La expansión de la inteligencia artificial en Asia está llevando a los prestamistas más allá del crédito tradicional para construir centros de datos.
Ahora también necesitan financiar los procesadores que llenarán esas instalaciones, una clase de activo costosa y con una vida comercial más corta que la de los edificios. Bloomberg describe el interés creciente de los bancos por este negocio, hasta ahora dominado en buena medida por firmas de crédito privado en las pocas operaciones regionales conocidas.
El volumen potencial explica el atractivo. Un estudio de PwC proyecta US$ 8,2 billones de inversión acumulada en centros de datos de Asia-Pacífico entre 2026 y 2050. Esa cifra es una estimación de gasto en edificios y equipos durante casi un cuarto de siglo; no representa préstamos ya aprobados ni capital que vaya a financiarse exclusivamente con deuda bancaria.
Del edificio al procesador: cambia lo que financian los bancos
Un centro de datos puede funcionar durante décadas, pero los servidores y aceleradores deben renovarse con mucha mayor frecuencia. El informe calcula ciclos de reemplazo de cuatro a seis años para GPU y equipos relacionados, de modo que un préstamo vinculado a chips exige mirar tanto el valor de los componentes como la capacidad del operador para alquilar cómputo antes de que la tecnología pierda atractivo.
Indonesia ofrece un ejemplo concreto. La plataforma ZanKore anunció una línea de crédito sénior de hasta US$ 3.100 millones destinada a comprar e instalar infraestructura GPU de NVIDIA. Su comunicado identifica a Citi, ING, Natixis, Qatar National Bank y UOB como bancos organizadores y colocadores de la financiación. El monto es el máximo de la facilidad acordada, no una prueba de que todo el dinero se haya desembolsado ya.
Por qué estos préstamos exigen más cautela
El riesgo principal es que la garantía tecnológica envejezca antes de que venza la deuda. Si aparece una generación de chips más eficiente o la demanda de capacidad es menor a la prevista, revender el hardware podría recuperar menos dinero del esperado. También importan el precio de la electricidad, la disponibilidad de instalaciones y la solidez de los contratos con clientes que sostendrán los pagos.
El crédito privado sigue presente. PaleBlueDot AI negocia unos US$ 600 millones para comprar chips destinados a una instalación en Corea del Sur, según otra información. La operación todavía estaba en conversaciones y, por tanto, no debe contarse como financiación cerrada. La comparación muestra que bancos y gestores alternativos compiten por exposiciones similares, aunque cada préstamo puede tener garantías y condiciones distintas.
Una oportunidad condicionada por demanda y restricciones
Para los bancos, la clave será comprobar quién utilizará los procesadores, cuánto tiempo contratará esa capacidad y qué respaldo existe si el flujo de ingresos falla. El riesgo se vuelve más complejo cuando intervienen clientes de distintas jurisdicciones o equipos sujetos a controles de exportación, porque una restricción puede afectar tanto al uso del activo como a su valor de reventa.
La proyección de US$ 8,2 billones tampoco es inevitable: depende de la adopción de IA, del suministro eléctrico y del acceso a semiconductores. El negocio puede crecer con rapidez, pero la rentabilidad del prestamista dependerá de la calidad de cada contrato y de cómo se reparta el riesgo entre bancos, operadores y proveedores de tecnología.
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