La apuesta de Blackstone por chips de IA impulsa un auge de deuda que transforma el crédito global

Cuando CoreWeave todavía era una empresa poco conocida de computación en la nube para inteligencia artificial y buscaba dinero para comprar chips, los ejecutivos de Blackstone le hicieron dos preguntas a su dirección: qué era una GPU y si la inteligencia artificial era real. Las respuestas convencieron al grupo de oportunidades tácticas de la gestora, que lideró en 2023 un préstamo de crédito privado por US$2.300 millones. Fue el primer gran acuerdo de este tipo.

Tres años después, aquel préstamo se convirtió en modelo para el financiamiento respaldado por chips, un mercado que se encamina a los US$1 billón y que ya supera el endeudamiento destinado a construir los centros de datos que alojan esos equipos. Casi todos los grandes bancos estadounidenses y gestores de activos alternativos participan, con el respaldo de Broadcom y Nvidia, cuya capitalización conjunta ronda los US$7 billones.

Las operaciones en marcha dan la medida. Broadcom trabaja con firmas de Wall Street en una deuda de US$60.000 millones para una entidad especial que compraría TPU y se las alquilaría a Anthropic. SpaceX negocia captar US$40.000 millones para comprar chips de Nvidia, que a su vez anunció una alianza de US$500.000 millones con seis grandes entidades financieras para ayudar a sus clientes a adquirir GPU. Los analistas de JPMorgan prevén que el gasto en chips podría superar los US$3 billones hasta 2030, en su mayoría financiado con deuda.

La razón es de aritmética. Los chips cuestan entre dos y cuatro veces más que los centros de datos y se deprecian en cinco a seis años. En el proyecto principal de Nscale en Virginia Occidental, la planta eléctrica costaría US$6.500 millones, el centro de datos y su equipamiento US$18.000 millones y las GPU US$47.000 millones. Google, Microsoft, Amazon y Meta pagan con efectivo o bonos baratos, pero OpenAI, Anthropic y los neoclouds no tienen esas reservas ni ese acceso. Mike Liberatore, de OpenAI, dijo que no existe un manual para pasar de cero a la inteligencia artificial general con medios tradicionales.

La industria adaptó entonces el financiamiento de proyectos y las finanzas estructuradas. Un vehículo de propósito especial aísla cada operación, toma prestado para comprar y poseer los chips, y a menudo mantiene la deuda fuera del balance corporativo. Se paga con los flujos del cliente previsto y con el valor de los chips, y su vencimiento se alinea con la depreciación de cinco a seis años. Broadcom y Nvidia van más lejos: ofrecen garantías y se comprometen a respaldar a los prestamistas, lo que acerca la calificación de la deuda al grado de inversión del fabricante y abarata el costo. Ese grado es clave para acceder al dinero de las aseguradoras. Ambas compañías declinaron comentar, aunque sus ejecutivos han dicho que ven limitados los riesgos.

CoreWeave, fundada en 2017 como minera de criptomonedas, replicó un modelo del gas natural licuado: primero se firman contratos con clientes y luego se usan para obtener deuda. Su primer préstamo, respaldado por Microsoft, le costó tasas de dos dígitos, en torno a la mitad de la franja del 10% al 20%. Brannin McBee, cofundador, lo recordó como la debida diligencia más difícil de su vida. En marzo captó US$8.500 millones con contratos de Meta y su costo bajó a cerca del 6%. xAI siguió el camino con un vehículo para Colossus 2, con casi US$11.000 millones en deuda de Apollo.

Los riesgos no son menores. Las acciones y bonos de CoreWeave cayeron con fuerza en las últimas semanas mientras los inversores dudan de que los ingresos de la IA justifiquen el gasto. Texas aplicó una moratoria a nuevos centros de datos por oposición local, Oracle postergó pagos de un proyecto en Nuevo México y OpenAI y Anthropic evalúan un despliegue más gradual tras incidentes con sistemas de IA. Jason Pompeii, de Fitch, advirtió que el financiamiento de proveedores concentra el riesgo y podría provocar efectos en cadena si la IA decepciona. Además, la avalancha podría encarecer el crédito para otros sectores con tasas al alza.

Quienes apuestan tienen argumentos. Gran parte del gasto está comprometido en megaproyectos en construcción, los proveedores casi no tienen existencias y los fabricantes de servidores con chips de Nvidia avisaron en agosto de alzas de más de 15% en muchos casos. John Watson, de Blackstone, compara el momento con el Ford Model T y el financiamiento automotor. Lo que haya que vigilar es si la rentabilidad de la IA llega antes que los vencimientos.