Desde 2021 Apollo ha soltado más de quince mil millones de dólares en préstamos a SoftBank para que Masayoshi Son siga metiendo casi sesenta y cinco mil millones en OpenAI. El dinero viaja en paquetes atados al valor de la empresa de ChatGPT y a un fondo que ahora depende casi todo de esa misma apuesta. SoftBank se ha convertido en uno de los mayores clientes de Apollo y también en su mayor dolor de cabeza reciente.
Las pérdidas de siete mil millones de dólares anunciadas por SoftBank y la caída de más del cincuenta por ciento en sus acciones desde junio han hecho que Apollo mire con recelo cada nuevo dólar. La aseguradora Athene ya carga con cuatro mil ochocientos millones de esa deuda y está rozando su propio límite de concentración. Los ejecutivos de Apollo reconocen en privado que prefieren esperar a que el mercado se aclare antes de seguir aumentando la apuesta.
En 2021 Apollo cerró en solo cuarenta y cinco días un préstamo de cuatro mil quinientos millones sobre el valor de más de ciento cincuenta empresas del Vision Fund 2. Después subió el monto hasta nueve mil doscientos millones y cobró un interés del siete coma tres por ciento. La operación fue tan rara que hasta vendió parte de la deuda a otros inversores para repartir el riesgo.
Ahora el mismo préstamo choca con su propio éxito. OpenAI representa tres cuartas partes del valor del fondo que sirve de garantía, aunque Apollo había diseñado el contrato para que no pasara de una quinta parte. El ratio préstamo-valor sigue por debajo del veinte por ciento, pero la concentración es tan alta que cualquier tropiezo de la startup de inteligencia artificial se siente como un terremoto en la cartera.
SoftBank sigue necesitando efectivo para centros de datos y nuevas rondas mientras los bancos tradicionales se apartan. Apollo ha prestado también a Broadcom, Anthropic y SpaceX, pero ya advierte que no soltará más capital grande hasta que las valoraciones dejen de bailar. El crédito privado cubre el hueco que dejan los bancos, aunque el precio de esa cobertura empieza a notarse en forma de sudores fríos.
La necesidad de cinco billones de dólares para inteligencia artificial hasta 2030 promete más estructuras raras como estas. El verdadero problema no es reunir el dinero, sino que las máquinas generen suficiente caja como para pagar las facturas sin que los prestamistas terminen pidiendo limosna en la esquina.
