Mi opinión sobre la expansión de la IA y el dinero que la financia sigue sin definirse. Siento que es una cuestión de timing, algo que nunca me gusta.
*A más largo plazo, estoy seguro de que la IA será tan transformadora como todos creemos. *A más corto plazo, siento que tiene que haber una corrección para limpiar todo esto, porque no puede seguir así indefinidamente.*
Sé que “más corto” o “más largo” no son términos útiles para tomar decisiones concretas. Pero estoy definiendo un disparador que me avise cuándo podría empezar ese “corto plazo”. Siento que es lo más prudente que puedo hacer ahora para gestionar mi riesgo. Porque no soy nada pesimista con este tema.
Si le muestras a la mayoría de la gente un mapa de su propia industria —una en la que son expertos— y se ve así, no invertirían en ella. Entonces, ¿por qué el dinero sigue fluyendo? O muy pocos estamos viendo el mapa completo, o tal vez llevamos anteojeras puestas, dados los retornos reales y prometidos.
Como casi todos, leo muchos boletines de inversión y luego paso a otra cosa. Seamos honestos: pueden ser bastante áridos.
Uno del equipo de crédito alternativo de Ares, titulado In The Gaps, se me quedó grabado por una sola página. Es un diagrama. Cada financiamiento levantado para centros de datos y chips de IA durante doce meses, dibujado como una red, con líneas que van desde cada operación hasta todas las empresas de las que depende.
Versión corta:
• Ares contó mucho más de 100 financiamientos para centros de datos y chips de IA en doce meses, emitidos en siete mercados de deuda distintos. Por debajo, el riesgo siempre terminaba recayendo en las mismas ocho empresas.
• Varias de esas empresas están en ambos lados de la misma estructura: pagan el alquiler, garantizan el valor del edificio al final del contrato, toman préstamos y actúan como inquilinas al mismo tiempo.
• Un centro de datos de $14bn que las aseguradoras de propiedad solo cubren hasta cerca del 3 % de su valor tiene bonos respaldados por su alquiler, y esos bonos están calificados como de bajo riesgo. El mismo edificio, y dos visiones del riesgo completamente distintas.
• Cada operación del mapa, dice Ares, descansa sobre un único supuesto: que el gasto de capital en IA continúe.
El mapa
Versión muy simplificada recreada para resaltar los ejemplos. Si sigues las dos líneas destacadas: i) el mismo nombre paga el alquiler y garantiza el edificio; ii) el mismo nombre vende los chips y garantiza el préstamo.
Cada operación por separado se lee bien, por supuesto. Pero ponlas todas en una sola página y no podrás evitar sentirte incómodo. Las líneas siguen llegando a los mismos ocho círculos. Ares rastreó más de 100 financiamientos, en siete mercados de deuda separados, y descubrió que el riesgo siempre volvía a Meta, Oracle, Microsoft, Amazon, Google, Nvidia, OpenAI y Anthropic.
Ambos lados de la misma operación
Meta paga el alquiler que cubre un conjunto de bonos y, además, garantiza el valor del edificio al final del contrato de arrendamiento.
CoreWeave aparece como prestataria tres veces y también es el inquilino ancla cuyos contratos respaldan los bonos de otro emisor.
Nvidia, según Ares, está en el mapa de cuatro formas a la vez: emite sus propios pagarés, suministra los chips detrás de las operaciones estructuradas, figura como inquilina y actúa como garante de los préstamos de otras empresas.
Las empresas también están conectadas entre sí. Según se informa, Nvidia comprometió fondos para OpenAI, que compra capacidad de cómputo a Oracle, que la ejecuta en chips de Nvidia. Microsoft, Amazon y Google tienen participaciones en los laboratorios de IA a los que también les venden.
En esencia, puede que esté simplificando demasiado, pero para mí todo se reduce a un solo supuesto: que el gasto de capital en IA continúe. Si llega un momento en que los ingresos de la IA decepcionen frente al gasto que se preparó para ella, y al mismo tiempo se ejecutan las garantías de esas mismas empresas, justo cuando menos capacidad tengan para pagar, ¿quién interviene? Esto no es 2008. No veo un prestamista de última instancia confiable para esta industria, como lo fueron los gobiernos para los bancos.
Un edificio que nadie quiere asegurar
El mismo boletín trae un segundo ejemplo. Ares describe un sitio para un centro de datos de $14bn en Texas con Meta como inquilino. El seguro de propiedad tiene un tope de unos $450 millones, alrededor del 3 % del valor. Las aseguradoras miraron un sitio de ese tamaño y decidieron que una pérdida total era un riesgo demasiado grande para cubrirlo.
Ahora mira el mismo sitio desde el lado de los bonos. Los inversores de deuda prestaron contra el alquiler que Meta paga por el edificio, con grado de inversión. Si el edificio se incendia, Meta mueve su capacidad de cómputo a otro lado. Los prestamistas pierden lo único que tenían como garantía: un flujo de alquiler de un edificio sobre el cual no tienen ningún derecho y que nadie aseguró por más del 3 % de su valor.
Ares lo resume en una línea: “El mismo riesgo que la industria de seguros considera demasiado grande para cubrir en el mercado inmobiliario como pasivo, se lo traga entero como activo cuando llega en forma de bono con grado de inversión”.
Y muchas veces es la misma industria en ambos lados.
Por qué el dinero sigue fluyendo
Si el mapa es tan claro, ¿por qué alguien compra?
Porque los inversores no están comprando el mapa. Están comprando transacciones individuales dentro de él. Un fondo inmobiliario ve un contrato de arrendamiento. Un prestamista de equipos ve una garantía. Cada uno hace bien su trabajo, medido contra los criterios de esa única pieza.
Me extraña un poco que la industria de la inversión no hable lo suficiente de esto. Mi suposición es que, mientras el gráfico siga subiendo y cada operación pase las revisiones estándar de due diligence, todo sigue igual. Me gustaría ver más énfasis en la intersección entre la due diligence de inversión y la operativa. Ambas pueden evaluar sus riesgos respectivos de manera efectiva, pero creo que son las dependencias entre ellas —y entre inversiones aparentemente separadas— las que merecen más escrutinio, y que se le dé más peso a esta intersección en el proceso de toma de decisiones de inversión.
Ares también analiza quién está comprando. Las aseguradoras estadounidenses tienen alrededor de $9 billones (trillions) en activos, y las ventas récord de anualidades significan que necesitan colocar gran parte de eso en “bonos con calificación A”. Se espera que los bonos que compran fallen unas cuatro veces por cada diez mil al año. Así es como los precifican. Pero estos bonos dependen de que una sola industria siga gastando al ritmo actual, y que un ciclo de gasto cambie de dirección está lejos de ser un evento de cuatro en diez mil.
Esto no es solo sobre la IA
Este patrón es más viejo que los centros de datos. Ares señala a las telecomunicaciones en el año 2000, donde los fabricantes de equipos financiaban a sus propios clientes y una historia tecnológica se convirtió en una historia de correlación. La misma forma estuvo debajo de la crisis financiera, donde las estructuras movían el riesgo de lugar en vez de reducirlo. Cada vez, cosas que parecían separadas compartían un mismo supuesto y, cuando este fallaba, se movían juntas.
También aplica a menor escala. Una canasta temática de diez empresas en un sector comparte un solo motor. Un índice global, un índice estadounidense y un fondo tecnológico tienen las mismas pocas empresas repetidas tres veces. Y aunque tengas muchos instrumentos, los verdaderos motores o la cantidad de apuestas independientes suelen ser uno o dos.
Todavía no tengo una postura definida. Lo que sí tengo es una conciencia cada vez mayor de este entorno.
Cada una de estas operaciones tiene sentido por sí sola. La calificación, el inquilino, el alquiler. El problema que encuentro solo se nota realmente a través de las relaciones y la interconexión. Esto me lleva a pensar que varias oportunidades que parecen más independientes de lo que son, o que tienen niveles de separación aceptables, en realidad comparten un supuesto único mucho más fuerte.
Habiendo trabajado en la industria durante 2008, es difícil no ver algunas similitudes, o quizás la palabra más precisa sea familiaridades. Las hipotecas se empaquetaron, calificaron y vendieron a inversores que estaban obligados a comprar papel de alta calificación. Cada paquete parecía diversificado. Por debajo, gran parte de esa aparente diversificación dependía del mismo supuesto: que los precios de las viviendas no caerían al mismo tiempo en todo el país (EE. UU.).
Las agencias calificadoras tenían la información, pero la vieron demasiado tarde. Los criterios evaluaban cada paquete por separado. Había menos foco en la interconexión.
No es lo mismo. Lo sé. En 2008, los prestatarios de abajo no podían pagar, y el empaque lo ocultaba. Aquí, las empresas en el centro del mapa sí pueden pagar. Son algunos de los negocios más rentables del mundo.
El riesgo aquí aparece cuando se toma la decisión de gastar menos, lo que puede iniciar un proceso que ponga a prueba las garantías y los contratos de arrendamiento construidos sobre el supuesto de que el gasto continuaría.
Si eso pasa, dónde cae el daño dependerá de las estructuras de financiamiento y de las protecciones que tengan. Las empresas más pequeñas en el medio del mapa, incluidos antiguos mineros de bitcoin y negocios de alquiler de chips, se ven particularmente expuestas. Pero parte de ese riesgo podría transferirse de vuelta a las ocho grandes empresas a través de sus garantías y compromisos.
Lo que resulta familiar es la transferencia de riesgo: un supuesto, muchos envoltorios, cada uno evaluado por separado.
Mi opinión
A más largo plazo: Tranquilo, porque espero que la IA importe tanto como la mayoría de nosotros cree.
A más corto plazo: Voy a estar observando las proyecciones de gasto de capital en IA. Si dos o tres de las grandes empresas empiezan a reducir sus expectativas de gasto en uno o dos trimestres, esa sería mi primera señal de que el ciclo de inversión podría estar cambiando.
Eso no significaría automáticamente que las estructuras de financiamiento estén en problemas. Querría entender por qué se está frenando el gasto y si esa desaceleración empieza a presionar los ingresos, contratos y garantías que sostienen a toda la industria.
Ese sería mi disparador para reevaluar mi exposición, con la idea de reducirla si la evidencia lo justifica.
Hasta entonces, mi visión a largo plazo sigue siendo positiva. Lo que no logro establecer es el timing de la posible corrección.
Fuente: Ares Management, In The Gaps, Boletín de Crédito Alternativo, otoño de 2026. Las cifras sobre financiamientos, cobertura de seguros, contrapartes y fondos son las reportadas allí.
