Nvidia, Meta y Tesla valen billones, ¿pero quién financia este auge de la IA?

En 2025, la inteligencia artificial salió de los círculos tecnológicos y entró en la vida cotidiana. Apareció en todas partes: en conversaciones alrededor de la mesa, en preguntas sobre si el próximo teléfono o la próxima lavadora funcionarían con IA y en correos de los directivos instando a los empleados a aprender a usarla.

De repente, la tecnología dejó de ser algo abstracto. Pasó a formar parte de la conversación diaria.

Las empresas que impulsan esa ola han visto dispararse sus valoraciones a un ritmo pocas veces visto en los mercados modernos.

Gigantes como AMD, Meta y Tesla se han convertido en pilares centrales de la economía de la IA, mientras que solo Nvidia pesa tanto en el mercado que incluso pequeños movimientos en su acción pueden propagarse por los mercados financieros globales.

Sin embargo, en medio de la euforia por valoraciones de billones y tecnologías revolucionarias, a menudo se deja sin formular una pregunta: ¿quién financia en realidad la infraestructura detrás del auge de la IA?

Curiosamente, los reguladores también han empezado a notarlo, aunque la frase de advertencia es fácil de pasar por alto.

"Algunos participantes comentaron que la financiación de la ampliación de la infraestructura relacionada con la IA en mercados privados opacos merecía seguimiento.”

La frase anterior está tomada literalmente de las actas de la reunión de la Reserva Federal de enero de 2026.

Mientras los mercados financieros celebran valoraciones masivas y los operadores obtienen beneficios, el banco central plantea una pregunta simple y estimulante: ¿quién financia en realidad la columna vertebral física del auge de la IA y qué ocurre si esa deuda entra en impago?

Y no es solo la Reserva Federal. En las últimas seis semanas, tres instituciones poderosas —la Fed, el Financial Stability Board (FSB) y el Tesoro de EE. UU.— han empezado de forma independiente a sondear ese lado más silencioso del auge.

Tomadas en conjunto, sus acciones señalan la misma preocupación emergente: una porción creciente de la deuda vinculada a la infraestructura de IA se está creando en rincones del sistema crediticio que son difíciles de ver, de valorar y de deshacer bajo estrés.

Esta investigación examina lo que los reguladores ya han dejado por escrito y por qué el supuesto “mercado secundario para préstamos de IA” parece, por ahora, existir más en teoría que en operaciones reales.

Los “rincones opacos” del auge de la IA

Las actas de enero de la Reserva Federal son el documento público más claro que vincula directamente la infraestructura de IA con el riesgo de financiación en mercados privados.

En una sección sobre estabilidad financiera, los responsables advirtieron sobre valoraciones elevadas de activos y “vulnerabilidades asociadas al sector del crédito privado”, incluida su creciente función en la concesión de préstamos a prestatarios más arriesgados y sus lazos con aseguradoras y bancos.

En ese contexto, la referencia a “la financiación de la ampliación de la infraestructura relacionada con la IA en mercados privados opacos” marcó un cambio: el banco central vinculaba explícitamente la ola de capex de la IA con partes del sistema crediticio que no se negocian en pantalla.

A nivel global, el FSB se ha movido por dos vías convergentes.

En su programa de trabajo para 2026, el organismo anunció que completaría un informe dedicado sobre vulnerabilidades del crédito privado como parte de su labor sobre financiación no bancaria y, por separado, desarrollaría “buenas prácticas para la adopción, el uso y la innovación de la IA por parte de las entidades financieras”.

Cuando Invezz contactó al FSB en busca de más detalles, la organización señaló riesgos en ambos frentes.

Sobre la IA, destacó un conjunto de cuestiones que “sobresalen por su potencial para aumentar el riesgo sistémico”:

“Las vulnerabilidades relacionadas con la IA que sobresalen por su potencial para aumentar el riesgo sistémico incluyen: dependencias de terceros y concentración de proveedores de servicios; correlaciones de mercado; riesgos cibernéticos; y riesgo de modelo, calidad de datos y gobernanza."

"La IA generativa (GenAI) también aumenta el potencial de fraude financiero y desinformación en los mercados financieros. Los sistemas de IA desalineados que no estén calibrados para operar dentro de límites legales, regulatorios y éticos también pueden comportarse de forma que perjudique la estabilidad financiera", añadió el organismo supervisor de estabilidad global. ​

Sobre el crédito privado, la misma declaración fue tajante respecto a las lagunas de datos:

“La financiación privada desempeña un papel cada vez más importante en el sistema financiero al proporcionar financiación a empresas… Las importantes lagunas de datos y la opacidad dentro del sector han dificultado una evaluación exhaustiva de los riesgos potenciales para la estabilidad financiera planteados por la financiación privada, y el crédito privado en particular."

"Persisten las inquietudes sobre el potencial de una parada repentina en la provisión de crédito a empresas y la propagación del estrés al sistema bancario o a inversores institucionales, dada su interconexión con fondos de financiación privada", señaló el FSB. ​

El FSB añadió que está “completando trabajos sobre la evaluación de vulnerabilidades en el crédito privado” como parte de su agenda para 2026.​

Tomadas junto con las actas de la Fed, la imagen es clara: la IA impulsa un auge histórico de inversión en infraestructura, y una porción cada vez más importante de esa financiación fluye a través de una parte del sistema que los reguladores admiten no poder mapear por completo.

En términos sencillos, los reguladores empiezan a prestar atención a cómo se está financiando el masivo auge de la IA.

La Reserva Federal advirtió que parte de la infraestructura de IA se está financiando a través de mercados privados difíciles de rastrear.

Al mismo tiempo, los reguladores globales dicen que los mercados de crédito privado carecen de transparencia y datos fiables.

En conjunto, estas señales sugieren que las autoridades empiezan a examinar la financiación oculta detrás de la rápida expansión de la infraestructura de IA.

Un auge financiado fuera de balance

La escala de la ampliación de la infraestructura de IA no está en duda.

La perspectiva de liquidez de S&P Global Ratings para 2026 señala que los emisores de tecnología y comunicaciones, incluidos los mayores “hiperescaladores”, han impulsado un aumento en la emisión de bonos y préstamos, gran parte vinculada a gastos de capital en centros de datos y relacionados con la IA.

S&P estima que los vencimientos de deuda corporativa estadounidense calificada como “B‑” y por debajo subirán de aproximadamente $56.6 mil millones en 2026 a cerca de $215 mil millones en 2028, creando lo que denomina “una considerable pared de refinanciación” justo cuando el gasto vinculado a la IA alcanza su pico.

Al mismo tiempo, el crédito privado se ha convertido en uno de los principales canales por los que prestatarios más pequeños y fuera del grado de inversión acceden a ese auge.

El análisis de S&P muestra que los préstamos de crédito privado a prestatarios calificados ‘B‑’ y por debajo alcanzaron casi $146 mil millones en 2025, frente a aproximadamente $85 mil millones en préstamos sindicados amplios al mismo tramo de riesgo, y han superado la emisión sindicada durante cuatro años consecutivos.

Esos números capturan a los prestatarios de menor calificación en su conjunto; no aíslan préstamos vinculados específicamente a la infraestructura de IA.

Pero su momento coincide con lo que S&P describe como “emisión tecnológica impulsada por la IA y aumento del apalancamiento”, y con una rápida expansión de los activos bajo gestión de crédito privado en general.

Jeff Hooke, profesor sénior en la Johns Hopkins Carey Business School, compartió recientemente con Invezz su estudio revisado por pares sobre 262 fondos de crédito privado norteamericanos junto con Xiaohua Hu y Michael Imerman, que rastrea esa expansión en detalle.

Los autores encuentran que los activos bajo gestión (AUM) globales del crédito privado han crecido de aproximadamente $375 mil millones en 2015 a cerca de $1.6 billones en 2023, con estimaciones de State Street que sugieren que alcanzó alrededor de $2 billones en 2025 y podría subir a $2.6 billones en 2029, un aumento de casi seis veces en una década.​

La diferencia clave respecto a los mercados públicos de bonos es dónde se sitúa esta actividad.

En lugar de bonos que se negocian a diario en bolsas públicas, gran parte de este crédito se mantiene en fondos cerrados cuyas valoraciones se actualizan con poca frecuencia y se basan en gran medida en modelos internos.

En lenguaje llano, la rápida ampliación de la infraestructura de IA se está financiando cada vez más a través de crédito privado en lugar de los mercados tradicionales de deuda pública.

Gran parte de estos préstamos se sitúan dentro de fondos privados donde los préstamos rara vez se negocian y los precios no son visibles en los mercados públicos.

Puesto que estas inversiones se mantienen en privado y se valoran con poca frecuencia, puede ser más difícil para reguladores e inversores ver con claridad cómo se acumulan los riesgos dentro del sistema.

Rendimientos basados en marcas no realizadas

Hooke y sus coautores se propusieron entender qué impulsa realmente los rendimientos reportados en este mundo.

Utilizando datos de flujos de caja de la base de datos Preqin, descomponen el rendimiento del crédito privado en Distribution to Paid‑In (DPI), efectivo devuelto a los inversores, y Residual Value to Paid‑In (RVPI), que captura el valor no realizado de las posiciones aún en cartera.​

Sus hallazgos subrayan por qué a los reguladores les preocupa la opacidad.

Para los fondos senior de préstamos directos lanzados en 2015, aproximadamente el 30% del valor total reportado seguía sin realizarse a fines de 2024.

Para la cohorte de 2016, la participación del valor no realizado sube a alrededor del 50%, y para las cohortes más recientes, el RVPI representa más del 80–90% del rendimiento.

“Encontramos que… una porción significativa del valor de los fondos de crédito privado está atada al valor residual incluso en cohortes antiguas”, escriben los autores, y añaden que esta estructura “representa un riesgo potencial importante” si esas marcas resultan demasiado optimistas cuando los préstamos se liquiden finalmente.​

El estudio también compara los fondos de crédito privado con referencias de mercado líquidas.

Netos de comisiones, los fondos senior y de mezzanine de crédito privado “apenas superan, o en algunos casos rinden menos que” ETFs de tasa flotante cotizados como el Invesco Senior Loan ETF (BKLN) y el VanEck Investment Grade Floating Rate ETF (FLTR), lo que sugiere que la mayor opacidad del crédito privado no se ha traducido claramente en rendimientos superiores para los inversores.​

Aún más inquietante para un sector emergente y con alta intensidad de capital como la infraestructura de IA, los autores señalan que casi la mitad de los prestatarios de préstamos directos tienen flujo de caja operativo libre negativo, citando investigaciones del Fondo Monetario Internacional, y que los ingresos en especie (payment‑in‑kind) representaron alrededor del 8% de los ingresos por intereses para las business‑development companies en 2024, según datos de Fitch Ratings.

Ambas características facilitan suavizar el rendimiento reportado durante periodos de estrés.​

En pocas palabras, gran parte del rendimiento reportado en los fondos de crédito privado no se basa en efectivo devuelto a los inversores, sino en el valor estimado de préstamos que aún se mantienen.

En muchos fondos, una gran parte de los rendimientos sigue sin realizarse incluso años después del lanzamiento.

Los investigadores advierten que esto podría ocultar riesgos si esas valoraciones resultan demasiado optimistas cuando los préstamos se reembolsen o vendan.

“Poco mercado secundario para los préstamos de IA hasta ahora”

Ese contexto importa para la IA porque determina con qué rapidez los problemas en un segmento concreto aparecen en las cifras reportadas.

La IA ya ha entrado en la conversación sobre crédito privado una vez este año.

En febrero, analistas de estrategia de crédito de UBS advirtieron que la disrupción económica impulsada por la IA podría contribuir a entre $75 y $120 mil millones en nuevos impagos en préstamos apalancados y mercados de crédito privado para finales de 2026, con tasas de impago en crédito privado que podrían subir hacia el 4% en un escenario base y duplicarse en un desenlace más severo.

Su foco estaba mayormente en lo que las herramientas de IA generativa podrían hacer a los ingresos de prestatarios de software existentes, el lado de la demanda de la historia de la IA.​

Las actas de la Fed, en cambio, tratan sobre el lado de la oferta: la financiación de los centros de datos, clústeres de computación y sistemas de energía digital que hacen posibles esas herramientas en primer lugar.

Cuando Invezz preguntó a Jeff Hooke si los riesgos de liquidez y valoración que ha documentado en el crédito privado se extienden a los préstamos que financian la infraestructura de IA, no se anduvo con evasivas.

“Sí… hasta ahora hay poco mercado secundario para los préstamos de IA. El tiempo dirá si los préstamos de IA para infraestructura entran en modo PIK o en modo de extensión de préstamos”, dijo Hooke a Invezz.

Es solo una frase, pero cristaliza varias de las cuestiones que los reguladores han insinuado.

Si hay “poco mercado secundario” para los préstamos de infraestructura de IA, como dice Hooke, entonces las válvulas de alivio estándar en crédito —vender posiciones a otros inversores y cubrirse mediante índices líquidos— están en gran parte ausentes.

Si los prestatarios empiezan a tener problemas, las herramientas primarias que quedan son bilaterales: ampliar vencimientos, relajar convenios o pasar a interés PIK para evitar cristalizar impagos en efectivo.

La propia investigación de Hooke muestra cómo se han usado esas herramientas en otros casos de crédito privado para aplazar el reconocimiento de pérdidas y sostener las TIR publicadas.​

El estrés latente puede residir en fondos cuyo rendimiento reportado sigue dominado por marcas no realizadas.

Desde fuera, eso puede parecer mucha estabilidad, hasta que deja de serlo.

En términos prácticos, si empiezan a surgir problemas en préstamos relacionados con la IA, puede que no aparezcan de inmediato en las cifras que ven los inversores.

Los expertos advierten que muchos préstamos para infraestructura de IA tienen poco mercado secundario activo, lo que los hace difíciles de vender o reprizar con rapidez.

Si los prestatarios se encuentran en apuros, los prestamistas pueden ampliar plazos o permitir la acumulación de intereses en lugar de declarar impagos, retrasando el momento en que el estrés financiero se haga visible.

¿Quién está proporcionando el dinero en última instancia?

Un segundo conjunto de preguntas que se hacen los reguladores tiene menos que ver con préstamos específicos y más con quién está respaldándolos.

El 6 de febrero, el Tesoro de EE. UU., que preside el Committee on Foreign Investment in the United States (CFIUS), emitió un Request for Information sobre un propuesto “Known Investor Program”. 

La idea es crear un marco bajo el cual ciertos inversores con historial establecido puedan ser prerregistrados, potencialmente agilizando las revisiones de futuras transacciones mientras se mantiene la supervisión de seguridad nacional.​

Para el crédito privado, la RFI va directa a un punto ciego de larga data: los socios limitados (LPs) extranjeros en fondos privados.

Bajo las normas actuales, los inversores extranjeros que comprometen capital como LPs sin obtener control o derechos de gobernanza especiales no siempre están sujetos a la revisión obligatoria de CFIUS, incluso si los fondos que respaldan terminan financiando empresas o infraestructuras estadounidenses sensibles.

La consulta del Tesoro, abierta a comentarios hasta el 18 de marzo de 2026, pregunta explícitamente cómo debería aplicarse el Known Investor Program a esas estructuras.

Un análisis de políticas del CELIS Institute señala que los criterios de elegibilidad preliminares en discusión exigirían que un posible “inversor conocido” haya presentado al menos tres transacciones cubiertas ante CFIUS en los últimos tres años y cumpla criterios estrictos en torno a sanciones y vínculos con jurisdicciones consideradas “adversarias extranjeras”, una exigencia que muchos LPs pasivos en fondos privados podrían no cumplir.

Por ahora, el programa sigue en desarrollo.

No se han adoptado reglas finales y el Tesoro declinó comentar más allá de los materiales publicados.

Pero la orientación de las preguntas que plantea, sobre visibilidad de los inversores de los fondos y no solo de los gestores, muestra que la evaluación de inversión extranjera empieza a mirar aguas arriba, hacia el capital que en última instancia respalda a los vehículos de crédito privado.​

En términos sencillos, los reguladores no solo observan los préstamos que financian la infraestructura de IA, sino también quién proporciona el dinero detrás de esos préstamos.

Funcionarios estadounidenses exploran nuevas normas que podrían darles mejor visibilidad sobre los inversores extranjeros que respaldan fondos privados.

El objetivo es entender de dónde proviene en última instancia el capital, especialmente cuando puede financiar infraestructuras o proyectos tecnológicos sensibles en Estados Unidos.

Las preguntas que siguen sin respuesta sobre la deuda invisible de la IA

Ninguno de los documentos publicados hasta ahora por la Fed, el Financial Stability Board o el Tesoro de EE. UU. sugiere que la financiación de infraestructura de IA en mercados de crédito privado sea una amenaza sistémica inmediata.

En cambio, los reguladores plantean un conjunto de preguntas aún sin respuesta.

Si más de la ampliación de la infraestructura de IA se está financiando en “mercados privados opacos”, como señalaron los responsables de la Fed, ¿qué liquidez tienen esos préstamos en la práctica?

La observación de Jeff Hooke de que “hasta ahora hay poco mercado secundario para los préstamos de IA” sugiere que la liquidez puede ser limitada.

Otra preocupación es cómo aparecería el estrés en las valoraciones de los fondos si los prestatarios tienen problemas.

Con algunos fondos de crédito privado aún reportando una gran parte de su valor como no realizado, herramientas como las extensiones de préstamos o los intereses pagados en especie pueden retrasar el momento en que las pérdidas se hacen visibles.

También hay preguntas más amplias sobre transparencia. ¿Qué porción de los billones comprometidos en estrategias de crédito privado está realmente financiando infraestructura de IA, y quién proporciona ese capital en última instancia?

Hasta que iniciativas nuevas como el propuesto Known Investor Program tomen forma, los reguladores pueden tener solo una visibilidad parcial de esa cadena de financiación.