La inversión en infraestructura de IA en EE. UU. representa un 3,6% del PIB anual, con un riesgo de deuda implícito de 1,4 billones de dólares en financiación fuera de balance

Se espera que la inversión en la construcción de centros de datos de IA en EE. UU. alcance un total de 10,3 billones de dólares entre 2025 y 2032, lo que representa un 3,63% del PIB anual. Este nivel de inversión es 1,6 veces mayor que el pico de construcción de ferrocarriles en el siglo XIX y más de 3 veces el auge de la construcción de internet y fibra óptica. Stijn Van Nieuwerburgh, profesor de la Escuela de Negocios de la Universidad de Columbia, señala que los gastos de capital de gigantes tecnológicos como Meta y Microsoft han superado el flujo de efectivo de las actividades operativas, y cada vez más proyectos se están trasladando a arrendamientos, empresas conjuntas y financiación privada, con parte de la deuda que no se refleja directamente en los balances. Tomando como ejemplo el proyecto del centro de datos Hyperion de Meta, aproximadamente 30 mil millones de dólares en activos del proyecto corresponden a 27 mil millones de dólares en deuda, lo que da como resultado una relación deuda-activos del 90%. Van Nieuwerburgh estima que la estructura de financiación relacionada ha emitido aproximadamente 1,4 billones de dólares en deuda, de los cuales alrededor de 700 mil millones a 800 mil millones de dólares están en manos de bancos. Advierte que si la demanda de IA o el progreso de los proyectos no cumplen con las expectativas, los proyectos de alto apalancamiento podrían enfrentar el riesgo de que el valor de las acciones se reduzca a cero y de que los acreedores sufran pérdidas, transmitiendo esto a través del sistema financiero. Se sugiere fortalecer la divulgación de la deuda fuera de balance y las obligaciones contingentes para aumentar la transparencia en la financiación, y el enfoque regulatorio debe centrarse en identificar riesgos potenciales para evitar que el auge de la inversión en IA se convierta en un riesgo financiero sistémico.

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