El ciclo de las subprime en la computación de IA: cuando el apalancamiento de los mineros oculta una tormenta financiera inminente

Una crisis de subprime se está gestando silenciosamente dentro del sector de infraestructura de IA, una que los analistas de crédito observan mucho más de cerca de lo que los tecnólogos creen. El peligro no radica en el potencial tecnológico de la IA —que sigue siendo genuino— sino en una desconexión fundamental entre cómo el mercado financia la potencia de cálculo y qué es realmente la potencia de cálculo como activo. Mientras los inversores tecnológicos celebran la construcción de centros de datos y los envíos de GPU, los operadores de bonos miran los balances y hacen preguntas incómodas sobre una industria que está aplicando modelos de financiamiento inmobiliario a hardware que se deprecia como los smartphones.

La matemática brutal detrás de la Ley de Moore: la potencia de cálculo como un activo deflacionario

La base de cualquier modelo de préstamo de infraestructura se sustenta en el Ratio de Cobertura del Servicio de la Deuda (DSCR) —la idea de que un activo generará flujos de efectivo estables para cubrir la deuda. Durante décadas, esto ha funcionado para autopistas, plantas de energía y redes de fibra óptica. Pero la potencia de cálculo de IA rompe fundamentalmente esta suposición.

Según datos de seguimiento del Q4 2025 de SemiAnalysis y Epoch AI, el costo de ejecutar inferencias de IA ha caído entre un 20 y un 40% año tras año. No es una caída temporal; refleja mejoras estructurales en técnicas de compresión de modelos, arquitecturas de chips especializados (ASICS) y eficiencia algorítmica. Cuando puedes hacer la misma computación por un 30% menos de costo, los ingresos por alquiler que se suponía pagarían la deuda de GPU desaparecen. Un operador de centros de datos que compró chips H100 a precios máximos de 2024 por $25 millón ahora compite con operadores que adquieren las próximas generaciones H200, mientras que el valor de reventa de esos H100 se desploma.

Para un acreedor, esto es una pesadilla de colateral. El activo que respalda el préstamo se deprecia no de forma gradual, sino según un calendario tecnológico que se acelera. El operador está usando equipos financiados con métricas de rendimiento de ayer, pero valorados en un ciclo de obsolescencia de mañana. Por eso los traders de crédito no duermen: están usando un marco de hipoteca a 30 años en hardware con una vida útil de 18 meses.

El cambio en el financiamiento: cuando el riesgo de venture se disfraza de seguridad en infraestructura

Aquí es donde los elementos de subprime realmente cristalizan. Históricamente, las empresas de IA levantaban capital de riesgo—si fracasan, los inversores lo consideran una pérdida de equity. Pero algo cambió en 2024-2025. Según investigaciones de Reuters y Bloomberg a finales de 2025, el financiamiento total de deuda para centros de datos de IA aumentó un 112% hasta aproximadamente $25 billion en compromiso anual. No fue un crecimiento orgánico; fue una reevaluación consciente del riesgo.

Empresas como CoreWeave y Crusoe pivotaron agresivamente hacia préstamos respaldados por activos (ABL) y financiamiento de proyectos—las estructuras de financiamiento diseñadas para servicios públicos. El mercado básicamente preguntó: “¿Y si aplicamos modelos de financiamiento de infraestructura a activos tecnológicos?” La respuesta, resulta, fue un error de categoría de proporciones históricas.

El financiamiento de infraestructura asume:

• Flujos de efectivo estables y predecibles
• Vida económica larga (20-30 años)
• Riesgo mínimo de desplazamiento tecnológico
• Mercados secundarios líquidos para colaterales

La potencia de cálculo de IA no ofrece ninguno de estos. Sin embargo, los prestamistas empaquetaron riesgos a escala de venture en estructuras de deuda de grado infraestructura. Este es el núcleo de la crisis subprime emergente en financiamiento de potencia de cálculo—no que se haya concedido crédito, sino que se haya hecho bajo supuestos fundamentalmente desajustados.

La trampa del minero: apalancamiento falso, acumulación real de apalancamiento

Los mineros de criptomonedas que se están trasladando a servicios de computación de IA se presentaron como des-riesgados. Las narrativas mediáticas celebraron el “pivote”—las empresas mineras supuestamente se estaban moviendo de mercados de criptomonedas altamente volátiles a retornos “estables” de infraestructura. Es una historia convincente. Y en su mayoría, ficción.

Datos de divulgaciones de empresas mineras muestran que las ratios de deuda neta de los principales mineros cotizados en 2025 siguen siendo comparables a los niveles máximos de 2021. Algunos actores agresivos incluso aumentaron su deuda hasta en un 500%. ¿Cómo? Ejecutaron un truco financiero:

Lado de activos: Mantener posiciones volátiles en BTC/ETH + registrar ingresos futuros de computación como colateral implícito
Lado de pasivos: Emitir notas convertibles y bonos de alto rendimiento denominados en USD para comprar H100/H200

Esto no es desleverage; es multiplicación de apalancamiento. Los mineros ahora están expuestos a una caída correlacionada en dos ejes de riesgo simultáneamente—si los precios de las criptomonedas caen Y las tasas de alquiler de GPU se comprimen (lo cual harán, dado la Ley de Moore), ambas caras del balance colapsan al mismo tiempo. En finanzas estructuradas, esta convergencia de correlaciones es lo que desencadena defaults en cascada.

Los mineros que se autodenominan “operadores de infraestructura” en realidad están haciendo una jugada de doble apalancamiento: usando la volatilidad no relacionada de las criptomonedas como colateral para apostar a economías de computación que se están debilitando estructuralmente. No es mitigación de riesgo. Es acumulación de riesgo disfrazada de evolución empresarial.

La ilusión de liquidez: por qué el colateral en papel no es colateral en la realidad

Esto es lo que realmente despierta a los analistas de crédito en medio de la noche: la ausencia de un mercado secundario funcional para colateral de GPU.

Si un gran minero u operador de computación incumple, los prestamistas pueden embargar 10,000 tarjetas gráficas H100. ¿Y qué pasa después? No son commodities que puedan listarse en una bolsa. Requieren:

• Infraestructura física: racks de enfriamiento líquido especializados, densidad de potencia de 30-50kW por rack, sistemas de cableado personalizados
• Obsolescencia rápida: el anuncio de las arquitecturas Blackwell y Rubin de NVIDIA significa que las tarjetas de última generación pierden valor no lineal casi de la noche a la mañana
• Ausencia de un comprador de última instancia: cuando ocurre una venta de distress sistemática, no hay un creador de mercado, ni banco central equivalente, ni comprador dispuesto a absorber miles de millones en presión de venta de hardware tecnológico en depreciación

Los ratios LTV (Loan-to-Value) declarados en estos acuerdos pueden parecer prudentes en hojas de cálculo. Pero el mercado secundario de reposesión que validaría esos números en una liquidación simplemente no existe. Esto es un muro de colateral de miles de millones respaldado por liquidez fantasma.

La fijación de precios de crédito asume una reducción ordenada en escenarios de distress. El mercado de GPU ofrece ventas a precio de liquidación a nadie, en un mercado que se está reduciendo y bifurcando simultáneamente por generación de hardware.

El riesgo real: cuando el ciclo de crédito supera al ciclo tecnológico

Esto no es una negación del futuro de la IA. La tecnología madurará. Las necesidades de computación crecerán. Pero el mercado financiero está malvalorando el momento en que el estrés crediticio golpea versus cuándo las curvas de adopción tecnológica se aceleran.

Históricamente, los ciclos de crédito alcanzan su pico antes que los ciclos de adopción tecnológica. La crisis de las hipotecas subprime no mató la demanda de vivienda—mató las estructuras de financiamiento que precedieron a la verdadera necesidad de vivienda. De manera similar, la crisis subprime en financiamiento de potencia de cálculo podría materializarse antes de que los requisitos reales de computación de la IA justifiquen la construcción de infraestructura.

Lo que empezó como un auge tecnológico financiado con lógica de infraestructura y mineros buscando refugio, se está convirtiendo en un evento de crédito que pondrá a prueba si los activos de potencia de cálculo pueden encontrar liquidez cuando los defaults realmente ocurran. La respuesta, según la estructura actual del mercado, es casi seguramente no.

Para traders y estrategas macro, los próximos 12 meses no estarán definidos por qué modelo de lenguaje grande supera a otro. Estarán definidos por qué minero sobreapalancado se convierte en el canario en la mina de carbón, desencadenando cascadas de colaterales que ningún mercado secundario está preparado para absorber.