Tras el estallido de la burbuja de la IA

Por Barry Eichengreen, Project Syndicate.

HANALEI, HAWAII- Durante meses, si no años, la IA ha dominado las especulaciones sobre el futuro, lo que ha alimentado la especulación 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 es uno de los principales factores que contribuyen a la subida de los tipos de interés en EE. UU., ya que los préstamos para la construcción compiten por el crédito con un Gobierno federal propenso al déficit.

Con tanta inversión centrada en una nueva tecnología en rápido desarrollo, ¿qué pasaría si el flujo de caja y los beneficios de los hiperescaladores que construyen centros de datos, y de las empresas de IA que alquilan esa infraestructura (dos categorías que se solapan), resultaran decepcionantes? ¿Qué significaría esta decepción para los mercados financieros? ¿Se avecinaría una crisis?

Este escenario podría materializarse por diversas razones. Las ventajas en materia de productividad de la IA podrían estar sobrevaloradas; en tal caso, las empresas que estén contemplando la adopción de modelos de vanguardia reducirían su demanda de tokens, las unidades básicas de datos procesadas por dichos modelos. O bien, la disponibilidad de modelos de peso abierto, 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 ordenadores portátiles como el que estoy utilizando para escribir este comentario. En cualquier caso, los ingresos que perciban los inversores en centros de datos no alcanzarán las expectativas.

El impacto más inmediato y visible sería una fuerte caída de las elevadas cotizaciones bursátiles de los “Magnificent 7”, las siete empresas tecnológicas y afines de capitalización ultragrande que han impulsado el S&P 500. Pero las correcciones bursátiles no son sinónimo de crisis ni siquiera de recesiones. Si el precio de las acciones de Meta cae, Mark Zuckerberg comprará menos castillos en Irlanda. Se produciría una desaceleración del consumo y del gasto en inversión. Los fondos de inversión, como Situational Awareness, especializados en empresas relacionadas con la IA, se verían afectados. Pero solo se produciría una crisis financiera si se vieran implicados los bancos, las compañías de seguros y otros inversores institucionales tradicionales. Y hay pocos indicios de que estén muy expuestos al riesgo de las acciones relacionadas con la IA.

La evolución de los mercados de deuda resulta más preocupante. Dado que el coste de la 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 está financiando mediante préstamos de fondos de crédito privados (empresas no bancarias que conceden préstamos negociados de forma privada). Si la demanda de servicios de centros de datos es inferior a la esperada, estos préstamos no se amortizarán (una forma educada de decir que los prestatarios incurrirán en impago).

La pregunta entonces es: ¿quién invierte en fondos de crédito privado? La imagen popular es la de las mismas “family offices” y personas con un elevado patrimonio neto que invierten en capital riesgo y pueden permitirse pérdidas ocasionales. Pero la realidad es que la gran mayoría del crédito privado lo aportan inversores institucionales: fondos de pensiones, compañías de seguros y, me atrevo a decir, fondos de dotación de universidades.

Además, los fondos de crédito privado han estado tomando medidas para acceder a este capital institucional mediante la adquisición de compañías de seguros, cuyas carteras de activos pueden llenar de préstamos. Esto hace surgir el fantasma de una crisis del sector asegurador, que podría desarrollarse de varias maneras. Las empresas matrices de crédito privado de las compañías de seguros podrían recapitalizarlas, siempre que dispongan de los fondos necesarios. Como alternativa, los fondos de garantía estatales, a los que contribuyen las compañías de seguros solventes, podrían financiar la recapitalización, aunque no habrá compañías solventes si todo el sector se derrumba. Por último, el Gobierno federal podría intervenir con un rescate, tal y como hizo con American International Group en 2008.

Además de obtener préstamos de fondos de pensiones y compañías de seguros, las entidades de crédito privado solicitan préstamos a bancos comerciales, utilizando su cartera de préstamos como garantía, lo que les permite apalancar sus compromisos y potenciar sus rendimientos. Aunque los bancos no concedan préstamos ni inviertan directamente en empresas de IA y centros de datos, podrían verse igualmente afectados. Solo cabe esperar que sus reguladores estén atentos.

Por último, las entidades de crédito privado, que en un principio se basaban en un modelo de “comprar y mantener”, titulizan cada vez más sus préstamos. Agrupan esos préstamos a través de entidades con fines especiales que emiten bonos respaldados por los flujos de caja asociados, en los que los bonos se dividen en niveles de riesgo o tramos que reclaman prioridad de primer, segundo y tercer orden en los pagos del servicio de la deuda. El denominado «tramo mezzanine» de bonos de riesgo medio se vende luego a otros gestores de activos. Para evaluar la inmediatez del riesgo de crisis, necesitaríamos saber más sobre el nivel de riesgo de este tramo mezzanine y quién lo posee. Pero no lo sabemos. Si esto te recuerda el papel que desempeñaron la titulización, las entidades con fines específicos, la división en tramos y la opacidad en la crisis de las hipotecas subprime de 2007-2008, no eres el único.

Al igual que los mercados de deuda alimentaron el cuasi colapso financiero mundial que siguió a aquella crisis, su exposición a la IA marcará el rumbo de los acontecimientos actuales. El problema es que solo disponemos de información pública muy limitada sobre esos mercados, y los reguladores no están facilitando en absoluto el acceso a dicha información. Copyright: Project Syndicate, 2026.

Barry Eichengreen, catedrático de Economía y Ciencias Políticas en la Universidad de California, Berkeley, es autor, entre otras obras, de “Money Beyond Borders: Global Currencies From Croesus to Crypto“ (Princeton University Press, 2026).