El deterioro de CoreWeave encendió una señal de alerta sobre el financiamiento del boom de inteligencia artificial y el futuro de las inversiones en data centers.
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Arista Networks (ANET)
Broadcom (AVGO)
Marvell (MRVL)
Credo Technology (CRDO)
Coherent (COHR)
Lumentum (LITE)
Corning (GLW)
Amphenol (APH)
Todas forman parte, de diferentes maneras, de la infraestructura necesaria para conectar enormes clusters de computación.
Electricidad y refrigeración: el otro gran trade de IA
La construcción de data centers también produjo un boom extraordinario en equipamiento eléctrico.
Los centros de datos requieren transformadores, UPS, switchgear, sistemas de distribución eléctrica y enormes equipos de refrigeración.
Entre los grandes beneficiarios estuvieron:
Vertiv (VRT)
Eaton (ETN)
Durante los últimos años, probablemente no hubo un trade más poderoso en Wall Street que la inteligencia artificial.
Primero subió Nvidia. Después las compañías de semiconductores. Luego memoria, servidores, networking, energía, refrigeración y prácticamente cualquier empresa relacionada con la construcción de data centers.
Pero ahora puede estar apareciendo la primera grieta seria del modelo.
El epicentro es CoreWeave, uno de los llamados neoclouds: compañías que compran enormes cantidades de GPUs, construyen infraestructura y luego alquilan esa capacidad de cómputo a empresas que desarrollan inteligencia artificial.
El problema no es simplemente que la acción de CoreWeave haya caído.
La señal verdaderamente preocupante está en sus bonos.
Los bonos de la compañía llegaron a cotizar por debajo de 80 centavos por dólar y sus yields superaron el 15%-16%. Paralelamente, el mercado de CDS llegó a descontar una probabilidad de default a cinco años cercana al 63%.
Cuando una empresa necesita permanentemente capital para financiar nuevas inversiones y sus acreedores empiezan a exigir rendimientos del 15% o 16%, el modelo financiero empieza a entrar en una zona extremadamente complicada.
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El boom de IA fue también un boom de deuda
CoreWeave tiene alrededor de US$50.000 millones de deuda y proyecta inversiones de capital de entre US$35.000 y US$39.000 millones este año, frente a ingresos estimados cercanos a US$13.000 millones.
Es decir: está gastando aproximadamente tres dólares en infraestructura por cada dólar que factura.
El negocio depende de una premisa fundamental: que la demanda futura de capacidad de inteligencia artificial sea suficientemente grande como para justificar todo ese gasto y toda esa deuda.
Pero cuanto más sube el costo de financiación, más difícil se vuelve esa ecuación.
Y CoreWeave no está sola.
Existen varias compañías que construyeron estrategias similares alrededor de la infraestructura de inteligencia artificial: Nebius, IREN, Applied Digital, TeraWulf y Cipher, entre otras.
Muchas de ellas necesitan cantidades enormes de capital para construir centros de datos antes de comenzar a generar los ingresos esperados.
Por eso resulta especialmente importante que el deterioro de CoreWeave ya haya empezado a coincidir con caídas importantes en acciones como IREN, Nebius y Applied Digital.
El mercado puede estar dejando de analizar cada compañía individualmente y empezando a cuestionar al modelo entero.
El crédito puede anticipar el problema
Hay una diferencia fundamental entre el mercado de acciones y el mercado de bonos.
El accionista piensa principalmente en cuánto puede ganar si todo sale bien.
El acreedor piensa primero en cuánto puede perder si algo sale mal.
Por eso las crisis financieras muchas veces empiezan a aparecer antes en el mercado de crédito.
Si los bonos de CoreWeave continúan bajando y los spreads empiezan a ampliarse también en otros operadores de data centers, la consecuencia puede ser mucho mayor que una caída en algunas acciones especulativas.
Puede empezar a encarecerse el financiamiento de toda la nueva capacidad de inteligencia artificial.
Y ahí aparece el verdadero riesgo.
Porque si construir un nuevo data center deja de ser financieramente atractivo, algunos proyectos pueden demorarse, reducirse o directamente no construirse.
En ese momento, el problema pasa del mercado financiero a la economía real.
Si se construyen menos data centers, alguien vende menos
Un centro de datos de inteligencia artificial es una gigantesca colección de equipamiento.
Si Wall Street proyectaba construir 100 data centers y finalmente se construyen 70, las consecuencias atraviesan toda la cadena de proveedores.
El primer nombre es inevitablemente Nvidia (NVDA).
El crecimiento extraordinario de Nvidia depende de que hyperscalers y neoclouds sigan comprando cantidades gigantescas de GPUs.
Si cae el ritmo de construcción de nuevos data centers, también debería reducirse la necesidad incremental de aceleradores. Y Nvidia es solamente el comienzo.
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Memoria y almacenamiento
Las GPUs necesitan enormes cantidades de memoria avanzada.
Ahí aparece Micron (MU), uno de los principales beneficiarios de la explosión de demanda por HBM y DRAM.
También están las compañías de almacenamiento:
SanDisk (SNDK)
Western Digital (WDC)
Seagate (STX)
SanDisk, por ejemplo, llegó a registrar crecimientos extraordinarios en su negocio destinado a data centers. Precisamente por eso una desaceleración de las inversiones sería particularmente relevante.
No hace falta que sus ventas caigan.
Alcanza con que crezcan mucho menos de lo que actualmente descuentan las valuaciones.
Servidores
Después aparecen las compañías que arman los sistemas donde funcionan esas GPUs:
Dell (DELL)
Super Micro Computer (SMCI)
Hewlett Packard Enterprise (HPE)
El boom de servidores para inteligencia artificial fue una consecuencia directa del boom de CapEx.
Una caída de las inversiones en infraestructura terminaría inevitablemente afectando sus pedidos.
Networking y comunicaciones
Miles de GPUs trabajando juntas requieren cantidades extraordinarias de equipamiento de networking y conexiones ópticas.
Entre las empresas particularmente expuestas están:
ABB (ABB)
Hubbell (HUBB)
nVent (NVT)
Trane Technologies (TT)
Carrier (CARR)
Modine (MOD)
También se beneficiaron compañías asociadas a generación eléctrica e infraestructura:
GE Vernova (GEV)
Caterpillar (CAT)
Cummins (CMI)
Generac (GNRC)
Quanta Services (PWR)
EMCOR (EME)
Comfort Systems (FIX)
Incluso proveedores de equipamiento para fabricar semiconductores podrían terminar sintiendo el impacto si una desaceleración se prolongara:
TSMC (TSM)
ASML
Applied Materials (AMAT)
Lam Research (LRCX)
KLA (KLAC)
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El riesgo no es que la inteligencia artificial fracase
Este es probablemente el punto más importante.
Para que todas estas acciones tengan problemas no hace falta que fracase la inteligencia artificial.
Puede ocurrir exactamente lo contrario.
La IA puede cambiar radicalmente la economía y, al mismo tiempo, haberse invertido demasiado dinero, demasiado rápido y a precios demasiado altos en la infraestructura necesaria para desarrollarla.
Eso ya ocurrió con otras grandes revoluciones tecnológicas.
Los ferrocarriles transformaron el mundo y generaron burbujas financieras.
Internet transformó el mundo y produjo la burbuja tecnológica del año 2000.
Una tecnología revolucionaria y una burbuja de inversiones pueden existir simultáneamente.
Hasta ahora la pregunta dominante era: ¿Cuántos data centers habrá que construir para satisfacer toda la demanda futura de inteligencia artificial?
CoreWeave introduce una pregunta mucho más incómoda: ¿Quién va a financiar todos esos data centers y a qué tasa?
Si el mercado de crédito empieza a exigir 15% o 16% a las compañías que están construyendo esa infraestructura, muchos proyectos dejan de tener la misma lógica económica.
Y si empiezan a construirse menos data centers de los que hoy proyecta Wall Street, el ajuste no debería terminar en CoreWeave, IREN o Nebius.
Puede extenderse a Nvidia, Micron, SanDisk, Arista, Super Micro, Vertiv, Eaton y prácticamente toda la cadena industrial que se convirtió en ganadora del boom de inteligencia artificial.
Por eso la caída de CoreWeave puede ser mucho más importante de lo que parece.
No necesariamente porque sea el final de la inteligencia artificial, sino porque puede ser el comienzo del desarme financiero del trade que se construyó alrededor de ella.
