Эксперт негативно высказался о критике сделки между IREN и Microsoft со стороны Джима Чаноса

Исследователь под псевдонимом Kash опубликовал развернутый ответ на анализ основателя Kynikos Associates Джима Чаноса, посвященный партнерству между IREN и Microsoft. По его словам, выводы специалиста о невыгодных условиях сделки и высоких рисках для майнера искажают реальную картину. Дело в том, что они не учитывают ряд ключевых параметров, связанных с финансированием, остаточной стоимостью активов и структурой проекта.

Kash отметил, что расчет Cash Flow — Unlevered, на который опирался Чанос, включает в себя стоимость финансирования, предоставленного Microsoft, а значит, не может рассматриваться как свободный денежный поток. Он подчеркнул, что 5-летний доход в размере $9,7 млн снижается из-за стоимости капитала, однако именно этот механизм подтверждает жизнеспособность модели IREN как поставщика облачных ИИ-услуг.

Кроме того, Чанос полностью проигнорировал остаточные денежные потоки от инфраструктуры центров обработки данных, которые остаются «высокоценными активами» даже после завершения контракта. По словам Kash, при анализе по рыночным ставкам $160 — $180 за кВт в месяц такие объекты могут приносить миллиарды долларов дохода в долгосрочной перспективе, что подтверждают показатели аналогичных компаний EQIX и DLR.

Также эксперт указал: оценка остаточной стоимости GPU занижена и не отражает их фактический денежный потенциал. Он добавил, что риски проекта распределены, а не сосредоточены на IREN, поскольку оборудование и инфраструктура могут быть профинансированы через отдельные механизмы с кредитным обеспечением Microsoft.

По расчетам Kash, IREN вложила около $1 млрд собственных средств в проект стоимостью $9 млрд, остальная часть профинансирована за счет $5 млрд лизинга GPU и $2 млрд предоплаты от Microsoft. В случае успешной реализации компания останется без долгов и с современной AI-инфраструктурой и даже при негативном сценарии сохранит значительные активы. Эксперт призвал инвесторов самостоятельно анализировать данные и не поддаваться влиянию пессимистичных прогнозов.

Автор

Петр Иванов