La ingeniería financiera de la IA subcontrata su riesgo real y pone en guardia a las firmas de ‘rating’
Titulizaciones, crédito privado, acuerdos de ‘leasing’ que sacan del balance compromisos a largo plazo... Analistas y supervisores advierten del auge de arquitecturas que minimizan el impacto financiero de la inversión
A falta de vislumbrar si la inteligencia artificial acabará con la humanidad, o si el escenario apocalíptico que dibujan las mismas manos que han construido su explosivo deriva en un frenazo, banqueros de inversión y empresarios del sector ingenian estructuras financieras cada vez más complejas para pagar las inversiones que requiere esta tecnología. Los modelos requieren infraestructuras cada vez más masivas, y plantean interrogantes más allá de la pregunta, de difícil respuesta, sobre si hay o no una burbuja. A cuánto asciende la factura, quién la va a pagar y quiénes están asumiendo de verdad los riesgos son preguntas que hace un año tenían una respuesta sencilla, pero que hoy en día son mucho menos obvias, habida cuenta de unas estructuras financieras circulares y cada vez más interconectadas y difíciles de entender.
Los gigantes de la IA —denominados hiperescaladores— han pasado de financiar su apuesta con sus propios ingresos a recurrir a terceros. Y, si bien han disparado las emisiones de su propia deuda, también están haciendo lo posible por externalizar la carga financiera: acuerdos con firmas de capital privado, compromisos de arrendamientos a largo plazo con mucha letra pequeña, titulizaciones, operaciones vinculadas… arquitecturas cada vez más sofisticadas que se escapan a una lectura de una cuenta de resultados tradicional y que están bajo el escrutinio de firmas de calificación y analistas.
“A medida que se acelera la inversión en infraestructura de IA, la atención se centra ahora no solo en la magnitud del gasto, sino también en los modelos de financiación, los compromisos financieros y las implicaciones a largo plazo que conlleva”, reconoce en un informe Naveen Sarma, director general y responsable del sector en S&P Global Ratings. Una advertencia que también se ha lanzado desde el Banco Internacional de Pagos de Basilea (BIS, por sus siglas en inglés). Pablo Hernández de Cos, su máximo representante, afirmó recientemente que “mucha de esta financiación es opaca e interconectada. Bajo la llamada financiación circular, los fabricantes de chips e hiperescaladores se conectan de una forma difícil de observar y, a veces, de valorar”. OpenAI, Anthropic y Nvidia son sus máximos exponentes: con acuerdos comerciales con empresas que abarcan todo el espectro de la IA (de firmas de computación en la nube a fabricantes de fibra óptica) han comprometido ingentes sumas.
Los analistas de Morgan Stanley calculan que la inversión en capital destinada a centros de datos de IA podría acercarse a los 3,2 billones de dólares durante los próximos tres años. De esta cuantía, la mayor parte provendrá de la emisión de deuda (unos 1,75 billones de dólares). Pero queda otra mitad por cubrir. “Comprender cómo se financian y gestionan estas inversiones será cada vez más importante para evaluar la calidad crediticia en todo el sector”, resume el experto de S&P. Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon, Oracle o Nvidia han colocado más de 200.000 millones de dólares de deuda en lo que va de año, casi cuatro veces la emisión neta de España. La cifra previsiblemente podría alcanzar los 400.000 millones en 2027, según Morgan Stanley.
Otras fórmulas de financiación son mucho más complicadas de calibrar, pero cada vez son más populares porque subcontratan un riesgo financiero que, incluso para los gigantes de Silicon Valley, puede ser significativo, como bien sabe Oracle. La tecnológica estuvo en el ojo del huracán el año pasado tras anunciar acuerdos con OpenAI, Meta y xAI (fusionada ahora con SpaceX), con los que disparó su deuda financiera y sufrió con fuerza en Bolsa.
Meta dio el pistoletazo de salida con el megacentro de datos Hyperion, después replicado por otras firmas. El proyecto se instrumentó a través de un vehículo inversor (SPV en inglés) junto a la firma de capital privado Blue Owl Capital. Meta limitó su participación al 20%, pero se comprometió a alquilar esta instalación por al menos 20 años. La sociedad creada ad hoc emitió en el mercado 27.000 millones de dólares en deuda a precios más que ajustados, pues gracias a la garantía de la empresa fundada por Mark Zuckerberg dispone de un rating A+ (el mismo que España). Meta, por su parte, ha logrado dejar fuera de su balance el grueso de su financiación. En otros acuerdos similares aparecen, también, aportando capital o asumiendo riesgo crediticio, proveedores de los centros de datos, como Nvidia o Broadcom.
Para Daniel Sorid, responsable de estrategia de crédito estadounidense con grado de inversión de Citi Research, “la financiación de centros de datos es interesante por la forma en la que se están estructurando estas operaciones, porque las herramientas convencionales seguramente están llegando al límite”. Según cálculos de Morgan Stanley, los compromisos de alquiler como el de Meta ascienden a 1,5 billones de dólares y más de un billón ha logrado quedarse fuera de sus balances. Cálculos recabados por Financial Times reducen la cuantía a 300.000 millones de dólares en los últimos 12 meses. Magia financiera que solo se irá desvelando poco a poco en las cuentas de estas empresas a medida que se vayan construyendo los centros de datos. En esta fiebre tienen un papel clave los fondos de crédito privado, prestamistas que sortean el canal bancario y que en 15 años han pasado de prestar 22.000 millones al sector tecnológico a más de un billón, según el BIS.
¿Y si se pasa la moda de la IA y los centenares de centros de datos que se están construyendo dejan de tener sentido? Los grandes hiperescaladores tendrían entonces que hacer frente a elevados pagos ya comprometidos.
Nvidia, de momento, ha creado una plataforma de financiación para desarrollar estructuras de inteligencia artificial, un ecosistema de financiación a proveedores, pero de la mano de los grandes de Wall Street. Aliada con Apollo, Blackstone, BlackRock, GIP, Brookfield, Goldman Sachs y KKR, entre otras, se habría asegurado unos 500.000 millones de dólares de financiación. El gigante, además de ser el gran ganador de la carrera de la IA (se ha convertido en la mayor empresa del mundo), también la ha fomentado, a través de su participación como financiador o garante en innumerables proyectos o alianzas, siempre ligados a la compra de sus procesadores. Los analistas de Morgan Stanley calculan que los futuros acuerdos de financiación implicarían una exposición al riesgo crediticio total de Nvidia de 200.000 millones de dólares a finales de 2028. Asumible, en todo caso, para un gigante que ingresa 200.000 millones en un año.
El último elemento de la factura del despegue de la IA pasa por las titulizaciones de centros de datos, paquetes de deuda con diferentes grados de solvencia que son transformados en activos negociables y vendidos entre distintos compradores. La puerta al pandemónium de las hipotecas subprime, denostado durante años por los estragos de la Gran Crisis Financiera (y que Europa trata de impulsar en los últimos años). El supervisor del mercado estadounidense, la SEC, ha reconocido recientemente que las titulizaciones de centros de datos no son activos titulizados (conocidos como ABS) y que, por lo tanto, no están sujetos a sus requisitos de retención de riesgo crediticio. Una decisión que otorga más atractivo (económico) a este vehículo.
Pese a los recelos que estas arquitecturas empiezan a despertar, el optimismo inversor ligado a la IA continúa. “Los inversores no están comprando todo a ciegas. Se está invirtiendo una enorme cantidad de capital, pero se están tomando el tiempo necesario para analizar la solvencia, comprender las historias de las empresas y determinar su valor relativo y sus precios”, reconoce en un análisis John Servidea, codirector global de Finanzas de Grado de Inversión de JP Morgan.