Crisis de la burbuja de deuda en la infraestructura de IA: ola de deuda, apalancamiento de los mineros y la desaparición de la "liquidez de liquidación"

Autor: Anita @anitahityou

Si solo miras las noticias tecnológicas de 2025, pensarías que el mundo está en su mejor momento: la inversión en IA sigue en aumento, la construcción de centros de datos en Norteamérica se acelera, y los mineros de criptomonedas finalmente “salen del ciclo”, transformando con éxito su negocio de alta volatilidad en servicios estables de capacidad de cálculo para IA.

Pero en el departamento de crédito de Wall Street, el ambiente es completamente diferente.

Los que hacen préstamos (Credit Investors) no están discutiendo la efectividad de los modelos, ni les importa qué generación de GPU es más potente. Ellos observan las hipótesis clave en las hojas de Excel y empiezan a sentir un escalofrío: parece que estamos usando un modelo de financiamiento inmobiliario a 10 años para comprar un producto fresco con una vida útil de solo 18 meses.

Reuters y Bloomberg, en sus informes continuos de diciembre, revelaron solo la punta del iceberg: la infraestructura de IA se está convirtiendo rápidamente en una “industria intensiva en deuda”. Pero esto es solo la apariencia; la verdadera crisis radica en una profunda descoordinación en las estructuras financieras — cuando activos de cálculo con alta depreciación, garantías de mineros altamente volátiles, y deudas de infraestructura rígidas se combinan forzosamente, se ha formado una cadena oculta de transmisión de incumplimientos.

1. La deflación en el lado de los activos: la cruel venganza de la Ley de Moore

La lógica central del crédito es el índice de cobertura de flujo de caja (DSCR). En los últimos 18 meses, el mercado asumió que el alquiler de capacidad de cálculo de IA sería tan estable como el alquiler de viviendas, e incluso resistente a la inflación como el petróleo.

Los datos están destrozando implacablemente esa hipótesis.

Según los datos de SemiAnalysis y Epoch AI del cuarto trimestre de 2025, el costo por inferencia de IA ha caído entre un 20% y un 40% en comparación con el año anterior.

• La popularización de la cuantización (Quantization), la destilación (Distillation) y la eficiencia mejorada de los chips especializados (ASIC) ha provocado un crecimiento exponencial en la eficiencia de la oferta de capacidad de cálculo.
• Esto significa que la llamada “renta de cálculo” tiene una propiedad deflacionaria inherente.

Esto constituye la primera descoordinación de duración (Duration Mismatch): los emisores de deuda compran GPUs a precios máximos en 2024 (CapEx), pero están atados a una curva de ingresos por alquiler que se desplomará después de 2025.

Si eres inversor en acciones, esto se llama avance tecnológico; si eres acreedor, esto se llama depreciación del colateral.

2. La alienación en el lado del financiamiento: empaquetando riesgos de capital de riesgo en retornos de infraestructura

Si los retornos en el lado de los activos se están reduciendo, el lado de la deuda racional debería ser más conservador.

Pero la realidad es exactamente lo contrario.

Según las últimas estadísticas de The Economic Times y Reuters, en 2025, la deuda total de centros de datos de IA y infraestructura relacionada se disparó un 112%, alcanzando los 25 mil millones de dólares. Los principales impulsores de este aumento son empresas como CoreWeave, Crusoe y otras “Neo-Cloud”, así como mineros en proceso de transformación, que utilizan en gran escala préstamos respaldados por activos (Asset-Backed Lending, ABL) y financiamiento de proyectos (Project Finance).

El cambio esencial en estas estructuras de financiamiento es extremadamente peligroso:

• Antes: la IA era un juego de capital de riesgo, y si fracasaba, el accionista perdía todo.
• Ahora: la IA se ha convertido en un juego de infraestructura, y si fracasa, hay incumplimiento de deuda.

El mercado está colocando activos tecnológicos de alto riesgo y alta depreciación (Activos de grado Venture), en modelos de financiamiento de bajo riesgo que deberían ser para autopistas y plantas hidroeléctricas (Leverage de grado utilitario).

3. La “falsa transformación” de los mineros y el “verdadero apalancamiento”

El eslabón más vulnerable aparece en los mineros de criptomonedas. Los medios suelen elogiar la transformación de los mineros hacia IA como una “des-riesgo”, pero desde la perspectiva del balance, esto es una acumulación de riesgos.

Revisando datos de VanEck y TheMinerMag, se puede descubrir un hecho contraintuitivo: la ratio de deuda neta de las principales empresas mineras cotizadas en 2025 no ha disminuido significativamente respecto a su pico en 2021. Incluso, algunas mineras agresivas han visto su deuda aumentar en un 500%.

¿Cómo lo lograron?

• Mano izquierda (lado de los activos): siguen manteniendo BTC/ETH altamente volátiles, o usan futuros ingresos de cálculo como colateral implícito.
• Mano derecha (lado de la deuda): emiten bonos convertibles o bonos de alto interés, y toman préstamos en dólares para comprar H100/H200.

Esto no es desleveraging, es un rollover (renovación de deuda).

Significa que los mineros están jugando un doble apalancamiento: usando la volatilidad de las criptomonedas como garantía para apostar por el flujo de caja de las GPU. En épocas de bonanza, esto genera doble ganancia, pero cuando el entorno macro se contrae, “la caída del precio de la moneda” y “la disminución del alquiler de capacidad” ocurrirán simultáneamente**. En el modelo de crédito, esto se llama convergencia de correlaciones (Correlation Convergence), y es la pesadilla de todos los productos estructurados.

4. El mercado de recompra inexistente (El mercado de repo faltante)

Lo que hace que los gerentes de crédito despierten en medio de la noche no es solo el incumplimiento en sí, sino la liquidación posterior.

En la crisis de las hipotecas subprime, los bancos podían recuperar las casas y venderlas en subasta. Pero en el financiamiento de capacidad de cálculo de IA, si un minero incumple, ¿quién comprará esas 10,000 tarjetas H100?

Este es un mercado secundario con una liquidez severamente sobreestimada:

1. Dependencia física: las GPU de alta gama no son simplemente enchufadas en una PC, dependen en gran medida de gabinetes de enfriamiento líquido específicos y de una densidad eléctrica (30-50kW/rack).
2. Obsolescencia tecnológica: con el lanzamiento de NVIDIA Blackwell y la arquitectura Rubin, las tarjetas antiguas enfrentan una depreciación no lineal.
3. Vacío de compradores: cuando se produce una venta masiva sistémica, no hay “últimos prestamistas” dispuestos a comprar basura electrónica obsoleta.

Debemos tener cuidado con esta “ilusión de colateral” — el LTV en los balances parece seguro, pero en realidad, el mercado secundario de repo, capaz de absorber decenas de miles de millones en presión de venta, simplemente no existe.

Esto no es solo una burbuja de IA, es un fallo en la fijación de precios del crédito

Es importante aclarar que este artículo no niega el potencial técnico de la IA, ni la verdadera demanda de capacidad de cálculo. Lo que cuestionamos son las estructuras financieras incorrectas.

Cuando activos deflacionarios impulsados por la Ley de Moore (GPU) se valoran como bienes inmuebles antiinflación (Real Estate); cuando mineros que no han desleveraged realmente, se financian como operadores de infraestructura de alta calidad — en realidad, el mercado está realizando un experimento de crédito que aún no ha sido plenamente valorado.

La experiencia histórica demuestra una y otra vez: los ciclos de crédito suelen tocar techo antes que los ciclos tecnológicos. Para los estrategas macro y los traders de crédito, la prioridad antes de 2026 quizás no sea predecir qué gran modelo ganará, sino reevaluar los verdaderos diferenciales de crédito de la combinación “Infraestructura de IA + Mineros de Criptomonedas”.