldoende zijn om winstverwachtingen en hoge waarderingen onder druk te zetten, ook wanneer de structurele AI-vraag sterk blijft.

Sterke spelers kunnen juist profiteren van de sanering

Consolidatie creëert niet alleen verliezers. Bedrijven met sterke balansen, voldoende eigen vermogen, goede klantcontracten en betrouwbare toegang tot stroom kunnen activa overnemen wanneer zwakke concurrenten gedwongen moeten verkopen.

Een datacenter of GPU-cluster dat voor de eerste eigenaar een slechte investering was, kan voor een nieuwe eigenaar tegen een veel lagere aankoopprijs juist zeer aantrekkelijk zijn. De fysieke infrastructuur kan dus waardevol blijven terwijl de oorspronkelijke aandeelhouders vrijwel volledig worden weggevaagd.

Ook de toegang tot financiering kan zich steeds sterker concentreren bij een kleinere groep. SpaceX laat zien dat een sterke balans en andere inkomstenbronnen krediet beschikbaar houden. Nebius liet deze week eveneens zien dat kapitaal nog beschikbaar is wanneer financiers voldoende vertrouwen hebben in de contracten en zekerheden.

De uiteindelijke winnaars worden daarom waarschijnlijk niet bepaald door wie vandaag de meeste GPU’s aankondigt. Belangrijker worden de prijs van het kapitaal, de kwaliteit van de klanten, vrije kasstroom en het rendement dat daadwerkelijk op de geïnvesteerde miljarden wordt verdiend.

De markt moet de hogere risico’s eerst verwerken

Dat brengt ons bij de beurs. De kredietmarkt laat al duidelijk zien dat de prijs van risico is gestegen, terwijl de aandelenmarkt nog moet bepalen hoeveel daarvan uiteindelijk in de waarderingen terecht moet komen.

Dat hoeft niet via één nieuwe grote daling te gebeuren. Sommige aandelen kunnen verder corrigeren, terwijl andere langere tijd zijwaarts bewegen en winsten langzaam naar de waardering toegroeien. Financieel sterke bedrijven kunnen zich ondertussen veel beter houden dan ondernemingen die voor iedere nieuwe uitbreidingsronde opnieuw naar de kapitaalmarkt moeten.

De recente beweging laat zien hoe gevoelig de markt inmiddels is. In acht handelssessies verloor de Philadelphia Semiconductor Index ongeveer $2 biljoen aan beurswaarde voordat een herstel volgde. CoreWeave, Nebius, IREN en andere AI-infrastructuurnamen bewogen nog veel sterker.

Wij vinden het daarom te vroeg om te stellen dat alle financiële risico’s al zijn verwerkt. De kredietmarkt is juist nu bezig vast te stellen welke ondernemingen nog geld krijgen, tegen welke rente en met hoeveel bescherming voor de kredietverstrekker.

Daarna kan betere zichtbaarheid weer voor hogere koersen zorgen

Een sanering heeft uiteindelijk ook een positieve kant. Zodra zwakke projecten zijn geschrapt, problematische schulden zijn aangepakt en duidelijker wordt welke ondernemingen zelfstandig kunnen blijven bestaan, neemt een belangrijk deel van de onzekerheid af.

Beleggers kunnen dan beter beoordelen hoeveel capaciteit werkelijk nodig is, welke contracten voldoende winst opleveren en welke bedrijven structureel vrije kasstroom kunnen genereren. Een echte marktprijs voor gebruikte GPU’s zou bovendien veel meer duidelijkheid geven over de waarde van het onderpand achter verschillende leningen.

Wanneer dat zicht verbetert, kan de extra risicopremie die nu ontstaat weer afnemen. De markt kan dan opnieuw vooruitkijken en onderscheid maken tussen bedrijven die alleen door goedkoop kapitaal konden groeien en bedrijven die ook bij normale financieringsvoorwaarden een aantrekkelijk rendement verdienen.

Dat kan uiteindelijk juist de basis vormen voor een nieuwe stijging van AI-aandelen. Alleen is dat moment nu nog niet zichtbaar en willen wij niet aannemen dat de correctie voorbij is omdat bepaalde aandelen al fors zijn gedaald.

Waar wij nu op letten

De kredietmarkt blijft voor ons de belangrijkste indicator. Dalende rendementen en kleinere spreads bij CoreWeave en andere neoclouds zouden erop wijzen dat financiers opnieuw meer vertrouwen krijgen. Verdere stijgingen zouden juist aangeven dat de markt nog meer risico probeert te verwerken.

Daarnaast kijken wij naar nieuwe financieringen. Het bedrag dat wordt opgehaald is minder belangrijk dan de rente, de zekerheden en de andere voorwaarden. Ook eventuele aandelenuitgiftes zijn belangrijk, omdat die laten zien wanneer schuld voor een bedrijf te duur wordt en bestaande aandeelhouders de financiering via verwatering moeten overnemen.

Verder volgen wij de bezettingsgraad van nieuwe datacenters, de prijzen van GPU-rekenkracht, vrije kasstroom en de daadwerkelijke afname door grote klanten. Nieuwe contracten zeggen minder wanneer ze miljarden aan extra investeringen vereisen voordat de eerste omzet wordt gerealiseerd.

Tot slot wordt de markt voor gebruikte AI-hardware belangrijker. Grote gedwongen verkopen zouden niet alleen iets zeggen over de financiële gezondheid van de verkopers, maar voor het eerst ook een duidelijke marktprijs geven voor het onderpand waarop een deel van deze financieringen is gebaseerd.

Desk-view

Wij wezen al eerder op het risico dat beleggers de enorme AI-investeringen vooral beoordeelden vanuit groei en te weinig vanuit financiering en rendement. Musk versterkt die visie nu door te zeggen dat de schuldmarkt voor zwakkere neoclouds vrijwel is dichtgegaan en dat van de meer dan 200 spelers maar weinig zelfstandig zullen overleven.

De omvang van het financiële netwerk is inmiddels enorm. CoreWeave heeft ongeveer $50 miljard schuld, Nscale heeft tientallen miljarden aan toekomstige aankoopverplichtingen, Nebius heeft miljarden aan convertibles en nieuwe kredietruimte en NVIDIA heeft zelf zeer grote garanties, verplichtingen en investeringen rond de uitbreiding van AI-capaciteit. Het exacte sectortotaal is door verschillende financieringsvormen niet betrouwbaar in één getal te vangen, maar de zichtbare verplichtingen lopen duidelijk in de honderden miljarden.

Daar komt een tweede risico bij wanneer de consolidatie daadwerkelijk begint. De GPU’s van verdwenen neoclouds verdwijnen niet. Ze kunnen naar nieuwe eigenaren gaan of bij problemen op de tweedehandsmarkt terechtkomen. Wanneer dat op grote schaal gebeurt, kunnen gebruikte GPU-prijzen en de prijs van bestaande rekenkracht dalen, waardoor ook de waarde van het onderpand achter bepaalde leningen onder druk komt.

Dat kan een negatieve keten veroorzaken. Lagere restwaarden geven financiers minder zekerheid, krediet wordt duurder en zwakke ondernemingen kunnen vervolgens opnieuw gedwongen worden activa te verkopen. Tegelijk kunnen sterke bedrijven dezelfde capaciteit tegen een veel lagere kostprijs overnemen en juist sterker uit de sanering komen.

De vergelijking met 2008 zit voor ons in de verspreiding van kredietrisico. Wij zien op dit moment geen reden om een nieuwe subprimecrisis te voorspellen, omdat veel activa en klanten fundamenteel sterker zijn. Het risico is wel dat verliezen via obligaties, private kredietfondsen en andere structuren veel verder terechtkomen dan alleen bij de bedrijven die de datacenters bouwen.

Voor aandelen vinden wij 2000 daarom waarschijnlijk de betere vergelijking. Internet veranderde uiteindelijk de wereld, maar veel bedrijven die de eerste infrastructuur financierden bleken slechte beleggingen. Hun activa verdwenen niet en kwamen later vaak tegen veel lagere prijzen bij sterkere eigenaren terecht.

Wij denken dat de markt deze hogere financiële risico’s eerst verder moet verwerken. Dat kan nog druk geven op neoclouds, NVIDIA en andere AI-aandelen wanneer financiering duurder wordt, projecten verschuiven of winstverwachtingen verder worden aangepast.

Daarna kan het beeld juist verbeteren. Wanneer duidelijker wordt welke bedrijven overleven, hoeveel capaciteit werkelijk nodig is, wat gebruikte GPU’s waard zijn en welke projecten voldoende rendement opleveren, kan de onzekerheid dalen. Dat kan de risicopremie verlagen en uiteindelijk opnieuw ruimte geven voor hogere koersen.

Wanneer dat omslagpunt komt weten we nu nog niet. Onze langetermijnvisie op AI blijft positief, maar op korte termijn moet de markt eerst verwerken dat een sterke vraag naar AI niet automatisch betekent dat iedere neocloud, iedere lening, iedere GPU en ieder datacenterproject binnen deze investeringsgolf ook een goed rendement zal opleveren.

English

Musk: debt markets almost closed to 200+ neoclouds – severe shakeout could put further pressure on AI stocks

■ Musk warns of a severe shakeout: Elon Musk says debt markets have almost closed in recent weeks to companies without substantial revenue outside AI data centers. Of the more than 200 neoclouds, he expects some to survive, but not many. SpaceX itself managed to finance roughly $40 billion of GPUs because of its investment-grade credit profile and revenue from Starlink and launch services.
■ This reinforces our earlier warning: we previously highlighted the risk that markets were focusing overwhelmingly on the extraordinary growth in AI while paying too little attention to debt, lease obligations, financing costs and the ultimate returns generated by all this new infrastructure. Musk's comments confirm that credit markets are now genuinely differentiating between stronger and weaker players.
■ Financial commitments already run into the hundreds of billions: CoreWeave alone has roughly $50 billion of debt, Nscale has $24 billion of committed technology and equipment purchases and Nebius has about $10 billion of convertible debt plus a new $3.5 billion credit facility. NVIDIA has also disclosed up to $164.5 billion in guarantees and other commitments supporting new data centers, in addition to more than $7 billion invested or committed to AI cloud providers. These amounts cannot all be added together on an accounting basis, but they demonstrate that financial exposure around the sector is much larger than neocloud balance-sheet debt alone.
■ The market could ultimately become much smaller: Gartner expects more than 80% of neoclouds to cease independent operations by 2030. Two industry executives told The Information that only seven to ten major independent neoclouds may ultimately remain.
■ What happens to all those GPUs?: complete GPU clusters can move to stronger owners after acquisitions, but financial distress could also push large amounts of hardware into the secondary market. If that happens at scale, used GPU prices and existing compute rental rates could decline, also reducing the collateral value behind certain loans.
■ The 2008 comparison is mainly about financing: Americans for Financial Reform and the Open Markets Institute warn that data center debt is being packaged and sold to pension funds, university endowments and other institutional investors. The assets are very different from subprime mortgages, but credit risk can once again be distributed increasingly far away from the original project.
■ Our market view: we believe higher funding costs, potential impairments, consolidation and the risk of lower GPU residual values first need to be reflected more fully in market prices. Greater clarity over which companies survive and which projects genuinely earn adequate returns can later support higher equity prices again. It is not yet clear when that turning point will arrive.

Investment view

Musk's comments do not change our long-term view on AI. They reinforce a risk we had already highlighted. The next phase of the AI boom will not only be determined by how many GPUs, data centers and gigawatts of power are required, but increasingly by who can finance all this infrastructure and what returns are ultimately earned.

That distinction is essential for investors. Demand for AI compute can remain strong for many years while shares of certain neoclouds and other heavily financed companies still fall sharply. Strong revenue growth does not automatically translate into shareholder value when interest, leases, depreciation and new investment consume a large part of cash flow.

Credit markets are beginning to make that calculation much more aggressively. CoreWeave has bonds trading at yields of around 15% to 16%, while Nebius this week was still able to secure a $3.5 billion credit facility at 2.75 percentage points over SOFR. The difference shows that markets are not completely closed, but have become significantly more selective.

We do not believe equity markets have fully absorbed that shift. Valuations and companies constantly dependent on new capital may therefore face further pressure first. Once investors gain better visibility into which companies can survive and which projects earn adequate returns, that improved visibility can eventually create a foundation for higher markets again.

Musk: credit markets are closing for weaker neoclouds

Musk says companies without substantial revenue outside AI data centers have almost lost access to debt markets in recent weeks. He therefore expects the more than 200 neoclouds to face severe consolidation, with only a limited number remaining independent.

SpaceX provides Musk's own contrast. The company has closed roughly $40 billion of GPU financing, but also generates revenue through Starlink and its launch operations and carries an investment-grade credit profile. A lender therefore has much more to rely on than future AI compute revenue alone.

A pure neocloud is in a very different position. If construction is delayed, a major customer starts later or compute prices fall, interest, leases and other obligations continue. Without other large revenue streams, a relatively modest operating setback can therefore create balance-sheet pressure very quickly.

Musk made his scepticism even clearer when asked whether SpaceX itself might acquire neoclouds. His response suggested little interest in doing so. This does not mean the underlying GPUs and data centers are worthless, but a weak company is very different from attractive assets that might eventually be purchased at a much lower price.

Financial commitments already run into the hundreds of billions

The scale of financing is now much larger than the bonds directly visible on the balance sheets of a few listed neoclouds. CoreWeave has roughly $50 billion of debt, while Nscale had only $1.5 billion of cash at the end of June against approximately $24 billion of committed technology and equipment purchases, mostly payable in 2026 and 2027. Nscale has also raised $3.36 billion through convertible notes.

Nebius has about $10 billion of outstanding convertible debt and on October 22 secured a new $3.5 billion Citi facility. IREN reported approximately $16.2 billion of various forms of financing during fiscal 2026, including convertibles, GPU financing, customer prepayments and equity. Not all of this is debt, but it shows how much capital the current expansion requires.

NVIDIA sits on top of that system as a major backer. The Information calculated from NVIDIA's disclosures that it has up to $164.5 billion of guarantees and other commitments supporting new data centers, in addition to more than $7 billion invested or committed to AI cloud providers. NVIDIA says the risks are manageable because compute can be redeployed to other customers if an individual provider runs into difficulties.

These figures cannot simply be added because credit facilities, guarantees, leases and purchase commitments are different instruments and may relate to overlapping projects. The important conclusion is that visible financial commitments surrounding neoclouds and their backers clearly run into the hundreds of billions. Traditional balance-sheet debt captures only part of the exposure.

Why neoclouds depend so heavily on fresh capital

Neoclouds including CoreWeave, Nebius, Crusoe, Lambda, Nscale, IREN and Fluidstack build their businesses around large amounts of AI compute. They buy or operate GPUs and rent capacity to AI companies, developers and large enterprise customers.

The model can grow extremely quickly but requires huge investment before revenue arrives. GPUs need to be ordered, data centers built or leased, power secured and networking installed. Financing can therefore lead revenue by months or even years.

GPUs also become economically outdated much faster than the data center buildings housing them. A facility may remain useful for decades, while a new chip generation can provide materially better performance and energy efficiency within a few years. A neocloud may therefore still carry debt from one generation while already needing billions for the next.

Customer concentration adds another layer. Large contracts provide revenue visibility but can also create dependence on a small number of buyers. If one customer delays a project or negotiates lower pricing, the economic equation can change quickly.

CoreWeave becomes the first major stress test

CoreWeave is therefore a key test for the broader sector. It has major customers and a backlog above $100 billion, making the strength of demand clear. At the same time, debt is around $50 billion, some bond yields have reached roughly 15% to 16% and default-insurance costs have risen to around 1,200 basis points.

This does not mean CoreWeave will fail. It does mean credit investors require an extraordinary return to accept the risk. A new data center must therefore earn much more before the economics remain attractive.

That makes CoreWeave more than one high-risk stock in our view. If one of the largest neoclouds with strong customers already faces such an expensive cost of capital, financing conditions for smaller operators without comparable contracts can become significantly more difficult.

CoreWeave may therefore become the benchmark through which lenders assess the sector. Falling spreads could later become a positive signal, while further deterioration would point to higher risk premiums elsewhere.

Why 2027 could become important

Chamath Palihapitiya has warned that many neoclouds are undercapitalised and that delays in 2027 could create stranded compute. This does not necessarily mean buildings full of completely idle GPUs, but rather expensive compute that fails to generate sufficient revenue or returns.

A data center might come online later than expected because of power, construction or equipment constraints. Hyperscalers could also prioritise their own internal capacity needs, leaving smaller providers with fewer options for additional demand. For companies carrying large fixed obligations, a delay of only a few quarters can have material consequences.

The financial problem therefore arrives before a server hall becomes completely empty. Expensive hardware simply needs to earn too little while interest, leases and depreciation continue. During 2027, the market may get much better visibility into which projects are generating revenue on time and which were financed too aggressively.

More than 200 neoclouds cannot remain independent

Musk refers to more than 200 neoclouds and expects only a limited number to survive independently. Gartner reaches a similar directional conclusion and expects more than 80% to cease independent operations by 2030 because of cost pressure and insufficient differentiation.

The Information also spoke with industry executives. Two believe only seven to ten meaningful neoclouds may remain within a few years. This is not an official forecast and certainly not a precise outcome, but it shows how strongly consolidation is now expected within the industry itself.

Gartner also illustrates why the economics are difficult. It estimates that AI data center owners would need approximately $8.5 trillion of cumulative revenue through 2030 to cover announced spending, financing costs and a 12% return on invested capital. AI revenue attributable to data centers is forecast at no more than around $3.6 trillion over the same period.

This does not mean every dollar of infrastructure must be repaid from one narrow category of AI revenue. It does demonstrate how demanding the return assumptions have become and why every provider cannot sustain the same investment trajectory.

What happens to the GPUs when neoclouds disappear?

This is an important consequence of expected consolidation. When a neocloud is acquired, its GPUs do not disappear. Complete clusters can simply move to a financially stronger owner and continue serving the same customers.

A restructuring or bankruptcy may be different. GPUs, servers and other equipment may be part of lenders' collateral and could ultimately be sold. One small sale would have little effect, but dozens of simultaneous reductions in capacity could create a much larger secondary market for AI hardware.

The impact also depends on the business model. The Information notes that CoreWeave predominantly leases data centers, making it easier for facilities to find a new tenant. Companies such as Nebius, IREN and Nscale build more of their own infrastructure, meaning financial trouble at these companies could have a larger direct impact on planned construction.

Used GPUs would then face the same economic reality as any other distressed asset. Strong buyers will only step in at sufficiently attractive prices. Forced selling could therefore push residual values lower than the assumptions embedded in the original financing.

A secondary market could intensify the credit problem

Falling used GPU prices could directly affect loans where hardware forms part of the collateral. If lenders discover during a restructuring that equipment recovers far less than expected, financing similar assets elsewhere immediately becomes less attractive.

A negative feedback loop could then emerge. Lower GPU prices reduce collateral values, lenders demand higher rates or more security and weaker neoclouds find funding even harder. Further forced sales could then increase supply again.

Compute rental prices may also be affected. A new owner acquiring GPUs at a steep discount can offer the same compute at a lower price than a neocloud that bought the hardware near the top of the market using expensive debt.

This is not yet a proven large-scale market phenomenon. The sector has not experienced a major wave of forced GPU liquidations. That makes the first large restructuring particularly important because it could provide a much clearer market price for used AI hardware under distressed conditions.

Why the comparison with 2008 is emerging

Americans for Financial Reform and the Open Markets Institute warn that speculative data center debt is being packaged and sold to pension funds, university endowments and other institutional investors. Their subprime comparison is primarily about the distribution of credit risk, not the idea that a data center is economically identical to a poor-quality mortgage.

Before 2008, mortgages were originated, pooled and sold through financial products. The original risk did not disappear but moved into different portfolios. When underlying credit quality deteriorated, investors discovered how widely the risk had spread.

The report also highlights the enormous scale of obligations outside conventional corporate debt. It cites a calculation of at least $3.1 trillion of off-balance-sheet commitments across nine major technology companies. This is explicitly not the same thing as neocloud debt, but it illustrates how large the wider financing network around the AI buildout has become.

For us, this is the relevant lesson from 2008. The question is not only how much debt one neocloud has, but also where the risk eventually sits when loans, leases and other commitments are distributed across different investors.

Why this does not have to become another subprime crisis

There are major differences from 2008. Many data centers have tangible value, scarce power access and agreements with highly creditworthy customers. Microsoft, Meta, Amazon and Alphabet are fundamentally different counterparties from the weak borrowers at the centre of the subprime crisis.

Underlying AI demand is also real. Companies are paying for compute and the largest technology groups continue to invest very large amounts in new capacity. Financial risk does not mean the technology itself lacks economic value.

We therefore do not expect a repeat of 2008 based on current evidence. A major repricing is still possible in which equity holders, bond investors and private lenders suffer large losses without a systemic banking crisis.

That distinction matters. Markets do not need to experience systemic failure for stocks to fall sharply or assets to be impaired by billions of dollars.

For equities, 2000 may be the better comparison

For the distribution of credit risk, 2008 is a useful analogy. For equities, the internet and telecom cycle around 2000 may ultimately be more relevant.

Huge amounts of infrastructure were built because investors correctly expected internet usage to explode. The technology ultimately won, but many companies financing the first networks and fiber systems proved to be terrible investments.

The infrastructure did not disappear after those companies ran into trouble. Other owners later acquired the assets at much lower prices and were able to earn attractive returns.

AI can follow the same pattern. The technology may become far larger than it is today while certain neoclouds, lenders and data center projects still prove to be poor investments. A successful technology does not protect investors from paying too much or using the wrong financing structure.

What does this mean for NVIDIA and the broader AI supply chain?

This development matters particularly to NVIDIA. Neoclouds and other non-hyperscale customers accounted for approximately $40 billion, or 45%, of NVIDIA's data center revenue in the July quarter. Financing problems in this group are therefore far too important to dismiss as a niche issue.

NVIDIA has also committed substantial capital and guarantees to the buildout. The Information calculated up to $164.5 billion of guarantees and other commitments supporting new data centers, in addition to more than $7 billion invested or committed to AI cloud providers. NVIDIA argues the risk is manageable because GPU capacity can be redeployed if an individual provider runs into trouble.

That is precisely why consolidation does not automatically imply weaker long-term demand. If twenty weak neoclouds disappear but their customers and GPUs move to five financially stronger providers, total AI compute usage may remain largely unchanged.

The semiconductor supply chain can still face short-term pressure. Projects may be delayed, orders can move out and used GPUs may temporarily compete with new equipment in workloads that do not require the latest generation. That can be sufficient to reduce earnings forecasts and valuation multiples even while structural AI demand remains strong.

Strong players can benefit from the shakeout

Consolidation does not create only losers. Companies with strong balance sheets, sufficient equity, high-quality customer contracts and reliable power access can acquire assets when weaker competitors are forced to sell.

A data center or GPU cluster that was a poor investment for the first owner can become extremely attractive for a new owner at a much lower acquisition price. Physical infrastructure can therefore retain significant value even while original shareholders are largely wiped out.

Access to capital can also become increasingly concentrated among a smaller group. SpaceX demonstrates that a strong credit profile and diversified revenue preserve funding access. Nebius showed this week that financing also remains available when lenders have sufficient confidence in contracts and collateral.

The ultimate winners will therefore not necessarily be the companies announcing the most GPUs today. Cost of capital, customer quality, free cash flow and actual returns on invested billions will become increasingly important.

Markets first need to absorb the higher risk

This brings us back to equities. Credit markets are already signalling a significantly higher price for risk, while equity markets still need to determine how much of that ultimately belongs in valuations.

The adjustment does not need to happen through another single large selloff. Some stocks may correct further, while others could spend a long period moving sideways as earnings gradually catch up with valuations. Financially strong businesses can meanwhile perform much better than companies that need to return to capital markets for every new expansion.

Recent moves show how sensitive markets have already become. The Philadelphia Semiconductor Index lost roughly $2 trillion of market value over eight trading sessions before rebounding, while CoreWeave, Nebius, IREN and other AI infrastructure names moved even more violently.

We therefore believe it is too early to conclude that all financial risks are fully priced. Credit markets are only now determining which companies can still borrow, at what rate and with how much protection for lenders.

Better visibility can later support higher prices again

A shakeout eventually has a positive side. Once weak projects have been cancelled, problematic debt addressed and the market understands which companies can remain independent, a major source of uncertainty disappears.

Investors can then assess more accurately how much capacity is truly required, which contracts produce sufficient profits and which businesses can consistently generate free cash flow. A genuine secondary-market price for used GPUs would also provide much greater clarity around collateral values.

As visibility improves, the additional risk premium now being demanded can decline again. Markets can then look forward and distinguish between businesses that grew only because capital was cheap and those that continue to earn attractive returns under normal financing conditions.

That can ultimately provide the basis for another advance in AI stocks. We simply do not know when that turning point will arrive and do not want to assume the correction is over merely because some shares have already fallen sharply.

What we are watching now

Credit markets remain our most important indicator. Falling yields and tighter spreads at CoreWeave and other neoclouds would suggest that lenders are regaining confidence. Further deterioration would indicate that markets still need to absorb more risk.

We are also watching new financings. The amount raised matters less than the rate, collateral and other terms attached. Equity issuance is important as well because it indicates when debt has become too expensive and existing shareholders are effectively being asked to finance growth through dilution.

Data center utilisation, GPU rental prices, free cash flow and actual capacity take-up by large customers are also becoming more important. A headline contract matters less when billions of additional spending are required before the first revenue arrives.

Finally, the market for used AI hardware may become a new indicator. Large distressed sales would not only say something about the seller's financial health but would also establish a much clearer market value for collateral supporting parts of the financing system.

Desk-view

We previously warned that the enormous AI investment cycle was being judged too heavily through growth and not enough through financing and returns. Musk now reinforces that view by saying debt markets have almost closed to weaker neoclouds and that only a limited number of the more than 200 providers are likely to remain independent.

The financial network has become enormous. CoreWeave has roughly $50 billion of debt, Nscale has tens of billions in future purchase commitments, Nebius has billions in convertibles and new credit capacity, and NVIDIA itself has very large guarantees, commitments and investments supporting AI capacity. Different financing structures make a single exact sector total unreliable, but visible commitments clearly run into the hundreds of billions.

A second risk emerges if consolidation actually begins. GPUs owned by failing neoclouds do not disappear. They may move to new owners or be sold into the secondary market. If that happens at scale, used GPU prices and the value of existing compute capacity could fall, reducing the collateral value behind some loans.

This can create a negative feedback loop. Lower hardware prices weaken collateral, lenders demand higher rates or additional security and weaker borrowers find funding even harder. At the same time, financially strong buyers can acquire exactly the same equipment at much lower prices and emerge from the shakeout in a stronger position.

The 2008 comparison is therefore mainly about the distribution of credit risk rather than the quality of the underlying technology. We do not currently expect another subprime crisis, but badly priced projects can still generate major losses for shareholders, bondholders and institutional investors.

For equities, 2000 may be the better comparison. The internet ultimately transformed the world, while many companies financing the first infrastructure wave proved to be poor investments. Their networks survived and were later used by new owners at much lower costs. AI data centers and GPU clusters can follow the same path.

We believe markets therefore need to absorb more of these financial risks first. That can continue to pressure neoclouds, NVIDIA and other AI stocks when financing becomes more expensive, projects are delayed or earnings expectations are revised.

The picture can improve later. Once investors have greater clarity over which companies survive, how much capacity is genuinely required, what used GPUs are actually worth and which projects generate adequate returns, uncertainty can decline. Lower risk premiums can then provide renewed support for higher equity prices.

We do not yet know when that turning point will arrive. Our long-term view on AI remains positive, but in the near term markets still need to absorb the fact that strong AI demand does not automatically make every neocloud, loan, GPU and data center project in this investment cycle a good investment.