En la carrera por desarrollar la inteligencia artificial, hay un aspecto que ha pasado bastante desapercibido: la deuda. Detrás de cada conversación con un chatbot o cada vídeo generado por IA, hay una enorme red de centros de datos que se financian con enormes préstamos. Y ese es justo el problema: ese dinero es prestado.
La deuda relacionada con la infraestructura de centros de datos en Estados Unidos está creciendo a un ritmo vertiginoso. Se estima que para 2025 la emisión de deuda garantizada ligada a estos centros alcanzará los 25.400 millones de dólares, más del doble que en el año anterior. Si sumamos otros instrumentos financieros complejos, como los valores respaldados por activos y las hipotecas comerciales, la deuda total cercana a estos proyectos ronda los 49.000 millones de dólares.
Pero no son solo las startups quienes recurren a estos préstamos. Las grandes tecnológicas, los llamados hyperscalers, también están usando el mercado de bonos para financiarse. Microsoft, Google, Oracle y Meta, por ejemplo, han emitido alrededor de 100.000 millones de dólares en deuda solo en lo que va del año. Aunque disponen de grandes reservas de efectivo, prefieren pedir prestado para poder comprar miles de GPUs y construir centros de datos más rápido que sus competidores.
Un caso especialmente llamativo es Oracle. La empresa fundada por Larry Ellison firmó un acuerdo monumental con OpenAI que ronda los 300.000 millones de dólares, lo que la ha convertido en uno de los mayores emisores de deuda corporativa fuera del sector financiero. Actualmente, su deuda total supera los 111.000 millones de dólares, mientras que sus reservas de efectivo han disminuido en 10.000 millones. Algunos analistas estiman que Oracle tendrá que pedir prestado entre 20.000 y 30.000 millones adicionales cada año durante los próximos tres años solo para mantener su ritmo de crecimiento.
Las startups también están apostando fuerte. Por ejemplo, CoreWeave, reconocida por alquilar potencia de cómputo para IA, ha conseguido créditos por 2.500 millones de dólares respaldados por bancos de inversión de primer nivel como JPMorgan. El mensaje del mercado es claro: si vas a construir infraestructura para IA, el dinero está disponible.
Pero esta estrategia tiene sus riesgos. La tecnología que utilizan estos centros de datos evoluciona muy rápido, cada 3 o 4 años, mientras que la deuda se está contrayendo con plazos de 20 o 30 años, similar al financiamiento de edificios. ¿Tiene sentido endeudarse a largo plazo por un sector que cambia tan aceleradamente?
Además, los inversores están aceptando tasas de interés muy bajas, apenas un 1% por encima de la deuda pública segura de Estados Unidos, a pesar del alto riesgo. Esta euforia recuerda a señales clásicas de sobrevaloración en los mercados, donde el entusiasmo puede hacer que se subestimen los peligros reales.
Sin embargo, ni siquiera el dinero ni la tecnología parece ser el verdadero obstáculo para esta expansión desenfrenada, sino la energía eléctrica. Satya Nadella, CEO de Microsoft, ha señalado que simplemente no hay suficiente electricidad para alimentar tantos chips. Un estudio de Deloitte revela que algunos proyectos enfrentan colas de hasta siete años para conectarse a la red eléctrica, y si no hay suministro garantizado, no hay préstamos.
Las grandes compañías están tomando cartas en el asunto buscando asegurar su energía. Google firmó un acuerdo con TotalEnergies para recibir 1,5 teravatios hora en los próximos 15 años, mientras que Meta cerró una alianza con Treaty Oak Clean Energy para obtener 385 megavatios de energía solar en Luisiana. En OpenAI ya alertaron sobre lo que llaman la "brecha de electrones", comparando la energía con el nuevo petróleo.
Este contexto genera preocupación sobre si la burbuja de la IA podría estallar en algún momento. La gran interrogante es si dentro de cinco o diez años la demanda real de inteligencia artificial podrá sostener el enorme gasto eléctrico y financiero que se está asumiendo hoy. Por ahora, la fiesta del crédito sigue y nadie parece frenar el entusiasmo.
