¿Los bancos cierran el grifo a los centros de datos de IA en Asia?

El gigantesco despliegue de centros de datos para inteligencia artificial empieza a tropezar con un límite bastante menos futurista que los chips de Nvidia: el balance de los bancos. Las entidades financieras de Asia-Pacífico acumulan ya una exposición tan elevada al sector que algunas están reduciendo su apetito por nuevos proyectos, endureciendo las condiciones o buscando fórmulas para sacar parte del riesgo de sus libros.

Los préstamos destinados a centros de datos en Asia se acercan a 29.000 millones de dólares desde comienzos de 2025. Solo en 2026 alcanzan ya un récord de unos 15.000 millones, un 27% más que en el mismo periodo del año anterior. Barclays advierte de que varios bancos regionales se encuentran cerca de sus límites internos de exposición. No significa que hayan dejado de prestar, pero sí que el dinero empieza a tener dueño: clientes conocidos, proyectos sólidos y operaciones capaces de ofrecer una rentabilidad mayor.

El cuello de botella de la IA empieza a ser el dinero

Durante buena parte del auge de la inteligencia artificial, la conversación estuvo dominada por la disponibilidad de GPU, la electricidad necesaria para alimentarlas y la dificultad de encontrar terrenos con conexiones suficientes a la red. El crédito parecía casi una pieza secundaria. Eso está cambiando.

Construir un gran centro de datos cuesta miles de millones antes incluso de que el edificio produzca un solo dólar. Hay que comprar suelo, levantar instalaciones, garantizar energía durante años, instalar refrigeración, fibra óptica, transformadores y, finalmente, servidores cuyo precio puede convertir una nave industrial en uno de los activos tecnológicos más caros del planeta.

El dinero sale de alguna parte. Primero fueron los balances de las grandes tecnológicas. Después llegaron los bancos, los mercados de bonos, los fondos de crédito privado y todo un pequeño zoológico financiero de titulizaciones y vehículos especiales. La expansión de la IA se ha convertido también en una expansión de la deuda.

Y Asia está mostrando antes que otros mercados dónde aparece la costura.

Barclays señala que las entidades comienzan a favorecer operaciones con prestatarios conocidos o proyectos que compensen mejor el riesgo asumido. Un ejemplo del tamaño que han adquirido estas financiaciones es DayOne Data Centers, con sede en Singapur, que negocia ampliar un préstamo existente hasta aproximadamente 7.000 millones de dólares. De materializarse, sería la mayor financiación mediante deuda para un centro de datos registrada en Asia.

No son cantidades que un banco coloque en una esquina del balance y olvide. Siete mil millones pesan.

Los bancos buscan cómo quitarse riesgo de encima

Ya aparecen movimientos que van más allá de una simple advertencia teórica. Crédit Agricole CIB intentó desprenderse de parte de un préstamo relacionado con un centro de datos en Hong Kong, mientras Morgan Stanley estudió mecanismos de transferencia significativa de riesgo para reducir su exposición.

La idea no consiste necesariamente en abandonar un negocio que continúa creciendo con enorme rapidez, sino en liberar capacidad financiera. El banco concede el crédito, mantiene una parte o lo estructura y posteriormente coloca parte del riesgo entre otros inversores. Vieja ingeniería financiera aplicada a la infraestructura más de moda del momento.

Los propios operadores están recurriendo cada vez más al mercado de capitales. En Estados Unidos, las emisiones de valores respaldados por activos vinculadas a compañías de fibra y propietarios de centros de datos rondaron los 23.000 millones de dólares en 2025, aproximadamente un 86% más que el año anterior. Ese reciclaje hacia bonos, titulizaciones y financiación de proyectos será cada vez más necesario porque el mercado bancario tradicional difícilmente podrá absorber por sí solo todo el capital reclamado por el sector.

Un edificio puede durar décadas; una GPU, bastante menos

Aquí aparece una peculiaridad incómoda. Los centros de datos parecen inmuebles, pero económicamente se comportan en parte como tecnología.

El edificio, la subestación eléctrica o los sistemas de refrigeración pueden utilizarse durante muchos años. Los equipos que convierten ese edificio en una fábrica de inteligencia artificial envejecen mucho más rápido. Una nueva generación de procesadores puede alterar en pocos años el rendimiento, el consumo eléctrico e incluso los requisitos físicos de una instalación.

Las autoridades financieras han advertido precisamente de ese posible desajuste entre la duración de la deuda y la vida económica de los activos tecnológicos. Buena parte de la financiación vinculada a la IA tiene vencimientos largos, superiores en algunos casos a diez años, mientras que los chips y ciertas configuraciones de los centros pueden quedar tecnológicamente rezagados bastante antes.

No significa que una instalación antigua se vuelva inútil de repente. Sí significa que el valor de la garantía y su capacidad para generar ingresos dependen de algo particularmente difícil de predecir: qué tecnología será competitiva cuando todavía queden años de préstamo por pagar.

Estados Unidos no ha cerrado el grifo, pero la factura crece

La situación estadounidense todavía es diferente. No existe un cierre generalizado de la financiación para los centros de datos de IA y las grandes tecnológicas conservan balances extraordinariamente fuertes. El problema es la velocidad a la que están aumentando sus necesidades de capital.

Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle han pasado de financiar buena parte de la expansión con su propia caja a recurrir mucho más intensamente a los mercados de deuda. A comienzos de mayo, estos cinco grandes grupos representaban ya más del 15% de toda la emisión estadounidense de deuda corporativa con grado de inversión realizada en 2026, pese a que al terminar 2025 apenas constituían alrededor del 3% del volumen total de ese mercado.

Las estimaciones disponibles resultan todavía más llamativas: alrededor de 240.000 millones de dólares de las necesidades de inversión de los grandes grupos de IA podrían financiarse mediante deuda con grado de inversión durante 2026. Como referencia, los seis mayores bancos estadounidenses suelen emitir conjuntamente entre 150.000 y 170.000 millones de dólares anuales de deuda sénior.

Es una comparación peculiar: las empresas que construyen la infraestructura digital comienzan a necesitar más financiación que algunos de los gigantes cuya profesión consiste, precisamente, en manejar dinero.

El crédito privado entra donde el banco ya no llega

La financiación tampoco termina en los bonos corporativos. Fondos de deuda privada, productos estructurados, titulizaciones y vehículos fuera de balance están ocupando un espacio creciente.

La participación del crédito privado en la financiación de inversiones relacionadas con IA pasó del 9% en 2024 al 34% en 2025, según estimaciones internacionales. El movimiento amplía las fuentes de capital, pero también dispersa el riesgo por partes del sistema financiero bastante menos transparentes que un préstamo bancario convencional.

Ese detalle importa. Cuando todo marcha bien, repartir una financiación entre bancos, aseguradoras, fondos, bonos y vehículos especiales permite construir más deprisa. Cuando algo falla, averiguar quién soporta realmente la pérdida puede convertirse en otra historia.

En julio ya aparecieron síntomas de mayor resistencia entre inversores. Cerca del 80% de los títulos vinculados a centros de datos emitidos desde comienzos de 2025 cotizaban con diferenciales superiores a los de su lanzamiento, una señal de que el mercado exige más compensación por asumir ese riesgo. Algunas operaciones de financiación incluso fueron aplazadas o modificadas.

La paradoja resulta interesante. Nadie necesita demostrar que existe demanda de inteligencia artificial. Microsoft, Google, Amazon, Meta, OpenAI, Anthropic y decenas de compañías más compiten por capacidad de cálculo y contratos eléctricos de enorme tamaño. El interrogante financiero es distinto: qué rentabilidad producirá toda la infraestructura que se está construyendo y durante cuánto tiempo.

Un centro de datos funciona bien como activo financiable cuando tiene clientes solventes, contratos largos, electricidad asegurada y tasas elevadas de utilización. El riesgo aumenta cuando la instalación depende de una sola empresa, cuando el contrato contiene demasiadas salidas, cuando conseguir energía se retrasa o cuando la tecnología obliga a invertir otra vez antes de recuperar la inversión anterior.

Ahí empieza la banca a ponerse seria. Hasta el entusiasmo tiene departamento de riesgos.

La exposición directa acumulada todavía no representa por sí sola una amenaza inmediata para la estabilidad financiera, pero el crecimiento del endeudamiento está siendo extraordinariamente rápido. También aumenta la interconexión entre fabricantes de chips, operadores de centros de datos, proveedores de nube y empresas de IA: si una pieza importante decepciona, el golpe puede viajar por una cadena bastante más amplia de lo que parece.

Europa también empieza a sentir el peso de la deuda de la IA

La presión ya cruza el Atlántico. Las grandes tecnológicas estadounidenses han acudido con fuerza al mercado europeo de bonos para financiar su expansión, hasta el punto de que Amazon, Alphabet y otros gigantes empiezan a modificar un mercado tradicionalmente dominado por compañías europeas.

Los grandes grupos tecnológicos estadounidenses podrían necesitar más de un billón de dólares de inversión acumulada hasta 2028. Sus emisiones representan ya cerca del 10% de la nueva deuda corporativa denominada en euros colocada por empresas no financieras, mientras Amazon y Alphabet se han situado entre los mayores emisores del mercado europeo durante 2026.

Por ahora existe demanda. Mucha. Pero algo ha empezado a moverse: los inversores están reclamando mayores primas de riesgo para comprar deuda de los hyperscalers, nombre financiero utilizado para las compañías que operan gigantescas redes globales de computación y centros de datos.

Una avalancha suficientemente grande de bonos tecnológicos podría terminar encareciendo la financiación de otras empresas. Los inversores tienen dinero, sí; no tienen dinero infinito. Si una parte creciente de sus carteras queda ocupada por Amazon, Google o Microsoft, alguien puede tener que ofrecer un interés más atractivo para encontrar comprador.

La inteligencia artificial descubre el precio del dinero

La advertencia de Barclays no anuncia el pinchazo de los centros de datos ni una retirada bancaria inmediata. Señala algo más prosaico y probablemente más importante: la fase del crédito casi ilimitado empieza a encontrarse con restricciones físicas y financieras.

En Asia, algunos bancos ya están próximos a sus límites de exposición. En Estados Unidos, las necesidades de financiación de los gigantes tecnológicos están convirtiendo la IA en uno de los grandes protagonistas del mercado mundial de deuda. Europa comienza a absorber parte de esa oleada y los inversores piden poco a poco mayor compensación.

La inteligencia artificial sigue necesitando chips, electricidad, agua, edificios y kilómetros de fibra. Pero necesita otra materia prima que durante los primeros años del boom parecía abundante: capital dispuesto a esperar años hasta recuperar su dinero.

Y ese capital empieza a hacer cuentas.