¿Burbuja de potencia computacional de IA? ¿O el mayor "experimento de apalancamiento de productividad" en la historia de la humanidad? — Desglosando la larga marcha financiera de 30 billones de dólares

Título original: ¿Es la infraestructura de IA una burbuja o una “compra de tiempo en grupo”? Desglose de la estructura financiera detrás de 3 billones de dólares

Autor original: Distill AI

Fuente original:

Reimpresión: Daisy, Mars Finance

Cuando los gigantes tecnológicos invierten más de 300 mil millones de dólares en capacidades de IA este año, y se espera que en los próximos tres años la inversión total supere los 30 billones de dólares, surge una pregunta: ¿Es esto una repetición de la burbuja de Internet del año 2000, o la mayor apuesta por la productividad en la historia de la humanidad?

No se trata de un simple debate binario de “burbuja vs. no burbuja”; la respuesta puede ser más compleja y sutil de lo que piensas. No tengo una bola de cristal para predecir el futuro. Pero intento desglosar la estructura financiera subyacente de este festín y construir un marco de análisis.

El artículo es extenso y detallado, comencemos con la conclusión:

En términos de dirección, no creo que sea una gran burbuja. Pero hay altos riesgos en algunos aspectos.

Más precisamente, la infraestructura de IA actual se asemeja a una “larga marcha de 'unirse + comprar tiempo'”. Grandes empresas (( Microsoft, Google, Meta, Nvidia, etc.) utilizan ingeniería financiera para apalancar enormes sumas, pero externalizan principalmente el riesgo crediticio a empresas de propósito especial (SPV) y al mercado de capitales, vinculando estrechamente los intereses de todos los participantes.

Lo que se llama “comprar tiempo” se refiere a que están apostando su flujo de efectivo y la paciencia de los recursos externos, si podrán aguantar hasta el día en que “la IA realmente mejore la productividad”.

Si gana la apuesta, la IA cumplirá su promesa, y las grandes empresas serán las mayores ganadoras. Si pierde la apuesta (el progreso de la IA no es tan bueno como se esperaba o los costos son demasiado altos), los primeros en salir perjudicados serán los recursos externos que proporcionaron financiamiento.

No es una burbuja del tipo “exceso de apalancamiento bancario, detonación en un solo punto” de 2008. Es un experimento gigante de financiamiento directo, liderado por los empresarios más inteligentes y con más efectivo del planeta, que utilizan complejas estrategias de “financiamiento fuera de balance” para descomponer el riesgo en muchos fragmentos negociables, distribuyéndolos para que diferentes inversores los asimilen.

Incluso si no es una burbuja, no significa que todas las inversiones en infraestructura de IA puedan obtener un buen ROI.

01 Comprender el núcleo: el mecanismo de vinculación de intereses de “cooperación”

El término “abrazar el grupo” se refiere a que esta infraestructura de IA unirá estrechamente los intereses de las cinco partes:

Las grandes empresas tecnológicas (Meta, Microsoft, Google) y sus socios de modelos grandes (OpenAI, xAI): necesitan poder de cálculo, pero no quieren gastar todo de una vez.

Proveedor de chips (Nvidia): necesita pedidos grandes continuos para mantener su valoración.

Fondos de capital privado (Blackstone, Blue Owl, Apollo): necesitan nuevas categorías de activos para expandir la escala de gestión de activos y cobrar más comisiones de gestión.

Neocloud (CoreWeave, Nebius) y proveedores de servicios en la nube híbrida (Oracle Cloud Infrastructure): ofrecen infraestructura y potencia de cálculo, pero al mismo tiempo necesitan que grandes empresas firmen contratos a largo plazo para movilizar financiamiento.

Inversores institucionales (fondos de pensiones, fondos soberanos, fondos tradicionales como BlackRock): necesitan rendimientos estables superiores a los de los bonos del gobierno.

y estas cinco partes forman una “comunidad de intereses”, por ejemplo:

Nvidia proporciona suministro prioritario a CoreWeave, al tiempo que invierte en su capital.

Microsoft otorgó un contrato a largo plazo a CoreWeave mientras ayuda a financiarlo.

Blackstone proporciona financiación de deuda mientras capta fondos de pensiones.

Meta y Blue Owl establecen conjuntamente un SPV para compartir riesgos

OpenAI y otros grandes proveedores de modelos continúan elevando los estándares de parámetros del modelo, capacidad de inferencia y escala de entrenamiento, lo que equivale a aumentar continuamente el umbral de demanda de poder de cómputo en toda la industria. Especialmente bajo la profunda vinculación con Microsoft, esta estructura de colaboración de “subcontratación tecnológica y internalización de presión” permite que OpenAI, aunque no invierte dinero, se convierta en el catalizador que acelera la competencia global por el gasto de capital. No es el financiador, pero es el curador real que impulsa el apalancamiento en todo el ámbito.

Nadie puede estar bien por sí mismo, esa es la esencia de “unirse”.

02 Estructura de capital - ¿Quién está poniendo el dinero? ¿A quién va el dinero?

Para entender la arquitectura general, podemos comenzar con el diagrama de flujo de fondos que se muestra a continuación.

Los gigantes tecnológicos necesitan una cantidad astronómica de poder de cálculo, hay dos caminos:

Centro de datos autoconstruido: este es el modelo tradicional. La ventaja es el control total, la desventaja es la construcción lenta y todos los gastos de capital y riesgos recaen sobre el balance general de uno mismo.

Buscar proveedores externos: Las grandes empresas no simplemente alquilan servidores, sino que están promoviendo dos modelos clave de “proveedores externos”. Esta es la nueva tendencia actual y también es el enfoque de nuestro análisis.

El primero es SPV (Special Purpose Vehicle) / Entidad de Propósito Especial, que es una herramienta financiera pura. Puedes imaginarlo como una entidad especial creada específicamente para “un solo proyecto, un solo cliente”.

Modelo de negocio: por ejemplo, Meta quiere construir un centro de datos, pero no quiere desembolsar una gran cantidad de dinero de una sola vez, por lo que se asocia con una empresa de gestión de activos para formar un SPV. La única tarea del SPV es construir y operar este centro exclusivo para Meta. Los inversores obtienen derechos de crédito de alta calidad respaldados por flujos de efectivo por alquiler (una mezcla de bonos corporativos y financiamiento de proyectos).

Tipo de cliente: extremadamente único, generalmente solo uno (por ejemplo, Meta).

Grado de riesgo: la vida o la muerte depende completamente del crédito de un solo cliente.

La segunda es Neocloud ( como CoreWeave, Lambda, Nebius ), que son compañías operativas independientes (Operating Company, OpCo), con su propia estrategia operativa y total autoridad de decisión.

Modelo de negocio: Por ejemplo, CoreWeave se financia por sí mismo (capital y deuda) para comprar una gran cantidad de GPU y las subarrienda a varios clientes, firmando contratos de “mínimo garantizado/reservado”. Es flexible, pero el valor del capital es muy variable.

Tipo de cliente: teóricamente diverso, pero en la práctica depende en gran medida de grandes empresas (por ejemplo, el apoyo temprano de Microsoft a CoreWeave). Debido a su menor escala, a diferencia de SPV que se apoya en un único patrocinador adinerado, Neocloud tiene una mayor dependencia de sus proveedores upstream (Nvidia).

Nivel de riesgo: el riesgo se distribuye entre varios clientes, pero la capacidad operativa, la tecnología y el valor de las acciones afectan a la supervivencia.

A pesar de ser completamente diferentes en términos legales y de estructura operativa, la esencia comercial de ambos converge: son “proveedores externos de poder de cálculo” para los gigantes, sacando las enormes compras de GPU y la construcción de centros de datos de los balances de los gigantes.

¿De dónde viene el dinero de estos SPV y Neoclouds?

La respuesta no son los bancos tradicionales, sino los fondos de crédito privado (Private Credit Funds). ¿Por qué?

Esto se debe a que, después de 2008, el “Acuerdo de Basilea III” impone requisitos estrictos sobre la adecuación del capital bancario. Los bancos que asumen estos préstamos masivos de alto riesgo, alta concentración y largos plazos, deben reservar una cantidad de provisiones tan alta que no se ajusta a los costos.

Los negocios que los bancos “no pueden hacer” y “no se atreven a hacer” han creado un gran vacío. Gigantes del capital privado como Apollo, Blue Owl y Blackstone han llenado ese vacío: no están sujetos a las regulaciones bancarias, pueden ofrecer financiamiento más flexible y rápido, aunque con tasas de interés más altas. Se garantizan con alquileres de proyectos o GPU/equipos con contratos a largo plazo.

Para ellos, es un gran atractivo - muchos tienen experiencia en financiamiento de infraestructura tradicional, y este tema es suficiente para hacer crecer el tamaño de los activos administrados varias veces, aumentando significativamente las comisiones de gestión y los intereses devengados (Carried Interest).

¿De dónde proviene finalmente el dinero de esos fondos de crédito privado?

La respuesta son los inversores institucionales (LPs), como fondos de pensiones, fondos soberanos, compañías de seguros, e incluso inversores generales (por ejemplo, a través del ETF de crédito privado emitido por BlackRock - que incluye los bonos privados 144A de Meta, Beignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049)

Se establece así la ruta de transmisión del riesgo en la cadena:

( Últimos responsables de riesgo ) Fondos de pensiones / Inversores en ETF / Fondos soberanos → ( Instituciones intermediarias ) Fondos de crédito privado → ( Entidades de financiación ) SPV o Neocloud ( como CoreWeave ) → (Usuarios finales) Gigantes tecnológicos ( como Meta )

03 Análisis de casos SPV — Hyperion de Meta

Para entender el modo SPV, el plan «Hyperion» de Meta es un excelente caso (suficiente información pública):

Estructura/participación accionaria: Meta y el grupo de fondos de gestión de Blue Owl forman una JV (Beignet Investor LLC). Participación del 20% de Meta y 80% de Blue Owl. Se emiten bonos bajo la estructura SPV 144A. La JV cubre los activos y Meta alquila a largo plazo. Los gastos de capital durante el período de construcción están en la JV, y los activos se transfieren gradualmente al balance de Meta después del inicio del arrendamiento financiero.

Escala: aproximadamente 27.3 mil millones de dólares en deuda (bonos privados 144A) + aproximadamente 2.5 mil millones de dólares en capital, siendo uno de los mayores financiamientos por deuda corporativa/financiamiento privado en la historia de EE. UU. La fecha de vencimiento es en 2049, esta estructura de amortización a largo plazo, en esencia, es “primero bloquear el riesgo temporal más difícil”.

Tasa/Calificación: La deuda tiene una calificación de S&P A+ (una calificación alta que permite a los aseguradores asignar), la tasa de interés nominal es de aproximadamente 6.58%.

Estructura de inversionistas: PIMCO suscribió 18 mil millones; los ETF de BlackRock suman más de 3 mil millones. Para este grupo de inversionistas, se trata de un atractivo rendimiento estable de alta calidad.

Flujo de efectivo y arrendamiento: Blue Owl no está interesado en las GPU que pueden devaluarse (creo que algunas personas en el mercado están preocupadas porque la suposición del período de depreciación de las GPU es demasiado larga, lo que es un error de enfoque, ya que la GPU es solo una parte del hardware, y el valor general de la IA reside en el hardware + el modelo. El precio del hardware antiguo baja debido a la iteración, pero eso no significa que el valor final de la aplicación del modelo de IA también disminuya), sino en el flujo de efectivo del SPV respaldado por arrendamientos a largo plazo de Meta (a partir de 2029). Los fondos durante el período de construcción también están preasignados en bonos del gobierno de EE. UU. para reducir el riesgo. Esta estructura fusiona la liquidez de los bonos corporativos con las cláusulas de protección del financiamiento del proyecto, y al mismo tiempo es 144A-for-life (el círculo de inversionistas está restringido).

¿Entonces por qué el riesgo a corto plazo de esta estructura es extremadamente bajo?

Esto se debe a que, bajo esta estructura, la tarea de Hyperion es simple: en la mano izquierda recibe el alquiler de Meta y en la mano derecha paga los intereses de Blue Owl. Mientras Meta no quiebre (la probabilidad de que esto ocurra en el futuro es extremadamente baja), el flujo de efectivo será sólido como una roca. No hay que preocuparse por las fluctuaciones en la demanda de IA o la caída de precios de GPU.

Esta estructura de deuda a 25 años con un período de alquiler prolongado, siempre que los ingresos por alquiler sean estables y los intereses se paguen normalmente, asegura todos los riesgos de refinanciamiento recientes. Esta es la esencia de “comprar tiempo” (dejar que el valor creado por las aplicaciones de IA alcance lentamente la estructura financiera).

Al mismo tiempo, Meta utiliza su propio crédito y un fuerte flujo de efectivo para obtener una gran financiación a largo plazo que evita los gastos de capital tradicionales. A pesar de que, bajo las normas contables modernas (IFRS 16), los arrendamientos a largo plazo finalmente se reflejan como “deuda de arrendamiento” en el balance, la ventaja es que: la presión de gasto de capital de miles de millones de dólares durante la fase de construcción inicial, así como los riesgos de construcción relacionados y los negocios de financiación, se transfieren primero a la SPV.

Convertir un gasto de capital enorme y único en cuotas de arrendamiento pagadas durante los próximos 25 años optimiza enormemente el flujo de efectivo. Luego, apostar a si estas inversiones en IA pueden generar suficientes beneficios económicos en 10-20 años para pagar el capital y los intereses (considerando una tasa de interés nominal de 6.58% en bonos, y tomando en cuenta los costos operativos, el ROI calculado con EBITDA debe ser al menos del 9-10% para que los accionistas obtengan un rendimiento razonable).

04 Neocloud Cushion Pad — Riesgo de acciones de OpCo

Si el modo SPV es “transferencia de crédito”, entonces CoreWeave y Nebius, que son modalidades de Neocloud, representan “una mayor estratificación del riesgo”.

Tomando como ejemplo a CoreWeave, la estructura de capital es mucho más compleja que la de un SPV. Varias rondas de financiación de capital y deuda, con inversores que incluyen a Nvidia, capital de riesgo, fondos de crecimiento y fondos de deuda privada, forman una clara secuencia de amortiguación de riesgos.

Supongamos que la demanda de IA no es la esperada, o que aparecen nuevos competidores, ¿qué pasará si los ingresos de CoreWeave caen drásticamente y no pueden pagar altos intereses?

El primer paso es la evaporación del valor de las acciones: la acción de CoreWeave se desploma. Este es el “colchón de capital” - el primero en absorber el impacto. La empresa podría verse obligada a financiarse a un precio inferior, lo que diluiría significativamente los derechos de los accionistas existentes, e incluso podrían perder toda su inversión. En comparación, el colchón de capital de la SPV es más delgado, ya que no puede financiarse directamente en el mercado público.

El segundo paso es que los acreedores sufren pérdidas: solo después de que el capital social esté completamente “incinerado”, si CoreWeave aún no puede pagar sus deudas, será el turno de los acreedores de capital privado como Blackstone de asumir las pérdidas. Pero estos fondos, al otorgar préstamos, suelen exigir garantías excelentes (las últimas GPU) y estrictos derechos de pago prioritarios.

CoreWeave y Nebius adoptan la estrategia de “primero asegurar contratos a largo plazo, luego financiar esos contratos a largo plazo”, lo que les permite expandirse rápidamente en el mercado de capitales. La belleza de esta estructura radica en que los clientes de grandes empresas pueden alcanzar una mejor eficiencia en el uso del capital, movilizando más gastos de capital sin invertir, utilizando contratos de compra a largo plazo en el futuro, lo que limita la probabilidad de que el riesgo se contagie a todo el sistema financiero.

Por otro lado, los accionistas de Neocloud deben tener en cuenta que ocupan el lugar más volátil, pero también el más emocionante en esta apuesta. Están apostando por un crecimiento acelerado y deben rezar para que las operaciones financieras de la dirección (prórrogas de deuda, aumento de capital) sean prácticamente perfectas, además de prestar atención a la estructura de vencimiento de la deuda, el alcance de los activos en garantía, las ventanas de renovación de contratos y la concentración de clientes, para poder medir mejor la relación riesgo-recompensa del capital accionario.

También podemos imaginar que si realmente la demanda de IA crece lentamente, ¿quién sería la capacidad que más fácilmente podría ser desechada en el margen? ¿SPV o Neocloud? ¿Por qué?

05 Oracle Cloud: La revancha de un jugador no típico en la nube

Mientras todos están prestando atención a CoreWeave y los tres grandes gigantes de la nube, un inesperado “caballo negro de la nube” también está surgiendo silenciosamente: Oracle Cloud

No pertenece a Neocloud, ni está en la primera línea de los tres grandes gigantes tecnológicos, pero ha conseguido contratos para manejar parte de la carga computacional de Cohere, xAI e incluso OpenAI gracias a un diseño de arquitectura altamente flexible y una profunda colaboración con Nvidia.

Especialmente cuando el apalancamiento de Neocloud se vuelve más ajustado y el espacio en la nube tradicional es insuficiente, Oracle, con su posicionamiento de “neutralidad” y “sustitución”, se convierte en una importante capa de amortiguación en la segunda ola de la cadena de suministro de potencia de IA.

Su existencia también nos muestra que esta batalla por el poder de cálculo no solo involucra a los tres gigantes, sino que proveedores atípicos pero estratégicamente significativos como Oracle están ocupando posiciones silenciosamente.

Pero no olvides que la mesa de juego de este juego no está solo en Silicon Valley, sino que se extiende a todo el mercado financiero global.

El “aval implícito” del gobierno que todos codician

Finalmente, en esta partida dominada por gigantes tecnológicos y capital privado, hay una potencial “carta ganadora”: el gobierno. Aunque OpenAI ha declarado recientemente que “no tiene ni desea” que el gobierno proporcione garantías de préstamos para centros de datos, la discusión con el gobierno se refiere a las garantías potenciales para fábricas de chips y no para centros de datos. Pero creo que su (o de participantes similares) plan original debe incluir la opción de “involucrar al gobierno para unirse”.

¿Cómo se dice? Si la escala de la infraestructura de IA es tan grande que incluso los derechos de deuda privada no pueden soportarlo, la única salida es evolucionar hacia una competencia de poder nacional. Una vez que la posición de liderazgo de la IA se defina como “seguridad nacional” o “la carrera hacia la luna del siglo XXI”, la intervención del gobierno será lógica.

La forma más efectiva de intervención no es directamente poner dinero, sino proporcionar “garantías”. Esta práctica puede traer un beneficio decisivo: reducir significativamente el costo de financiamiento.

Los inversores de una edad similar a la mía deberían recordar Freddie Mac ( y Fannie Mae ). Estas dos “empresas patrocinadas por el gobierno” (Government Sponsored Enterprises; GSEs) no son departamentos oficiales del gobierno de EE. UU., pero el mercado generalmente cree que tienen una “garantía gubernamental implícita”.

Compran hipotecas a los bancos, las empaquetan en MBS y las garantizan, y después de venderlas en el mercado público, redirigen el capital hacia el mercado de hipotecas, aumentando los fondos disponibles para préstamos. Su existencia es lo que amplió el impacto de la crisis financiera de 2008.

Imagina que en el futuro aparezca una “compañía nacional de potencia de inteligencia artificial”, respaldada de manera implícita por el gobierno. Los bonos emitidos por ella serían considerados como bonos cuasi soberanos, con tasas de interés que se acercan infinitamente a las de los bonos del Tesoro de EE. UU.

Esto cambiará por completo lo mencionado anteriormente sobre “comprar tiempo para que aumente la productividad”:

Costos de financiamiento extremadamente bajos: cuanto más bajos sean los costos de préstamo, menores serán las exigencias sobre la “velocidad de mejora de la productividad de la IA”.

Tiempo ilimitado: lo más importante es que se puede prorrogar continuamente a un costo muy bajo, lo que equivale a obtener casi tiempo ilimitado.

En otras palabras, esta práctica reduce drásticamente la probabilidad de que la apuesta “explote”. Pero una vez que explota, el alcance del impacto puede ampliarse por decenas de veces.

06 billones de dólares en juego — La verdadera clave de la «productividad»

Las estructuras financieras mencionadas anteriormente - SPV, Neocloud, deuda privada - por muy elaboradas que sean, solo están respondiendo a la pregunta “¿cómo pagar?”.

Y la pregunta fundamental sobre si la infraestructura de IA se convertirá en una burbuja es: “¿Puede la IA realmente aumentar la productividad?” y “¿Qué tan rápido?”

Todos los acuerdos de financiamiento de 10 y 15 años en esencia están “comprando tiempo”. La ingeniería financiera le da a los gigantes un respiro, sin necesidad de obtener resultados inmediatos. Pero comprar tiempo tiene un costo: los inversionistas de Blue Owl y Blackstone (fondos de pensiones, fondos soberanos, poseedores de ETF) necesitan un retorno estable de intereses, mientras que los inversionistas en acciones de Neocloud necesitan un crecimiento de valoración múltiple.

Las “tasas de retorno esperadas” de estos financiadores son el umbral que la productividad de la IA debe superar. Si el aumento de productividad que trae la IA no puede cubrir el alto costo del financiamiento, esta estructura elaborada comenzará a colapsar desde su punto más débil (“colchón de capital”).

Por lo tanto, en los próximos años, se debe prestar especial atención a las siguientes dos áreas:

La velocidad de lanzamiento de “soluciones de aplicación” en diversos campos: no es suficiente tener un modelo potente (LLM). Es necesario ver “software” y “servicios” que realmente hagan que las empresas inviertan dinero. Se necesita una amplia difusión de este tipo de aplicaciones, generando flujos de efectivo lo suficientemente grandes como para cubrir el capital y los intereses de los enormes costos de infraestructura.

Restricciones externas: El centro de datos de IA es un monstruo consumidor de electricidad. ¿Tenemos suficiente energía para respaldar la demanda de potencia computacional en crecimiento exponencial? ¿La velocidad de actualización de la red eléctrica puede mantenerse al día? ¿El suministro de las GPU de Nvidia y otros hardware encontrará cuellos de botella que lo hagan “más lento” que el cronograma exigido por los contratos financieros? Los riesgos del lado de la oferta podrían agotar todo el “tiempo comprado”.

En resumen, esta es una carrera entre las finanzas (costo de financiamiento), la física (electricidad, hardware) y el comercio (implementación de aplicaciones).

También podemos estimar de manera cuantitativa cuánto aumento de productividad necesita traer la IA para evitar una burbuja:

Según las estimaciones de Morgan Stanley, esta ronda de inversión en IA debería alcanzar los 3 billones de dólares para 2028.

El costo de emisión de bonos SPV de Meta mencionado anteriormente es de aproximadamente 6-7%, mientras que según un informe de Fortune, la tasa de deuda promedio de CoreWeave es de alrededor del 9%. Suponiendo que la mayoría de las deudas privadas en la industria exigen un retorno de 7-8% y una relación de deuda a capital de 3:7, esto significa que el ROI de la infraestructura de IA ( (calculado a partir del EBITDA y el gasto de capital total) necesita estar entre 12-13% para que el rendimiento de los fondos propios alcance más del 20%.

Por lo tanto, el EBITDA requerido = 3 billones × 12% = 360 mil millones de dólares; si se calcula con un margen de EBITDA del 65%, los ingresos correspondientes son aproximadamente 550 mil millones de dólares;

Con un PIB de aproximadamente 29 billones de dólares en nombre de Estados Unidos, se necesita un nuevo output equivalente al 1.9% del PIB que sea sostenido a largo plazo por la inteligencia artificial.

Este umbral no es bajo, pero no es una fantasía. En 2025, los ingresos totales de la industria global de la nube serán aproximadamente de 400 mil millones de dólares, en otras palabras, tenemos que ver al menos que la IA empodere la recreación de una o dos industrias en la nube. La clave está en la velocidad de monetización de las aplicaciones y en si se pueden romper simultáneamente los cuellos de botella físicos.

Pruebas de estrés en escenarios de riesgo: ¿qué hacer cuando “el tiempo” no es suficiente?

Todas las estructuras financieras mencionadas anteriormente están apostando a que la productividad puede superar el costo de financiación. Permítanme utilizar dos pruebas de estrés para simular la reacción en cadena cuando la velocidad de implementación de la productividad de la IA no cumple con las expectativas:

En el primer caso, supongamos que la productividad de la IA se realiza “lentamente” (por ejemplo, se logra la escalabilidad en 15 años, pero muchos financiamientos pueden ser a 10 años):

Neocloud fue el primero en caer: operadores independientes como CoreWeave, que utilizan un alto apalancamiento, no pueden cubrir los altos intereses con sus ingresos, lo que ha quemado su “colchón de capital” y ha provocado incumplimientos de deuda o reestructuraciones a la baja.

El SPV enfrenta riesgos de extensión: en el caso de los bonos SPV como Hyperion, Meta debe decidir si refinanciar a tasas de interés más altas (el mercado ya ha presenciado el fracaso de Neocloud), lo que erosiona las ganancias de su negocio principal.

Los LPs de fondos de crédito privado han sufrido grandes pérdidas, y las valoraciones de las acciones tecnológicas se han revisado a la baja significativamente. Este es un “fracaso costoso”, pero no provocará un colapso sistémico.

En el segundo caso, supongamos que la productividad de la IA ha sido “refutada” (el avance tecnológico se ha estancado o los costos no pueden reducirse y escalar):

Las grandes tecnológicas podrían optar por un “incumplimiento estratégico”: esta es la peor de las situaciones. Gigantes como Meta podrían determinar que “continuar pagando el alquiler” es un pozo sin fondo, y optar por rescindir el contrato de arrendamiento a la fuerza, obligando a la reestructuración de la deuda del SPV.

Colapso de bonos SPV: los bonos considerados de nivel A+ como Hyperion se desacoplarán instantáneamente de Meta, y su precio se desplomará.

Podría destruir por completo el mercado de “financiación de infraestructura” de la deuda privada y tiene una alta probabilidad de provocar una crisis de confianza en los mercados financieros a través de la interconexión mencionada anteriormente.

El objetivo de estas pruebas es transformar la vaga pregunta de “si es una burbuja” en un análisis de situaciones concretas.

07 Termómetro de riesgo: lista de verificación práctica para inversores

Y en cuanto a los cambios en la confianza del mercado, yo mismo estaré atento a cinco cosas, como un termómetro de riesgo:

Velocidad de realización de la productividad de proyectos de IA: incluye la aceleración o desaceleración de los ingresos esperados de los proveedores de grandes modelos ) crecimiento lineal o crecimiento exponencial), diferentes productos de IA y situaciones de aplicación de proyectos.

Precio de las acciones de Neocloud, rendimiento de los bonos, anuncios: incluye grandes pedidos, incumplimientos/modificaciones, refinanciación de deudas (algunos bonos privados vencerán alrededor de 2030, se requiere atención especial), ritmo de aumento de capital.

Precio/Spread secundario de la deuda SPV: ¿mantiene la deuda privada 144A como Hyperion un precio superior al nominal, es activa la negociación y ha aumentado la tenencia de ETF?

Cambio en la calidad de los términos de duración: proporción take-or-pay, plazo mínimo de retención, concentración de clientes, mecanismo de ajuste de precios (ajuste de tarifas eléctricas/tasas de interés/precios a la inflación).

Progreso en energía y posibles innovaciones tecnológicas: como el factor externo que probablemente se convertirá en un cuello de botella, es necesario prestar atención a las señales de política sobre subestaciones, distribución y el mecanismo de precios de la electricidad. También se debe considerar si hay nuevas tecnologías que puedan reducir significativamente el consumo de electricidad.

¿Por qué no es una repetición de 2008?

Algunas personas podrían hacer una analogía con la burbuja de 2008. Creo que este enfoque podría llevar a un error de juicio:

El primer punto radica en la naturaleza diferente de los activos centrales: IA vs. vivienda

El activo central de la crisis de las hipotecas subprime de 2008 son las “viviendas”. Las viviendas en sí mismas no tienen una contribución de productividad (el crecimiento de los ingresos por alquiler es muy lento). Cuando los precios de la vivienda se desvinculan de los fundamentos de los ingresos de los residentes y se empaquetan en productos financieros derivados complejos, la ruptura de la burbuja es solo cuestión de tiempo.

El activo central de la IA es la “potencia de cálculo”. La potencia de cálculo es la “herramienta de producción” de la era digital. Siempre que creas que la IA tiene una alta probabilidad de aumentar sustancialmente la productividad de toda la sociedad (desarrollo de software, investigación de medicamentos, atención al cliente, creación de contenido) en algún momento en el futuro, no deberías preocuparte demasiado. Esto es un “adelanto” sobre la productividad futura. Tiene fundamentos reales como punto de anclaje, aunque aún no se ha materializado por completo.

El segundo punto radica en los diferentes nodos clave de la estructura financiera: financiación directa vs. bancos

La burbuja de 2008 se expandió significativamente a través de nodos clave (bancos). El riesgo se propagó a través de la “financiación indirecta entre bancos”. La quiebra de un banco (como Lehman) provocó una crisis de confianza en todos los bancos, lo que llevó a la congelación del mercado interbancario y, finalmente, a una crisis financiera sistémica que afectó a todos (incluida la crisis de liquidez).

Y ahora la estructura de financiamiento de la infraestructura de IA se basa principalmente en “financiamiento directo”. Si la productividad de la IA es refutada, CoreWeave quiebra y Blackstone incumple con una deuda de 7.5 mil millones de dólares, esto representará una gran pérdida para los inversionistas de Blackstone (fondos de pensiones).

El sistema bancario después de 2008 es efectivamente más robusto, pero no debemos simplificar demasiado y creer que los riesgos pueden ser completamente “contenidos” en el mercado de capital privado. Por ejemplo, los fondos de crédito privado también pueden amplificar los rendimientos utilizando apalancamiento bancario. Si las inversiones en IA fracasan en general, estas pérdidas masivas de los fondos aún podrían filtrarse a través de dos vías:

Incumplimiento de apalancamiento: El incumplimiento del financiamiento apalancado del fondo hacia el banco transmitirá el riesgo al sistema bancario.

Impacto en los LPs: Fondos de pensiones y compañías de seguros ven deteriorarse sus balances debido a pérdidas de inversión, lo que provoca que vendan otros activos en el mercado público, desencadenando una reacción en cadena.

Por lo tanto, una formulación más precisa sería: “Esta no es una crisis de liquidez interbancaria de punto único y congelación total como la de 2008.” La peor situación sería “un fracaso costoso”, con una contagiosidad más baja y una velocidad más lenta. Sin embargo, dada la falta de transparencia en el mercado privado, debemos mantener una alta vigilancia sobre este nuevo tipo de riesgo de contagio lento.

Consejos para los inversores: ¿en qué nivel de este sistema te encuentras?

Volvamos a la pregunta inicial: ¿es la infraestructura de IA una burbuja?

La formación y explosión de burbujas proviene de la gran discrepancia entre los beneficios esperados y los resultados reales. Creo que, en términos generales, no se trata de una burbuja, sino más bien de una disposición financiera de alto apalancamiento y precisa. Sin embargo, desde el punto de vista del riesgo, además de ciertos aspectos que requieren atención especial, no se debe subestimar el “efecto de riqueza negativa” que puede traer una burbuja de pequeña escala.

Para los inversores, en esta carrera de infraestructura de IA de varios billones de dólares, debes saber qué estás apostando al tener diferentes activos:

Acciones de gigantes tecnológicos: estás apostando a que la productividad de la IA puede superar el costo de financiamiento.

Préstamo privado: ganas intereses estables, pero asumes el riesgo de que “el tiempo puede no ser suficiente”.

Neocloud acciones: eres el primer colchón de mayor riesgo y mayor recompensa.

En este juego, la posición lo decide todo. Entender esta serie de estructuras financieras es el primer paso para encontrar tu propia posición. Y entender quién está “curando” este espectáculo es la clave para determinar cuándo termina este juego.