Las empresas tecnológicas están emitiendo más deuda ahora que antes de la caída de las puntocom, a medida que el rápido desarrollo de infraestructura alimenta el auge de la IA, dijo el economista jefe de Moody’s Analytics, Mark Zandi, en una publicación de LinkedIn el domingo.
Incluso después de ajustar por inflación, las grandes empresas tecnológicas están emitiendo más bonos que a finales de los años noventa. Y las empresas no sólo están refinanciando la deuda existente, sino que están asumiendo deuda adicional.
«Si bien el endeudamiento cada vez más agresivo (y creativo) de las empresas de IA no será su perdición, si no cumplen con las expectativas de los inversores y los precios de sus acciones sufren, su deuda podría convertirse rápidamente en un problema», escribió Zandi.
«El endeudamiento de las empresas de IA debería estar en la pantalla del radar como una amenaza potencial creciente para el sistema financiero y la economía en su conjunto».
Las 10 mayores empresas de IA, incluidas Meta, Amazon, Nvidia y Alphabet, emitirán más de 120.000 millones de dólares este año, dijo Zandi en un análisis de LinkedIn la semana pasada.
Y esta vez es diferente de la emisión de deuda de la era de las puntocom porque las empresas de Internet no tenían mucha deuda en aquel entonces, señaló. En cambio, fueron financiados con acciones y capital de riesgo.
«Ese no es el caso con el auge de la IA», añadió Zandi.
Aunque gigantes de hiperescala como Amazon, Google, Meta y Microsoft podrían pagar la construcción de la IA con sus ganancias, la emisión de bonos es la forma «más barata y limpia» de financiar una construcción de infraestructura de esta escala, que probablemente llevará más de una década y costará billones de dólares, dijo Shay Bolure, estratega jefe de mercado de Futurum Equities. Felicidad.
«Estas empresas se sienten mucho más cómodas emitiendo notas a 10 a 40 años, por ejemplo, con diferenciales muy bajos porque el mercado ahora las ve como nombres cuasi servicios públicos, porque están construyendo toda esta infraestructura, y ya no son sólo una empresa de tecnología pura», dijo Bolour.
Añadió que en los seis meses anteriores, las empresas de tecnología habían mostrado «pruebas concretas» de que la demanda futura de IA estaba en auge.
A pesar de las preocupaciones sobre una burbuja de IA, Nvidia entregó un sólido informe de ganancias del tercer trimestre el mes pasado, diciendo que los ingresos por IA de los centros de datos aumentaron un 66% respecto al año pasado.
Aún así, los críticos advierten que es posible que la construcción no siga el ritmo de la rapidez con la que se está desarrollando la IA.
El hardware informático que constituye el costo de la mayoría de los centros de datos de IA puede ser más propenso a quedar obsoleto y ser reemplazado por tecnologías más avanzadas durante el auge de la IA, a diferencia de la construcción de servicios inalámbricos e Internet, gran parte de los cuales todavía están en funcionamiento hoy, dijo George Calhoun, profesor y director del Centro Hanlon de Sistemas Financieros en el Instituto de Tecnología Stevens. Felicidad.
«El ciclo de innovación en la industria de los chips es mucho más rápido que en la tecnología inalámbrica o la fibra óptica», explicó. «Existe un riesgo real de que gran parte de este hardware quede en desventaja competitiva debido a las nuevas tecnologías en un período de tiempo mucho más corto» antes de que se pague por completo.
Al mismo tiempo, los grandes actores del auge de la IA, concretamente OpenAI, no tienen las ganancias en este momento para amortiguar sus enormes inversiones, lo que aumenta su riesgo, dijo Calhoun.
«Si OpenAI falla, el efecto de bola de nieve será significativo», dijo Bolure de Futuruum Equities. Si bien las empresas tecnológicas más grandes probablemente no se verán muy afectadas por la posible quiebra de OpenAI, las empresas que dependen en gran medida de su negocio, como Oracle, sí podrían hacerlo, añadió.
Aún así, Boloor es optimista sobre la construcción de IA y dice que el principal obstáculo para su éxito es la capacidad energética de Estados Unidos.
«Creo que el riesgo es que la capacidad de IA de un billón de dólares se esté construyendo más rápido de lo que la red norteamericana puede soportar, lo que podría ralentizar su implementación», advirtió.
