La industria de la IA sigue impulsada por una infraestructura a gran escala, financiada principalmente con deuda, mientras que durante la burbuja de Internet, la fuente principal de fondos era la financiación de capital. Esta es una diferencia significativa en la estructura de financiación entre la IA e Internet.
La explosión de la burbuja de Internet en 2000 provocó una crisis bursátil. Si en el futuro hay una crisis por la explosión de una burbuja de la IA, primero debería ocurrir en el mercado de bonos, pero no por ello se debe pensar que no tendrá relación con el mercado de valores. La crisis financiera de 2008 fue desencadenada por la crisis de los bonos basura.
La diferencia entre ambos tipos de crisis radica en la velocidad de propagación.
La explosión de la burbuja de Internet en 2000 implicó un ajuste de valoración ("kill valuation"), un proceso lineal. Había transacciones masivas todos los días, permitiendo vender en cualquier momento. Un mercado bajista podía durar varios años. El capital accionario es capital paciente; si queda atrapado, se puede mantener esperando que la empresa supere la situación.
En contraste, la deuda tiene convexidad negativa. No importa lo bien que vaya el negocio, sólo genera ingresos fijos por intereses; pero si el negocio empeora, se sufren pérdidas enormes sin límite inferior. Por lo tanto, los términos de la deuda tienen reglas rígidas de "todo o nada", son 0 o 1, sin valores intermedios. O puede refinanciarse sin problemas, aparentemente sin que ocurra nada, o caer inmediatamente en una situación de embargo de activos, con el precio del bono cayendo a cero en pocos días.
Pongamos un ejemplo sencillo: la cifra contable de "Obligaciones de Ejecución Pendientes" (RPO). Si eres un inversor en acciones, lo considerarás como ingresos futuros y le asignarás cierta valoración. Pero para un inversor en deuda, él definitivamente analizará: ¿quién ejecutará este pedido en el futuro y cómo se ejecutará?
La cadena de financiación de la deuda en la industria de la infraestructura de IA actual sigue aproximadamente este patrón:
Laboratorios de IA pioneros como OpenAI firman contratos con Microsoft, comprometiéndose a pagar decenas o cientos de miles de millones de dólares en los próximos años para comprar capacidad de cómputo. Pero OpenAI no tiene suficiente efectivo actual para pagar, por lo que es básicamente un pedido financiado, similar al financiamiento de arrendamiento de aviones para aerolíneas;
Los cinco grandes proveedores de nube, los centros de datos y las empresas de alquiler de capacidad de cómputo utilizan este contrato como garantía para pedir préstamos a instituciones de capital privado, recaudando fondos para completar la construcción de centros de datos y la compra de instalaciones de cómputo.
Así que, despojada de todos los halos sobre la IA, la infraestructura de IA está compuesta por una serie de apalancamientos crediticios. Las instituciones financieras adelantan capital para que los proveedores de nube construyan edificios llenos de chips, los centros de datos son la garantía, y los pagos según el contrato de los laboratorios de IA son el reembolso de la deuda. Esta estructura funciona bajo la premisa de que los laboratorios de IA, fuente de los pedidos, puedan proporcionar continuamente los fondos para estos pagos.
Pero para una empresa que no obtiene beneficios, si sus ingresos (ARR) son menores que sus gastos (pedidos), significa que sólo puede mantenerse mediante financiación continua.
Si eres un analista de bonos y descubres que la contraparte es una empresa que pierde decenas de miles de millones de dólares al año y sólo puede mantener los pagos mediante refinanciación continua, estos "Obligaciones de Ejecución Pendientes" son esencialmente un compromiso subordinado, pero se utilizan para justificar gastos de capital enormes y aún no depreciados.
Naturalmente, le recordará la crisis de los bonos basura que desencadenó la crisis financiera de 2008.
OpenAI, con solo unos años de existencia, ya se ha comprometido a pagar sumas sin precedentes por capacidad de cómputo, con una deuda total que alcanza cientos de miles de millones de dólares, algo inédito en la historia empresarial. Aproximadamente la mitad de los aproximadamente 2.1 billones de dólares en pedidos pendientes de los cinco grandes proveedores de plataforma corresponden a compromisos de pago de OpenAI y Anthropic, un grado de concentración de deuda también sin precedentes.
Contra esta deuda se contrapone un negocio operativo cuya rentabilidad no se puede predecir, aunque sus ingresos sean reales, de gran tamaño y crecimiento rápido. Su única posibilidad de éxito es encontrar continuamente nuevos campos de crecimiento explosivo como el "coding". Es una apuesta colosal del siglo que involucra incluso a los gigantes tecnológicos.
Por lo tanto, la verdadera causa de esta crisis potencial radica en que la IA, como revolución tecnológica, en su nivel de financiación es muy tradicional: un sector inmobiliario impulsado por el crédito.
Sí, la infraestructura de IA es esencialmente bienes raíces. Por eso, tras estudiar la crisis de la burbuja de Internet de 2000 en el artículo anterior "La Burbuja de las PuntoCom, los últimos 120 días", hoy estudiamos también 2008.
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El Núcleo Inmobiliario de la Industria de la IA
Una revolución tecnológica y un ciclo inmobiliario deberían estar en polos opuestos.
La revolución tecnológica la impulsan la innovación y la tasa de adopción, con riesgos enormes y alta tasa de fracaso, pero beneficios masivos si tiene éxito. Es más adecuada para la financiación de capital, principalmente capital de riesgo.
El ciclo inmobiliario es mecánico, su valor lo determina el espacio físico, sus ganancias son fijas, los ingresos se pueden asegurar anticipadamente con contratos de arrendamiento comercial o preventa, y requiere inversiones a largo plazo y montos grandes. Por lo tanto, es más adecuado para la financiación de deuda.
Pero al examinar la construcción de la infraestructura de IA, descubres que cada una de sus características es una réplica del desarrollo inmobiliario:
Construir centros de datos en terrenos aprobados, y debido a la enorme inversión, desde el principio se endeuda para obtener fondos para la primera fase del edificio, equivalente a un préstamo para desarrollo.
Luego, firma contratos "Toma o Paga" (Take-or-pay) con grandes clientes, y luego hipoteca ese contrato para obtener más financiación, equivalente al financiamiento posterior del proyecto inmobiliario.
Un contrato "Toma o Paga" implica que, por ejemplo, una empresa de IA se compromete a comprar 100 millones de dólares en capacidad de cómputo anuales durante los próximos 5 años. Incluso si el entrenamiento del modelo no requiere tanto o el crecimiento de usuarios es inferior al esperado, el dinero debe pagarse. Esto se debe a que la inversión en centros de datos es enorme y el constructor necesita certeza sobre el flujo de caja futuro. Es igual que cuando una oficina o un gran centro comercial necesita asegurar un gran cliente antes de solicitar un préstamo bancario.
Esto no termina ahí. Después de comprar e instalar bastidores de GPU, los proveedores de nube los hipotecan para obtener un financiamiento para las GPU, para apoyar las operaciones, equivalente a un préstamo operativo para bienes raíces comerciales.
Pero aún no se ha aprovechado todo el valor de financiación de la infraestructura de IA. El último paso para los proveedores de nube y centros de datos es emitir "Pagarés con Garantía de Activos" (ABS), empaquetar los flujos de efectivo futuros y venderlos a inversores conservadores como compañías de seguros, fondos de pensiones o fondos de inversión, algo similar a los REITs inmobiliarios.
Y el empaquetamiento de activos en ABS fue precisamente lo que permitió que el riesgo de impago de las hipotecas subprime se extendiera desde el sector inmobiliario a todo el sistema financiero.
En realidad, este es el juego universal de todos los activos pesados: mediante hipotecas sucesivas y el empaquetamiento de flujos de efectivo futuros, se utiliza capital apalancado para completar todo el proceso de construcción, sin importar si eres una empresa tecnológica o una revolución tecnológica.
Pero aplicado a una tecnología de vanguardia como la IA, surgen problemas.
Tanto los bienes raíces como la tecnología pueden tener burbujas, pero las causas son completamente diferentes.
La esencia de una burbuja tecnológica es que el desarrollo de una nueva tecnología está demasiado adelantado o carece de demanda real a gran escala, lo que hace que su valor se desplome;
La burbuja inmobiliaria es un desfase de ciclo. Su pico de inversión suele ocurrir en un período de auge económico, y el monto de inversión y financiación corresponde a una extrapolación lineal de los flujos de efectivo futuros en ese auge. Sumado a un ciclo de construcción largo, es muy probable que cuando el proyecto esté realmente en uso, el mercado ya tenga exceso de oferta. Los flujos de efectivo generados por el proyecto pueden no ser suficientes para pagar la financiación, desencadenando una crisis.
Los riesgos también son completamente diferentes:
El riesgo principal de la inversión tecnológica es el fracaso del producto, con altos costos de I+D iniciales, pero también altas barreras posteriores;
El riesgo de la inversión inmobiliaria está en el balance, es riesgo de apalancamiento. El valor del terreno depende de la ubicación, sólo fluctúa, nunca desaparece, y se deprecia lentamente, siempre que el apalancamiento no se rompa y se pueda esperar al siguiente ciclo.
Por lo tanto, "IA + infraestructura" es más peligroso, superpone el riesgo inherente de la tecnología de la inversión tecnológica con el riesgo de apalancamiento de los bienes raíces. Sus centros de datos son capital especializado, no se pueden convertir a otros usos. Los clústeres de GPU hipotecados se actualizan rápidamente, pudiendo perder gran parte de su valor en 2 años. Los activos ABS empaquetados a partir de los ingresos de la IA se basan aún más en ingresos teóricos.
Además, bajo la "carrera armamentística" de gastos de capital, el ritmo actual de financiación también se asemeja al de una burbuja inmobiliaria. Basándose en la tasa de crecimiento actual del ARR, suponiendo un crecimiento anual del 50% en la demanda de capacidad de cómputo de IA, la financiación también sigue esta hipótesis de flujo de caja.
Es similar al mercado de subastas de tierras de hace unos años: si los pisos de segunda mano en la zona costaban 10.000 por metro cuadrado, los desarrolladores se atrevían a ofrecer 12.000 por el precio del terreno, porque creían que los precios de la vivienda siempre subirían y que los pisos de segunda mano alcanzarían los 12.000 una vez construidos.
Los proveedores de nube se están convirtiendo en empresas inmobiliarias dedicadas al negocio de la computación, al menos cada vez más en su estructura financiera, y no en empresas de Internet tradicionales.
Por supuesto, actualmente este peligroso juego de financiación puede continuar principalmente porque los cinco grandes proveedores de nube están entre las empresas con mayor capitalización bursátil del mundo, cada uno con su negocio principal generando enormes flujos de efectivo. Los inversores no creen que estos gigantes tecnológicos puedan tener una crisis de deuda.
Pero todos deberíamos pensar: ¿Por qué Vanke fue durante mucho tiempo un representante de las acciones blue-chip de alta calidad en la bolsa china? Porque el riesgo principal de los bienes raíces proviene de la deuda, incluso la deuda fuera de balance. No sólo rara vez realizan financiación de capital, sino que además, mediante altos dividendos, compensan continuamente a los accionistas con los beneficios (esencialmente, una pequeña compensación por la alta deuda). Por lo tanto, su riesgo es no lineal: siempre que la deuda no explote a largo plazo, son acciones blue-chip de alta calidad a largo plazo; una vez que la deuda explota, inmediatamente no valen nada.
Debemos saber que la acumulación de deuda es un proceso matemático de ascenso lineal; una mayor fortaleza sólo significa un tiempo más largo antes de que estalle la crisis. Pero una revolución tecnológica es un proceso no lineal, puede acelerarse repentinamente o estancarse de repente. Intentar resolver el problema anterior con lo segundo es como creer que en la carrera entre la tortuga y la liebre, la liebre, que puede dormirse en cualquier momento, ganará inevitablemente.
Los inversores en bonos son las personas más pesimistas del mundo, nunca esperan a que la liebre se duerma para preocuparse. Cuando la segunda derivada del crecimiento comienza a disminuir, ya están alerta.
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Por Qué la Segunda Derivada es Más Importante
Generalmente se cree que la crisis de los bonos basura de 2008 se debió a la laxitud en la aprobación de préstamos, la caída de los precios de la vivienda que llevó a los prestatarios a una situación de insolvencia, los impagos posteriores y finalmente la explosión de los valores ABS basados en estos préstamos.
En realidad, cuando la tasa de impagos comenzó a subir, los precios de la vivienda aún estaban en fase alcista, sólo que la velocidad de subida no era tan alta como antes. Es decir, la tasa de crecimiento era positiva, pero la segunda derivada (la tasa de cambio del crecimiento) estaba disminuyendo.
Esto está relacionado con el funcionamiento de las hipotecas subprime. Los prestatarios disfrutaban de una tasa de interés "cebo" muy baja durante los primeros tres años, asegurando que sus ingresos fueran suficientes para pagar la hipoteca. A los tres años, si el precio de la vivienda había subido, el prestatario podía refinanciar basándose en esa plusvalía, obteniendo una nueva tasa de interés cebo baja, y todo comenzaba de nuevo. Casi cuatro quintas partes de las hipotecas de tasa ajustable híbridas subprime emitidas en 2003 fueron refinanciadas y reemplazadas antes de finales de 2006.
Pero este juego tenía una premisa: los precios de la vivienda debían subir para siempre, de modo que el préstamo nunca llegara al momento del restablecimiento de la tasa, de lo contrario no podrían pagarse.
Hacia 2006, los precios de la vivienda seguían subiendo, pero a un ritmo menor que en los dos años anteriores. Esto también significaba que en algunas zonas los precios ya no subían, algunas familias no podían refinanciar y tampoco podían pagar la nueva tasa. Fue entonces cuando la tasa de morosidad de los préstamos subprime comenzó a aumentar.
Desde que la segunda derivada comienza a bajar, hasta que la primera derivada cae por debajo de cero, existe un "período de gracia prestado". Durante este período, todo parece maravilloso, los ingresos están en máximos históricos, el crecimiento sigue siendo positivo, pero en realidad, una crisis es ya inevitable en algún momento futuro.
Aquí se puede introducir el marco de deuda de Minsky. Minsky sostenía que "la estabilidad misma engendra inestabilidad". Cuando la economía experimenta un largo período de prosperidad, el mercado tiende a formar expectativas excesivamente optimistas sobre el futuro. La estructura de financiación cambia gradualmente de sólida a un modelo de alto apalancamiento y mayor dependencia de la refinanciación, desencadenando finalmente un "momento Minsky".
Según la capacidad de pago de la deuda de la empresa, Minsky clasificó los modos de financiación en tres tipos:
Tipo 1: El flujo de caja operativo de la empresa es suficiente para cubrir el principal y los intereses de la deuda.
Tipo 2: El flujo de caja sólo puede pagar los intereses, no el principal. La empresa debe mantener continuamente el rollover de la deuda mediante endeudamiento nuevo para pagar la antigua.
Tipo 3: Financiación Ponzi, donde el flujo de caja operativo no es suficiente para cubrir los pagos de intereses.
La segunda derivada del crecimiento de la demanda comienza a disminuir, lo que corresponde a que las empresas del Tipo 1 comienzan a convertirse en Tipo 2. La primera derivada cae por debajo de cero significa que se convierten completamente en Tipo 2, y es difícil que regresen al Tipo 1 por sus propios medios.
Volviendo a los resultados del segundo trimestre de los cinco grandes proveedores de nube, se pueden clasificar en tres tipos:
El flujo de caja libre de Google y Amazon ya es negativo, es decir, la tasa de crecimiento del gasto de capital en IA ha superado, en esta etapa, la tasa de crecimiento del flujo de caja de su negocio principal. Acaban de entrar en el Tipo 2 este trimestre.
Microsoft y Meta siguen siendo del Tipo 1, pero si no controlan el gasto de capital, pronto entrarán en el Tipo 2.
Oracle hace tiempo que es una empresa del Tipo 2. Su índice de cobertura de deuda (valor presente de principal e intereses / flujo de caja operativo) es solo del 48%, más cercano a una empresa de activos pesados inmobiliaria que a una empresa de alta tecnología.
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La conclusión es muy clara: cuando el gasto de capital supera el 100% del flujo de caja operativo, una expansión adicional significa endeudarse más rápido cada trimestre. En el próximo año, la emisión de deuda de los hiperescaladores de servicios en la nube debe aumentar drásticamente. Toda la infraestructura de IA dependerá completamente del mercado de bonos para proporcionar el capital marginal.
Las cosas pueden ser peores que lo indicado por las cifras anteriores. La infraestructura de IA tiene otra similitud con los bienes raíces: gran parte de la deuda se oculta fuera de balance en forma de "préstamos en la sombra".
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Préstamos en la Sombra
Según informes del Banco de Pagos Internacionales (BIS), la escala de financiación de centros de datos de IA mediante "préstamos en la sombra" por parte de los grandes proveedores de nube está aumentando rápidamente.
El "endeudamiento en la sombra" suele ocurrir en forma de crédito privado. Por ejemplo, un gran proveedor de nube establece primero una entidad de propósito especial (SPV) o empresa conjunta con varios consorcios para adquirir o construir activos de centros de datos, manteniendo sólo una participación minoritaria. El gran proveedor de nube se compromete a firmar acuerdos de arrendamiento operativo a largo plazo o acuerdos de compra de capacidad de cómputo, y proporciona garantías crediticias. La deuda se paga con el flujo de caja del arrendamiento.
Esto es muy similar al riesgo de la financiación de proyectos inmobiliarios fuera de balance. Si en el futuro, una vez construido el centro de datos, la demanda de capacidad de cómputo de IA no es suficiente para cubrir los costos del arrendamiento a largo plazo, la deuda implícita garantizada saldrá a la luz, formando un nuevo pasivo.
Según estimaciones de algunas instituciones, el tamaño de esta deuda implícita es de aproximadamente 1.65 billones de dólares. Aunque estos proveedores de nube enfatizan que actualmente la cartera de pedidos pendientes de servicios en la nube sigue siendo amplia, y si estos pedidos se materializan según lo planeado, básicamente podrían cubrir los pasivos generados por los arrendamientos relacionados. Pero ya hemos analizado antes qué son exactamente estos "pedidos no ejecutados".
Resumiendo, a partir de este año, con la continua expansión del gasto de capital en IA, la estructura de financiación de los cinco grandes proveedores de nube está cambiando. El modo de financiación está pasando de interna a externa, produciéndose una transformación de empresa tecnológica a empresa inmobiliaria, combinando simultáneamente la "propiedad de intensidad de capital de los bienes raíces" y la "propiedad de rápida depreciación de los semiconductores", aunque su valoración sigue siendo la de una acción tecnológica.
El momento Minsky aún no ha llegado, pero la "migración de financiación" en el sentido de Minsky ya ha comenzado. Y la mayoría de los problemas se originan en esos dos laboratorios de IA. La cuestión clave es cuándo surgirá la próxima demanda explosiva. Estoy seguro de que llegará, pero el tiempo es crucial.
Finalmente, debemos volver al punto de vista inicial: no confundamos el riesgo accionario con el riesgo crediticio:
La inversión en capital considera: "¿Tiene valor tecnológico la IA? ¿Cuántos ingresos y beneficios puede generar en el futuro?".
El acreedor considera: "Con la enorme inversión en activos fijos de la IA, ¿podrán los flujos de efectivo futuros cubrir el costo del capital?".
El riesgo a largo plazo de la IA es la insuficiencia de demanda, pero el riesgo que se acumula a mediano y corto plazo es que la velocidad del gasto de capital supera la velocidad a la que se genera el flujo de caja real.
En el próximo artículo, analizaré cuál de los dos laboratorios líderes en IA es más propenso a una crisis, y los cinco momentos más vulnerables en los que podría aparecer una crisis de deuda.
Este artículo proviene del WeChat público "lig0624" (ID: sxgy9999), autor: Sello de Pensamiento (思想钢印).
