(Por Andrés Mautone, Finanzas Personales) Ya se ha dicho: la AI compite por el mismo capital con los propios Treasuries (específicamente, los T-Bonds). Las megatecnológicas emiten deuda a plazos largos para financiar, entre otras cosas, centros de datos. De hecho, algunos de estos hiperescaladores (como Microsoft) tienen mayor calificación crediticia que el propio Tesoro de los EE.UU.
Sin embargo, a pesar de la recompra anunciada por el Tesoro norteamericano, las dudas sobre la monetización y márgenes de Anthropic y OpenAI pesan sobre este sector.
Vamos al grano. En una reciente nota de tapa de The Wall Street Journal, su autor, Peter Rudegeair, se pregunta: “¿Por qué el gasto de las grandes tecnológicas en AI es 3 billones de dólares superior a lo que parece?”. Simple: es que los enormes compromisos de gasto en arrendamientos de centros de datos y chips no se muestran en los balances de las empresas. ¿Es ilegal? Para nada. No viola ninguna de las disposiciones y normas contables vigentes en EE.UU.
Gráfico I: Compromisos seleccionados, incluidos en el balance general frente a los que no lo están: Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft
Fuente: The Wall Street Journal
Podemos advertir aquí que en el balance, los pasivos por arrendamiento ascienden a 248 mil millones de dólares; mientras que la deuda a largo plazo es de 356 mil millones. Ahora bien, por afuera del balance, aparecen arrendamientos no iniciados por 904 mil millones de dólares, y compromisos de compra por 1,5 billones de dólares (!).
En octubre del año pasado, ya habíamos dado cuenta en esta misma sección de dicha “financiación circular” en AI https://insantafe.info/enfoque-2/exuberancia-irracional-en inteligencia-artificial-demanda-colosal-de-energia-y-financiamiento-circular
Pasemos ahora a actualizarla.
Gráfico II: Financiación circular en AI
Fuente: JP Morgan
En este sentido, JP Morgan actualiza el mapa del financiamiento circular detrás de la AI. Los hiperescaladores Microsoft, Google, Amazon, Meta y Oracle invirtieron 46 mil millones de dólares en CapEx y mucha deuda en OpenAI, Anthropic, xAI (y otros) pero con 879 mil millones en compromisos de compra para la nube, chips y servicios.
Vale decir: todos los actores están metidos -unos con otros- y el circuito se cierra exclusivamente en que OpenAI y Anthropic (localizadas en el centro del ecosistema) no caigan mal. Si estas dos empresas tienen problemas, el tinglado completo ídem…
Repasemos a continuación quiénes son los actores de este ecosistema que se actualiza permanentemente, todos los días. En primer lugar, aparecen los hiperescaladores (Microsoft, Amazon, Google, Meta). Estas grandes tecnológicas necesitan potencia de cálculo para la AI. De este modo, alquilan capacidad de cálculo para entrenar y ejecutar sus modelos de AI y servicios. En el medio, están los denominados “neoclouds”. Éstos compran GPU a gran escala, las alojan en centros de datos y las alquilan por horas. Venden capacidad bajo demanda a empresas de todos los tamaños: desde startups hasta grandes corporaciones.
Por último, vemos a los fabricantes de los fierros. Producen los chips (Nvidia, AMD), la memoria (Samsung, SK Hynix) y los equipos para fabricarlos (ASML, ASM International, BE Semiconductor), y otros componentes claves. Más allá del complejo semiconductor: eléctricas e industriales que construyen y alimentan los centros de datos. Toda la cadena se beneficia si hay demanda real y sostenida.
De acuerdo a JP Morgan, la versión optimista que se impone -hoy por hoy- es que las “neoclouds” están facturando más de lo esperado. Eso significa que hay clientes reales usando los chips y pagando por ello. Esto es: si hay demanda real, el beneficio se reparte desde atrás en toda la cadena: la memoria, equipos para fabricar chips, componentes y eléctricas e industriales (los centros de datos consumen electricidad a lo pavote).
Sin embargo…, la pregunta no es si no hay demanda, sino “quién paga la fiesta si la música se apaga”. A ver, las “neoclouds” compran con deuda y leasing: se endeudan hoy a cambio de ingresos que esperan comprar mañana. De esta manera, tiene tres problemas encima: a) los chips tienen una vida útil más bien corta. Nadie sabe cuántos años sigue siendo rentable una GPU antes de que salga otra mucho mejor; b) dependen de muy pocos clientes. Si dos o tres grandes deciden no renovar, el agujero es inmediato; y c) el riesgo no está donde parece. La gran tecnología que alquila puede dejar de alquilar sin más. El que se queda con la deuda y las naves llenas de fierros es el intermediario.
Por todo ello, la conclusión a la que llega JP Morgan es que la rentabilidad de la inversión en AI deja de representar un problema si los pedidos crecen casi al doble que el CapEx. De ser así, los ingresos futuros pueden superar a la inversión.
Como todo con estas cosas, habrá que esperar lo que pinte más adelante.
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