DigitalBridge destaca operación de brasileña Scala en 2024

Scala Data Centers, con sede en Brasil, fue una de las empresas de mejor desempeño de la cartera de DigitalBridge el año pasado, según ejecutivos del grupo de infraestructura digital estadounidense.

"Todos los negocios de centros de datos están teniendo excelentes resultados. Negocios como Scala, Switch y DataBank destacaron en 2024", dijo el CEO de DigitalBridge, Marc Ganzi, a inversores en una teleconferencia sobre resultados.

Otras operaciones latinoamericanas con buenos resultados fueron Andean Tower Partners (ATP), que posee y opera macrotorres de telefonía celular, redes de fibra y sistemas de antenas distribuidas (DAS) en Perú, Chile y Colombia, así como Highline, que brinda servicios similares en Brasil.

ATP tuvo un año récord, logrando un crecimiento orgánico de los ingresos de 18 %, informó DigitalBridge.

En Brasil, Highline también registró un crecimiento orgánico de dos dígitos, aunque no se revelaron cifras específicas. No suelen ser detallarse los ingresos de las empresas individuales de la cartera.

El grupo de fibra chileno Mundo y la torrera Mexico Telecom Partners (MTP) son otras compañías de la cartera de DigitalBridge en Latinoamérica.

Motor de DigitalBridge

Como se esperaba, los centros de datos fueron el principal impulsor del crecimiento el año pasado.

A fines de diciembre, el grupo informó tener más de 200 centros de datos en más de 90 mercados, con 16 GW de capacidad energética asegurada.

DigitalBridge señala que ahora es el tercer grupo de centros de datos más grande del mundo, considerando las siete empresas en las que ha invertido en este segmento.

En el sector de torres ocupa el cuarto lugar a nivel mundial, con más de 500.000 sitios propios y arrendados, de los cuales unos 96.000 están activos, en más de 15 países.

Ganzi mencionó a Scala en las conversaciones sobre energía renovable y dejó entrever "incursiones" iniciales en iniciativas de almacenamiento en baterías y microrredes como parte de la estrategia energética del grupo.

El ejecutivo también citó el gas natural licuado (GNL) como una de las soluciones que se están evaluando.

"Tenemos un socio operativo que trabaja con nosotros en ello y un gran equipo en DigitalBridge que trabaja en ello […] desde hace dos años. Ya hemos hecho algunas incursiones puntuales en algunas de estas ideas en Scala", comentó el ejecutivo.

DigitalBridge trabaja en una decena de proyectos relacionados con la energía en todo el mundo, según Ganzi.

"Estamos muy concentrados en construir infraestructura adyacente a nuestros centros de datos que permita que todas las formas de energía fluyan", agregó.

¿Venta?

Durante la llamada, el ejecutivo hizo referencia a las especulaciones del mercado de que dos de los activos de la compañía bajo su Fondo II podrían estar a la venta.

"No puedo hablar realmente de eso, pero lo que sí puedo decir es que siempre somos vendedores astutos", indicó. "Cuando podemos lograr un resultado que supone una prima de 20 % ya 40 %, nos convertimos en vendedores muy interesados".

DigitalBridge Partners II, LP fue el segundo fondo insignia de la firma, que cerró en diciembre de 2021 con US$ 8.300 millones en compromisos.

DeepSeek, IA y tendencias de inversión

Uno de los debates clave en las últimas semanas se ha centrado en las afirmaciones de DeepSeek sobre la eficiencia del entrenamiento y podrían afectar las tendencias de inversión a hiperescala y, más ampliamente, el ecosistema de infraestructura de IA.

Para DigitalBridge, estas inversiones se están acelerando. "Cuando actualizamos nuestros objetivos de gasto de capital de 2025 para los cinco grandes hiperescaladores durante las últimas semanas, el total fue en realidad un 20 % más alto que hace solo seis meses, al pasar de US$ 250.000 millones a más de US$ 300.000 millones", dijo Ganzi.

Explicó que las cargas de trabajo de la IA generativa y en la nube están generando márgenes incrementales sólidos para estas empresas. Como resultado, están aumentando la capacidad para satisfacer la demanda y evitar cuellos de botella.

Ganzi también aludió al efecto rebote, o paradoja de Jevons, para avalar su opinión. Este principio económico sugiere que aumentar la eficiencia en el uso de los recursos no necesariamente reduce la demanda, sino que puede impulsar un mayor consumo. Con ello, el ejecutivo argumentó que, si bien el costo de la computación podría disminuir por unidad con el tiempo, este fenómeno solo estimularía una mayor demanda de recursos informáticos.

Perspectiva

Para fines de 2025, DigitalBridge espera que su capacidad energética haya crecido a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 68 % durante los últimos cinco años.

En cuanto a la financiación, el grupo informó de una recaudación récord de US$ 9.000 millones en 2024, incluidos US$ 4.800 millones solo en el cuarto trimestre. La cifra anual superó su objetivo de US$ 7.000 millones.

"Sin duda, recaudamos mucha más coinversión de la que habíamos planeado a principios de año. ¿Por qué sucedió esto? Bueno, en primer lugar, se debe a un notable crecimiento de las reservas en nuestras empresas de centros de datos en respuesta a la demanda de inteligencia artificial y nube", indicó Ganzi.

Para 2025, DigitalBridge espera reducir el levantamiento de fondos mediante coinversión, manteniéndolo dentro de su participación habitual de 30-35 % de la recaudación total de fondos.

En el sector de IA, se muestra optimista de que la demanda se desplazará hacia la inferencia en lugar de solo el entrenamiento de la IA. Actualmente, la capacidad del centro de datos se dedica en gran medida al entrenamiento.

"Cuando se trata de invertir, además de construir centros de datos de capacitación en la nube y en IA, estamos empezando a ver que los clientes miran hacia el futuro y se preparan para la siguiente fase de la IA: la inferencia, donde la ubicación y el rendimiento en toda la red son importantes", señaló.

En IA, "entrenamiento" se refiere al proceso de alimentar a un modelo con grandes cantidades de datos para que pueda aprender patrones y hacer predicciones, mientras que la "inferencia" se produce cuando el modelo entrenado aplica ese conocimiento a nuevos datos en tiempo real.

En esencia, el entrenamiento es lo mismo que aprender en una escuela, mientras que la inferencia apunta a aplicar ese conocimiento en situaciones del mundo real.

En los próximos años, la empresa espera que la inferencia se convierta en la carga de trabajo dominante en los centros de datos a medida que se generalicen las aplicaciones y plataformas impulsadas por IA. Esto, a su vez, impulsará inversiones en fibra, torres y sitios de borde, tal como lo hizo el auge de la computación en la nube pública.

En general, DigitalBridge planea implementar infraestructura de IA por unos US$20.000 millones para respaldar la expansión de la nube y la IA, desde clústeres de entrenamiento hasta las primeras etapas de implementaciones de borde centradas en la inferencia.