Arthur Hayes ha advertido de una posible fragilidad en parte del sector asegurador de Estados Unidos por su exposición a estructuras de reaseguro y a la deuda utilizada para financiar centros de datos de inteligencia artificial. El exconsejero delegado de BitMEX sostiene que algunas grandes aseguradoras podrían ser técnicamente insolventes si sus obligaciones se valoraran con precios de mercado más realistas, aunque se trata de una hipótesis y no de una conclusión acreditada sobre la solvencia del conjunto del sector.
Una exposición de 1,54 billones de dólares en reaseguros
El argumento de Hayes se apoya, entre otros elementos, en una investigación del contable forense Thomas Gober. Según ese análisis, las grandes aseguradoras estadounidenses habrían transferido alrededor de 1,54 billones de dólares en reaseguros a partes vinculadas. La cifra contrasta con los 657.000 millones de dólares de capital propio disponible como colchón.
La investigación concluye que 29 de las 30 mayores aseguradoras del país tendrían capital técnicamente insuficiente si esos contratos de reaseguro se excluyeran por completo de sus balances. El análisis también examina tres estructuras radicadas en Vermont en las que, por cada dólar de cobertura prometida, habría únicamente 3,7 centavos en activos reales.
Estos datos no implican por sí solos que las compañías estén quebradas. Las estructuras de reaseguro pueden seguir operativas mientras las aseguradoras cumplan sus obligaciones y los activos que respaldan esos compromisos conserven su valor. El problema aparecería si se produjera una caída significativa en la valoración de las inversiones subyacentes o si las entidades necesitaran reconocer pérdidas de forma rápida.
La deuda de los centros de datos como posible foco de tensión
Hayes sitúa el auge de la inteligencia artificial en el centro de ese riesgo. Su tesis es que las aseguradoras se han convertido en compradores cada vez más relevantes de deuda destinada a financiar centros de datos y otras infraestructuras necesarias para prestar servicios de IA.
Mientras compañías como OpenAI, Anthropic y otros grandes proveedores de infraestructura digital mantengan una demanda creciente de capacidad de cálculo, esta exposición no tendría por qué generar problemas inmediatos. El escenario cambiaría si la inversión en inteligencia artificial se ralentizara. En ese caso, los centros de datos podrían perder valor y la deuda asociada sufrir rebajas de valoración, lo que obligaría a las aseguradoras a reforzar su capital.
El exejecutivo compara este posible mecanismo con la crisis de 2008, aunque introduce una diferencia relevante: los centros de datos de IA no son equivalentes a las hipotecas estadounidenses. La comparación se refiere a la forma en que el riesgo puede repartirse entre distintas estructuras financieras y permanecer poco visible hasta que una caída de precios expone las pérdidas.
La lectura de Hayes para Bitcoin
Para Hayes, los dos desenlaces posibles terminarían teniendo una consecuencia similar. El primero sería que el Gobierno dejara caer a las aseguradoras, con un coste económico elevado. El segundo consistiría en una intervención de las autoridades mediante liquidez y otras medidas de apoyo, que es el escenario que considera más probable.
Su razonamiento es que una respuesta de este tipo aumentaría la cantidad de dólares estadounidenses en circulación y podría favorecer a Bitcoin (BTC). La oferta máxima de la criptomoneda, sostiene, permanecería limitada a 21 millones de unidades. Esta conclusión pertenece al análisis de Hayes y depende de que se materialicen tanto el riesgo sobre las aseguradoras como una eventual intervención monetaria.
Por ahora, la advertencia describe un escenario de vulnerabilidad potencial: una combinación de reaseguros complejos, capital aparentemente insuficiente en determinadas estructuras y una exposición creciente a la financiación de la infraestructura de IA. La fuente no aporta una confirmación de insolvencias ni evidencia de que se haya producido ya una crisis en el sector asegurador estadounidense.











