Private equity ma problem z wyjściami z inwestycji, mimo boomu AI na Wall Street

Fundusze private equity stoją przed rosnącą pulą inwestycji, z których nie mogą wyjść w szybszym tempie.

Napędzany szałem związanym ze sztuczną inteligencją boom transakcyjny na Wall Street w 2026 r. zmierza do ustanowienia rekordów. Nawet jednak ten dynamiczny rynek nie wystarcza, by branża private equity mogła „odkurzyć” górę starszych spółek z portfeli.

Według szacunków PitchBook, firmy private equity miały na koniec maja 13 325 niesprzedanych spółek z USA. W porównaniu z 12 900 na koniec poprzedniego października. Przy obecnym tempie sprzedaży trzeba by 11 lat, by sprzedać istniejący zapas — to o 2 lata dłużej niż jesienią.

„To byłoby jeszcze do przyjęcia, gdybyśmy znajdowali się w trudnych czasach rynkowych, ale mamy dość silną gospodarkę, giełdę wyznaczającą nowy rekord mniej więcej raz w tygodniu i rozkręcający się rynek debiutów giełdowych” — powiedział Scott Bok, były prezes banku inwestycyjnego Greenhill & Co.

Bok dodał: „Private equity naprawdę staje teraz przed poważną zagadką”.

Wall Street ma wygenerować największy w historii rok pod względem fuzji i przejęć, emisji obligacji oraz finansowania kredytowego — wynika z danych Dealogic. Jest też szansa na rekordową liczbę IPO, jeśli wiodące startupy AI, Anthropic (ANTH.PVT) i OpenAI (OPAI.PVT), zdecydują się na publiczne oferty jeszcze w tym roku.

Problem dotyczy jednak najbardziej sprawdzonej ścieżki wyjścia private equity, czyli M&A. Zdecydowana większość wolumenu transakcji pochodzi z dużych operacji realizowanych przez duże korporacje. W portfelach private equity częściej trafiają się spółki mniejsze — bardziej wrażliwe na poziom stóp procentowych i mniej powiązane z AI.

Łączny globalny wolumen transakcji M&A realizowanych przez podmioty finansowe — najczęściej private equity — spada, wynika z Dealogic. Do 24 czerwca łączne wpływy oraz liczba transakcji były niższe odpowiednio o 11% i 8% rok do roku. Te same wskaźniki są o jedną czwartą lub więcej niższe w porównaniu z 2021 i 2022, czyli najbardziej intensywnymi latami tej dekady dla branży.

Zakupy z tamtego okresu finansowano wtedy tanim długiem, zanim w 2022 r. nastąpiły podwyżki stóp procentowych ze strony Rezerwy Federalnej. Jak ujął Steven Buibish, dyrektor ds. badań amerykańskiego private equity w PitchBook: „był to — jak wiemy dziś — mniej więcej szczyt rynku”.

Z danych PitchBook wynika, że mniej więcej jedna trzecia spółek znajdujących się w portfelach private equity ma 4–6 lat. Kolejna ćwiartka (26,9%) jest w portfelach od 7 lat lub dłużej.

To stworzyło „patową sytuację” między menedżerami funduszy czekającymi na lepsze wyceny a inwestorami długoterminowymi (limited partners), którzy chcą odzyskać pieniądze — dodał Buibish. Tradycyjny plan działania private equity staje się więc coraz trudniejszy do zrealizowania.

„Dni łatwej inżynierii finansowej w transakcjach private equity — po prostu kup i poczekaj, aż wzrośnie mnożnik — w coraz większym stopniu należą już do przeszłości” — powiedział Ivan Farman, współszef globalnego działu M&A w Bank of America, podczas ostatniego spotkania z reporterami.

Kolejnym utrudnieniem jest sztuczna inteligencja. Dostawcy oprogramowania, tradycyjnie atrakcyjny obszar inwestycji private equity, trafiają na własne „sprawdzenie”. Inwestorzy wciąż oceniają, które firmy skorzystają na AI, a które mogą zostać wyparte.

Wpłynęło to na sposób prowadzenia rozmów o transakcjach.

„Za każdym razem, gdy rozmawiacie z funduszem o transakcji albo gdy fundusz przedstawia ją swojemu komitetowi inwestycyjnemu, jednym z pierwszych pytań jest to, jaki wpływ AI będzie miała na tę spółkę” — powiedział Farman w rozmowie z reporterami.

Josh Smigel, lider praktyki PwC zajmującej się transakcjami private equity w USA, zwrócił uwagę podczas ostatniego spotkania z reporterami, że fundusze znajdują się pod „ogromną presją” co do wdrożenia kapitału i stworzenia płynności dla inwestorów.

Jak dodał, najlepsze dotychczas możliwości w tym roku wyglądają na takie, które dotyczą „sektorów i aktywów, których nie da się wyeliminować za pomocą AI” — takich jak ochrona zdrowia i przemysł.