Estimado Lector
Escribía hace ya unos 15 años un artículo que se llamaba ¿Sabrías definir un grupo según las NOFCAC? En este artículo planteaba un caso donde una petrolera, sacaba fuera del balance la deuda y los riesgos asociados al trasporte de petroleo a través de una Entidad de Propósito Especial (EPE).
Recientemente encontraba este artículo de Financial Times donde titula "Los grupos tecnológicos trasladan 120.000 millones de dólares de deuda de centros de datos de IA fuera de sus balances." y subtitula "La financiación creativa ayuda a aislar a las grandes tecnológicas mientras vincula a Wall Street a un futuro auge o caída".
Te dejo el articulo traducido y resumido por Chat GPT al final de la entrada marcando las partes del texto que me parecen más interesantes.
Vaya por delante que soy de los que piensa que la IA puede dar los frutos que promete y que muchas de estas compañías tienen beneficios sólidos que las alejan de la burbuja de las punto com. Mi tema va más por el lado de divulgar una realidad contable para abrir a la reflexión.
Bajo NIIF 10 el concepto cambia, no tenemos "Entidades de Propósito Especial", sino "sociedades estructuradas"y el análisis también cambia, quizás dedique algún artículo más específico a profundizar en las diferencias técnicas de ambos conceptos, pero ahora es más una aproximación a una realidad, es poner el foco en algo que está pasando.
Vayamos a las notas explicativas de los estados financieros de Meta para el ejercicio cerrado en 2025
Parte de los arrendamientos están en el balance consolidado, principalmente los que están ya operativos, así tenemos:
- Operating lease liabilities, current: 2.213 millones de dólares
- Operating lease liabilities, non-current: 22.940 millones de dolares
En las notas de Meta podemos leer:
"Arrendamientos y compromisos contractuales
Nuestros arrendamientos operativos y financieros incluyen centros de datos, oficinas y cierta infraestructura de red. Además de los pasivos por arrendamientos incluidos en nuestros balances consolidados, tenemos arrendamientos que aún no han comenzado, con obligaciones totales por arrendamiento de aproximadamente 103.770 millones de dólares, principalmente relacionados con centros de datos, colocaciones e infraestructura de red, a 31 de diciembre de 2025. Estos arrendamientos operativos y financieros comenzarán entre 2026 y 2030, con plazos de arrendamiento de más de un año hasta 30 años.
También tenemos 131.050 millones de dólares en compromisos contractuales a 31 de diciembre de 2025, principalmente relacionados con acuerdos de capacidad cloud con terceros y con nuestras inversiones continuas en servidores e infraestructura de red, centros de datos y productos de hardware de consumo en Reality Labs, de los cuales 30.630 millones de dólares vencen en 2026."
Aunque el activo físico puede durar décadas, distintos análisis sitúan la vida económica efectiva —condicionada por la obsolescencia tecnológica— en rangos sensiblemente inferiores (en torno a 10-15 años según diversas fuentes)
¿Podrían estas empresas estar pagando contratos por centros de datos obsoletos? ¿qué pasa si las inversiones no consiguen el retorno esperado?
Desde un punto de vista contable, estos compromisos no constituyen deuda financiera reconocida en balance hasta el inicio de los contratos. No obstante, desde una perspectiva económica, representan obligaciones de pago a largo plazo cuya rigidez dependerá de la evolución real de la demanda de capacidad de IA.
El tiempo dirá si estamos ante una mera optimización financiera… o ante un riesgo que hoy solo se aprecia leyendo con lupa las notas.
Recibe un cordial saludo.
Ignacio Aguilar.
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Anexo Traducción artículo de Financial Times "Tech groups shift $120bn of AI data centre debt off balance sheets" A continuación dejo un resumen realizado por Chat GPT sobre el original que tiene en el enlace.
Las grandes tecnológicas han trasladado más de 120.000 millones de dólares de inversión en centros de datos fuera de sus balances mediante vehículos de propósito especial (SPV) financiados por Wall Street. Empresas como Meta, xAI, Oracle y CoreWeave utilizan estas estructuras para acceder a grandes volúmenes de capital sin aumentar la deuda visible, lo que mejora sus métricas financieras pero genera dudas sobre los riesgos reales asumidos.
El dinero —aportado por firmas como Pimco, BlackRock, Apollo, Blue Owl y JPMorgan— se canaliza a través de SPV que financian y poseen la infraestructura, mientras las tecnológicas la alquilan. En caso de impago, los prestamistas suelen tener recurso sobre los activos (centros de datos, terrenos y chips), no sobre la matriz, aunque en la práctica pueden existir garantías o exposiciones económicas indirectas.
Meta, por ejemplo, estructuró un SPV de 30.000 millones de dólares (Beignet Investor) y mantiene una garantía de valor residual, mientras que Oracle ha replicado modelos similares para sus compromisos con OpenAI. Morgan Stanley estima que el sector necesitará hasta 1,5 billones de dólares de financiación externa para sostener la expansión de la IA.
El auge del private credit —una industria de unos 1,7 billones— está facilitando estas operaciones, pero también incrementa preocupaciones por la iliquidez, la concentración de riesgos y la posible falta de transparencia. Además, la fuerte dependencia de pocos clientes (con OpenAI concentrando compromisos superiores a 1,4 billones en capacidad de cómputo) podría amplificar tensiones si la demanda de IA se desacelera.
Aunque algunos gigantes como Google, Microsoft y Amazon siguen financiando principalmente con caja, Wall Street ya está avanzando hacia estructuras aún más complejas, incluida la titulización de deuda de centros de datos. Según UBS, estas financiaciones fuera de balance introducen pasivos implícitos que podrían hacer que la calidad crediticia real de los hyperscalers sea peor de lo que actualmente descuenta el mercado.
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