Carlyle advierte: la competencia por financiación de trillones en infraestructura de IA en el crédito privado podría provocar riesgos de concentración similares a la crisis de préstamos para software.

Según ha informado la app de Zhitong Finance, Carlyle Group indicó que las instituciones de crédito privado están compitiendo para financiar el desarrollo de infraestructura de inteligencia artificial (IA), lo que podría repetir los errores de exposición concentrada en la industria del software.

El white paper publicado por Carlyle este jueves señala que el sector podría requerir alrededor de 1 billón de dólares en financiación para la infraestructura de computación de la IA. Esta cifra equivale a más de la mitad del total de activos bajo gestión de los créditos privados actuales.

El informe advierte que, si no se establecen límites claros a la concentración de la financiación en el ámbito de la computación IA, esto podría convertirse en “el mayor error”.

Mark Jenkins, copresidente de Carlyle y responsable global de crédito y seguros, declaró en una entrevista: “Estamos en una época en la que el modelo de ingresos todavía no está claro. En este entorno, como inversores de crédito, es difícil decir 'bueno, apostamos todo'”.

Las gestoras de crédito privado están cada vez más demandadas para financiar la expansión masiva de la infraestructura de IA. Se estima que para 2030, el gasto de capital relacionado superará los 5 billones de dólares. Hay diversas formas de financiación, incluyendo la construcción de data centers y financiamiento energético, préstamos garantizados por chips que sustentan esta tecnología, y préstamos a vehículos de propósito especial.

El documento señala que, a diferencia del software, los riesgos crediticios de los centros de datos y otros activos relacionados con la IA son más especulativos y están más correlacionados con la economía en general, y que muchas de las estructuras de financiación actualmente empleadas aún no han sido puestas a prueba.

Para Carlyle, esto no significa evitar inversiones en IA. Jenkins afirma: “Queremos asumir riesgos, pero hacerlo de manera equilibrada”.

Explicó que uno de los mayores desafíos para los prestamistas es que todavía no está claro dónde se acumularán finalmente los beneficios de la IA: si en los fabricantes de chips, los data centers o las empresas desarrolladoras de aplicaciones.

El white paper muestra que la industria del software vivió un auge similar entre 2020 y 2022, representando aproximadamente la mitad de todas las operaciones de private equity en ese periodo. Los prestamistas acudieron en masa a las empresas de software, en parte porque sus ingresos de suscripción recurrentes se consideraban estables y relativamente inmunes a las recesiones.

Sin embargo, el surgimiento de la IA generativa desafió este supuesto, exponiendo a las empresas de software a la amenaza común de la obsolescencia tecnológica. Posteriormente, los préstamos vinculados al software tuvieron dificultades en el mercado de préstamos sindicados, los prestatarios tuvieron problemas para refinanciarse y algunos fondos de crédito privado experimentaron un aumento en las solicitudes de rescate.

Jenkins considera que la financiación de infraestructura de IA está repitiendo lecciones similares: aunque en la superficie parecen proyectos de financiación diversificados, el capital subyacente a menudo termina concentrándose en unas pocas grandes empresas líderes. Observó que la gran mayoría de las financiaciones en el mercado están concentradas en siete u ocho activos de alta calidad.

Señaló la importancia de conocer a la contraparte final de la operación, los contratos que sustentan la financiación y el valor de los activos subyacentes.

Jenkins afirmó: “Como inversores, hay que pensar muy, muy cuidadosamente cuáles son tus riesgos de contraparte, cómo están redactadas las cláusulas del contrato y cuál es el valor real de los activos. En escenarios de crisis, todo esto será fundamental. Y cuando todo va bien, puede parecer que no importa”.