Agosto de 2026
Exención de responsabilidad y divulgación:
Para empezar, no soy un ludita. Utilizo la IA como parte de mi proceso de investigación, así como para ayudar con la redacción y edición. La imagen del encabezado se generó usando Grok. Estoy muy a favor del progreso tecnológico. Este artículo es un experimento mental sobre dónde podría encontrar desafíos el auge de la inversión en IA en el futuro. Soy optimista sobre las perspectivas de la IA en las próximas décadas, pero temo que se haya apostado demasiado a un progreso incremental grande que podría resultar esquivo a corto plazo. Mi principal preocupación es que gran parte de la economía estadounidense se haya apalancado en una tecnología incipiente con una economía a largo plazo poco clara, y que esto pueda perjudicar en última instancia a la economía real y al ciudadano medio a través del mercado de valores y posiblemente problemas en grandes empresas de servicios financieros. Al momento de escribir esto, estoy corto en Blackstone (BX) y SharonAI (SHAZ) mediante opciones de venta. Tengo la intención de transar continuamente estos valores según mis objetivos de inversión y principios de gestión de riesgos. Cualquier cambio en mi posicionamiento no refleja necesariamente un cambio en nuestras opiniones aquí expuestas.
El Polvorín de los Centros de Datos
Estamos en 2028. En las afueras de Abilene, Texas, las primeras familias se mudan a un centro de datos reconvertido. El edificio se construyó en 2026 como una estructura vacía preparada para las GPU de Nvidia. Nunca funcionó por encima del 50% de su capacidad. Después de la Gran Depresión de Chips de 2027, permaneció oscuro durante un año, una estructura sin ventanas cableada para más electricidad que todo el pueblo que la rodea. Después de meses de innumerables proyectos de nuevos centros de datos inactivos, la DSA lanzó una campaña a nivel nacional para convertirlos en viviendas asequibles. Un colectivo de vivienda de la DSA compró el proyecto de Abilene por una fracción de su valor y lo convirtió en viviendas asequibles. La propuesta era casi demasiado perfecta. La electricidad y el agua ya estaban instaladas, y los edificios podían dividirse fácilmente en viviendas iniciales para adultos jóvenes y nuevas familias. Para el verano de 2028, hay cientos de estos en todo el antiguo cinturón de centros de datos, desde Texas hasta Luisiana y Ohio, cada uno un monumento al gran auge de inversión que duró de 2024 a 2027, con billones gastados en una tecnología incipiente con un perfil económico incierto a largo plazo.
Las estructuras reconvertidas son la parte más visible de los escombros. El flujo enrevesado de capital que las financió es mucho más difícil de reconstruir; una gran parte terminó en un lugar más extraño que un almacén en Texas: en las cuentas de jubilación de los estadounidenses comunes. Cómo llegó allí comienza con la gran maquinaria financiera que rugió desde 2024 hasta 2027.
El Motor de Financiación
En algún momento de 2026, el despliegue de la IA superó la capacidad de balance de los hiperescaladores, las neoclouds y los laboratorios fronterizos que lo habían estado capitalizando. El reemplazo fue una máquina de financiación multifacética, una especie de Frankenstein de GPU apalancadas.
En este caso específico, los compromisos de ingresos sumaron alrededor de $200 mil millones. Fue uno de los paquetes de financiación de infraestructura más grandes de todos los tiempos.
La estructura de financiación se organizó para que ninguna parte tuviera los chips completamente en su balance. Morgan Stanley organizó un vehículo de crédito privado, financiado por inversores externos, que compró los chips y los arrendó a Anthropic. De esta manera, ni Google ni Broadcom tuvieron que mantener directamente los activos en sus libros. El FT lo comparó con la financiación de proveedores que Boeing y GE construyeron para mover aviones y motores.
En junio de 2026, el primer lote de capital pasó por la máquina cuando una entidad llamada Compute SPV pagó $35 mil millones por aproximadamente un gigavatio de hardware, aproximadamente un millón de chips. El efectivo provino de tres tramos de deuda anclados por Apollo y Blackstone. Broadcom garantizó los dos tramos senior, prometiendo cubrir el déficit si Anthropic dejaba de pagar y los chips no podían venderse lo suficiente para que los inversores recuperaran su dinero. Esa garantía, llamada soporte de valor residual, cubría alrededor de $30 mil millones de los $35 mil millones.
A los inversores senior se les dijo que su dinero estaba seguro. La razón no eran los chips. La razón era Broadcom, que cubriría cualquier posible déficit si los chips no valían lo suficiente. Elimina la garantía y la garantía colateral es un almacén de hardware y un pagaré de una startup. Ese modelo se estableció para financiar cientos de miles de millones más. En abril de 2026, Google acordó vender a Broadcom otros 3.5 GW de chips para Anthropic, y las propias presentaciones de Broadcom revelaron $128 mil millones en compromisos de compra, con $55 mil millones en entregas previstas para el año fiscal 2027 y $73 mil millones en 2028.
Los chips necesitaban estructuras con energía, y la energía tardaba años en obtener permisos, por lo que financiar el hardware solo resolvió la mitad del problema de Google. Encontró la otra mitad en un lugar improbable: los mineros de criptomonedas que ya tenían electricidad. Un pequeño minero llamado TeraWulf fue el primero en aceptar un respaldo de Google y agregar un pabellón de 360 MW en el norte del estado de Nueva York. Morgan Stanley empaquetó la garantía de Google de los pagos de arrendamiento en un bono de construcción que recaudó $3.2 mil millones. Google tomó warrants de bajo precio y una participación en el minero, luego repitió la jugada con Cipher y Hut 8 en Texas y Luisiana. Según el recuento del FT, Google había respaldado diez desarrollos con 2.4 GW de energía.
Los respaldos de Google lo dejaron expuesto a hasta $44 mil millones si los arrendamientos salían mal, y en su balance general registraba el pasivo en $815 millones. Meta había hecho lo mismo con sus propios proyectos. Su campus en Luisiana, Hyperion, estaba dentro de un vehículo llamado Beignet Investor, propiedad en un 80 por ciento de Blue Owl, que en octubre de 2025 vendió un solo bono de $27.3 mil millones al 6.58%, calificado A+, comprado principalmente por Pimco y BlackRock. Meta mantuvo la deuda fuera de sus libros argumentando que no controlaba la entidad, a pesar de ser el único inquilino. Ernst & Young señaló ese juicio en las propias presentaciones de Meta como un asunto de auditoría crítico, y un auditor declaró que el juicio era discutible.
Un campus de Oracle en Michigan tenía $16 mil millones de deuda un escalón más abajo en la escalera de crédito, la mayor parte era un bono a 19 años anclado por Pimco después de que los bancos se retiraran. S&P rebajó la calificación de Oracle a BBB- en julio de 2026, un escalón por encima de la categoría de basura. Un mercado incipiente que convertía los arrendamientos de centros de datos en bonos calificados creció de aproximadamente $4 mil millones en circulación en 2020 a más de $60 mil millones en 2026. Según un recuento, la deuda relacionada con la IA representaba aproximadamente el 30 por ciento de toda la emisión neta de bonos corporativos con grado de inversión en 2025. El mercado de grado de inversión se estaba convirtiendo en una apuesta concentrada en la IA.
Los proyectos de centros de datos con un respaldo de Google pedían prestado dinero a aproximadamente el 7.1% para la primavera de 2026, mientras que los operadores de neoclouds que construían alrededor de los chips de Nvidia pagaban ~9.3%, una brecha que Jefferies llamó una desventaja estructural en el costo de capital para cualquiera en la órbita de Nvidia. Todo el edificio de $200 mil millones descansaba sobre una sola pregunta: si Anthropic podría pagar. Un analista de Jefferies lo expresó claramente: se había construido un mundo entero debajo de un puñado de empresas, y si su apetito por gastar disminuía, todo se ralentizaría.
La Garantía Colateral
Toda la maquinaria de financiación dependía de que los chips mantuvieran su valor durante una curva de depreciación lo suficientemente larga, lo que no resultó ser el caso. Nvidia lanza un nuevo chip insignia aproximadamente cada 12 meses, y los compradores los depreciaban en un período de cinco a seis años. El movimiento de Microsoft hacia una vida útil del servidor de seis años en 2022 agregó $3.7 mil millones de ingresos operativos en un año. Alphabet redujo la depreciación en $3.9 mil millones. Amazon fue en la dirección opuesta en 2025, acortando algunos servidores a cinco años y culpando al ritmo de la IA.
Nada Nuevo Bajo el Sol
En la década de 1970, un vendedor de Dallas llamado Chris Christopher, un desertor escolar que había vendido enciclopedias y luego seguros, convenció a Lloyd's de Londres para que emitiera una póliza que pagara a las empresas de arrendamiento de computadoras si sus arrendamientos eran cancelados por los clientes debido a la obsolescencia. Sobre la base de esa garantía, los bancos prestaron a su empresa y a otras cientos de millones para comprar computadoras para arrendar. Las máquinas se arrendaban a corporaciones y agencias gubernamentales, y los flujos de efectivo pagaban la deuda en siete años. Si un cliente cancelaba entre los años cuatro y siete, Lloyd's cubría la pérdida residual. Los bancos anteriormente solo prestaban por cuatro años, porque sabían que IBM podía dejar obsoleta su garantía de la noche a la mañana. La garantía financiera implícita de Lloyd's expandió rápidamente el mercado de financiación, lo que impulsó un crecimiento agresivo en el negocio de arrendamiento de computadoras y, por lo tanto, la venta de computadoras. El motor de financiación es siempre la variable clave en una burbuja. La fiesta tiende a continuar sin cesar hasta que el mecanismo de financiación encuentra problemas.
Se habían emitido alrededor de $1 mil millones en pólizas cuando IBM hizo lo obvio y anunció la serie 4300, más rápida y hasta un 30 por ciento más barata que las máquinas ya en funcionamiento. Los arrendamientos se deshicieron rápidamente y Lloyd's se quedó con una pérdida financiera masiva. Sus propios ajustadores dijeron a los suscriptores que reservaran $220 millones, y la pérdida temida alcanzó los mil millones de dólares, la más grande en la historia de 291 años de Lloyd's hasta ese momento. El historial de IBM había parecido estable. Nadie esperaba que IBM redujera los precios en un 30 por ciento.
Con el beneficio de la retrospectiva, muchas de las estructuras de SPV diseñadas a medida para financiar la inversión en cómputo eran inquietantemente similares a la garantía de valor residual original de Lloyd's. El debate central siempre fue qué sucedería cuando el contrato inicial del cliente necesitara renovarse: cuál sería la tasa de renovación para una GPU de 4 a 5 años de antigüedad, en un mercado ostensiblemente ya no tan restringido para el cómputo. En un acuerdo notable en el verano de 2026, los inversores se mostraron reacios a prestar a un SPV de cómputo donde el riesgo de renovación era particularmente alto, con renovaciones que llegaban en solo unos pocos años: "Los inversores informados sobre el acuerdo dijeron que les preocupaba especialmente la duración relativamente corta del contrato que sustentaba la financiación más reciente, lo que expone a los prestamistas a riesgos de renovación". El defecto era que los edificios se alquilaban por 15 años mientras que los clientes firmaban por tres a cinco. El costo de asegurar a ese prestatario contra el incumplimiento aumentó aproximadamente una cuarta parte en medio año. El mercado había comenzado lentamente a cobrar por el riesgo antes de que los analistas admitieran que el riesgo existía. Había estado escondido a plena vista.
La solución fue que se reforzó una "caja de seguridad" alrededor del SPV para que ningún flujo de efectivo residual pudiera fluir a la neocloud hasta que los prestamistas hubieran recibido la mitad de su capital principal. Si bien esto funcionó como una solución temporal para cerrar el trato y otros similares posteriores, el problema era que cuando llegó el momento de que las neoclouds pagaran sus obligaciones de deuda corporativa, no tenían acceso firme a la garantía "bloqueada" dentro de los SPV. Las neoclouds terminaron pareciéndose mucho más a gestores de CLO apalancados que a empresas de tecnología. O, dicho de otra manera, eran funcionalmente similares a bancos especializados que financiaban cómputo pero mostraban un rápido crecimiento del EBITDA a los inversores sin incluir el costo principal de su ingrediente principal: intereses y financiación.
Teoría Monetaria Moderna del Cómputo
Si analizabas todos los arrendamientos de cómputo, el dinero finalmente fluía en algún momento a través de los laboratorios fronterizos, OpenAI y Anthropic. Durante muchos meses en la primavera y el verano de 2026, los inversores se maravillaban constantemente con filtraciones y rumores sobre la rapidez con la que crecían las tasas de ingresos recurrentes anuales tanto para OpenAI como para Anthropic. En un episodio del All In Podcast, se informó que Anthropic había superado los $80 mil millones de ARR. Luego, un día de agosto, Bloomberg informó que Anthropic había superado los $65 mil millones de ARR. Sin duda, una hazaña impresionante, pero muy por debajo de algunos de los números que los analistas de la calle estaban manejando. Luego, esa misma semana, apareció un artículo en el WSJ que señalaba: "Las ventas del segundo trimestre de OpenAI muestran un crecimiento tibio en comparación con Anthropic". Ese mismo artículo señalaba que OpenAI tenía $6.7 mil millones de ingresos en el segundo trimestre de 2026. De nuevo, una hazaña muy impresionante, pero por debajo de algunos de los números que manejaban los analistas. OpenAI experimentó aproximadamente un crecimiento secuencial del 18% en el segundo trimestre. Sin duda, un rendimiento financiero impresionante, pero seguramente esto dejó a algunos analistas preguntándose si la AGI llegaba un poco más lentamente de lo anunciado. Pero entonces, quizás el problema era que la pérdida operativa de la empresa, incluida la compensación basada en acciones, se amplió de $9.3 mil millones en el primer trimestre a $12.3 mil millones en el segundo. Así que las pérdidas crecían casi tan rápido como los ingresos, a una tasa anualizada de casi $50 mil millones de pérdidas.
El problema no era el tamaño absoluto de los ingresos o incluso las pérdidas en sí mismas, sino que OpenAI había firmado compromisos de cómputo por más de $1 billón, incluidos $300 mil millones con Oracle y $250 mil millones con Microsoft. La brecha entre sus compromisos de compra y su capacidad de pago era de un orden de magnitud. Lo mismo se aplicaba a Anthropic. Anthropic inicialmente había sido mucho más conservador que OpenAI con los compromisos agresivos de cómputo, pero luego, cuando enfrentó escasez de cómputo en 2026, también comenzó a comprometerse agresivamente con cómputo a gran escala. El mercado esperaba con ansias una OPI de Anthropic en otoño, al igual que muchos capitalistas de riesgo ansiosos por asegurar rendimientos generacionales. Cuando el tan esperado prospecto de Anthropic finalmente se hizo público, los inversores se sorprendieron por la magnitud de las pérdidas operativas y que, sin ajustes agresivos y numerosos, el negocio no era rentable en absoluto. Algunos veteranos llegaron a compararlo con WeWork y su infame EBITDA ajustado comunitario. Anthropic prefería mostrar el EBITDA Ajustado Bruto de los costos de entrenamiento.
Anthropic finalmente salió a bolsa después de tener que reducir el tamaño y la valoración de la OPI varias veces, y solo con Nvidia respaldando finalmente la OPI con un compromiso de $25 mil millones. La OPI fue una decepción y las acciones cayeron un 50% en el primer mes. OpenAI ni siquiera llegó a presentar su prospecto, prefiriendo esperar condiciones de mercado más favorables, que nunca llegaron.
Los Maxis de la IA esperaban que las "Leyes de Escalado" solucionaran el "Barranco de la IA", como se le llamaba, y que los ingresos se acumularan hasta que las pérdidas se convirtieran en negocios lo suficientemente grandes como para financiar completamente los compromisos de compra. Un investigador de IA, Andrew Ho, llamó a los laboratorios sobrevalorados en una publicación viral después de renunciar a un laboratorio fronterizo en 2026. Su analogía era una cinta de correr. Un laboratorio no podía dejar de entrenar el siguiente modelo, porque en el momento en que se detenía, su producto se convertía en un producto básico, y un modelo abierto más barato de Qwen o Kimi haría el mismo trabajo por menos. Por lo tanto, el gasto en el siguiente modelo tenía que seguir aumentando, más rápido que los ingresos que generó el anterior. Las pérdidas no eran de naturaleza única en absoluto. Eran el costo de permanecer en la llamada "frontera", y solo crecían a medida que los modelos se volvían más caros.
Nvidia invirtió en OpenAI, que compró chips de Nvidia, por lo que la demanda subyacente de todo nunca fue tan independiente como parecía. Tomó participaciones en las neoclouds que compraban sus chips y respaldó la capacidad que no podían vender. Poseía el 9 por ciento de Nebius y una parte de xAI. Microsoft poseía una cuarta parte de OpenAI y le vendía Azure. Oracle compró chips de Nvidia para arrendarlos a OpenAI. El dinero salía de Nvidia, pasaba por una startup y una neocloud, compraba chips de Nvidia y regresaba como ingresos de Nvidia. En cada salto, alguien registraba un número que se leía como nueva demanda.
Las Aseguradoras de Vida y el Banco Central de Nvidia
Los tramos senior de esta orgía de deuda tenían que ir a algún lado y fueron al único comprador diseñado para mantener papel a largo plazo y nunca marcarlo a mercado: las aseguradoras de vida. Durante la década anterior, las principales firmas de capital privado se habían adentrado profundamente en la gestión de activos de seguros. Apollo tenía Athene. KKR tenía Global Atlantic. Blackstone gestionaba Corebridge. Blue Owl tenía Kuvare. Brookfield, Carlyle y Ares ejecutaban versiones del mismo manual.
Una anualidad es casi una fuente de financiación perfecta para un negocio de crédito, porque el ahorrador entrega el dinero ahora y no puede recuperarlo fácilmente durante años a menos que pague una fuerte multa por rescate.
Cuando Apollo lideró un tramo de $3.5 mil millones de un acuerdo de chips de Nvidia para xAI, o la máquina de Broadcom que alimentaba a Anthropic, Athene fue uno de los lugares donde encontró hogar el papel senior.
Los valores estructurados constituían aproximadamente el 27 por ciento de las carteras de las aseguradoras vinculadas al capital privado en 2026, en comparación con el 12 por ciento para otras grandes aseguradoras, y en algunos casos el patrocinador gestionaba esos valores él mismo, según la Junta de Estabilidad Financiera. Esas aseguradoras controlaban casi $900 mil millones en pasivos de seguros, frente a $67 mil millones en 2012, y capturaron aproximadamente el 35 por ciento de las nuevas ventas de anualidades en EE. UU. en 2023. Un estudio de Fitch encontró que el 97 por ciento de los valores con calificación privada tenían calificaciones más altas de las que los propios analistas de los reguladores les darían, un tercio de ellos por más de tres escalones.
Una noche de agosto de 2026, Jensen Huang, CEO de Nvidia, anunció un gran plan de financiación con los jefes de algunas de las firmas de servicios financieros más grandes del mundo, incluyendo Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs y KKR. El plan era de $500 mil millones de financiación para aún más inversión de capital en IA, creando una nueva clase de activos para estandarizar la financiación de chips. El WSJ lo comparó con la financiación de aviones, tarjetas de crédito e hipotecas. La principal diferencia que no se discutió fue que los aviones y las casas tienen una vida útil de décadas, y las GPU solo de un solo dígito a principios de los dos dígitos. Para algunos observadores escépticos, este plan a medio cocinar con detalles limitados parecía un esfuerzo de último momento para evitar que la música se detuviera. Junto con el anuncio, Jensen publicó una nota escrita en gran parte por IA que tenía poco sentido explicando la medida.
El Detonante
Durante el verano de 2026, comenzaron a crecer los rumores sobre un financiero multimillonario que enfrentaba problemas con su complejo imperio financiero. Mark Walter era multimillonario y poseía múltiples equipos deportivos de primer nivel, incluidos los LA Dodgers, los LA Lakers y el Chelsea FC. Comenzaron a aparecer informes de que las firmas de seguros de Walter podrían haber declarado incorrectamente la porción de sus inversiones que estaban afiliadas. Los informes destacaron más de $20 mil millones en inversiones que deberían haber sido marcadas como afiliadas pero no lo fueron. También hubo numerosos informes de posibles investigaciones penales en curso relacionadas con este asunto. Un día, un shock golpeó simultáneamente a los mundos deportivo y financiero: Walter vendió los LA Lakers a Josh Kushner y Bob Iger, menos de un año después de finalizar la compra del equipo. Las ventas de activos deportivos y de entretenimiento de primer nivel ya eran raras, y mucho menos menos de un año después de comprar uno de los mejores de todos. Inmediatamente, la gente comenzó a sospechar que Walter necesitaba desesperadamente obtener liquidez. También circularon informes de que Walter ofrecía rendimientos de dos dígitos para préstamos a corto plazo con su participación en Guggenheim como posible garantía. Los observadores notaron que mostraba los signos reveladores de dificultades financieras.
Meses después, el imperio de Walter se vería envuelto en una serie de demandas, así como en investigaciones civiles y penales. Varias unidades de su imperio financiero se verían finalmente obligadas a declararse en quiebra. El estrecho asociado de Walter, Todd Boehly, que había operado una estrategia de seguros bastante similar, pronto se encontró en la mira de los reguladores y también tuvo que vender agresivamente muchos de sus activos clave. La importancia de este "enfrentamiento de seguros" fue lo que vino después. El Secretario del Tesoro, Scott Bessent, se había preocupado cada vez más por los riesgos que se acumulaban en el sistema de seguros de vida. Después de los desastres de Walter y Boehly, Bessent se dirigió a una sesión conjunta del Congreso para dar su evaluación de lo mal que podían ponerse las cosas. Advirtió que si no se tomaban medidas agresivas con urgencia, existía el riesgo de una Crisis Financiera Global 2.0, solo que esta vez más grande porque las cifras eran un orden de magnitud mayores. Bessent solicitó una autoridad inmediata y sin precedentes para que el Tesoro reemplazara a los Comisionados de Seguros Estatales para las llamadas "aseguradoras problemáticas". También pidió al Congreso que aprobara un "Fondo de Estabilidad de Seguros" de $100 mil millones para ayudar a liquidar y disolver ordenadamente a las aseguradoras en problemas. Por último, solicitó la autoridad para emitir una moratoria sobre las llamadas "inversiones afiliadas", así como sobre las inversiones de mayor riesgo "vinculadas a la IA" que habían comenzado a mostrar algunos signos tempranos de problemas en varios balances de seguros. Esto significó que la turbina del motor de financiación se detuvo inmediatamente. Todas las principales compañías de seguros comenzaron de inmediato a detallar su exposición a "inversiones afiliadas" e "inversiones vinculadas a la IA" en presentaciones diseñadas para tranquilizar a clientes, inversores, tenedores de deuda y reguladores. Todas anunciaron que suspenderían todas las nuevas inversiones en IA en sus unidades de seguros hasta nuevo aviso.
Las Consecuencias
De repente, otros inversores en deuda comenzaron a reevaluar algunos de los riesgos que estaban asumiendo con sus inversiones en IA. Algunos se dieron cuenta de que habían estado asumiendo riesgo de capital por un rendimiento de deuda. Ellos también comenzaron a reducir el ritmo de su financiación. Los acuerdos que se habrían cerrado en semanas solo unos meses antes comenzaron a prolongarse durante meses y meses o simplemente no se concretaron.
También comenzaron a aparecer grietas en el lado de la demanda. El crecimiento de Anthropic comenzó a estabilizarse, hasta que mostró una disminución secuencial en los ingresos en el cuarto trimestre. Muchas empresas que habían gastado dinero a manos llenas en IA para obtener eficiencias solo unos meses antes comenzaron a dudar de nuevos proyectos de IA después de que todo ese dinero no lograra mostrar mejoras significativas en los resultados finales. Luego, un día, Bloomberg informó que varios proyectos de cómputo de neoclouds habían caído sustancialmente por debajo de las tasas de renovación planificadas y no habían cumplido con varias pruebas clave de convenios, y los prestamistas estaban negociando con ellos para potencialmente embargar la garantía de las GPU. Y entonces, de repente, los analistas comenzaron a predecir que Nvidia experimentaría una desaceleración del crecimiento nunca antes vista e incluso una disminución de los ingresos en el año siguiente. Y entonces las malas noticias realmente comenzaron a llegar.
Varias aseguradoras comenzaron a recaudar capital agresivamente vendiendo todos los activos que podían, por temor a perder el acceso a los mercados de financiamiento institucional, que representaban una parte significativa de sus pasivos. Mientras que antes podían seguir recibiendo fondos de nuevos asegurados y usar parte de esa liquidez para pagar reclamaciones existentes, de repente el flujo de nuevo dinero de seguros se secó. Los jubilados comenzaron a cuestionar si las anualidades eran seguras. Bessent dio el paso extraordinario de extender la garantía de la FDIC a todas las anualidades fijas. No obstante, varias grandes aseguradoras se prepararon para iniciar procedimientos de insolvencia. El mercado de valores estuvo en caída libre durante meses seguidos, solo ayudado temporalmente por violentos y efímeros "repuntes del mercado bajista" que trajeron una falsa esperanza de luz al final del túnel. El presidente Trump finalmente nacionalizó algunos de los laboratorios fronterizos y constructores clave de infraestructura de IA, incluyendo empresas de chips, empresas de energía y varias neoclouds.
La economía de la calle principal también sintió la desaceleración del gasto. El gasto de capital en IA se había convertido en uno de los mayores impulsores individuales del crecimiento de EE. UU. en 2026 y 2027, con más de 700 mil millones de dólares de gasto anual. De repente, cuando la tendencia se revirtió, todas las empresas que se habían beneficiado de un auge de demanda generacional vieron su negocio desaparecer por completo. Las empresas que habían comenzado a reacondicionar motores a reacción para alimentar centros de datos de repente se encontraron sin compradores. Los fabricantes de chips, proveedores de equipos eléctricos, cuadrillas de construcción y neoclouds se vieron afectados de manera similar a como lo habían sido los constructores de fibra cuando la burbuja de las telecomunicaciones se desinfló en 2001. La financiación, de hecho, había sido circular, y los círculos corren en ambas direcciones.
Sigue siendo 2026
Nada de esto ha sucedido, todavía. La máquina de gasto de capital en IA sigue zumbando, las calificaciones no han sido rebajadas, ningún bono de centro de datos ha incumplido, y la superficie del agua nunca ha lucido mejor. Causa una reacción visceral de ira incluso atreverse a cuestionar las matemáticas. ¿Y si la demanda de cómputo e inteligencia no es, de hecho, infinita? ¿Acaso una escasez de cómputo no implica que algún día podría haber un exceso de cómputo? Preguntas como estas reciben respuestas airadas y lacónicas, o ninguna respuesta en absoluto.
No hay evidencia clara de que la combinación de capital, chips y energía impulsada por el apalancamiento no funcione según lo planeado. Pero, por otro lado, tampoco había evidencia de que los precios de las viviendas hicieran otra cosa que no fuera subir directamente. Quizás esta vez sea diferente.
Descargo de responsabilidad adicional:
Esta comunicación es solo para fines informativos y no constituye una recomendación, una oferta de compra o una solicitud de oferta de venta de acciones.
Esta comunicación contiene nuestras opiniones actuales. Nuestras opiniones se basan en nuestro propio análisis de información disponible públicamente y en suposiciones que consideramos razonables. No se puede garantizar que la información que consideramos y analizamos sea precisa o completa. Del mismo modo, no se puede garantizar que nuestras suposiciones sean correctas. Nuestras opiniones y nuestras participaciones podrían cambiar en cualquier momento. Podemos vender la totalidad o parte de nuestras participaciones o aumentar nuestras participaciones mediante la compra de valores adicionales. Podemos tomar cualquiera de estas u otras acciones sin actualizar esta comunicación ni proporcionar ningún aviso de dichos cambios (excepto cuando lo exija la ley).
Fuentes:
FT: centros de datos de criptominería construidos para IA en TX y LA, Janus Henderson: 157 GW anunciados frente a ~85 GW entregables
FT, Ryan McMorrow, "Inside Google's $200bn Wall Street finance machine for Anthropic," 3 de agosto de 2026
Comunicado de prensa de Apollo, 9 de junio de 2026
CNBC: Meta/Blue Owl $27bn Hyperion, Moody's señala ~$662bn en arrendamientos fuera de balance
S&P rebaja la calificación de Oracle a BBB-, Forbes: crecimiento de ABS de centros de datos
CNBC: Burry sobre la depreciación de la IA
Amazon (10-K), Silicon Data: índice de alquiler de H100
Washington Post, John F. Berry, "Lloyds Facing Huge Loss Over Computer Leasing," 2 de julio de 1979, copia de archivo
Fortune: pérdida de $14bn de OpenAI, déficit de HSBC, CNBC: OpenAI se reajusta a ~$600bn para 2030, Altman: $1.4tn / 30 GW,
https://www.ft.com/content/9d2117af-b3ec-4ca4-b00f-6813ab5075ec?syn-25a6b1a6=1
https://x.com/andrewho03/status/2082786931419812338
Informe anual 2026 del BIS sobre financiación circular
NAIC: inversiones de aseguradoras propiedad de capital privado, FSB: vulnerabilidades en el crédito privado, mayo de 2026
Informe anual 2025 de Athene Holding (10-K), Apollo: $3.5bn para el proyecto Valor de xAI
FSB: crédito privado, mayo de 2026, escrutinio de la NAIC, brecha de calificación del 97% de Fitch, FSOC 2024: reaseguro extraterritorial y crédito privado
Treasury FSOC: ~$1tn en crédito privado en aseguradoras de vida, gasto de capital de Hyperscaler 2026 ~$725bn, aumento de ~77%
Chanos: la construcción de IA se asemeja a la burbuja de la fibra
https://finance.yahoo.com/markets/stocks/articles/mark-walters-insurer-cutting-6-133456851.html
