La demanda de IA se dispara, pero el "grifo de crédito" para financiamiento se está cerrando: bajo la presión del rendimiento del 5% de los bonos del Tesoro de EE.UU., los perdedores en capacidad de cómputo comienzan a salir a la luz.

Según información de la app de noticias de finanzas Zhihui Caijing, las empresas del mercado bursátil que se benefician de la ola sin precedentes de construcción de infraestructura de capacidad de cómputo para inteligencia artificial están enfrentando simultáneamente una expansión de la demanda y un endurecimiento significativo en las condiciones de financiamiento: las aplicaciones de agentes de IA están generando una demanda de recursos de cómputo en constante expansión, mientras que el aumento explosivo en los rendimientos de los bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 años, que superan el 5%, eleva el costo de financiamiento y, por ende, el umbral de capital necesario para convertir pedidos excedentes de IA en flujo de caja real.

En la semana que finalizó el 25 de septiembre, el precio de las acciones de CoreWeave subió casi un 8%, mientras que las de Oracle cayeron aproximadamente un 7% y acumulan una baja del 30% en el año, lo que muestra que los inversores están empezando a analizar con mayor detalle las capacidades de financiación, entrega y flujo de caja de cada empresa. JPMorgan estimó en junio que, hacia el 2030, el financiamiento por deuda necesario para la construcción de infraestructura de IA alcanzará unos 4,1 billones de dólares; esta es una proyección de financiamiento acumulado a lo largo de los años, no solo para un año, y no todo corresponde exactamente a bonos corporativos. Cuando una necesidad de construcción tan enorme irrumpe en el mercado de capitales, las tasas de interés, las condiciones de crédito y la disponibilidad de fondos influyen directamente en el ritmo de expansión.

Las aplicaciones de agentes de IA de moda representadas por Muse y Astra, proporcionan una nueva y sostenida fuente de robusto crecimiento de la demanda de cómputo. Una única instrucción del usuario puede disparar tareas de planificación, búsqueda, operaciones de navegador, ejecución de código y verificación de resultados; las llamadas sucesivas a modelos incrementan la necesidad de procesamiento de contexto y almacenamiento de estados. Desde la perspectiva del mecanismo de ingeniería, la GPU realiza cálculos del modelo, la CPU ejecuta herramientas y organiza tareas, HBM, DRAM de servidor y SSD empresariales soportan el acceso y gestión de caché de datos, y la interconexión óptica de centros de datos garantiza la transmisión de datos de alta velocidad. Un detallado análisis de ingeniería de Nvidia señala que la velocidad de ejecución de la CPU afecta la utilización efectiva de la GPU, mientras que el cacheo en niveles puede disminuir cálculos repetidos mediante la memoria de la GPU, la memoria de la CPU, almacenamiento NVMe local y almacenamiento remoto. Por lo tanto, el valor de inversión impulsado por la penetración de agentes de IA debe traducirse en la cantidad de tareas de alta complejidad facturables y mayores demandas de recursos de cómputo que pueden entregarse por unidad de capital, así como en un mayor flujo de caja operativo de las empresas.

Los cambios específicos en la provisión de fondos indudablemente tienen alcance global. El 25 de septiembre, los rendimientos intradía de los bonos del Tesoro estadounidense a diez y treinta años tocaron aproximadamente 5,23% y 5,53%, los niveles más altos desde 2007 y 2004 respectivamente. El impacto en el suministro de energía, la persistencia inflacionaria y la resiliencia de la demanda económica impulsan al mercado a ajustar al alza la ruta futura de las tasas de política; la Reserva Federal ya subió 25 puntos básicos en septiembre, y según un análisis de Charles Schwab del 25 del mismo mes, los futuros en ese momento tendían a incorporar la expectativa de hasta tres subas adicionales antes de junio de 2027. Como "ancla de precios de activos globales", los mayores rendimientos a diez años no solo elevan el umbral de precio para el financiamiento a largo plazo, sino que también reducen la valoración de los flujos de caja futuros de las empresas al aumentar la tasa de retorno requerida.

"Puerta de crédito" en la fiebre de la IA: la expansión del volumen total de financiamiento y el endurecimiento de los requisitos pueden ocurrir simultáneamente

La actual ola de expansión del cómputo de IA parece estar siendo filtrada por una "puerta de crédito": la demanda determina el deseo de las empresas de buscar financiamiento, mientras que el poder de los prestamistas determina qué pedidos y proyectos pueden efectivamente conseguir fondos.

Un responsable de financiamiento de la filial estadounidense de Mitsubishi UFJ Leasing considera que, en la práctica, el mercado probablemente solo esté dispuesto a apoyar a una fracción de las nuevas empresas de la nube; esta es una opinión de la industria, pero revela un cambio clave: tasas más altas pueden compensar parte del riesgo, pero si un proyecto carece de un suministro eléctrico confiable, garantía de entrega o contratos ejecutables con clientes, o si depende excesivamente de un único gran cliente, es posible que aumentar la oferta no sea suficiente para conseguir financiamiento. Por ende, si proyectamos, el endeudamiento general del sector podría seguir creciendo, pero los fondos tenderán a concentrarse en empresas con mayor solidez financiera, contratos de mayor calidad y mayor capacidad de entrega.

El impacto de las tasas de interés también debe distinguirse según la estructura de deuda. Las nuevas emisiones o refinanciaciones a tasa fija enfrentarán una nueva fijación de precios; los préstamos a tasa flotante existentes normalmente se ajustan según índices de referencia a corto plazo como SOFR, por lo que el alza de los bonos a 10 años no puede aplicarse directamente a todos los préstamos. Documentos de CoreWeave ante la SEC muestran que, calculado sobre el saldo pendiente de deuda a tasa flotante al 30 de junio de 2026, un aumento de 100 puntos básicos en la tasa implica unos 30 millones de dólares extra en intereses en tres meses, y unos 61 millones en seis meses. La empresa también indicó que usa swaps de tasas de interés para mitigar parte del riesgo. Estas cifras miden la sensibilidad de ciertas deudas existentes, pero los cambios en nueva deuda, costos de financiamiento y spreads de crédito seguirán influyendo en el costo real de los fondos.

SoftBank demuestra que la demanda de financiamiento sigue siendo fuerte. Su emisión de bonos del 24 de septiembre incluyó 10 mil millones de dólares en bonos denominados en dólares y 1 mil millones de euros, sumando un total de unos 11,1 mil millones de dólares; el bono a mayor plazo en dólares tiene un vencimiento de 7,5 años, un cupón del 9,75% y fue emitido a la par, con liquidación prevista para el 29 de septiembre. Parte de lo recaudado se usará para futuras inversiones en OpenAI. Esto indica que, cuando una gran empresa considera que el costo de perder la oportunidad de invertir en IA es demasiado alto, puede aceptar un financiamiento más caro; aunque una mayor tasa de interés también significa que las inversiones futuras deberán superar un umbral de retorno más alto.

Otra variable que la alta demanda no puede compensar fácilmente es el desfase temporal entre el gasto en construcción y la recuperación de ingresos. La compra de equipos, construcción y costos financieros se producen primero, mientras que los ingresos dependen del acceso a energía, la aceptación del proyecto y el uso por parte del cliente. Las disputas sobre "fuerza mayor" en el Project Jupiter de Oracle involucran arreglos de pago tras potenciales demoras; según fuentes citadas por medios, estas podrían extender el periodo de alquiler bajo durante la etapa de construcción y posponer el inicio del alquiler más alto en la etapa operativa. Blue Owl Capital afirmó que los compromisos financieros no han cambiado. Esto evidencia que el valor de financiamiento de pedidos a largo plazo de infraestructura de IA depende de las condiciones de entrega y los sistemas de reparto de riesgos, y no puede considerarse directamente como efectivo recibido. Para los inversores, la "puerta de crédito" finalmente selecciona a aquellas empresas de nube/IA capaces de convertir la demanda de cómputo en flujo de caja para cumplir con la deuda a tiempo y mantener la rentabilidad para los accionistas después de pagar intereses.

Fiebre de la demanda de cómputo de IA vs. presión de financiamiento: con el alza de los rendimientos de los bonos, las empresas de cómputo de IA ansiosas por deuda enfrentan riesgos mayores

A medida que el rendimiento de los bonos estadounidenses alcanza esta semana su nivel más alto desde 2007, las empresas que dependen del financiamiento por deuda deberán afrontar mayores costos de endeudamiento. Esto significa que la ya histórica construcción de infraestructura de IA está a punto de volverse aún más costosa.

En un informe exhaustivo de junio, JPMorgan estimó que hasta 4,1 billones de dólares en deuda vinculada a IA se emitirán para 2030. Las empresas de centros de datos y otras relacionadas con el auge de la inteligencia artificial compiten por expandir su capacidad productiva, para satisfacer una demanda de servicios de IA que muchos expertos consideran prácticamente insaciable.

Cuando los prestatarios regresan al mercado, se encuentran con rendimientos de los bonos estadounidenses a 10 años en torno al 5,17%, alrededor de un punto porcentual más elevado que a principios de año. Esto significa que las empresas emisoras deberán ofrecer retornos más atractivos para atraer inversores.

Por ahora, el mercado no muestra señales de pánico. Las acciones de CoreWeave, la nueva empresa de la nube con fuerte carga de deuda, siguen mostrando solidez y subieron casi un 8% esta semana; en cambio, Oracle —cuyo apalancamiento financiero es alto y depende del mercado de deuda a largo plazo para expandir su IA— no corre con la misma suerte, cayendo un 7% esta semana y cerca del 30% en lo que va del año.

Al mismo tiempo, SoftBank, uno de los principales financiadores de proyectos de IA, recaudó 11.100 millones de dólares esta semana mediante la emisión de bonos basura, con rendimientos de hasta 9,75% en los bonos a 7 años.

Mark Malek, director de inversiones de Siebert Financial, dijo en una entrevista: "Básicamente, no son sensibles al precio de este financiamiento, lo que significa que terminan siendo tomadores de precio. Desde mi perspectiva, muchas de estas empresas simplemente deben mostrar menos sensibilidad al precio. Tienen que reunir la mayor cantidad de capital que sea posible para competir".

En el centro de la fiebre de la IA están los principales desarrolladores de modelos, OpenAI y Anthropic, cuyas valoraciones en los mercados privados sobrepasan el umbral del billón de dólares. Para proveer estos avanzados modelos y la infraestructura necesaria para los modelos y servicios de muchas otras empresas, los gigantes tecnológicos Amazon, Google, Meta y Microsoft han prometido invertir cientos de miles de millones de dólares en capital este año, y se espera que dicha inversión supere el billón en 2027 para gasto en IA.

Aunque una parte considerable de estas inversiones está financiada con deuda, estos gigantes tecnológicos gozan de calificaciones crediticias de nivel investment grade, lo que les permite obtener capital a menor costo. Sin embargo, algunos actores de mercado creen que otras empresas enfrentarán mayores desafíos en el futuro.

Según fuentes citadas por medios, un experimentado inversor de crédito privado indicó que el financiamiento de nuevos proyectos en la nube será cada vez más difícil, ya que estas empresas tienen menos margen para absorber el alza de costos. El inversor solicitó anonimato para poder discutir el tema con franqueza.

Reilly Thompson, vicepresidente de Mitsubishi HC Capital America, señaló en una entrevista que, incluso si los prestatarios están dispuestos a pagar tasas más altas, las instituciones prestamistas están siendo más selectivas al decidir en qué proyectos invertir.

Thompson comentó: "Si listás 50 nuevas empresas de la nube, probablemente solo haya 20 que realmente interesan al mercado."

CoreWeave, que salió a bolsa el año pasado, advirtió en documentos ante la SEC sobre el riesgo de tasas de interés al alza. En su informe trimestral más reciente, la empresa explicó que, tomando como referencia el saldo pendiente de deuda a tasa flotante hasta junio, cada aumento de 100 puntos básicos (1 punto porcentual) podría incrementar sus costos en 30 millones de dólares.

Esta semana ya pudo verse una señal de advertencia temprana. Según informaron medios el viernes, Oracle emitió una notificación de "fuerza mayor" sobre su proyecto de centro de datos en Nuevo México, para evitar incurrir en mayores costos, tras lo cual sus acciones cayeron. Se supo que, si el campus Project Jupiter no opera según lo previsto en 2028, Oracle pretende demorar los pagos asociados. Oracle afirmó que el proyecto "sigue en curso según nuestro cronograma establecido".

El aumento de las tasas de interés no es el único problema actual. Incluso antes del reciente salto en los rendimientos, los CEOs de Anthropic y OpenAI ya habían pedido desacelerar el desarrollo de IA, luego de que investigadores de la industria expresaran públicamente su preocupación sobre el potencial de que los modelos avanzados escapen al control humano.

En paralelo, con las elecciones de medio término de noviembre acercándose, el rechazo a los centros de datos de IA se ha convertido en un tema clave en todo Estados Unidos. Según una reciente encuesta de NBC News/Decision Desk con soporte técnico de SurveyMonkey, el 69% de los encuestados se opone a la construcción de estas instalaciones en su área, debido principalmente al aumento sin precedentes en costos de agua y energía y la explosión de emisiones de carbono producto del auge de la infraestructura de IA. El lunes, el gobernador republicano Greg Abbott de Texas, quien enfrenta una reelección competitiva, ordenó detener temporalmente todas las aprobaciones ambientales vinculadas a centros de datos; previamente, el mes pasado había suspendido las autorizaciones de acceso a la red eléctrica.

No obstante, la demanda de servicios de IA sigue creciendo rápidamente. El ejemplo más reciente es la aplicación de asistente personal Muse de Meta, que desde su lanzamiento a principios de septiembre ha ganado rápidamente popularidad. En sus dos primeras semanas, Muse superó los 2,5 millones de descargas globales y desplazó a ChatGPT del primer puesto en la App Store. Mark Mahaney de Evercore declaró a CNBC esta semana que Muse podría alcanzar 100 millones de usuarios en seis a doce meses.

Andrew Juddich, responsable global de financiamiento corporativo, de proyectos e infraestructura de la agencia calificadora KBRA, afirmó que, si bien el alza de tasas puede afectar futuras operaciones, aún no observa un impacto significativo en la demanda de deuda.

Juddich dijo: "En un entorno normal, la gente tal vez se detendría o pausaría por un momento. Pero creo que eso no va a ocurrir aquí. Creo que vamos a seguir viendo colocaciones de gran escala".

Chaim Zaltzman, vicepresidente de Emerging Companies & Growth de Latham & Watkins, aseguró que, sin dudas, con el aumento de los costos, "alguien tendrá que absorberlo". Zaltzman, quien desde hace tiempo trabaja en financiamiento de infraestructura de cómputo de IA, dijo: "Sin embargo, en un entorno con tanta demanda, es mucho más fácil repartir el costo".

Para Bernie Margulies, CEO de American Compute —empresa que asesora en gestión de riesgos para el financiamiento de GPU—, la ecuación es aún más simple. Señaló que, incluso con costos mayores, los prestatarios siguen buscando financiamiento con urgencia, especialmente aquellos que tienen contratos con OpenAI y Anthropic, ambas firmando acuerdos a largo plazo para garantizar el suministro de cómputo durante años.

Margulies afirmó: "Si tenés un contrato multimillonario a varios años con Anthropic, ¿realmente te vas a frenar por un aumento de 50 puntos básicos más?"