Bloomberg Línea — El financiamiento proveniente de los mercados privados tendrá un papel cada vez más importante en el desarrollo de centros de datos para inteligencia artificial (IA), de acuerdo con un informe de Goldman Sachs Research. La entidad sostiene que, ante los planes de inversión de los hiperescaladores, esa fuente de capital ganará relevancia en los próximos años.
Según el informe, los hiperescaladores prevén destinar más de US$5 billones hasta 2030 a inversiones en inteligencia artificial y centros de datos. En ese contexto, Goldman Sachs Research considera que el financiamiento de los mercados privados será una fuente de capital cada vez más importante.
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Amanda Lynam, estratega jefe de crédito de Goldman Sachs Research, señaló en el informe que la magnitud de las inversiones proyectadas en centros de datos implica que los hiperescaladores podrían encontrarse con posibles restricciones en los mercados públicos de deuda.
El documento agrega que, a medida que algunas estructuras de financiamiento mediante deuda continúen creciendo y aumente su participación en los índices de bonos corporativos de mayor seguimiento, algunos inversores podrían adoptar un enfoque más matizado respecto de los límites de concentración por emisor dentro de sus carteras.
Como consecuencia de ese escenario, el informe sostiene que el financiamiento deberá provenir de una combinación de distintos mercados, estructuras y monedas.
“Esperamos que las categorías de ‘activos reales’, como la infraestructura privada y el sector inmobiliario, desempeñen un papel aún mayor en los próximos años”, escribió Lynam.
El informe también indica que el crecimiento del financiamiento para centros de datos ocurre en paralelo con la expansión de los mercados privados.
En particular, los fondos privados de infraestructura captaron un récord de US$221.000 millones durante 2025, mientras que el tamaño promedio de los fondos alcanzó los US$1.800 millones.
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Además, Goldman Sachs Research proyecta que los activos bajo administración de los fondos de infraestructura podrían superar los US$3 billones hacia 2030.
