Mi opinión sobre la expansión de la IA y el dinero que la financia sigue sin definirse. Intuyo que es una cuestión de tiempos. Y eso 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 que depure todo esto, porque no puede continuar así indefinidamente.
Sé que “más corto” o “más largo” no son términos útiles para pasar a la acción. Pero estoy fijando un detonante que me indique cuándo podría empezar ese “corto plazo”. Siento que es la medida más prudente que puedo tomar ahora para gestionar mi riesgo. Porque no soy nada pesimista respecto a este tema.
Si le muestras a la mayoría de la gente un mapa de su propio sector —del que son expertos— con este aspecto, no invertirían en él. Entonces, ¿por qué sigue fluyendo el dinero? O bien no somos suficientes los que vemos el mapa completo, o quizá llevamos puestas las anteojeras, dados los retornos reales y prometidos.
Como casi todos, leo muchos boletines de inversión y luego paso página. 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 financiación levantada para centros de datos y chips de IA durante doce meses, dibujada como una telaraña, con líneas que van desde cada operación hasta todas las empresas de las que depende.
Versión corta:
• Ares contabilizó mucho más de 100 financiaciones para centros de datos y chips de IA en doce meses, emitidas 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, piden prestado y actúan como inquilinas al mismo tiempo.
• Un centro de datos de $14bn que las aseguradoras inmobiliarias solo cubren hasta aproximadamente el 3 % de su valor tiene bonos respaldados por su alquiler, y esos bonos están calificados como de bajo riesgo. Mismo edificio, dos visiones del riesgo muy 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 destacar algunos ejemplos. Si sigues las dos líneas resaltadas: 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 sentir inquietud. Las líneas siguen llegando a los mismos ocho círculos. Ares rastreó más de 100 financiaciones, en siete mercados de deuda distintos, 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 da servicio a un conjunto de bonos y, además, garantiza el valor del edificio al final del contrato de arrendamiento.
CoreWeave aparece como prestatario 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 simultáneas: 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. Al parecer, Nvidia ha comprometido financiación para OpenAI, que compra capacidad de cómputo a Oracle, que la ejecuta con 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 único supuesto: que el gasto de capital en IA continúe. Si llega un periodo en el que los ingresos de la IA decepcionan frente al gasto previsto para sostenerlos, y al mismo tiempo se ejecutan las garantías de las mismas empresas, justo en el momento en que menos pueden pagar, ¿quién interviene entonces? Esto no es 2008. No veo un prestamista de última instancia fiable para esta industria como lo fueron los gobiernos para los bancos.
Un edificio que nadie quiere asegurar
El mismo boletín incluye un segundo ejemplo. Ares describe un emplazamiento de centro de datos de $14bn en Texas con Meta como inquilina. El seguro inmobiliario tiene un tope de unos 450 millones de dólares, alrededor del 3 % del valor. Las aseguradoras miraron un complejo de ese tamaño y decidieron que una pérdida total era un riesgo demasiado grande para cubrirlo.
Ahora mira el mismo emplazamiento desde el lado de los bonos. Los inversores de deuda han prestado contra el alquiler que Meta paga por el edificio, con grado de inversión. Si el edificio se incendia, Meta traslada su capacidad de cómputo a otro lugar. Los prestamistas pierden lo único que tenían como garantía: un flujo de alquiler de un edificio sobre el que 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 aseguradora 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”.
A menudo es la misma industria en ambos lados.
Por qué sigue fluyendo el dinero
Si el mapa es tan claro, ¿por qué compra alguien?
Porque los inversores no están comprando el mapa. Están comprando transacciones individuales dentro de él. Un fondo inmobiliario ve un contrato de alquiler. Un prestamista de equipos ve una garantía. Cada uno hace bien su trabajo, medido según los criterios de esa única pieza.
Me desconcierta un poco que la industria de la inversión no hable lo suficiente de esto. Supongo que, mientras el gráfico siga subiendo y cada operación pase las comprobaciones estándar de diligencia debida de inversión, todo seguirá como siempre. Me gustaría ver mayor énfasis en la intersección entre la diligencia debida de inversión y la operativa. Ambas pueden evaluar eficazmente sus respectivos riesgos, pero son las dependencias entre ellas, y a través de inversiones aparentemente separadas, las que creo que merecen más escrutinio, y que se dé más peso a esta intersección en el proceso de toma de decisiones de inversión.
Ares también analiza quién está comprando. Las aseguradoras estadounidenses gestionan alrededor de 9 billones (trillions) de dólares en activos, y unas ventas récord de rentas vitalicias significan que necesitan colocar gran parte de ese dinero en “bonos con calificación A”. Se espera que los bonos que compran fallen unas cuatro veces de cada diez mil cada año. Así es como los valoran. Pero estos bonos dependen de que una sola industria mantenga su nivel actual de gasto, y un giro en el ciclo de gasto está muy lejos de ser un evento de cuatro entre diez mil.
Esto no va solo de IA
El patrón es anterior a los centros de datos. Ares señala al sector de 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 estructura estaba detrás de la crisis financiera, donde las estructuras movían el riesgo de sitio en lugar de reducirlo. Cada vez, cosas que parecían independientes compartían un mismo supuesto y, cuando este fallaba, se movían juntas.
También aplica a menor escala. Una cesta temática de diez empresas de un mismo sector comparte un único motor. Un índice global, un índice estadounidense y un fondo tecnológico poseen el mismo puñado de empresas por triplicado. Y aunque tengas muchos instrumentos, los motores reales o el número de apuestas independientes suele ser de uno o dos.
Todavía no tengo una opinión definida. Lo que sí tengo es una conciencia creciente de este entorno.
Cada una de estas operaciones tiene sentido por sí sola. La calificación, el inquilino, el alquiler. El problema que detecto solo aflora 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 presentan niveles de separación aceptables, en realidad comparten un único supuesto mucho más fuerte.
Habiendo trabajado en la industria durante 2008, es difícil no ver algunas similitudes, o quizá la palabra más adecuada sea familiaridades. Las hipotecas se empaquetaban, calificaban y vendían a inversores 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 la vivienda no caerían a la vez en todo el país (EE. UU.).
Las agencias de calificación tenían la información, pero la vieron demasiado tarde. Los criterios analizaban más cada paquete por separado. Había menos atención a la interconexión.
No es lo mismo. Lo sé. En 2008, los prestatarios de la base no podían pagar, y el empaquetado 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 surge cuando se toma la decisión de gastar menos, lo que puede desencadenar un proceso que ponga a prueba garantías y contratos de arrendamiento construidos sobre el supuesto de que el gasto continuaría.
Si eso ocurre, dónde caiga el daño dependerá de las estructuras de financiación y de las protecciones que incluyan. Las empresas más pequeñas en el centro del mapa, incluidos antiguos mineros de bitcoin y negocios de alquiler de chips, parecen especialmente expuestas. Pero parte de ese riesgo podría trasladarse 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, ya que espero que la IA importe tanto como la mayoría pensamos.
A más corto plazo: Estaré atento a las previsiones de gasto de capital en IA. Si dos o tres de las grandes empresas empiezan a reducir sus expectativas de gasto a lo largo de 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 financiación estén en problemas. Querría entender por qué se frena el gasto y si esa desaceleración empieza a presionar los ingresos, arrendamientos y garantías que sostienen al resto de la industria.
Ese sería mi detonante para reevaluar mi exposición, con la intención de reducirla si la evidencia lo justifica.
Hasta entonces, mi visión a largo plazo sigue siendo positiva. Lo que no logro establecer es el momento exacto de la posible corrección.
Fuente: Ares Management, In The Gaps, Boletín de Crédito Alternativo, otoño de 2026. Las cifras sobre financiaciones, cobertura de seguros, contrapartes y financiación son las allí reportadas.
