Informe de Axios: el riesgo crediticio que podría hacer estallar la burbuja de la IA

Este modelo de financiamiento, advierten expertos, podría derivar en una nueva burbuja tecnológica si los retornos de la IA no logran compensar el enorme gasto que implica su desarrollo.

El capitalista de riesgo y académico del MIT Paul Kedrosky explicó a Axios que las compañías tecnológicas “están asumiendo cada vez más deuda que no aparece en sus estados financieros tradicionales”.

El problema, señaló, es que la IA todavía no genera beneficios concretos y cada nuevo ciclo de chips requiere costosas actualizaciones, lo que multiplica los gastos.

Ruth Yang, directora global de análisis de mercados privados en S&P Global Ratings, confirmó al medio estadounidense que gigantes como Meta y Apple están financiando sus proyectos de inteligencia artificial tanto con deuda tradicional como con préstamos que no siempre se reflejan de forma transparente.

“Las Metas, las Apple del mundo, están financiando la IA. A veces lo incluyen en sus balances, y a veces no”, explicó Yang.

Este mecanismo hace que las cargas financieras de las grandes tecnológicas sean más difíciles de rastrear y que los inversores desconozcan la magnitud real del endeudamiento.

El informe de Axios señala que gran parte de esta nueva deuda proviene del crédito privado, un sector que ha crecido exponencialmente desde la crisis financiera global.

Tras el retiro de los bancos tradicionales de ciertos segmentos de financiamiento, los fondos privados ocuparon su lugar, canalizando miles de millones hacia proyectos de gran inversión de capital, como los centros de datos que sostienen la infraestructura de IA.

Meta, por ejemplo, busca recaudar 29.000 millones de dólares a través de grandes fondos de crédito privado para financiar su expansión en inteligencia artificial.

Según datos de Carlyle Group, se destinarán 1,8 billones de dólares en capital hasta 2030 para sostener la demanda de infraestructura vinculada a la IA, y buena parte de esos recursos provendrá del crédito privado.

Más de la mitad del costo de construcción de un centro de datos proviene de los chips internos —en su mayoría fabricados por Nvidia—, según Kedrosky.

Pero esos componentes deben renovarse constantemente a medida que surgen nuevos modelos, generando un gasto continuo sin retorno inmediato.

Yang, no obstante, sostuvo que parte de este proceso forma parte de la evolución del mercado financiero.

“Si se hace correctamente, es una forma innovadora de financiar el desarrollo tecnológico”, afirmó.

Sin embargo, aclaró que “aunque los proyectos de IA logren pagar su deuda, eso no garantiza que las empresas que los impulsan obtengan beneficios reales.”

Riesgo de sobreinversión

En su conversación con Axios, Yang también advirtió sobre un posible escenario de sobreconstrucción en la industria de la IA.

Si la economía global se desacelera o la demanda tecnológica se enfría, las empresas más apalancadas podrían ver afectadas sus finanzas y su desempeño bursátil.

“El riesgo es que, si la economía se debilita, estas compañías podrían enfrentar serios problemas financieros”, advirtió.

El informe de Axios concluye que la combinación de endeudamiento opaco, altos costos tecnológicos y rentabilidad incierta podría ser el talón de Aquiles de la actual revolución de la inteligencia artificial.

Como resume Kedrosky: “La historia muestra que los periodos de innovación acelerada suelen ir acompañados de exceso de crédito. Si no se controla, este podría ser el factor que termine por estallar la burbuja de la IA.”