El auge del financiamiento de la IA

La rápida expansión de la inteligencia artificial ha provocado un endeudamiento sin precedentes, mientras las empresas tecnológicas se apresuran a construir centros de datos y adquirir los potentes chips necesarios para operar modelos de IA.

Según The Kobeissi Letter, la emisión de bonos corporativos denominados en dólares estadounidenses y vinculados a la IA alcanzó un récord de 419 000 millones de dólares en 2026 hasta el 21 de octubre.

Eso representa un aumento del 90% respecto del total de todo 2025 y un aumento del 437% respecto de 2024.

Las principales empresas tecnológicas, entre ellas Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle, representaron 157 000 millones de dólares del endeudamiento, mientras que empresas de centros de datos y computación con grado de inversión y de alto rendimiento recaudaron otros 103 000 millones de dólares.

Sin embargo, los operadores más pequeños de infraestructura de IA se enfrentan a un entorno de financiamiento distinto.

Muchos han conseguido contratos con clientes y encargado equipos de computación, pero carecen de los balances y las relaciones financieras que permiten a los gigantes tecnológicos recaudar miles de millones mediante los mercados de deuda convencionales.

David Choi, cofundador de la plataforma de financiamiento de GPU USD.AI, destacó la magnitud de esta demanda insatisfecha.

Dijo que la plataforma ha recibido más de 700 solicitudes de financiamiento por un total de 26 500 millones de dólares desde su lanzamiento, y que alrededor de 8700 millones de dólares están pasando por distintas etapas de evaluación.

La mayoría de las solicitudes provienen de operadores que buscan entre 10 millones y 300 millones de dólares para ampliar su capacidad de computación.

Choi sostuvo que el financiamiento tradicional, que a menudo exige que los prestamistas negocien acuerdos individuales, tiene dificultades para gestionar ese volumen de transacciones.

USD.AI intenta cerrar esa brecha con préstamos estandarizados respaldados por equipos de GPU, conectando a los prestatarios con capital en stablecoins y prestamistas institucionales.

La empresa informó de más de 420 millones de dólares en capital desplegado acumulado y 659 millones de dólares en valor total bloqueado al 2 de octubre, lo que ilustra la diferencia entre la demanda de financiamiento y los préstamos ya desembolsados.

Mientras tanto, Sengupta imagina un mercado más amplio en el que las empresas de IA podrían recaudar dinero respaldándose en activos que van más allá del hardware físico.

Según su propuesta, un operador de centro de datos podría emitir un derecho digital transferible que represente el acceso a un conjunto de GPU durante un período futuro.

Ese derecho podría venderse a otro cliente o pignorarse para obtener un préstamo en stablecoins, lo que permitiría al operador financiar capacidad de computación que aún no ha proporcionado.

Del mismo modo, las empresas podrían pedir préstamos respaldados por pagos que esperan recibir de contratos existentes con clientes, lo que podría reducir su dependencia de los prestamistas tradicionales.

Sengupta cree que las redes blockchain podrían facilitar estas transacciones al permitir que los prestamistas verifiquen los activos pignorados, supervisen las obligaciones de deuda existentes y automaticen los pagos a medida que se prestan los servicios de computación.

También propuso intermediarios especializados que podrían conectar a compradores y vendedores de capacidad de computación y, al mismo tiempo, gestionar las garantías, el financiamiento y los riesgos de precio entre varios operadores.

Un mercado así podría ayudar a los proveedores más pequeños a obtener capital respaldado por capacidad de computación verificada, en lugar de depender únicamente de contratos de larga duración con clientes.

Riesgos de las GPU como garantía

Sin embargo, financiar infraestructura física de IA mediante DeFi plantea desafíos relacionados con la propiedad de las garantías, los impagos de préstamos y la liquidez de los inversores.

La estructura de préstamo actual de USD.AI ilustra cómo se gestionan estos riesgos.

El protocolo permite a los inversores hacer staking de su stablecoin USDai y recibir sUSDai, un token que genera rendimiento y ofrece exposición a actividades de financiamiento, incluidos préstamos respaldados por infraestructura de GPU.

Aunque USDai está respaldada por la stablecoin PYUSD de PayPal, los titulares de sUSDai obtienen rendimientos vinculados a la cartera de préstamos subyacente.

USD.AI informó de un rendimiento neto anualizado del 6,9% para sUSDai en su actualización de septiembre.

Los préstamos están respaldados por equipos físicos de computación, lo que proporciona a los prestamistas activos que potencialmente pueden recuperar o vender si los prestatarios no pagan.

Sin embargo, los titulares individuales de sUSDai no son propietarios directos de esas GPU ni controlan qué sucede con ellas tras un impago.

Según los acuerdos de financiamiento de USD.AI, entidades jurídicas específicas son propietarias de los equipos, mientras que los prestamistas y los agentes designados ejercen los derechos para recuperar las garantías.

Si un prestatario incumple sus obligaciones, los agentes pueden tomar el control de las cuentas pertinentes, redirigir los pagos de los clientes, sustituir al operador o disponer la venta de los equipos para recuperar las deudas pendientes.

Los fondos obtenidos terminan pasando por la estructura de préstamos, lo que significa que los inversores de sUSDai dependen del proceso de recuperación, en vez de ejercer esos derechos individualmente.

Los inversores también se enfrentan a restricciones al retirar su dinero.

A diferencia de USDai, sUSDai no se puede canjear de inmediato por un valor fijo en dólares. Su sistema de retiros funciona en ciclos de 30 días, y los pagos dependen de cuánto capital líquido tenga disponible el protocolo.

Si las solicitudes de retiro superan los fondos disponibles, los inversores podrían recibir pagos parciales y tener que esperar ciclos adicionales para recuperar el resto.

El protocolo no liquida automáticamente los préstamos de GPU al día para atender esas solicitudes, lo que crea un posible desajuste entre el financiamiento de infraestructura a más largo plazo y los inversores que buscan liquidez.

El valor de las garantías plantea otro desafío.

Los precios de las GPU pueden caer a medida que haya nuevo hardware disponible, mientras que los operadores de computación dependen de que la demanda de los clientes continúe para generar los ingresos necesarios para pagar sus préstamos.

Incluso cuando los prestamistas tienen derechos exigibles sobre los equipos, venderlos tras un impago quizá no permita recuperar el saldo pendiente total.

USD.AI ha introducido protecciones adicionales, incluidas garantías de valor residual para ciertos préstamos que cubren parte del déficit cuando los equipos se venden por debajo de los niveles acordados. Las garantías siguen sujetas a condiciones contractuales.

El riesgo subyacente también afecta al financiamiento convencional de la IA.

Por ejemplo, CoreWeave obtuvo una línea de crédito de 2,6 mil millones de dólares con un vencimiento de unos cinco años, respaldada por contratos con clientes cuya duración promedio era de unos tres años.

Ese acuerdo deja a los prestamistas expuestos a la posibilidad de que la empresa pueda renovar los contratos o encontrar nuevos clientes una vez que venzan los acuerdos iniciales.

La propuesta de Sengupta busca abordar algunas limitaciones de financiamiento mediante derechos transferibles, registros transparentes de garantías y un acceso más amplio a prestamistas de stablecoins.

Sin embargo, reconoció que los derechos digitales deben estar respaldados por derechos legales exigibles, ya que los registros en la cadena de bloques por sí solos no pueden garantizar la propiedad ni la recuperación de activos físicos.