El crédito impulsa el auge de la inteligencia artificial y crece el temor a una burbuja

Los inversionistas de crédito están invirtiendo miles de millones de dólares en inteligencia artificial, justo cuando los ejecutivos y analistas del sector se preguntan si la nueva tecnología está inflando otra burbuja.

JPMorgan y Mitsubishi UFJ Financial Group lideran la venta de un préstamo de más de US$22.000 millones para apoyar el plan de Vantage Data Centers de construir un enorme campus de centros de datos, según informaron esta semana personas con conocimiento del asunto. Meta Platforms, la empresa matriz de Facebook, recibirá US$29.000 millones de Pacific Investment Management y Blue Owl Capital para un enorme centro de datos en la zona rural de Luisiana, según informó Bloomberg este mes.

Y se avecinan muchos más acuerdos similares. OpenAI estima que necesitará billones de dólares a lo largo del tiempo para invertir en la infraestructura necesaria para desarrollar y operar servicios de inteligencia artificial.

Al mismo tiempo, actores clave del sector reconocen que probablemente se avecinan dificultades para los inversionistas en IA. El director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, declaró esta semana que ve paralelismos entre el actual frenesí inversor en inteligencia artificial y la burbuja puntocom de finales de los 90. Al hablar de las valoraciones de startups, afirmó: «Alguien va a salir perdiendo». Además, una iniciativa del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) publicó un informe que indica que 95% de los proyectos de IA generativa en el mundo empresarial no han obtenido beneficios.

En conjunto, es suficiente para poner nerviosos a los observadores de crédito.

“Es natural que los inversionistas de crédito recuerden a principios de la década de 2000, cuando las compañías de telecomunicaciones, posiblemente, construyeron y endeudaron en exceso, y presenciamos importantes depreciaciones de esos activos”, afirmó Daniel Sorid, director de estrategia de crédito de grado de inversión estadounidense en Citigroup. “Por lo tanto, el auge de la IA sin duda plantea interrogantes a medio plazo sobre la sostenibilidad”.

El desarrollo inicial de la infraestructura necesaria para entrenar y potenciar los modelos de IA más avanzados fue financiado en gran medida por las propias empresas de IA, incluidos gigantes tecnológicos como Google (de Alphabet Inc.) y Meta Platforms Inc. Sin embargo, recientemente el dinero proviene cada vez más de inversionistas en bonos y prestamistas privados.

La exposición en este caso se presenta de diversas formas y tamaños, con distintos grados de riesgo. Muchas grandes empresas tecnológicas —las llamadas hiperescaladoras de IA— han estado financiando nueva infraestructura con deuda corporativa con garantía real, que probablemente sea segura gracias a los flujos de caja existentes que la respaldan, según un análisis reciente de Bloomberg Intelligence.

Gran parte de la financiación de la deuda proviene actualmente de los mercados de crédito privados.

La financiación de la inteligencia artificial mediante crédito privado ha rondado los US$50.000 millones al trimestre, en su nivel más bajo, durante los últimos tres trimestres. Incluso sin considerar las megaoperaciones de Meta y Vantage, ya están proporcionando entre el doble y el triple de lo que ofrecen los mercados públicos, afirmó Matthew Mish, director de estrategia crediticia de UBS.

Y muchos nuevos centros informáticos se financian mediante valores respaldados por hipotecas comerciales, vinculados no a una entidad corporativa, sino a los pagos generados por los complejos. La cantidad de CMBS respaldados por infraestructura de IA ya ha aumentado 30%, hasta los US$15.600 millones, con respecto al total anual de 2024, según estimó JPMorgan este mes.

Sorid y un colega de Citi publicaron un informe el 8 de agosto centrado en los riesgos específicos para las empresas de servicios públicos que han incrementado su endeudamiento para construir la infraestructura eléctrica necesaria para alimentar los centros de datos, que consumen mucha energía. Ellos y otros analistas comparten la preocupación de gastar tanto dinero ahora mismo, antes de que los proyectos de IA demuestren su capacidad para generar ingresos a largo plazo.

“Los acuerdos de centros de datos son financiaciones con un plazo de 20 a 30 años para una tecnología que ni siquiera sabemos cómo será en cinco años”, afirmó Ruth Yang, directora global de análisis de mercados privados de S&P Global Ratings. “Somos conservadores en nuestra evaluación de los flujos de caja futuros porque desconocemos su evolución; no hay base histórica”.

La tensión ha comenzado a manifestarse en el aumento de los préstamos en especie a entidades crediticias privadas orientadas a la tecnología, señaló UBS Group. En el segundo trimestre, los ingresos por PIK en las BDC alcanzaron su nivel más alto desde 2020, alcanzando 6%, según UBS.

Pero es poco probable que el flujo de dinero se detenga pronto.

“Los prestamistas directos captan capital constantemente, y este tiene que ir a alguna parte”, afirmó John Medina, vicepresidente sénior del Equipo Global de Financiamiento de Proyectos e Infraestructura de Moody's. “Consideran a estos hiperescaladores, con esta enorme necesidad de capital, como el próximo activo de infraestructura a largo plazo”.