Bancos buscan descargar el riesgo de los préstamos para centros de datos de IA

El auge de la infraestructura para inteligencia artificial en Estados Unidos está empujando a los grandes bancos hacia nuevos límites de riesgo. Mientras crecen los préstamos multimillonarios para centros de datos, entidades como JPMorgan y Morgan Stanley buscan repartir o transferir parte de esa exposición a otros inversionistas, en un mercado donde también pesan los sobrecostos, la concentración y la resistencia política local.

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• Grandes bancos están alcanzando sus límites internos de concentración de riesgo por los préstamos a centros de datos de IA.
• Un paquete de financiación por USD $38.000 millones para proyectos vinculados a Oracle en Texas y Wisconsin refleja la escala del problema.
• La incertidumbre no es solo financiera: en estados como Maine, la oposición política añade otra capa de riesgo para nuevos desarrollos.

La construcción de centros de datos para inteligencia artificial (IA) en Estados Unidos se está convirtiendo en una prueba cada vez más exigente para los grandes bancos. El problema no radica solo en el tamaño de los préstamos, sino en la rapidez con la que estas entidades están acumulando exposición a un sector intensivo en capital, con proyectos complejos, plazos largos y riesgos operativos relevantes.

En ese contexto, bancos como JPMorgan Chase, Morgan Stanley y SMBC estarían buscando fórmulas para trasladar parte del riesgo de impago a otros inversionistas. La situación refleja cómo el auge de la infraestructura de IA, uno de los motores más visibles del nuevo ciclo tecnológico, ya empieza a tensionar los límites internos de concentración de riesgo dentro del sistema financiero.

Para entender la magnitud del fenómeno, conviene recordar que los modelos avanzados de IA requieren enormes capacidades de cómputo. Eso implica más servidores, más energía, más refrigeración y, en consecuencia, nuevos centros de datos capaces de operar a gran escala. Esa expansión ha abierto una carrera de inversión multimillonaria, pero también una carrera paralela por conseguir financiamiento y repartir el riesgo entre múltiples actores.

Según reportó el Financial Times, los volúmenes de préstamos destinados a nuevos centros de datos han crecido tanto que varias instituciones están llegando a sus propios topes internos. En otras palabras, aunque la tesis de crecimiento del sector siga siendo atractiva, los bancos ya no pueden seguir acumulando exposición al mismo ritmo sin buscar mecanismos adicionales para aliviar presión en sus balances.

Un paquete por USD $38.000 millones ilustra la presión sobre la banca

Uno de los casos que mejor resume esta tensión es un paquete de préstamos por USD $38.000 millones destinado a financiar centros de datos en Texas y Wisconsin vinculados a Oracle. La cifra por sí sola muestra por qué los bancos comenzaron a ver este segmento no solo como una oportunidad, sino también como un reto de gestión de riesgo a gran escala.

De acuerdo con la misma cobertura, JPMorgan y MUFG habrían pasado meses intentando distribuir partes de esos préstamos de forma más amplia en el mercado. El objetivo sería reducir la exposición directa de las entidades que lideraron el financiamiento y atraer a otros participantes con capacidad para absorber una porción del riesgo.

La presión parece haber sido tal que algunos bancos intentaron vender esos préstamos con descuento a compradores no bancarios. Ese detalle sugiere que no siempre resulta sencillo encontrar demanda suficiente para operaciones de este tamaño, incluso en un entorno donde la inteligencia artificial domina el interés de inversionistas y corporaciones.

Oracle, además, ya había recaudado previamente USD $18.000 millones mediante emisiones de bonos. Ese antecedente muestra que el financiamiento de esta nueva infraestructura no se limita a una sola vía. Por el contrario, combina deuda bancaria, mercado de bonos y otras estructuras que permiten reunir capital para proyectos de gran escala, aunque al mismo tiempo multiplican la complejidad financiera alrededor de ellos.

Cómo intentan descargar el riesgo las entidades financieras

Para contener su exposición, los bancos no solo analizan ventas directas de préstamos. También están explorando las llamadas transferencias significativas de riesgo. En ese tipo de operaciones, el crédito permanece técnicamente en los libros del banco, pero parte del riesgo de impago se transfiere a fondos de crédito, aseguradoras u otros inversionistas a cambio de un retorno.

Ese mecanismo permite a las entidades liberar capacidad sin deshacerse por completo del activo. En la práctica, funciona como una válvula financiera para seguir participando en grandes operaciones sin cargar íntegramente con la posibilidad de pérdidas futuras. En mercados de rápido crecimiento, esa clase de herramientas suele ganar relevancia cuando los balances empiezan a sentirse apretados.

Sin embargo, el perfil de riesgo de estos préstamos no es trivial. Matthew Moniot, de Man Group, resumió el problema al señalar que las sumas son tan grandes que los bancos comienzan a “atragantarse”. La frase retrata una dificultad muy concreta: incluso para instituciones acostumbradas a mover miles de millones, el volumen y la concentración de estas operaciones puede desbordar sus parámetros habituales.

Frank Benhamou, de Cheyne Capital, considera además que estas transacciones son más riesgosas que las transferencias de riesgo típicas. Su argumento es claro: hay muy pocos operadores involucrados, los préstamos están altamente concentrados y los proyectos de construcción pueden fracasar o terminar costando mucho más de lo previsto. Para cualquier financiador, esa combinación eleva la incertidumbre.

Desde una perspectiva más amplia, el caso recuerda que no toda la economía de la IA se parece al negocio del software. Aunque buena parte del entusiasmo del mercado gira en torno a modelos, chips y aplicaciones, la base física de esa revolución depende de obras civiles, suministro energético, permisos locales y contratos de largo plazo. Ese tipo de infraestructura tiende a introducir riesgos menos glamorosos, pero muy reales.

El factor político también complica el panorama

A la incertidumbre financiera se suma otro frente de presión: la política local. En Maine, por ejemplo, la legislatura estatal aprobó la LD 307, una moratoria para centros de datos con capacidad de 20 megavatios o más, prevista hasta el 1 de noviembre de 2027. La propuesta también contemplaba la creación de un consejo para evaluar efectos sobre clientes eléctricos, red energética, medio ambiente y economía local.

La gobernadora Janet Mills vetó el proyecto de ley el 24 de abril de 2026. Su argumento fue que la medida habría bloqueado un proyecto de USD $550 millones en el sitio de la antigua fábrica de papel Androscoggin, en Jay. Mills sostuvo que ese desarrollo podría generar más de 800 empleos de construcción, al menos 100 puestos permanentes y mayores ingresos fiscales para la zona.

El veto se mantuvo el 29 de abril de 2026. En lugar de la legislación, la gobernadora firmó una orden ejecutiva para crear un consejo asesor de 15 miembros. Ese grupo tendrá la tarea de presentar recomendaciones antes de enero de 2027 sobre cómo gestionar los centros de datos a gran escala en Maine, un tema que cruza desarrollo económico, demanda energética y planificación pública.

Este episodio deja ver que el riesgo de los centros de datos no se agota en el repago del crédito o en los sobrecostos de construcción. También puede verse afectado por la oposición política, la presión ambiental y las dudas sobre el impacto en las tarifas eléctricas y la red. Para bancos e inversionistas, ese tipo de variables puede alterar calendarios, permisos y proyecciones de rentabilidad.

En el fondo, lo que está ocurriendo con la IA refleja una vieja lección de los mercados de capitales: cuando una narrativa de crecimiento acelera con fuerza, la infraestructura física que la sostiene termina poniendo a prueba la tolerancia al riesgo de quienes la financian. En esta etapa, la demanda por capacidad de cómputo sigue creciendo, pero el sistema financiero ya comenzó a mostrar que no puede absorber indefinidamente esa expansión sin redistribuir cargas.

La evolución de estos mecanismos de financiación será relevante mucho más allá de la banca tradicional. Empresas tecnológicas, fondos de crédito, aseguradoras y mercados de deuda seguirán de cerca si los proyectos de centros de datos logran sostener su ritmo sin elevar demasiado la fragilidad del sistema. Por ahora, la carrera por construir la base física de la IA también se está convirtiendo en una carrera por repartir mejor sus riesgos.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

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