No es solo OpenAI la que parece estar sobrevalorada. Hay toda una montaña de ingeniería financiera turbia debajo, según el autor, preparándose para estallar. (Lectura: 11 minutos)
Por David Dayen para The American Prospect/
Una cosa que he estado siguiendo este año son las áreas donde Wall Street y Silicon Valley están entrando en guerra. Las empresas tecnológicas claramente quieren convertirse en aplicaciones bancarias y recibir licencias especiales, el capital privado y las criptomonedas se disputan un lugar en los planes 401(k)* de los trabajadores, y la derecha tecnológica en general quiere suplantar a los grandes bancos como el director de referencia de la política empresarial conservadora. Todo eso sigue ocurriendo. Pero Silicon Valley y Wall Street si están en sintonía en un aspecto: ideando acuerdos crediticios turbios que nos encaminan hacia otra crisis financiera.
El mes pasado, el foco principal fue el «retorno circular», la forma en que diversas empresas de IA y tecnología invertían en sus propios clientes: Nvidia, por ejemplo, proporcionaba a las empresas de IA la inversión necesaria para adquirir sus unidades de procesamiento gráfico (GPU). Pero la historia es mucho más compleja, y se entrelaza con otro cambio de imagen de los antiguos amos del sector, que pasaron de ser «bancos en la sombra» sin la debida regulación a algo tan anodino y neutral como el crédito privado. Desde la llegada de la regulación financiera, ha habido empresas que han intentado eludir las normas con marcas ingeniosas. Las empresas de crédito privado son entidades no bancarias que intentan reinventarse con un nombre que no revele su naturaleza de prestamistas no regulados.
La financiación especulativa del desarrollo de la inteligencia artificial se concentra principalmente en el crédito privado, cuyos activos bajo gestión alcanzaron los 1,6 billones de dólares en febrero y seguramente sean aún mayores hoy. Los acuerdos que se están cerrando son perversos e irracionales; existen enormes desajustes entre el ciclo de vida de los activos financiados y el tiempo necesario para amortizarlos. Los expertos han hecho todo lo posible, excepto manifestarse frente a la bolsa con pancartas que digan «BURBUJA EN CURSO», pero el país ha invertido tanto dinero en el auge de la IA que el desenlace parece inevitable. «Hemos sellado el acuerdo para otra crisis financiera; la incógnita es su magnitud», afirmó un antiguo asesor del Congreso.
Intentaré explicarlo de la forma más sencilla posible. El desarrollo de la capacidad informática para la IA requiere unos ingresos anuales de aproximadamente 2 billones de dólares para finales de la década, con el fin de justificar la inversión actual y la prevista. Es una cantidad de dinero desorbitada, nadie la tiene —ni probablemente nadie la tendrá jamás—, por lo que todo lo que se está construyendo ahora, desde las GPU necesarias para entrenar los modelos de IA hasta los centros de datos que los alojan y la energía que los alimenta, requiere una «financiación creativa».
Las grandes tecnológicas tienen grandes flujos de efectivo, pero los billones necesarios son una cifra prohibitiva incluso para ellas. El capital riesgo tampoco está muy interesado en financiar infraestructuras; si bien el potencial de la IA, que podría derivarse de su desarrollo, ofrece rentabilidades extraordinarias, los centros de datos y las centrales eléctricas, por sí solos, no bastarán para alcanzar ese objetivo.
Pero los inversores ansían este tipo de oportunidad de inversión, convencidos de que una política industrial dirigida por las grandes tecnológicas perdurará durante años. Sin embargo, históricamente, las grandes tecnológicas no se han endeudado mucho, y aunque este año han emitido el doble de bonos que en cualquier otro momento del pasado reciente, desean mantener una sólida calificación crediticia limitando su exposición a la deuda. Mientras tanto, las empresas más pequeñas de IA no cuentan con la confianza del mercado para obtener préstamos de cientos de miles de millones de dólares.
Entra en escena la «sociedad de propósito especial» (SPV). Una empresa se crea para construir un centro de datos y consigue un «inquilino principal»: una gran empresa tecnológica. (Los centros de datos alquilan su espacio a inquilinos; son infraestructura, pero también se asemejan a edificios de apartamentos). La SPV financia el centro de datos mediante la venta de deuda, prometiendo implícita o explícitamente que los pagos de la gran empresa tecnológica se transferirán a los inversores.
Este es el caso de la sociedad de propósito especial (SPV) del centro de datos Hyperion de Meta, valorado en 30.000 millones de dólares, en Luisiana. Blue Owl, un fondo de crédito privado, posee la participación mayoritaria en la SPV; aportó una pequeña cantidad de capital, y la SPV asume la deuda. Meta posee otro 20%, lo que brinda a los inversores la seguridad de que recuperarán su inversión sin que Meta tenga que endeudarse. Esto tiene como efecto secundario la sobrevaloración de estos instrumentos de deuda, con agencias de calificación «especializadas» realizando gran parte del trabajo, de maneras más que sospechosas.
Blue Owl es un fondo de crédito privado, lo que, una vez más, constituye una forma de eludir las regulaciones financieras. Estas empresas captan dinero de los inversores, más de un billón de dólares, según The Wall Street Journal. Blue Owl cuenta con 295 mil millones de dólares.
Se presenta como una inversión a prueba de balas: las grandes tecnológicas están sujetas a contratos de arrendamiento y sus pagos cubrirán la deuda. Pero si esto es así, ¿por qué Blue Owl, tras la fusión de dos de sus fondos de crédito privado, bloquea los reembolsos de una forma que automáticamente generará pérdidas del 20% para esos inversores? Para un banco tradicional, esta medida sería similar a una corrida bancaria; esto solo enfurece a los inversores adinerados que firmaron acuerdos con derechos limitados. Sin embargo, las señales de alerta son innegables. Y no se limita a Blue Owl; las cláusulas de la deuda corporativa se están reescribiendo gradualmente para proteger el crédito privado en caso de una crisis.
Un excelente informe del Center for Public Enterprise expone otras señales de alarma. Los centros de datos no son infraestructuras duraderas, o al menos sus componentes internos no lo son. Si las GPU trabajan a máxima capacidad para procesar modelos de IA, es posible que no duren más de dos años, y las empresas de IA de vanguardia siempre querrán actualizarse a la última versión. (Por cierto, nuestros amigos de Blue Owl están financiando a xAI, la empresa de Elon Musk, para la compra de GPU de Nvidia).
Sin embargo, las empresas de IA están extendiendo los plazos de amortización de sus GPU; afirman que durarán mucho más de lo que probablemente durarán. Esto implica ingresos inflados, ya que las empresas tienen que comprar muchas más GPU de las que admiten públicamente, lo que podría acarrearles un desastre financiero. De hecho, algunas de las empresas más pequeñas están utilizando préstamos garantizados con sus GPU para adquirir otras .
Esto también significa que estos enormes edificios, y las centrales eléctricas especializadas que algunos están construyendo en las cercanías, probablemente se convertirán en activos obsoletos cuando el sitio deje de ser útil.
¿Mencioné la titulización? Los centros de datos se transforman de préstamos para construcción en títulos respaldados por activos, donde los inversores pueden elegir un tramo según su tolerancia al riesgo. El informe de CPE indica que el 61 % de las titulizaciones aplicables en este mercado provienen de centros de datos. Pero, de nuevo, estas titulizaciones se producen años después de que el activo se haya depreciado rápidamente.
Ahora todos están invirtiendo fuertemente en centros de datos; estamos en plena burbuja inflacionaria, y no está claro cuándo estallará. Por supuesto, el gran problema final es que no hay suficiente flujo de caja previsto para amortizar esta inversión. OpenAI perdió más de 11.500 millones de dólares el trimestre pasado y planea gastar mucho más en los próximos años. Los ingresos potenciales para cubrir este déficit no se vislumbran en el horizonte.
Si los modelos de IA chinos, más eficientes en el entrenamiento (en parte porque es posible reconstruir conjuntos de datos LLM comprando sus resultados), superan a sus homólogos estadounidenses, no habrá forma de financiar la creciente cantidad de infraestructura y activos inmobiliarios en construcción. Pero a las grandes empresas de IA no les interesa la eficiencia en este caso. Las mismas compañías que crean los modelos son las propietarias de las empresas de computación en la nube que están ofreciendo más capacidad de cómputo a todo el mundo. De hecho, el dinero generado por la computación en la nube subsidia el entrenamiento de modelos en Amazon, Microsoft y Google. Todos financian la expansión de todos. Esta es la descripción clásica de una burbuja.
También existe todo un aspecto de intermediación: las «neoclouds» que construyen centros de datos por encargo y los alquilan. (CoreWeave es un ejemplo aterrador, plagado de deudas, de este tipo). Pero creo que se entiende la idea. Tenemos un nivel de ingeniería financiera similar al de la burbuja inmobiliaria de los 2000, sumado a un nivel de préstamos privados no regulados propio de la década de 1920, y todo ello sobre un desarrollo tecnológico y de infraestructuras de una magnitud superior a la de internet en los 90 (o al de los ferrocarriles en la década de 1870). Es una burbuja que las domina a todas.
Aunque esta cartera se concentra principalmente en el crédito privado , los fondos de capital privado, los fideicomisos de inversión inmobiliaria y otros vehículos también participan en ella. Un informe de Moody’s del mes pasado indicó que los bancos tienen al menos 300 mil millones de dólares en préstamos al crédito privado. Blue Owl cuenta con BlackRock, Invesco y PIMCO como entidades que venden los bonos que financian el centro de datos Hyperion.
Dado que este es el único sector en movimiento en la economía actual, todos en Wall Street quieren participar, incluso los más cautelosos. Deutsche Bank, por ejemplo, está considerando reducir su exposición a los riesgos de los centros de datos, incluso mediante la venta en corto de acciones de inteligencia artificial. Sin embargo, el banco ha reconocido que algunos de sus operadores habían invertido fuertemente en financiación para centros de datos.
Esto arroja una nueva luz sobre el esfuerzo de los reguladores financieros de Trump por desregular la banca tradicional, incluyendo la drástica reducción de la supervisión bancaria por parte de la Reserva Federal. Puede ser difícil para una empresa de crédito privada obtener un rescate del gobierno; para los bancos, es más fácil. Si los bancos absorben y transfieren la deuda de entidades como Blue Owl, tienen mayores probabilidades de que esta se extinga de forma efectiva.
Mientras las grandes empresas intercambian dinero para comprarse mutuamente sus productos, estos vehículos de inversión y sus inversores podrían salir perjudicados. Cada vez más, esto podría afectar a inversores minoristas comunes con planes de jubilación. Los responsables de política financiera con quienes he hablado son, quizás, los que más les preocupan.
Hay suficientes personas bien informadas, como Peter Thiel, que se mantienen al margen de esta inversión/fiasco, por lo que los nervios deberían estar a flor de piel si te preocupa la economía estadounidense. Las acciones de Blue Owl han caído drásticamente este año, debido al escepticismo generalizado hacia el crédito privado. No resulta precisamente tranquilizador que el CEO de Google diga que «ninguna empresa será inmune, ni siquiera nosotros» si estalla la burbuja de la IA.
* Se trata de los fondos de retiro de los trabajadores que son invertidos en activos financieros y dependen de su rendimiento para valorizarse.
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Estación Finlandia 