San Francisco
US$ 400 mil millones invertirán Google, Meta, Amazon y Microsoft en data centers en 2026.
Meta está construyendo “Prometheus” e “Hyperion”, xAI de Elon Musk tiene “Colossus” y OpenAI desarrolla “Stargate”: cada uno, un proyecto superior a los US$ 100 mil millones para levantar los supercomputadores más potentes del mundo y liderar una nueva generación de inteligencia artificial (IA).
Pero estos gigantescos emprendimientos representan apenas una fracción del gasto total necesario para construir los centros de datos que alimentarán la era de la IA: uno de los mayores movimientos de capital de la historia moderna.
“La cantidad de capital requerido es absolutamente inmensa”, afirmó Rob Horn, director global de infraestructura y crédito basado en activos de la firma de capital privado Blackstone, que gestiona una plataforma de centros de datos por US$ 85 mil millones.
“La magnitud de la oportunidad está agotando el capital de cualquier mercado financiero y requiere un enfoque total, con un rol muy importante del capital privado”, agregó.
Google, Amazon, Microsoft y Meta gastarán más de US$ 400 mil millones en centros de datos en 2026, además de los más de US$ 350 mil millones que ya invertirán este año.
La brecha a cubrir entre dudas
Pero mientras el dinero fluye, surgen preocupaciones sobre la sobrecapacidad, la rentabilidad a largo plazo y las exigencias energéticas.
“Muchos de los que están intentando construir centros de datos fracasarán”, advirtió un banquero especializado en financiar infraestructura para IA. “Estamos en una etapa donde los mercados de capital están lo suficientemente alocados como para lanzar dinero a casi cualquier cosa. Tengo curiosidad por ver si prevalecerá la racionalidad”.
Antes considerados un nicho del mercado inmobiliario, el ritmo frenético de construcción ha convertido a los centros de datos en una codiciada clase de activo.
US$ 1,5 BILLÓN ES LA BRECHA A CUBIRIR POR TERCEROS DE LO QUE LAS TECNOLÓGICAS GASTARÁN EN IA A 2029.
Este año romperá récords en desarrollo. Estados Unidos tiene cerca de 20 gigavatios de capacidad operativa en centros de datos. Antes de que finalice el año, se proyecta que comenzarán a construirse otros 10 GW en todo el mundo y que se completarán 7 GW, según la inmobiliaria JLL.
Históricamente, la mayor parte del gasto de los “hiperescaladores” -Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud- era financiado internamente.
Pero la escala de poder de cálculo requerido para la IA generativa está cambiando eso. Aunque los flujos de caja cubrieron hasta US$ 200 mil millones el año pasado, se espera que los costos se dupliquen este año y sigan aumentando.
Algunos economistas ya cuestionan cuán lejos pueden estirarse las reservas de efectivo de los gigantes tecnológicos, mientras los inversionistas buscan saber cuándo el gasto se traducirá en ingresos reales por servicios de IA. Según Morgan Stanley, los ingresos por IA generativa de los hiperescaladores fueron apenas US$ 45 mil millones en 2024, aunque proyectan que superarán el US$ 1 billón en 2028.
Esto ha abierto una brecha de financiamiento que los agentes del mercado están apurándose en llenar.
JLL estima que este año se requerirá financiamiento por US$ 170 mil millones. Pero desde ahora hasta 2029, el gasto global en centros de datos alcanzará casi US$ 3 billones (millones de millones), según Morgan Stanley. De ese total, solo US$ 1,4 billón provendrá de inversiones de capital de las grandes tecnológicas, dejando una brecha de US$ 1,5 billón a ser cubierta por inversionistas y desarrolladores.
La resuesta es la deuda
Esa diferencia se llenará con fondos de capital privado, venture capital, fondos soberanos, préstamos bancarios, deuda pública y crédito privado. Pero, cada vez más, la respuesta es la deuda.
Unos US$ 60 mil millones en préstamos están financiando cerca de US$ 440 mil millones en proyectos este año, el doble que en 2024, según Norton Rose Fulbright. Solo en el primer trimestre se suscribieron más de US$ 25 mil millones en préstamos, según Newmark.
El financiamiento de estos centros implica riesgos: que los costos se disparen o que la tecnología se vuelva obsoleta rápidamente, requiriendo nuevas inversiones que disminuyen los retornos o fuerzan la venta con descuento. Por eso, incluso los gigantes tecnológicos prefieren compartir el riesgo, sobre todo cuando la deuda está barata y disponible.
Los acuerdos se estructuran de diversas formas: deuda estructurada, préstamos para construcción, securitizaciones respaldadas por activos e incluso bonos verdes.
Meta recaudó US$ 29 mil millones, incluidos US$ 26 mil millones en deuda, de inversionistas privados liderados por Pimco para financiar centros de datos en Ohio y Luisiana, lo que le permite cubrir altos costos iniciales y destinar efectivo a iniciativas con retornos más rápidos.
Oracle optó por un modelo distinto para un centro de datos de 2 GW que arrienda en Abilene, Texas. El proyecto es desarrollado por la startup Crusoe y Blue Owl Capital, que levantaron US$ 5 mil millones en capital y pidieron prestados casi US$ 10 mil millones a JPMorgan, respaldados por un contrato de arriendo de 15 años con Oracle.
A su vez, Oracle acordó proveer a OpenAI 4,5 GW de poder de cálculo -incluido el de Abilene- en un acuerdo de US$ 30 mil millones anuales, que representa la primera parte del proyecto Stargate en EEUU. Ni Oracle ni OpenAI registrarán la deuda en sus balances.
Este modelo, conocido como build-to-suit, está siendo replicado por tecnológicas en todo EEUU. “Todos los grandes hiperescaladores tienen programas propios de construcción. Donde los desarrolladores pueden agregar valor es con terrenos listos para construir y plazos más cortos”, dijo Tim McGuire, líder de mercados de capital de Rowan Digital.
Para asumir el riesgo de un proyecto build-to-suit, acreedores e inversionistas exigen compromisos de largo plazo por parte de los arrendatarios antes de desembolsar fondos. Es decir, están prestando con base en la solvencia de contrapartes como Microsoft u Oracle, lo que ha generado competencia entre oferentes de capital privado.
En algunos casos, eso implica adquirir directamente a los desarrolladores. Blackstone compró la australiana AirTrunk por US$ 14.900 millones, la segunda mayor operación en el sector tras la adquisición de CyrusOne por KKR y GIP en 2021 por US$ 15.500 millones. La semana antepasada, Apollo compró una participación mayoritaria en Stream.
Apollo estimó que los centros de datos requerirán “varios billones de dólares en inversión global durante la próxima década” y ya ha destinado US$ 38 mil millones al sector.
Otras empresas clave
El acceso a terreno, energía o chips especializados convierte a ciertas empresas en jugadores valiosos, si logran resultados para clientes hiperescaladores. “Vemos desarrolladores cada semana que tienen terreno, pero creen que firmarán arriendos de inmediato. Pero falta mucho para ganarse la confianza de estos clientes”, dijo Sam Southall, de Macquarie Capital.
Un caso destacado es CoreWeave, fundada en 2017 para minar criptomonedas con chips Nvidia, clave para entrenar modelos de IA. Luego se reconvirtió a operar centros de datos de IA y salió a bolsa en marzo. Hoy vale US$ 65 mil millones.
La compañía financió el cambio con préstamos por US$ 10 mil millones de Blackstone, respaldados por sus chips y contratos con Microsoft. Crusoe, que construye el centro de Oracle, también surgió como minera cripto.
“Los centros de datos son solo una parte del capital requerido”, dijo Horn. “Uno de 1 GW cuesta más de US$ 10 mil millones, pero el equipamiento cuesta otros US$ 30 mil millones o más. Hay oportunidades también en equipos, inventarios y financiación de cadenas de suministro”.
Débiles presunciones
La IA representa menos de la mitad de la demanda de centros hoy, pero explica casi todo su crecimiento.
El ritmo ha sido comparado con la burbuja de telecomunicaciones de los ‘90, cuando se sobrestimó la demanda de fibra óptica. “Se asume que todas las empresas usarán IA y pagarán lo suficiente para justificar la inversión. Es un mundo incomprensible, pero necesario para que esto no termine en pérdidas”, dijo un banquero.
Las Big Tech asumirán las mayores pérdidas si la demanda se estanca o emergen modelos más baratos, como los de la china DeepSeek. Quedarán con activos varados.
Gran parte del gasto actual es para entrenar modelos, pero si la demanda se traslada a la inferencia (ejecución de modelos), podría caer el valor de esos activos. Si falta energía o chips, también habrá impacto en los retornos.
“El despliegue para servicios cloud es sólido. Pero no confiamos tanto en los centros solo para entrenamiento”, afirmó un ejecutivo del sector.
“En cinco años no podrán renovar contratos al mismo precio. Hay una enorme sobreestimación de los valores terminales”, agregó otro banquero.
El exceso de capital está permitiendo financiar proyectos especulativos, incluso sin arrendatarios ancla. Ya se destina capital a centros para inquilinos con baja clasificación crediticia como CoreWeave, OpenAI y startups de IA.
Algunos propietarios como Blackstone y DigitalBridge recurren a securitizaciones para obtener liquidez una vez construidos los activos y firmados los contratos.
Pero ciertos inversionistas ya evitan esas deudas. Uno dijo a Financial Times que no participará porque teme que los activos estén obsoletos cuando venza la deuda.
“Se está prestando con ratios altos de deuda y hay riesgo de obsolescencia”, indicó.
Los préstamos respaldados en chips también son arriesgados y están aumentando tras el éxito de CoreWeave, con más prestamistas apoyando a exmineras cripto que tienen acceso a esos chips. Pero Nvidia lanza constantemente nuevos modelos que podrían depreciar los antiguos.
La obsolescencia también amenaza a los propios centros. Muchos están diseñados para los nuevos chips Blackwell, que requieren sistemas de refrigeración líquida. Pero la tecnología avanza tan rápido que podría exigir nuevos sistemas.
“En 10 años podrías tener solo una bodega llena de chips obsoletos y sistemas de refrigeración inútiles. Mejor volver a empezar”, dijo un ejecutivo del rubro.
Aun así, los hiperescaladores pueden absorber pérdidas. Tienen escala para protegerse. Los más expuestos son quienes pidieron grandes préstamos para construir.
“Microsoft y Amazon no saben lo que necesitan. Están comprando todo porque se cree que este es un mercado donde el ganador se lleva todo”, dijo un ejecutivo del sector. “Los que más sufrirán si esto se revierte son las empresas de centros de datos sobreapalancadas”.
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