Meta desarrolla las supercomputadoras “Prometheus” e “Hyperion”, mientras que xAI —la empresa de Elon Musk— trabaja en “Colossus” y OpenAI avanza en su proyecto “Stargate”. Cada una de estas iniciativas supera los 100 mil millones de dólares (mdd) y busca construir la supercomputadora más potente del mundo, con el objetivo de inaugurar una nueva generación de inteligencia artificial (IA).
Pero cada una de estas gigantescas empresas es solo una fracción del gasto que se necesita para construir los centros de datos necesarios para impulsar la era de la IA: uno de los movimientos de capital más grandes de la historia moderna.
“La cantidad de capital que se requiere es enormemente grande”, dice Rob Horn, director global de infraestructura y crédito basado en activos del grupo de capital privado Blackstone, que administra una plataforma de centros de datos de 85 mil mdd.
“La magnitud de la oportunidad está agotando el capital (de cualquier mercado financiero) y requiere un enfoque integral que incluya todo, donde el capital privado desempeña un papel muy importante”.
Google, Amazon, Microsoft y Meta invertirán más de 400 mil mdd en centros de datos en 2026, además de los más de 350 mil mdd de este año.
Sin embargo, a medida que el dinero fluye, surgen preocupaciones sobre el exceso de capacidad, la rentabilidad a largo plazo y la demanda de energía.
“Mucha gente que trate de construir centros de datos quebrará”, dijo un banquero que ayuda a organizar el financiamiento de proyectos de infraestructura de IA.
“Estamos en un periodo en el que los mercados de capitales están tan descontrolados que arrojan dinero a casi cualquier cosa. Tengo curiosidad por ver la siguiente fase y si prevalece la racionalidad”.
El boom de los centros de datos
Alguna vez considerados un nicho del mercado inmobiliario, el ritmo frenético de la construcción convirtió a los centros de datos en una codiciada clase de activo.
Se pronostica que este año se rompan los récords de desarrollo. Estados Unidos (EU) cuenta con una capacidad operativa de centros de datos de aproximadamente 20 gigavatios (GW). Antes de fin de año, se proyecta que se inicien las obras de otros 10 GW de centros de datos a nivel mundial, y 7 GW alcanzaran la conclusión del proyecto, según el grupo inmobiliario JLL.
El dato400 mil mdd es la inversión estimada
De Google, Amazon, Microsoft y Meta en centros de datos en 2026.
Históricamente, la mayor parte del gasto de los “hiperescaladores” –Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud– en la construcción de centros de datos para sus negocios de servicios en la nube se autofinancian. Pero la magnitud de la potencia computacional que se necesita para la IA generativa está cambiando esta situación.
Si bien los flujos internos de efectivo cubrieron en gran medida costos de hasta 200 mil mdd el año pasado, se proyecta que estos costos se dupliquen este año y aumenten aún más el próximo.
Algunos economistas empiezan a cuestionar cuánto más van a poder estirarse las reservas de efectivo de los hiperescaladores, y los inversionistas quieren saber cuándo será el momento en que su gasto se traduzca en ingresos reales por servicios de IA. Las entradas de dinero que se lograron por IA generativa de los hiperescaladores fueron de tan solo 45 mil mdd el año pasado, según analistas de Morgan Stanley, aunque predijeron que los ingresos superarían el billón de dólares para 2028.
Esto dejó una brecha de financiamiento que las entidades financieras se apresuran a cubrir.
JLL estima que 170 mil mdd en activos van a requerir préstamos para la construcción o financiamiento permanente este año. Sin embargo, de aquí a 2029, el gasto global en centros de datos alcanzará casi los 3 billones de dólares, según los analistas de Morgan Stanley. De esa cantidad, se pronostica que solo 1.4 billones de dólares provengan de gastos de capital de las grandes compañías de tecnología, lo que deja la enorme cantidad de 1.5 billones de dólares de financiamiento requerida por inversionistas y desarrolladores.
Desarrollo de centros de datos
Esta brecha se cubrirá con recursos de todo tipo, desde capital privado, capital de riesgo y patrimonio de riqueza soberana, hasta préstamos bancarios, deuda cotizada en bolsa y crédito privado. Pero, cada vez más, la respuesta es la deuda.
Cerca de 60 mil mdd en préstamos se destinarán a proyectos de desarrollo de centros de datos por un valor aproximado de 440 mil mdd este año, el doble de deuda que en 2024, según una presentación reciente del bufete de abogados Norton Rose Fulbright. Tan solo en el primer trimestre de este año, se suscribieron más de 25 mil mdd en préstamos, según el informe de Newmark.
El financiamiento de centros de datos no solo conlleva el riesgo de que los costos superen lo previsto, sino también de que la tecnología se vuelva obsoleta mucho antes de lo que se espera, lo que requiere nuevas inversiones que reducen la rentabilidad para su propietario o lo obligan a vender con descuento. Esto significa que incluso los grupos de tecnología con mayores recursos podrían querer compartir el riesgo, especialmente cuando la deuda es barata y está fácilmente disponible.
el datoTres billones de dólares
Es el gasto global proyectado en centros de datos hacia 2029.
Los acuerdos se están estructurando de diversas maneras, desde soluciones de deuda estructurada y vehículos de financiamiento de proyectos hasta préstamos para la construcción, titulizaciones respaldadas por activos e incluso bonos verdes para recaudar fondos y comenzar a construir.
Meta recaudó este mes 29 mil mdd –incluyendo 26 mdd de deuda– de inversionistas de capital privado liderados por Pimco para financiar centros de datos en Ohio y Luisiana. Esto le permitió compensar los altos costos iniciales e invertir su capital en otras iniciativas con retornos más rápidos.
Inversionistas como Apollo, Carlyle, Brookfield y KKR compitieron en una puja que duró meses para realizar préstamos a Meta.
Oracle adopta un enfoque diferente con el centro de datos de 2 GW que se apuntó para alquilar en Abilene, Texas. El proyecto lo construye la startup Crusoe y el grupo inversionista Blue Owl Capital, que ya recaudaron cerca de 5 mil mdd de capital de inversionistas y consiguieron un préstamo de casi 10 mil mdd de JPMorgan para financiar la construcción, respaldados por el contrato de arrendamiento de 15 años de Oracle.
A su vez, Oracle acordó proporcionar a OpenAI 4.5 GW de potencia computacional, incluyendo los de Abilene, en un acuerdo por un valor aproximado de 30 mil mdd al año, que constituye la primera parte del proyecto del centro de datos Stargate de OpenAI en EU. Ni Oracle ni OpenAI asumirán la deuda generada para construir el sitio de Abilene en sus balances.
El riesgo detrás del frenesí de inversión
Este modelo de desarrollo de centros de datos, conocido como build-to-suit, es replicado por compañías de tecnología en todo EU.
“Todos los principales hiperescaladores cuentan con programas de autoconstrucción. Donde los desarrolladores externos pueden aportar valor es cuando tenemos sitios listos para su implementación y podemos entregar en un plazo acelerado”, dijo Tim McGuire, líder de mercados de capitales de Rowan Digital, desarrollador de centros de datos de hiperescala.
“Todos los principales hiperescaladores cuentan con programas de autoconstrucción. Donde los desarrolladores externos pueden aportar valor es cuando tenemos sitios listos para su implementación y podemos entregar en un plazo acelerado”, dijo Tim McGuire, líder de mercados de capitales de Rowan Digital, desarrollador de centros de datos de hiperescala.
Añadió que el proceso de identificar un sitio, asegurar la electricidad necesaria y construir la infraestructura puede tener “un ciclo de vida de más de tres años. Podemos reducir ese ciclo a la mitad”.
el dato1.5 billones de dólares
Es el monto que deberá financiarse con deuda o capital privado.
Para sentirse cómodos al asumir el riesgo que implica un proyecto de construcción a medida, las entidades de crédito, los inversionistas de capital y los desarrolladores exigen que los inquilinos de hiperescala firmen contratos de arrendamiento a largo plazo o compromisos de capacidad antes de desembolsar su dinero. Esto significa que, en efecto, están prestando contra la solvencia de una contraparte con grado de inversión como Microsoft u Oracle, una apuesta que impulsa una competencia entre los proveedores de capital privado por ofrecer más préstamos y de mayores montos.
En algunos casos, también implica adquirir a los propios desarrolladores de centros de datos. El año pasado, Blackstone compró la plataforma australiana de centros de datos AirTrunk por 14 mil 900 mdd, la segunda mayor operación de centros de datos después de la compra en 2021 de CyrusOne, por parte de KKR y Global Infrastructure Partners, por 15 mil 500 mdd. La semana pasada, Apollo cerró su propio acuerdo, adquiriendo una participación mayoritaria en Stream, el constructor de centros de datos.
Apollo dijo que los centros de datos van a requerir de “varios billones de dólares de inversión mundial durante la próxima década”; ya invirtieron 38 mil mdd en infraestructura relacionada con los centros de datos.
Sin embargo, la magnitud de la inversión de capital convierte a las empresas con acceso a terrenos, electricidad o a los chips informáticos especializados que se utilizan para alimentar los centros de datos de IA, en actores potencialmente muy valiosos, si logran demostrar su capacidad para ofrecer resultados a los inquilinos de hiperescala.
“Cada semana vemos a varios promotores que tienen terrenos sin desarrollar, pero creen que mañana firmarán contratos de arrendamiento con clientes de hiperescala”, dijo Sam Southall, de Macquarie Capital.
“Básicamente, todos los que poseen terrenos y un tenue camino a la electricidad tratan de recaudar capital, pero aún queda un largo camino por recorrer para tener credibilidad y confianza con este tipo de inquilinos”.
Lo relevante de la IA
Entre los principales que han tomado esta iniciativa se encuentra CoreWeave, una pequeña empresa fundada en 2017 para minar criptomonedas, una función que requería las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de alto rendimiento de Nvidia, que se han convertido en un elemento clave para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Años después, CoreWeave hizo el giro hacia el arrendamiento y la operación de centros de datos de IA, y posteriormente cotizó sus acciones en el Nasdaq en marzo. Actualmente, su valor es de 65 mil mdd.
La compañía, con sede en Nueva Jersey, financió su giro a la inteligencia artificial con grandes préstamos, incluidos alrededor de 10 mil mdd de Blackstone. Esta empresa asumió la garantía tanto de las GPU de CoreWeave –una forma cada vez más popular de financiamiento respaldado por activos para centros de datos de IA– como de sus contratos de arrendamiento de potencia computacional a Microsoft. Crusoe, que construye el centro de datos de Oracle en Abilene, también comenzó como una empresa de minería de criptomonedas con acceso a contratos de energía.
“Los centros de datos solo son una fracción del capital necesario”, dijo Horn, de Blackstone. “Si se tiene un centro de datos de 1 GW, costará más de 10 mil mdd, pero todo el equipo cuesta otros 30 mil mdd. No solo existe una oportunidad de financiamiento para centros de datos, sino también una oportunidad en torno al financiamiento de equipos, inventario y cadena de suministro”.
Alimentar la IA representa menos de la mitad de la demanda de centros de datos actualmente, pero es responsable de casi todo el crecimiento.
el dato26 mil mdd es la porción de deuda
Que Meta tomó para sus nuevos centros en Ohio y Luisiana.
El ritmo de desarrollo lo han comparado con la burbuja de las telecomunicaciones de finales de la década de 1990, cuando las empresas instalaron más de 128 millones de kilómetros de cables de fibra óptica en EU, una fuerte sobreestimación de la demanda requerida. El exceso de oferta provocó que los costos se desplomaran y muchas empresas se fueran a la quiebra.
“Se hacen pronósticos bajo el supuesto de que todas las empresas comenzarán a usar tecnología de IA y pagarán por ella, y pagarán lo suficiente como para justificar el retorno de la inversión en todas estas instalaciones de entrenamiento”, dijo un banquero que trabaja en acuerdos de centros de datos.
“La conclusión es que todos vamos a usar constantemente IA para todo tipo de cosas. Es un mundo incomprensible, pero es necesario creerlo para no ver cómo todo esto termina en pérdidas de dinero”.
Las big tec son las que más perderán si los pronósticos sobre el potencial de la IA –y el dinero que se puede ganar– son exagerados. Al autofinanciarse y ser propietarios de una gran parte de la capacidad de sus centros de datos, asumen la inversión de capital, los riesgos operativos y la carga regulatoria.
Si la demanda de IA se estanca, o si resulta que modelos como el de la startup china DeepSeek pueden entrenarse a un costo mucho menor, se quedarán con enormes activos abandonados.
Gran parte del gasto actual se destina a centros de datos capaces de entrenar potentes modelos de IA, pero a medida que la tecnología da un giro hacia la inferencia –ejecutar esos modelos– la demanda de computación probablemente disminuirá y los activos podrían perder valor. De igual manera, si se agotan los suministros de electricidad o se retrasan las cadenas de suministro de chips de IA, el retorno de la inversión podría llegar a sufrir.
“Consideramos que la construcción de centros de datos para servicios en la nube es bastante robusta”, dijo un ejecutivo de un importante desarrollador.
Otro banquero que participa en el sector añadió: “En cinco años, no vas a conseguir una renovación de arrendamiento a tasas ni remotamente similares a las actuales. Hay una enorme sobreestimación del valor de las terminales”.
El lado oscuro del boom
La avalancha de capital en el sector también implica que proyectos cada vez más especulativos están consiguiendo financiamiento, incluso en sitios que carecen de un arrendatario ancla. Una mayor parte del capital ya se destina a la construcción de centros de datos para arrendatarios sin grado de inversión, como por ejemplo CoreWeave y OpenAI, así como para pequeñas startups de IA.
Algunos propietarios, como Blackstone y el inversionista en infraestructuras DigitalBridge, cada vez más buscan obtener liquidez de los activos una vez que están completamente construidos y con contratos en vigor, recurriendo a operaciones de titularización.
Sin embargo, algunos inversionistas ya consideran que esta deuda es demasiado arriesgada. Un importante comprador de deuda titularizada declaró al Financial Times que evitaban este tipo de operaciones debido a la preocupación de que las propiedades se queden obsoletas al vencimiento de la deuda, dejando a las entidades de crédito con activos de valor cuestionable. “La gente presta con una elevada relación préstamo-valor y existe el riesgo de obsolescencia”, dijo esta persona.
el datoSe estima que la IA generativa
Genere ingresos cercanos al billón de dólares para 2028.
Los préstamos garantizados con GPU también se encuentran en el extremo de más riesgo del mercado de financiamiento para el desarrollo de centros de datos y son cada vez más comunes luego del éxito de CoreWeave, ya que cada vez más entidades de crédito financian a antiguas compañías de criptomonedas que poseen los chips. Pero Nvidia, el mayor fabricante y diseñador de chips de IA, produce con frecuencia chips más rápidos y de mayor rendimiento que hacen que se corra el riesgo de que las generaciones anteriores de chips se vuelvan obsoletas y con esto se devalúe la garantía de los prestamistas.
La obsolescencia también representa un riesgo para los propios centros de datos. Muchos se están construyendo para albergar los últimos chips Blackwell de Nvidia, que requieren complejos sistemas de refrigeración líquida. La tecnología cambia tan rápido que es posible que los chips del futuro vayan a requerir métodos de refrigeración más modernos.
“Existe el riesgo de que en 10 años solo tengas un almacén con GPU obsoletas e infraestructura de refrigeración inadecuada, y que sea mejor empezar de cero”, dijo una persona del sector de los centros de datos.
Aun así, los hiperescaladores pueden asumir el riesgo. Cuentan con las economías de escala necesarias para protegerse de al menos algunas pérdidas. La situación de los que pidieron préstamos cuantiosos para financiar la construcción es más precaria.
“Microsoft y Amazon no saben qué necesitan. Simplemente devoran todo porque la opinión general es que es un mercado donde el ganador se lo lleva todo”, dijo un ejecutivo de una empresa de arrendamiento de centros de datos. “Los que van a sufrir de una caída son las empresas de centros de datos que tienen un exceso de apalancamiento”.
JLR
