¿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 este crecimiento es CoreWeave. CoreWeave es un proveedor de servicios en la nube que asegura una gran cantidad de GPU de NVIDIA y proporciona 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 de diversas áreas, CoreWeave se centra en el negocio de 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 tres años. A finales de junio de 2026, se esperaba que el saldo de ingresos futuros de contratos con clientes alcanzara aproximadamente 104,000 millones de dólares. La empresa ha ampliado rápidamente su tamaño al asegurar agresivamente GPU 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 GPU y centros de datos antes de ofrecer servicios de computación a los clientes. Los costos de inversión se incurren primero, pero los ingresos se recuperan a lo largo del tiempo al operar la infraestructura y proporcionar servicios. Por lo tanto, cuanto más rápido se expande el negocio, más capital se necesita. De hecho, CoreWeave registró una salida de efectivo neto de aproximadamente 14,900 millones de dólares en actividades de inversión solo en la primera mitad de 2026, y a finales de junio, la deuda en su balance era de aproximadamente 35,100 millones de dólares.

El problema es que los costos financieros asociados con esta expansión también están aumentando rápidamente. Los ingresos de CoreWeave en el segundo trimestre de 2026 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 significa que el negocio no está en una situación en la que no genera efectivo en absoluto. Sin embargo, considerando las enormes inversiones en activos y los costos de deuda, se vuelve crucial si los ingresos futuros pueden convertirse en efectivo real para recuperar adecuadamente la inversión y la deuda.

Recientemente, el mercado financiero ha 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 cerca del 15% a mediados de octubre. La caída en los precios de los bonos ha llevado a los inversores a exigir un rendimiento más alto 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 al asegurar grandes contratos con clientes, pero en el proceso, también ha acumulado una enorme carga de deuda e intereses. Lo que será importante en el futuro no es cuántas GPU y contratos con clientes se han asegurado, sino si los ingresos reales y el flujo de efectivo pueden respaldar adecuadamente el reembolso 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 dependiendo de grandes préstamos han enfrentado una nueva carga. Se trata del endurecimiento de la regulación sobre la construcción de centros de datos. Incluso si se invierte una gran cantidad de capital en asegurar GPU y centros de datos, si hay retrasos en la operación debido a problemas de permisos y suministro de energía, puede haber dificultades para recuperar 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 energía de los centros de datos ha generado preocupaciones de que esto pueda llevar a un aumento en las tarifas eléctricas y a una carga en la red eléctrica.

Particularmente, en Texas, que es un mercado clave para los centros de datos en Estados Unidos, se han intensificado 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, la escasez de energía y agua, así como la creciente oposición de los residentes, el gobernador republicano Greg Abbott, que 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 energía y agua. Estado de la oposición a los centros de datos en Estados Unidos 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 los demócratas asegurando la mayoría en ambas cámaras del Congreso, en Texas, Gina Hinojosa, del Partido Demócrata, 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 que los costos de expansión de la red eléctrica sean asumidos por 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 limitaciones 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 capital 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 prestado continúa. Si además aumentan los costos de conexión y expansión de la red eléctrica, el rendimiento esperado puede disminuir y la carga de reembolso de la deuda también puede aumentar.

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

3. USD.AI, centrado en el mercado financiero de GPU de tamaño medio, ¿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 GPU en cadena USD.AI afirma que se están abriendo nuevas oportunidades en el mercado financiero de computación de tamaño medio. A diferencia de los enormes centros de datos, los proyectos de GPU de tamaño medio 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 dirigió 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 de tamaño medio 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 energía 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 de tamaño pequeño y mediano están exentos de todas las regulaciones. El gobernador Abbott también ordenó en septiembre la suspensión de nuevos permisos ambientales relacionados con centros de datos, y la electa Hinojosa prometió suspender la aprobación de nuevos centros de datos independientemente de su tamaño. Por lo tanto, no se puede evitar la regulación solo por ser un proyecto de tamaño medio, pero la carga asociada con la conexión a la red eléctrica de gran escala y la construcción de nueva infraestructura puede ser relativamente menor.

Reducir el riesgo de construcción no significa que se esté libre del riesgo crediticio 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 capital, 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 reembolso de los operadores de GPU. Si los precios de las GPU también caen, existe la posibilidad de que el flujo de efectivo de los prestatarios y el valor de las garantías 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 adquisición e implementación de GPU, y se aplican pagos a plazos de capital de 3 a 5 años y reservas para pagos de capital e intereses de tres meses. La solvencia del cliente final 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 del cliente final se deteriora o el valor de las GPU cae más rápido de lo esperado, las protecciones existentes pueden no ser suficientes para evitar todas las pérdidas.

Otro factor variable es el suministro de capital de los inversores institucionales. USD.AI lanzó el mercado de transacciones de préstamos de GPU (GLX) en octubre para expandir su negocio. Vendió un bono 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 préstamos 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 el financiamiento de GPU utilizando no solo su propio capital, sino también fondos de instituciones externas. Especialmente, si se utiliza el capital recuperado de la venta de bonos de préstamos existentes para nuevos préstamos, se puede aumentar la eficiencia del capital. Sin embargo, si se refuerza la evaluación del riesgo crediticio en general en el financiamiento de infraestructura de IA, los inversores institucionales pueden reducir la compra de bonos de préstamos de GPU o exigir rendimientos más altos. En este caso, la venta de bonos de préstamos podría retrasarse y la velocidad de rotación de capital podría disminuir, lo que también podría generar cargas en la ejecución de nuevos financiamientos.

En última instancia, la reevaluación de los riesgos en el mercado financiero de infraestructura de IA será tanto una nueva oportunidad para USD.AI como una ocasión para validar la solidez de su modelo de negocio. Si las instituciones financieras reducen el suministro de préstamos, USD.AI puede asegurar un nuevo mercado, pero si la capacidad de reembolso de los prestatarios y el suministro de capital de los inversores institucionales se deterioran simultáneamente, USD.AI también se verá afectada. En el futuro, la competitividad de USD.AI se manifestará no tanto en el potencial de crecimiento del mercado financiero de GPU de tamaño medio 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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