Jim Chanos alerta por burbuja de deuda respaldada por chips de IA: “Habrá impagos”

El auge de la inteligencia artificial impulsado por los chips de Nvidia dio lugar a un nuevo y riesgoso instrumento financiero: los préstamos respaldados por unidades de procesamiento gráfico (GPU). Empresas emergentes están utilizando estos chips como garantía para acceder a miles de millones de dólares en financiamiento, en lo que algunos ya califican como un posible foco de crisis en gestación.

Uno de los críticos más duros es Jim Chanos, el célebre vendedor en corto que predijo el colapso de Enron. En declaraciones a Yahoo Finance, advirtió que este modelo de financiamiento podría derivar en impagos generalizados.

“Modelos de negocio como los neoclouds, muchas de las propias empresas de IA, son compañías que generan pérdidas. Tienes que esperar que eso cambie, porque si no, va a haber impagos de deuda en estas cosas”, alertó Chanos.

¿Cómo funciona la deuda respaldada por GPU?

En esencia, algunas startups del sector IA y nube están obteniendo préstamos utilizando los chips de Nvidia —valorados colectivamente en más de 5 billones de dólares— como colateral. Estos fondos se usan para comprar más GPUs, alquilar espacio en centros de datos y ofrecer potencia de cómputo a terceros que quieren entrenar o ejecutar modelos de IA.

Este tipo de financiación, impulsado principalmente por empresas como CoreWeave y Fluidstack, les permite escalar a alta velocidad. Pero según Chanos, lo están haciendo sin una base financiera sostenible.

Las cifras del sector

Según datos difundidos a mitad de año:

• CoreWeave y Fluidstack tienen cada una unos 10.000 millones de dólares en deuda respaldada por GPUs.
• Lambda y Crusoe, también apoyadas por Nvidia, acumulan 500 millones y 425 millones de dólares en este tipo de préstamos, respectivamente.
• Tres de estas cuatro empresas tienen inversiones directas de Nvidia.

CoreWeave, que debutó en bolsa este año, reportó pérdidas de aproximadamente 65 millones de dólares en 2024. Fluidstack tuvo un resultado negativo menor, por debajo del millón. No hay datos públicos disponibles de Lambda ni de Crusoe.

Dos amenazas principales

1. Modelo de negocio incierto: muchas de estas compañías siguen sin ser rentables y operan en un entorno altamente competitivo, con márgenes bajos y gastos fijos elevados.
2. Depreciación acelerada: existe un creciente debate sobre cuán rápido pierden valor los chips de IA. Si los activos usados como garantía pierden valor más rápido de lo previsto, podrían desencadenarse incumplimientos de pagos.

¿Una burbuja de IA?

Chanos considera que el boom actual tiene similitudes con otras burbujas tecnológicas del pasado. Empresas con balances frágiles, financiamiento impulsado por la especulación y expectativas infladas. Aunque Nvidia ha defendido su estrategia y negado estar involucrada en esquemas de inversión circular, el riesgo sistémico empieza a ser observado de cerca por analistas y reguladores.

“Este tipo de deuda puede parecer segura mientras los precios suban, pero si el mercado se ajusta o la demanda se desacelera, habrá problemas serios”, concluyó Chanos.

Mientras tanto, Nvidia sigue capitalizando la demanda por sus chips, y empresas como CoreWeave continúan expandiendo su infraestructura. La incógnita es si esa expansión será sostenible… o la antesala de una corrección inevitable.