¿Se acerca una crisis a la infraestructura de IA, USD.AI?

1. Ampliación de la inversión en infraestructura de IA y el surgimiento del riesgo crediticio

El mercado de infraestructura de inteligencia artificial (IA) ha crecido rápidamente, impulsado por una explosiva demanda de computación. Una de las empresas que mejor ejemplifica esta tendencia es CoreWeave. CoreWeave es un proveedor de servicios en la nube que ha asegurado una gran cantidad de GPUs de NVIDIA y ofrece servicios de computación necesarios para el entrenamiento y la inferencia de modelos a empresas de IA. A diferencia de grandes empresas tecnológicas como Microsoft o Amazon, que generan ingresos a partir de diversas áreas de negocio, CoreWeave se centra exclusivamente en la infraestructura de computación de IA.

La velocidad de crecimiento de CoreWeave ha sido muy pronunciada. Los ingresos anuales de CoreWeave aumentaron de 16 millones de dólares en 2022 a 5,131 millones de dólares en 2025, lo que representa un incremento de aproximadamente 320 veces en solo tres años. A finales de junio de 2026, se esperaba que el saldo de ingresos de futuros contratos con clientes alcanzara aproximadamente 104,000 millones de dólares. La empresa ha ampliado rápidamente su escala de negocio asegurando agresivamente GPUs y centros de datos en respuesta al aumento de la demanda de IA. Ingresos anuales de CoreWeave. Fuente=TIRK

La base de este crecimiento ha sido la financiación externa a gran escala. CoreWeave necesita asegurar primero la infraestructura de GPUs y centros de datos antes de ofrecer servicios de computación a sus clientes. Los costos de inversión se generan inicialmente, pero los ingresos se recuperan a lo largo del tiempo al poner en marcha la infraestructura y ofrecer servicios. Por lo tanto, cuanto más rápido se expande el negocio, más fondos se requieren. De hecho, CoreWeave registró una salida neta de efectivo de aproximadamente 14,900 millones de dólares en actividades de inversión solo en la primera mitad de 2026, y a finales de junio, su deuda alcanzaba aproximadamente 35,100 millones de dólares.

El problema es que los costos financieros asociados con esta expansión también están aumentando rápidamente. En el segundo trimestre de 2026, los ingresos de CoreWeave fueron de 2,575 millones de dólares, más del doble en comparación con el mismo período del año anterior, pero los costos de intereses netos alcanzaron los 640 millones de dólares. Durante el mismo período, la pérdida neta fue de 626 millones de dólares. Por supuesto, el EBITDA ajustado fue positivo en 1,510 millones de dólares, lo que indica que el negocio no está en una situación donde no genera efectivo en absoluto. Sin embargo, considerando las enormes inversiones en capital y los costos de endeudamiento, se vuelve crucial determinar si los ingresos futuros pueden convertirse en efectivo real suficiente para recuperar la inversión y la deuda.

Recientemente, los mercados financieros han comenzado a reevaluar estos riesgos de manera más seria. A mediados de octubre, las acciones de CoreWeave y los precios de sus bonos corporativos cayeron simultáneamente. En particular, el rendimiento de los bonos corporativos emitidos en abril con un rendimiento de aproximadamente 9.7% aumentó a alrededor del 15% a mediados de octubre. La caída en los precios de los bonos ha llevado a los inversores a exigir rendimientos más altos debido al riesgo crediticio de la empresa. Esto no significa que haya ocurrido un incumplimiento real, pero muestra que la evaluación del mercado financiero que ha respaldado la expansión de la infraestructura de IA está cambiando.

La clave es que el crecimiento de la demanda de computación de IA y la rentabilidad de la inversión en infraestructura de IA no necesariamente coinciden. CoreWeave ha crecido rápidamente asegurando contratos de clientes a gran escala, pero en el proceso, también ha acumulado una gran cantidad de deuda y carga de intereses. Lo que será importante en el futuro no es cuántas GPUs y contratos de clientes se han asegurado, sino si los ingresos reales y el flujo de efectivo pueden respaldar adecuadamente los fondos necesarios para el pago de la deuda y la inversión adicional.

2. La victoria del Partido Demócrata y el endurecimiento de la regulación de centros de datos, un obstáculo para las empresas de infraestructura de IA

Recientemente, las empresas de infraestructura de IA que han crecido apoyándose en grandes deudas han enfrentado una nueva carga: el endurecimiento de la regulación sobre la construcción de centros de datos. Incluso si se invierte una gran cantidad de dinero en asegurar GPUs y centros de datos, si hay retrasos en la operación debido a problemas de permisos y suministro eléctrico, puede haber dificultades en la recuperación de la inversión.

De hecho, en Estados Unidos, la oposición de las comunidades a la construcción de centros de datos se ha ido extendiendo. Según Data Center Watch, solo en el primer trimestre de 2026, más de 75 proyectos por un valor de aproximadamente 130,000 millones de dólares fueron detenidos o retrasados debido a la oposición de los residentes. La enorme demanda de electricidad de los centros de datos ha generado preocupaciones sobre el aumento de las tarifas eléctricas y la carga sobre la red eléctrica.

Particularmente en Texas, el mercado clave de centros de datos en Estados Unidos, se están intensificando los movimientos regulatorios. En Texas, hay 335 centros de datos en operación y al menos 248 más están planificados. Sin embargo, debido a la rápida expansión que ha llevado a la escasez de electricidad y agua, así como a la creciente oposición de los residentes, el gobernador republicano Greg Abbott, que anteriormente había sido proactivo en atraer la industria de IA, también suspendió en agosto la revisión de la conexión a la red eléctrica para nuevos centros de datos y ordenó una investigación sobre el uso de electricidad y agua. Estado de los movimientos de oposición a centros de datos en los estados de EE. UU. en el primer trimestre de 2026. Fuente=Data Center Watch

Las elecciones intermedias del 3 de noviembre aumentaron la posibilidad de que estos movimientos regulatorios se prolonguen. Con el Partido Demócrata asegurando la mayoría en ambas cámaras del Congreso, en Texas, la demócrata Gina Hinojosa derrotó al gobernador Abbott. Hinojosa prometió suspender la aprobación de nuevos centros de datos hasta que se establezcan leyes de protección para los residentes, y trasladar los costos de expansión de la red eléctrica a los operadores, además de reducir los beneficios fiscales. Aunque aún no se ha implementado como política real, se ha planteado la posibilidad de que las restricciones temporales existentes se conviertan en regulaciones a largo plazo. Al día siguiente de las elecciones, el 4 de noviembre, las acciones de CoreWeave cayeron un 9.9%, lo que indica que el mercado financiero también reaccionó de manera sensible a la incertidumbre regulatoria.

El problema es que estas regulaciones pueden perturbar los planes de recuperación de fondos de las empresas de infraestructura de IA. Si la construcción y operación de los centros de datos se retrasan, el momento de generación de ingresos se pospone, pero la carga de intereses sobre el capital ya tomado sigue. Si además aumentan los costos de conexión y expansión de la red eléctrica, los rendimientos esperados pueden disminuir y la carga de la deuda puede aumentar.

En última instancia, las empresas de infraestructura de IA enfrentan no solo los costos financieros derivados de grandes deudas, sino también la incertidumbre sobre si podrán operar la infraestructura planificada a tiempo. Incluso si la demanda de computación de IA sigue creciendo, si no pueden construir la infraestructura necesaria para satisfacerla, pueden enfrentar dificultades para recuperar su inversión. Esto es especialmente cierto para proyectos de gran envergadura que requieren nuevas instalaciones de generación y redes de transmisión.

3. USD.AI, que se centra en el mercado financiero de GPUs medianas, ¿estará libre de riesgos?

A medida que la incertidumbre en el mercado financiero de infraestructura de IA se amplía, la plataforma de préstamos garantizados por GPUs en cadena USD.AI afirma que se están abriendo nuevas oportunidades en el mercado financiero de computación media. A diferencia de los enormes centros de datos, los proyectos de GPUs medianas que ya cuentan con infraestructura eléctrica existente pueden reducir relativamente los riesgos asociados con la nueva construcción y los permisos.

Hay algunos aspectos válidos en esta afirmación. De hecho, la regulación de centros de datos en Texas también varía según la escala. La suspensión de la revisión de la conexión a la red eléctrica por parte del gobernador Abbott en agosto se dirige principalmente a proyectos grandes de más de 75 MW. Se informa que alrededor de 250 a 300 proyectos se ven afectados. En cambio, los proyectos medianos de entre 25 MW y 75 MW no están sujetos a esta suspensión de conexión y solo se les exige una investigación sobre el uso de electricidad y agua y el impacto en la comunidad. Las instalaciones de menos de 25 MW están excluidas incluso de esa investigación.

Sin embargo, no todos los proyectos pequeños y medianos están exentos de regulación. El gobernador Abbott también ha ordenado la suspensión de nuevos permisos ambientales relacionados con centros de datos en septiembre, y la electa Hinojosa ha prometido suspender la aprobación de nuevos centros de datos sin importar su tamaño. Por lo tanto, no se puede evitar la regulación solo por ser un proyecto mediano, pero la carga asociada con la conexión a gran escala y la construcción de nueva infraestructura puede ser relativamente menor.

Reducir el riesgo de construcción no significa que se esté libre de riesgos crediticios en el mercado financiero de infraestructura de IA. Si las instituciones financieras comienzan a evaluar los préstamos para infraestructura de IA de manera conservadora y a reducir el suministro de fondos, los prestatarios de USD.AI también pueden enfrentar dificultades para nuevas inversiones y financiamiento. Además, si la desaceleración de la inversión en IA conduce a una disminución real en la demanda de computación o a un deterioro en la capacidad de pago de los clientes, esto también puede afectar la capacidad de los operadores de GPUs para reembolsar sus préstamos. Si los precios de las GPUs también caen, existe la posibilidad de que el flujo de efectivo de los prestatarios y el valor de la garantía se deterioren simultáneamente.

Por supuesto, USD.AI también está estableciendo mecanismos para gestionar estos riesgos. Los préstamos están limitados a un máximo del 80% de los costos de introducción y despliegue de GPUs, y se aplican pagos a plazos de capital durante 3 a 5 años y un fondo de reserva para pagos de capital e intereses de 3 meses. La solvencia de los clientes finales y los contratos de uso de computación también son factores importantes en la evaluación. Esta estructura ayuda a reducir la posibilidad de pérdidas en los préstamos. Sin embargo, si la capacidad de pago de los clientes finales se deteriora o si el valor de las GPUs cae más rápido de lo esperado, las protecciones existentes pueden no ser suficientes para evitar todas las pérdidas.

Otra variable es el suministro de fondos de los inversores institucionales. USD.AI lanzó el mercado de transacciones de préstamos de GPUs (GLX) en octubre, ampliando su negocio. Vendió bonos de préstamo de 98.1 millones de dólares de DuosEdgeAI a inversores institucionales y los inversores Silverpoint Capital y Victory Park Capital participaron desde la etapa de nuevos préstamos en el financiamiento de NexGen Cloud por un total de 106 millones de dólares. Combinando la venta de bonos de préstamo existentes y el nuevo financiamiento conjunto, el volumen financiero a través de GLX superó los 200 millones de dólares en el primer mes de lanzamiento.

Esto es positivo porque muestra que USD.AI puede expandir su financiamiento de GPUs utilizando no solo su propio capital, sino también fondos de instituciones externas. En particular, si se utilizan los fondos recuperados de la venta de bonos de préstamo existentes para nuevos préstamos, se puede aumentar la eficiencia del capital. Sin embargo, si se refuerza la evaluación del riesgo crediticio en general para el financiamiento de infraestructura de IA, los inversores institucionales pueden reducir sus compras de bonos de préstamo de GPUs o exigir rendimientos más altos. En este caso, la venta de bonos de préstamo podría retrasarse y la velocidad de rotación de fondos podría disminuir, lo que también podría generar dificultades en la ejecución de nuevos financiamientos.

En última instancia, la reevaluación de los riesgos en el mercado financiero de infraestructura de IA representa una nueva oportunidad para USD.AI, así como un momento para validar la solidez de su modelo de negocio. Si las instituciones financieras reducen el suministro de préstamos, USD.AI podría asegurar nuevos mercados, pero si la capacidad de reembolso de los prestatarios y el suministro de fondos de los inversores institucionales se deterioran simultáneamente, USD.AI también podría verse afectada. En el futuro, la competitividad de USD.AI se manifestará no tanto en el potencial de crecimiento del mercado financiero de GPUs medianas o en el volumen de ejecución de préstamos, sino en su capacidad para seleccionar préstamos de calidad y recuperarlos y distribuirlos de manera estable, incluso en un entorno de mercado adverso.

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