Según un estudio reciente de la Brookings Institution, la inversión total en la construcción de centros de datos de IA en Estados Unidos entre 2025 y 2032 se estima en 10,3 billones de dólares, con una inversión anual media equivalente a alrededor del 3,63 % del PIB estadounidense. Esta cifra es aproximadamente 1,6 veces la de la época de auge de la construcción ferroviaria en el siglo XIX y más de tres veces la del auge de Internet y la fibra óptica, según un boletín de Beating AI.

Stijn Van Nieuwerburgh, profesor de la Escuela de Negocios de la Universidad de Columbia, señala que la inversión en infraestructura de IA no tiene precedentes. El gasto de capital de gigantes tecnológicos como Meta y Microsoft ya supera el flujo de caja de sus actividades operativas, y cada vez más proyectos recurren al arrendamiento, las empresas conjuntas, los vehículos de propósito especial y la financiación mediante crédito privado. Por ello, parte de la deuda no aparece directamente en los balances de las empresas tecnológicas.

Tomando como ejemplo el proyecto del centro de datos Hyperion de Meta, los activos del proyecto, valorados en unos 30.000 millones de dólares, corresponden a una deuda de 27.000 millones, lo que supone una ratio de deuda sobre activos del 90 % a nivel del proyecto. Van Nieuwerburgh estima que se han emitido alrededor de 1,4 billones de dólares en deuda mediante estructuras de financiación relacionadas, de los cuales los bancos poseen entre 700.000 y 800.000 millones.

Advierte que, si la demanda, los ingresos o el avance de los proyectos de IA quedan por debajo de lo previsto, los proyectos con un elevado apalancamiento podrían afrontar el riesgo de que el valor de su capital se reduzca a cero e incluso de sufrir pérdidas en sus créditos. Ese riesgo podría transmitirse al sistema financiero a través de bancos, compañías de seguros y entidades de crédito privado.

Sin embargo, subraya que todavía no se puede concluir que la IA haya generado una burbuja y que, por ahora, tampoco existe un marco integral para medir cómo se distribuyen los riesgos relacionados en el sistema financiero.

Van Nieuwerburgh recomienda reforzar la divulgación de la deuda fuera de balance y los pasivos contingentes, así como hacer un seguimiento de la titularidad de los activos de los proyectos, de quién asume la deuda, de los arrendamientos y de las obligaciones de garantía, con el fin de aumentar la transparencia de la financiación. A su juicio, el objetivo de la regulación no debería ser frenar la inversión en IA, sino identificar posibles concentraciones de riesgo y evitar que el auge de la inversión en IA se transforme en un riesgo financiero sistémico durante una fase bajista.