La carrera por construir la infraestructura necesaria para la inteligencia artificial está adquiriendo una dimensión financiera que va mucho más allá del gasto que aparece directamente en las cuentas de las grandes tecnológicas. Empresas como Meta, Nvidia, Broadcom y Alphabet están recurriendo a garantías y estructuras de financiación que permiten respaldar centros de datos y equipamiento informático sin incorporar toda la deuda asociada a sus propios balances.

Según una investigación publicada por Financial Times, estas fórmulas habrían permitido respaldar hasta 300.000 millones de dólares de deuda vinculada a centros de datos y chips para inteligencia artificial en menos de un año. El fenómeno muestra hasta qué punto el desarrollo de la IA está transformando no solo la industria tecnológica, sino también la forma de financiar sus enormes necesidades de infraestructura.

Garantizar el valor futuro de la infraestructura

Una de las herramientas utilizadas son las denominadas garantías de valor residual. En términos simplificados, una compañía tecnológica puede comprometerse a cubrir una parte de la diferencia si determinados activos —como chips o centros de datos— terminan valiendo menos de una cantidad previamente establecida. La deuda utilizada para adquirir o construir esos activos puede permanecer en una sociedad creada específicamente para el proyecto, mientras la tecnológica aporta su capacidad financiera como respaldo.

El modelo facilita el acceso a capital para proyectos cuyo coste sería difícil de asumir exclusivamente mediante inversión directa. Al mismo tiempo, permite a las grandes compañías preservar capacidad de endeudamiento mientras aceleran el despliegue de la infraestructura necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA cada vez mayores.

Los ejemplos ilustran la magnitud que están alcanzando estas operaciones. Financial Times señala garantías de hasta 29.000 millones de dólares de Broadcom relacionadas con equipamiento destinado a Anthropic y compromisos de Nvidia que pueden alcanzar los 105.000 millones en un proyecto de centro de datos destinado a OpenAI. Meta, por su parte, ha utilizado una estructura de este tipo en la financiación del complejo Hyperion, en Luisiana, con una garantía de valor residual próxima a 28.000 millones de dólares.

La inversión en IA desborda el gasto tradicional

El contexto ayuda a comprender por qué están proliferando estas fórmulas. La inteligencia artificial requiere enormes cantidades de capacidad de cálculo, energía, almacenamiento y conectividad. Los grandes centros de datos pueden necesitar inversiones de decenas de miles de millones de dólares y los aceleradores especializados tienen ciclos tecnológicos particularmente rápidos.

La financiación convencional tampoco ha desaparecido. Reuters calculaba recientemente que Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle habían emitido alrededor de 220.000 millones de dólares en bonos durante el último año en plena expansión de sus centros de datos. A esta deuda directamente observable se suman compromisos futuros, contratos de arrendamiento, compras y garantías que amplían considerablemente la exposición económica asociada al despliegue de la IA.

El riesgo aparece si las previsiones no se cumplen

Estas estructuras no implican por sí mismas que las compañías vayan a asumir el importe íntegro de las garantías. Su relevancia reside en lo que podría ocurrir si el valor futuro de los activos resulta inferior al previsto. Los chips para IA pueden depreciarse con rapidez ante la llegada de nuevas generaciones y un centro de datos diseñado para una determinada demanda puede perder valor económico si el crecimiento de esa demanda se ralentiza.

Las agencias de calificación y los inversores, por ello, no observan únicamente la deuda convencional. También analizan las obligaciones contingentes y pueden ajustar sus cálculos de apalancamiento cuando consideran que existe una probabilidad significativa de que las garantías terminen ejecutándose.

La cuestión de fondo es si el crecimiento económico generado por la inteligencia artificial terminará justificando el volumen de capital comprometido para construir su infraestructura. Mientras la demanda continúe aumentando, estas fórmulas permiten desplegar capacidad con enorme rapidez. Si las expectativas se moderan, parte del riesgo que actualmente permanece fuera de la deuda tradicional podría adquirir una importancia mucho mayor. La revolución de la IA, por tanto, empieza a medirse no solo por modelos, chips y centros de datos, sino también por la arquitectura financiera creada para pagarlos.