Los bancos que se apresuraron a financiar el auge de los centros de datos de IA ahora están tratando discretamente de traspasar el riesgo a otra persona. Según un informe del Financial Times citado en un análisis ampliamente compartido esta semana, JPMorgan, Morgan Stanley, SMBC y MUFG han estado explorando lo que los banqueros llaman transferencias de riesgo significativas: acuerdos que permiten a un banco mantener un préstamo en sus libros mientras transfieren la porción más riesgosa a inversionistas externos.
La medida se produce aproximadamente seis meses después de que muchas de las mismas instituciones compitieran para financiar préstamos de centros de datos vinculados a Oracle, Meta y otras empresas que impulsan el desarrollo de la IA. El cambio sugiere que los prestamistas se están topando con límites internos sobre cuánta exposición vinculada a la IA está dispuesta a mantener una sola institución. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra actualidad de inteligencia artificial.
El préstamo de 38 mil millones de dólares que no se moverá
La señal más clara de tensión es un acuerdo único. Un grupo de bancos, incluidos JPMorgan y MUFG, han pasado más de seis meses tratando de distribuir 38 mil millones de dólares en deuda de construcción vinculada a un proyecto de centro de datos en Texas y Wisconsin arrendado a Oracle, según Bloomberg. Algunos prestamistas ahora están dispuestos a vender partes del mismo a compradores no bancarios con un descuento sólo para sacarlo de sus libros.
Seis meses es mucho tiempo para que una deuda que nunca fue suscrita se mantenga para siempre. Matthew Moniot, codirector de riesgo crediticio compartido de Man Group, dijo al Financial Times que el tamaño de los acuerdos involucrados está "fuera de escala para cualquier cosa en la que hayamos pensado". Viniendo de un ejecutivo cuyo trabajo es valorar exactamente este tipo de operación de transferencia de riesgo, el comentario indica que el financiamiento vinculado a la IA ha superado los modelos que los bancos normalmente usan para dimensionar y distribuir el riesgo crediticio.
¿Qué es una transferencia de riesgo significativa?
Las transferencias significativas de riesgo, o SRT, son una herramienta bien establecida que históricamente se ha utilizado principalmente para carteras de préstamos corporativos. El banco retiene el préstamo en papel (manteniendo la relación con el cliente y los ingresos por intereses) mientras paga a inversionistas externos para que absorban las pérdidas por encima de un cierto umbral. De hecho, el banco compra seguros sobre su propio balance.
Los bancos generalmente no venden deuda en la que confían. La venden cuando les preocupa la concentración, que es lo que "acercarse a los límites internos" significa en lenguaje sencillo: demasiado de este riesgo particular en un solo lugar.
La creciente tensión crediticia de Oracle
Oracle se encuentra en el centro de la historia. El costo de asegurar la deuda a cinco años de la compañía a través de swaps de incumplimiento crediticio subió a alrededor de 151 puntos básicos a principios de octubre, niveles vistos por última vez en 2009, según datos de mercado citados por Bloomberg. S&P ya había reducido la calificación crediticia de Oracle a BBB- (un escalón por encima de la basura) en julio, cuando el gasto en IA de la compañía superó su flujo de caja.
Según se informa, la compañía apunta a obtener más de 40 mil millones de dólares en deuda y capital adicionales este año fiscal, además de los 18 mil millones de dólares en bonos que vendió en un solo día en septiembre pasado, para seguir financiando sus sitios de Texas, Wisconsin y Nuevo México. Oracle también está demandando a la Comisión de Servicios Públicos de Wisconsin por una norma que podría obligarla a depositar más de 7.000 millones de dólares en garantías para el campus de su centro de datos de Port Washington, una lucha que ayudó a impulsar el recorte de calificación.
Un mercado de bonos que se enfría para los prestatarios de IA
La demanda de deuda vinculada a la IA se ha reducido a medida que ha aumentado la oferta. Los bonos de Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle ahora se negocian con una prima frente a la deuda corporativa no relacionada con IA con calificación similar, y los libros de pedidos para sus ofertas se redujeron de aproximadamente cinco veces la cantidad en venta en febrero a menos de dos veces en julio, según Bloomberg. Un bono que alguna vez se vendió solo ahora requiere que un banco trabaje para colocarlo.
Tasas más altas aumentan las apuestas
El entorno de tasas más amplio ha agudizado el problema. El rendimiento de los bonos del Tesoro a 10 años alcanzó el 5,304 por ciento este mes, su nivel más alto desde 2002, después de que una subasta de 39 mil millones de dólares se liquidara en 5,30 por ciento, el rendimiento de subasta más alto desde 2000, según Bloomberg. Las actas de la reunión de septiembre de la Reserva Federal señalaron que los préstamos corporativos relacionados con la IA contribuyeron al movimiento de los rendimientos, aunque Capital Economics sostiene que la inflación y los déficits gubernamentales son los principales impulsores.
Cualquiera que sea la explicación, el efecto sobre la financiación de los centros de datos es el mismo: la tasa libre de riesgo que ancla cada préstamo para la construcción de IA acaba de volverse materialmente más cara.
Lo que esto indica para el desarrollo de la IA
Nada de esto significa que el auge de la infraestructura de IA haya terminado. Pero la mecánica importa: cuando los bancos más cercanos a un auge crediticio comienzan a cubrir sus propias apuestas, están valorando la posibilidad de que los ingresos esperados para pagar toda esta deuda (los compromisos de la nube de Oracle, los productos de inteligencia artificial de Meta, el crecimiento de Azure de Microsoft) puedan tardar más en materializarse de lo que tardan los préstamos en vencer.
El comercio de deuda de IA se está convirtiendo en un mercado de dos caras. En febrero, los inversores luchaban por las asignaciones; en octubre, los bancos estaban descontando papeles para moverlos. La forma en que el mercado valore el riesgo de la infraestructura de IA en los próximos trimestres puede decir más sobre la durabilidad de la construcción que cualquier puntaje de referencia o lanzamiento de modelo.
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