Durante meses, si no es que años, la IA ha dominado las especulaciones sobre el futuro, lo que a su vez ha alimentado las especulaciones en el presente. Las empresas relacionadas con la IA son en gran medida responsables del rápido aumento del índice bursátil S&P 500. La inversión en centros de datos contribuye significativamente al alza de los tipos de interés en Estados Unidos, ya que los préstamos para la construcción compiten por el crédito con un gobierno federal propenso al déficit.
Con tantas inversiones en juego en una tecnología nueva y de rápido desarrollo, ¿qué ocurriría si el flujo de caja y los beneficios de las grandes empresas que construyen centros de datos, y de las empresas de IA que alquilan esa infraestructura (dos categorías que se solapan), resultaran decepcionantes? ¿Qué implicaciones tendría esta decepción para los mercados financieros? ¿Se avecinaba una crisis?
Este escenario podría materializarse por diversas razones. Los beneficios de la IA en términos de productividad podrían estar sobrevalorados, en cuyo caso las empresas que contemplan la adopción de modelos de vanguardia reducirían su demanda de tokens, las unidades básicas de datos que procesan dichos modelos. O bien, la disponibilidad de modelos de ponderación abierta, que permiten a los usuarios adaptar los parámetros de un modelo a sus necesidades, podría permitirles crear pequeños modelos de lenguaje que se ejecuten en su propia infraestructura o incluso en portátiles como el que estoy usando para escribir este comentario. En cualquier caso, los ingresos que obtengan los inversores en centros de datos no alcanzarán las expectativas.
El impacto más inmediato y visible sería una fuerte caída en las elevadas cotizaciones de las «Siete Magníficas», las siete empresas tecnológicas y afines de gran capitalización que han impulsado el S&P 500. Sin embargo, las correcciones bursátiles no garantizan crisis ni recesiones. Si el precio de las acciones de Meta cae, Mark Zuckerberg comprará menos castillos en Irlanda. Se produciría una desaceleración del consumo y la inversión. Los fondos de inversión, como Situational Awareness, especializados en proyectos relacionados con la IA, sufrirían las consecuencias. Pero una crisis financiera solo se produciría si los bancos, las aseguradoras y otros inversores institucionales tradicionales se vieran implicados. Y hay pocas pruebas de que estén muy expuestos al riesgo de las acciones de IA.
La evolución de los mercados de deuda es aún más preocupante. Dado que el coste de construcción de los centros de datos supera el flujo de caja libre de sus promotores, y que los ingresos procedentes de posibles inquilinos siguen siendo una perspectiva lejana, gran parte de esta inversión se financia mediante préstamos de fondos de crédito privados (empresas no bancarias que negocian préstamos de forma privada). Si la demanda de servicios de centros de datos es inferior a la prevista, estos préstamos no se podrán pagar (lo que significa que los prestatarios entrarán en impago).
La pregunta entonces es quién invierte en fondos de crédito privado. La imagen popular es la de las mismas oficinas familiares y personas con alto patrimonio que invierten en capital riesgo y pueden permitirse pérdidas ocasionales. Pero la realidad es que la gran mayoría del crédito privado proviene de inversores institucionales: fondos de pensiones, compañías de seguros y, me atrevo a decir, fondos de dotación universitarios.
Además, los fondos de crédito privados han estado tomando medidas para acceder a este capital institucional mediante la adquisición de compañías de seguros, cuyos activos pueden financiar con préstamos. Esto plantea la posibilidad de una crisis en el sector asegurador, que podría desarrollarse de diversas maneras. Las matrices de crédito privado de las compañías de seguros podrían recapitalizarlas, siempre que dispongan de los fondos necesarios. Alternativamente, los fondos de garantía estatales, a los que contribuyen las aseguradoras solventes, podrían financiar la recapitalización, aunque no quedarán compañías solventes si todo el sector colapsa. Por último, el gobierno federal podría intervenir con un rescate, como hizo con American International Group en 2008.
Además de obtener préstamos de fondos de pensiones y compañías de seguros, las empresas de crédito privado obtienen préstamos de bancos comerciales, utilizando su cartera de préstamos como garantía, lo que les permite apalancar sus compromisos y maximizar sus ganancias. Incluso si los bancos no prestan ni invierten directamente en empresas de IA y centros de datos, podrían verse afectados. Solo cabe esperar que sus reguladores estén vigilando.
Finalmente, las empresas de crédito privado, originalmente basadas en un modelo de compra y retención, titulizan cada vez más sus préstamos. Estos se agrupan mediante vehículos de propósito especial que emiten bonos respaldados por los flujos de efectivo asociados. Dichos bonos se dividen en tramos o niveles de riesgo que otorgan prioridad en los pagos del servicio de la deuda. El llamado «tramo intermedio» de bonos de riesgo medio se vende posteriormente a otros gestores de activos. Para evaluar la inmediatez del riesgo de crisis, necesitaríamos más información sobre el riesgo de este tramo intermedio y quién lo posee. No la tenemos. Si esto le recuerda el papel de la titulización, los vehículos de propósito especial, la segmentación y la opacidad en la crisis de las hipotecas subprime de 2007-2008, no está solo.
Así como los mercados de deuda impulsaron el casi colapso financiero global que siguió a aquella crisis, su exposición a la IA impulsará los avances actuales. El problema es que contamos con información pública muy limitada sobre esos mercados, y los reguladores no están facilitando su acceso.
El autor es profesor de Economía y Ciencias Políticas en la Universidad de California, Berkeley, es autor, entre otros libros, de Money Beyond Borders: Global Currencys From (Princeton University Press, 2026).
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