Быстрый рост центров искусственного интеллекта формирует новый масштабный спрос на электроэнергию и может заметно изменить финансовый баланс электроэнергетических компаний. В колонке для OilPrice Leonard Hyman и William Tilles рассматривают, как коммунальные компании могут попытаться заработать на этом рынке, не перекладывая нагрузку на обычных потребителей.
Ключевой вопрос авторов — может ли решением стать модель GENCO. Термин GENCO, сокращение от generating company, относится к независимым нерегулируемым генерирующим компаниям, которые широко распространились после дерегулирования энергорынков. Авторы напоминают, что многие из них в свое время обанкротились из-за избытка мощностей, спроса ниже ожиданий и чрезмерной долговой нагрузки. Но, поскольку коммунальные компании обычно не владели такими местными GENCO напрямую, их клиентам не приходилось спасать эти бизнесы.
Именно здесь, по мнению авторов, и возникает проблема с AI-нагрузкой. Если регулируемые коммунальные компании построят дорогие новые электростанции специально для обслуживания AI-центров и включат эти инвестиции в тарифную базу, счета за электричество вырастут для всех. А если ожидаемый спрос со стороны AI не материализуется или резко снизится, затраты на новые мощности все равно останутся на остальных потребителях.
Одним из теоретических решений может быть создание отдельной GENCO, аффилированной с коммунальной компанией и ее холдингом, но финансируемой собственным долгом отдельно от баланса самой коммунальной компании. Логика такого подхода состоит в том, что если проект столкнется с трудностями, сама коммунальная компания и ее клиенты должны быть защищены за счет ring-fencing. Однако авторы подчеркивают: все зависит от деталей контрактов.
Например, если коммунальная компания по долгосрочному договору обязуется покупать электроэнергию у аффилированной GENCO, а затем перепродавать ее AI-центру с полным переносом затрат, возникает вопрос: что будет, если срок договора на закупку электроэнергии окажется длиннее реального срока жизни AI-проекта. В таком случае финансовая нагрузка может снова лечь на коммунальную компанию и ее потребителей. То же касается и определения затрат: если они будут рассчитаны некорректно, недостачу в итоге могут оплатить либо потребители, либо сама компания.
Авторы также отмечают, что проблема не сводится только к юридической конструкции. По их оценке, у AI-компаний достаточно ресурсов для политического влияния и судебных споров, тогда как регуляторам нередко не хватает экспертизы, чтобы критически оценивать подобные сложные схемы. В такой ситуации именно потребители рискуют оказаться самой уязвимой стороной.
С финансовой точки зрения вариант с GENCO тоже не так безупречен, как кажется на первый взгляд. Если коммунальная компания подписывает контракт на покупку электроэнергии у GENCO, последняя может использовать этот договор как обеспечение и привлекать более дешевый долг, фактически опираясь на кредитный рейтинг коммунальной компании. Как указывают авторы, за этим качеством кредита стоят и потребители коммунальной компании, но они ничего не получают взамен. Кроме того, если GENCO столкнется с проблемами, это может ухудшить финансовое положение холдинговой компании, которая контролирует и GENCO, и коммунальный бизнес, а это, в свою очередь, способно повысить стоимость капитала для коммунальной компании.
В статье рассматривается и другой вариант — построить GENCO вне регулируемой коммунальной компании и продавать электроэнергию напрямую AI-центру. Но и в этом случае, пишут авторы, важно исключить особые привилегии со стороны аффилированной коммунальной компании, которые могли бы навредить другим клиентам или конкурентам. В качестве примера они приводят восстановление электроснабжения после шторма: если связанным структурам и их AI-клиенту подадут электричество раньше остальных, это вызовет серьезные общественные вопросы.
Leonard Hyman и William Tilles выделяют еще два редко обсуждаемых риска. Первый — беспрецедентный масштаб запросов со стороны AI-компаний. Речь идет не просто о новых клиентах, а об огромных объемах потребления, которые могут перегрузить и финансовую систему, и саму электросеть. Второй — экологический риск: строительство новых газовых мощностей может стать политически уязвимым, особенно если на национальном уровне вновь ужесточат применение стандартов чистого воздуха и воды.
Итоговый вывод авторов состоит в том, что AI-компании в конечном счете должны сами строить и эксплуатировать собственные off-grid мощности, а не переносить финансовые, надежностные и экологические риски расширения AI на «запертых» клиентов регулируемых коммунальных компаний.
