La crisis de las subprime en infraestructura de IA: cómo los activos en declive chocaron con estructuras de deuda rígidas

Los departamentos de crédito de Wall Street están experimentando un enfriamiento que los ciclos de noticias tecnológicas han pasado por alto por completo. Mientras los titulares de 2025 celebraban la aceleración de la inversión en IA y mineros “saliendo de ciclos” con servicios estables de potencia computacional, los analistas de crédito miraban con alarma creciente: modelos sofisticados de préstamo diseñados para proyectos de infraestructura a 10 años estaban siendo aplicados a hardware con una vida útil de 18 meses. Este desajuste estructural entre activos de potencia computacional de rápida depreciación y obligaciones de deuda inflexibles está creando lo que muchos profesionales de crédito ahora reconocen como un escenario de subprime emergente en el sector de infraestructura de IA—uno donde los riesgos de incumplimiento han sido subvalorados fundamentalmente.

Una ola de informes de Reuters y Bloomberg a finales de 2025 expuso solo la superficie de esta crisis. El problema más profundo radica en un desajuste financiero sistemático: cuando activos computacionales deflacionarios, colaterales de minería volátiles y financiamiento de infraestructura rígido se forzan juntos, ya se ha formado un mecanismo de transmisión oculto para defaults en cascada.

La Trampa Deflacionaria: La Ley de Moore como Destructor de Colaterales

La base del análisis de crédito de bonos se sustenta en el Ratio de Cobertura de Flujo de Caja Distribuido (DSCR)—la suposición de que los flujos de caja futuros podrán servir de manera confiable para la deuda. Durante los últimos 18 meses, el mercado ha operado bajo una suposición errónea: que los costos de alquiler de potencia computacional de IA se comportarían como rentas de infraestructura estables, protegiéndose de las presiones de depreciación.

Los datos han demostrado que esto fue catastricamente incorrecto.

Según los datos de seguimiento de SemiAnalysis y Epoch AI a finales de 2025, los costos unitarios de inferencia de IA se han desplomado entre un 20 y un 40% interanual. Esta deflación proviene de múltiples factores acumulativos: adopción generalizada de técnicas de cuantización y destilación de modelos, mejoras en eficiencia de circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASICs), y una aceleración en la optimización en toda la pila de software. Lo que esto significa en términos de crédito es brutal: el llamado “rendimiento de alquiler de potencia computacional” posee una propiedad deflacionaria inherente—una certeza matemática de que los ingresos de hoy serán la liability de mañana.

Aquí radica el desajuste fundamental de duración: los operadores compraron GPUs a precios máximos en 2024 (bloqueando un CapEx masivo), pero al mismo tiempo aseguraron curvas de rendimiento de alquiler destinadas a desplomarse durante 2025 y más allá. Un inversor en acciones llama a esto progreso tecnológico. Un acreedor lo llama deterioro de colaterales en tiempo real.

La Inversión Financiera Invertida: Riesgo de Venture Disfrazado de Seguridad en Infraestructura

Si los retornos de los activos se comprimen, la gestión racional de pasivos exigiría financiamiento más conservador. El mercado hizo lo contrario.

El financiamiento total de deuda para centros de datos de IA y la infraestructura relacionada aumentó un 112% hasta alcanzar aproximadamente 25 mil millones de dólares durante 2025, según The Economic Times y Reuters. Esta explosión fue impulsada principalmente por nuevos proveedores de nube como CoreWeave y Crusoe, junto con empresas de minería de criptomonedas en proceso de su supuesta “transformación”—entidades que recurren en gran medida a préstamos respaldados por activos (ABL) y estructuras de financiamiento de proyectos. Esto representa una inversión estructural peligrosa:

Históricamente: La IA era dominio del capital de riesgo; el fracaso significaba pérdida de equity.

Actualmente: La IA se ha convertido en un juego de infraestructura; el fracaso ahora significa incumplimiento de deuda en carteras enteras.

El mercado ha cometido un error categórico: tomar activos tecnológicos de alto riesgo y rápida depreciación, que pertenecen a modelos de financiamiento de grado venture, y reempaquetarlos en estructuras de apalancamiento de bajo riesgo, de utilidad, diseñadas para autopistas y centrales hidroeléctricas. Esto no es solo financiamiento agresivo—es un fraude en la categoría de crédito fundamental.

La Ilusión del Minero: La Transformación que Enmascara un Apalancamiento Intensificado

Quizá ninguna narrativa encapsule mejor esta crisis que la supuesta transición de los mineros de criptomonedas a servicios de computación de IA. La cobertura mediática ha celebrado esto como una “mitigación de riesgos”. Pero el análisis del balance revela algo mucho más oscuro: apalancamiento acumulado disfrazado de diversificación.

Datos de VanEck y TheMinerMag revelan una realidad contraintuitiva: los ratios de deuda neta de las empresas mineras cotizadas en 2025 no habían disminuido materialmente desde los picos de burbuja de 2021. Varios operadores agresivos vieron que su deuda se disparaba un 500%. ¿Cómo lograron esta aparente hazaña?

Lado de activos: Los mineros mantenían importantes holdings de BTC/ETH volátiles, mientras pledgaban futuros ingresos por alquiler de GPU como colateral implícito.

Lado de pasivos: Emitieron notas convertibles y bonos de alto rendimiento denominados en dólares, usando los fondos para comprar clústeres de GPU H100 y H200.

Esto no es desendeudamiento—es una renovación de apalancamiento disfrazada de transformación. Los mineros están ejecutando una estrategia de doble apalancamiento: usando la volatilidad inherente de las criptomonedas como colateral para financiar apuestas especulativas sobre los flujos de caja de GPU. En condiciones macro favorables, esta ecuación parece rentable. Pero en entornos de ajuste—cuando los precios de Bitcoin se comprimen Y las tasas de alquiler de GPU disminuyen simultáneamente—ambos componentes del apalancamiento enfrentan fallas correlacionadas. Los modelos de crédito identifican esta convergencia de correlaciones como uno de los modos de fallo más peligrosos en las finanzas estructuradas.

La Ilusión del Colateral: Donde los Mercados Secundarios Realmente No Existen

Lo que realmente despierta a los gestores de riesgo de crédito a las 3 a.m. no es el escenario de incumplimiento en sí, sino la liquidación posterior. Durante la crisis financiera de 2008, los bancos al menos podían subastar propiedades embargadas. Pero consideremos este escenario: un gran minero incumple, y los acreedores intentan liquidar 10,000 tarjetas gráficas H100 del pool de colaterales. ¿A quién venderían?

Aquí es donde las suposiciones matemáticas integradas en las ratios de préstamo-valor (LTV) chocan con la realidad física:

Dependencia de integración física: Las GPUs de grado empresarial no pueden funcionar como componentes independientes. Requieren racks de enfriamiento líquido especializados, configuraciones precisas de densidad de potencia (30-50kW por rack), y arquitecturas de centros de datos altamente integradas. Un H100 embargado fuera de este ecosistema es simplemente basura electrónica costosa.

Aceleración de obsolescencia del hardware: El lanzamiento de arquitecturas Blackwell por NVIDIA—con generaciones Rubin visibles en el horizonte—dispara curvas de depreciación no lineales para tarjetas de generaciones anteriores. Lo que ayer era colateral de valor declarado, hoy se vuelve legado tecnológico.

Liquidez de compradores que desaparece: Cuando ocurren eventos de liquidación sistémica, el mercado secundario de hardware de computación especializado experimenta un bloqueo súbito. No existe un mecanismo de “prestamista de última instancia” dispuesto a absorber miles de millones en volúmenes de ventas a precio de liquidación de equipos parcialmente obsoletos. La estructura del mercado simplemente no puede procesar la presión de venta.

Esto revela la ilusión central en la fijación actual de precios de crédito: las cifras de LTV que aparecen en los documentos de préstamo parecen matemáticamente seguras, pero el mercado secundario capaz de absorber miles de millones en presión de liquidación no existe a precios significativos. El colateral es teóricamente valioso, pero prácticamente ilíquido—una distinción que se transforma durante escenarios de estrés.

Por qué Esto Constituye una Crisis Subprime, No Solo una Recesión Cíclica

Para ser precisos: este análisis no cuestiona las perspectivas tecnológicas a largo plazo de la IA, ni duda de la demanda legítima de capacidad computacional. Lo que revela es un fallo fundamental en la estructura financiera y en los mecanismos de fijación de precios de crédito.

El mercado ha cometido un error categórico: ha valorado activos tecnológicos de rápida depreciación (impulsados por los avances implacables de la Ley de Moore) como si fueran bienes raíces que protegen contra la inflación. Al mismo tiempo, ha financiado operaciones mineras que nunca realmente se desendeudaron como si fueran operadores de infraestructura de alta calidad. En conjunto, el mercado está realizando un experimento de crédito cuyos riesgos reales permanecen dramáticamente subvalorados.

El precedente histórico ofrece un patrón sobrio: los ciclos de crédito suelen alcanzar su pico mucho antes que los ciclos tecnológicos. Para los estrategas macro y operadores de crédito que se dirigen a 2026, la tarea principal puede no ser predecir qué modelo de IA dominará, sino recalibrar los spreads de crédito reales incorporados en combinaciones de “Infraestructura de IA + Apalancamiento de Mineros de Criptomonedas”. Los números en esos spreads probablemente aún no reflejan los riesgos estructurales que ahora se cristalizan en el sector.