La deuda de los centros de datos de inteligencia artificial empieza a inquietar a Wall Street
La carrera por construir la infraestructura necesaria para la inteligencia artificial está creando una montaña de deuda que comienza a preocupar a bancos, aseguradoras e inversores. Las grandes tecnológicas necesitan miles de millones para levantar centros de datos, pero incluso sus enormes reservas de efectivo resultan insuficientes para pagar por completo unas instalaciones cada vez más caras.
Las previsiones apuntan a que se invertirán alrededor de 7 billones de dólares hasta 2030 en centros de datos en todo el mundo. Al mismo tiempo, Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta ya han firmado contratos de alquiler por más de 1,5 billones de dólares para asegurarse capacidad informática durante los próximos años.
El problema no está únicamente en cuánto dinero se está gastando, sino en quién acabará asumiendo el riesgo si la demanda de computación no crece al ritmo esperado. La estructura recuerda, con importantes diferencias, a algunos mecanismos financieros que contribuyeron a la crisis inmobiliaria de 2008.
Los bancos buscan sacar el riesgo de sus balances
Financiar un centro de datos puede obligar a un banco a prestar 5.000 millones de dólares o más para un único proyecto. Esa concentración supone un riesgo elevado: si la instalación pierde valor, se retrasa o se queda sin inquilino, la entidad puede sufrir pérdidas extraordinarias.
Por eso, bancos como JPMorgan, Morgan Stanley y SMBC están explorando fórmulas para transferir parte de ese peligro a otros inversores. Una de ellas son las transferencias sintéticas de riesgo, acuerdos en los que el banco conserva el préstamo, pero paga a un tercero para que cubra las pérdidas si el proyecto fracasa.
En la práctica, la deuda continúa apareciendo en las cuentas de la entidad financiera, aunque el riesgo económico se comparte con un inversor externo. Es una forma de mantener el crédito disponible para la industria mientras se limita la exposición directa del banco.
Sociedades independientes para financiar los centros
Otra vía consiste en crear vehículos de propósito especial. Se trata de sociedades separadas de la empresa tecnológica y del banco, creadas específicamente para ser propietarias de un centro de datos y endeudarse para construirlo.
La tecnológica paga un alquiler por utilizar las instalaciones y, de este modo, evita cargar todos los miles de millones de inversión sobre su propio balance. El vehículo utiliza esos ingresos para devolver la deuda a sus acreedores.
El sistema puede funcionar mientras el contrato de alquiler sea sólido y el centro mantenga su utilidad. Sin embargo, también desplaza el riesgo hacia quienes compran los bonos o conceden financiación a esa sociedad independiente.
El pequeño inversor puede acabar en el último eslabón
El siguiente paso es empaquetar estos préstamos y venderlos en los mercados públicos. Fondos de pensiones y compañías aseguradoras aparecen como compradores potenciales porque buscan activos con ingresos previsibles y contratos a largo plazo.
La presencia de un inquilino como Microsoft puede hacer que una emisión parezca especialmente segura. Pero la solvencia de la empresa arrendataria no garantiza por sí sola que el edificio conserve su valor durante décadas.
Un centro de datos no es una vivienda convencional. Necesita grandes cantidades de electricidad, sistemas de refrigeración, conexiones de fibra y equipos que quedan obsoletos con rapidez. Si el inquilino abandona el inmueble, encontrar un sustituto capaz de pagar el mismo alquiler puede ser complicado.
Una emisión revela el cambio de percepción
El mercado ya ha empezado a reflejar esa incertidumbre. En abril, QTS colocó 4.600 millones de dólares en bonos vinculados a un centro de datos de Georgia alquilado a Microsoft. La operación recibió peticiones por casi el triple del importe disponible.
El atractivo inicial ocultaba un desajuste relevante: la deuda vence después de que termine el contrato de alquiler. Cuando Microsoft deje de ocupar las instalaciones, el edificio tendrá que encontrar otro usuario para continuar generando ingresos y pagar a los acreedores.
La percepción ha cambiado en pocos meses. QTS ha tenido que ofrecer recientemente un interés del 7,2% para emitir nueva deuda, frente al 5,7% de abril. Ese encarecimiento indica que los inversores exigen una compensación mayor por el riesgo y que el activo se aproxima más al perfil de un bono de alto rendimiento, conocido también como bono basura.
La comparación con 2008 tiene límites
La analogía con las hipotecas basura no debe llevar a pensar que ambos fenómenos son idénticos. En la crisis financiera, buena parte de los préstamos se concedió a familias con una capacidad de pago insuficiente y terminó agrupada en productos difíciles de valorar.
En el caso de los centros de datos, los principales inquilinos son algunas de las compañías más solventes del mundo. Además, los contratos generan ingresos reales y las empresas tecnológicas cuentan con importantes recursos para afrontar sus compromisos.
El riesgo se encuentra en otro punto: la obsolescencia tecnológica y la posibilidad de que se construya demasiada capacidad. Los procesadores para inteligencia artificial evolucionan con rapidez, y una instalación diseñada para una generación de chips puede perder atractivo cuando llegue la siguiente.
La gran incógnita es la demanda de computación
La financiación de estos proyectos parte de una premisa: que los modelos de lenguaje de gran tamaño, conocidos como LLM, seguirán creciendo y necesitarán cada vez más capacidad de cálculo. Un LLM es un sistema de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de texto para comprender y generar lenguaje.
El entrenamiento y funcionamiento de estos modelos requiere miles de procesadores especializados, además de electricidad y refrigeración. Si las aplicaciones de IA generan suficientes ingresos, los centros podrán mantener sus alquileres y devolver la deuda.
Pero algunas estimaciones apuntan a que, a partir de 2029, podría existir más capacidad informática que demanda real para utilizarla. Si esa previsión se cumple, los precios de alquiler bajarían y muchos proyectos tendrían dificultades para cubrir sus costes financieros.
Las aseguradoras ya muestran cautela ante esa posibilidad. Un solo centro puede superar los 10.000 millones de dólares de coste, una concentración demasiado elevada para entidades que deben proteger el ahorro de millones de clientes. La pregunta para Wall Street ya no es si la inteligencia artificial necesita centros de datos, sino cuántos serán realmente necesarios y quién pagará la factura si sobran.
