Autor: Mario Stefanidis, Director de Investigación en Artemis Analytics; Fuente: Artemis; Compilación: Shaw Golden Finance

Introducción

Según los datos de la International Financial Association (IIF), a finales de 2025 el tamaño de la deuda global alcanzó un nuevo máximo histórico de 348 billones de dólares. De ese total, la deuda pública ronda los 107 billones de dólares, la deuda empresarial 101 billones de dólares, la deuda de los hogares 65 billones de dólares y la deuda del sector financiero 76 billones de dólares. La participación de las plataformas de préstamo entre datos digitales y tecnología financiera en el total de deuda está entre 3.48M y 6800 millones de dólares, lo que equivale a menos del 0,2%.

Este es el mercado de crédito más grande de la historia humana; hasta hoy sigue operando con infraestructura diseñada hace decenas de años (FICO se lanzó en 1989, MERS se activó en 1995). Según los datos de la Asociación de Banqueros Hipotecarios de EE. UU., el costo promedio de originar una hipoteca unitaria en EE. UU. es de aproximadamente 110k dólares. A pesar de los enormes avances tecnológicos y de la popularización de la inteligencia artificial, este costo sigue siendo el doble que a inicios de la década de 2010.

Fuente de datos: Freddie Mac

La liquidación y compensación de las transferencias bancarias estándar aún requiere alrededor de 28 horas, y la mayoría de las decisiones de aprobación de crédito de los bancos aún dependen de procesos por comités, basados en modelos de puntuación de “caja negra” construidos a partir de 20 a 30 variables. Todo esto ya son hechos públicos; lo que no es tan evidente es de qué manera exacta se está aplicando la solución.

La industria del crédito no se está reconfigurando con un patrón romántico de disrupción al estilo Silicon Valley — no hay ninguna startup que pueda reemplazar de un solo golpe bancos sistémicamente importantes como JPMorgan. El cambio real es más sutil y, además, más estructural: el sistema integral de crédito verticalmente integrado — desde el originado del préstamo, la distribución, la revisión de riesgo y el suministro de fondos, hasta la infraestructura subyacente, todo bajo el control de una misma entidad — se está descomponiendo en una arquitectura horizontal y modular, con cada etapa bajo el control de instituciones especializadas.

Esta transformación de arquitectura es idéntica a la del sector de la computación en la nube al pasar de sistemas monolíticos a microservicios, y también a la del sector de los medios al cambiar del modelo de estudios a streaming y ecosistemas de creadores. Ahora, por fin, esta transformación llega al ámbito del crédito.

En esta ola de reintegración, los ganadores no son las instituciones con el mayor tamaño de balance, sino las empresas que ocupan las etapas críticas que los demás participantes no pueden evitar. Hay dos posiciones cuyo valor supera con creces al del resto: una es la capa de decisiones inteligentes; la IA para revisión de riesgo y la puntuación determinan hacia dónde fluyen los fondos y bajo qué condiciones se concede el crédito. La otra es la capa de canales de compensación y liquidación; la infraestructura blockchain está comprimiendo de manera drástica, por órdenes de magnitud, el costo de originación del préstamo y el tiempo de liquidación.

Mientras ocupes estas dos clases de “vendedores de agua” en posiciones núcleo, las demás instituciones de préstamos te pagarán una tarifa de uso. Si ambas no existen, solo queda competir por precios en un mercado homogeneizado, donde ya hay 3,5 billones de dólares de capital de crédito privado persiguiendo rentabilidad.

Artemis aquí desglosa 15 subsectores y 40 empresas, y las clasifica en cinco niveles principales para analizar hacia qué etapas se está concentrando el valor estructural.

Cinco niveles de la nueva arquitectura de crédito

Primer nivel: Originación de préstamos

La capa de originación de préstamos es el origen del negocio crediticio e incluye categorías como préstamos de consumo, hipotecas, préstamos a pymes y préstamos con garantía de criptoactivos. Este ámbito también se está volviendo cada vez más homogéneo. Hoy, contar con capacidad de originación de préstamos ya no se considera una barrera competitiva; es solo el umbral básico para entrar. La clave para distinguir al que gana de los demás participantes está en el costo de originación del préstamo y la tasa de aprobación.

SoFi, con una valoración de unos 24 mil millones de dólares, y la empresa de cohetes (Rocket Mortgage) con una capitalización de mercado de 48 mil millones de dólares, ambas tienen una escala enorme de originación de préstamos; pero la lógica central de sus utilidades está en cómo desembolsar con un costo más bajo. Figure, con una capitalización de mercado de 6 mil millones de dólares, aprovecha su blockchain nativa Provenance para originar de forma nativa límites de crédito con garantía sobre el valor de la vivienda (HELOC) y hipotecas de primer orden, eliminando las múltiples capas de intermediarios que vuelven lentos y costosos los procesos tradicionales de originación hipotecaria.

En el ámbito cripto, Aave, con una capitalización de mercado de 2,7 mil millones de dólares, y MakerDAO/Sky, con una capitalización de mercado de 1,6 mil millones de dólares, difuminan por completo los límites entre tecnología financiera y finanzas descentralizadas (DeFi) en la originación de préstamos.

Segundo nivel: Distribución de canales

La capa de distribución es el punto de agregación de la demanda; las finanzas embebidas y el modelo “compra primero, paga después” (BNPL) están reconfigurando este espacio. Se prevé que el mercado de finanzas embebidas crezca de 1.07M de dólares en 2026 a 1.01M de dólares en 2031, con una CAGR del 24%. El modelo BNPL se espera que cubra el 13% de las transacciones digitales, frente al 6% en 2021.

Affirm (150 mil millones de dólares de capitalización) y Klarna (5 mil millones de dólares) son empresas conocidas en el sector, pero la verdadera tendencia estructural es que: el servicio de crédito se ha integrado profundamente en el proceso de pago, las plataformas de software y la experiencia de consumo de los comercios. Aunque ambas empresas han visto caer sus acciones de forma marcada desde sus máximos históricos, no son empresas tipo “vendedores de agua” que logren capturar participación de mercado masiva. Los prestamistas que el prestatario no percibe, suelen ser los ganadores finales.

Hoy, las principales empresas de software están agregando productos financieros; Shopify, Amazon, Square y Stripe necesitan una capa de infraestructura de APIs, y las entidades que brindan este tipo de servicios extraerán tarifas de cada transacción nueva adicional.

Tercer nivel: Evaluación de riesgo y fijación de precios del riesgo

Este es el primer eslabón central de toda la arquitectura de crédito. La entidad que controla la puntuación crediticia de los prestatarios controla la distribución de las ganancias de toda la cadena de la industria del crédito.

En la actualidad, el ámbito de burós de crédito en el crédito está dominado por tres gigantes formando un oligopolio: Experian, TransUnion y Equifax. Las tres combinadas generan aproximadamente 18 mil millones de dólares de ingresos al año evaluando a prestatarios mediante 20–30 variables.

Los modelos de riesgo con IA pueden evaluar más de 1600 variables (datos de Upstart). Los datos publicados por Upstart también muestran que, manteniendo la misma tasa de morosidad que los modelos tradicionales, su volumen de aprobaciones aumenta 44%, su tasa de incumplimiento disminuye 53% y el tipo de interés anualizado (APR) baja 36%. En el contexto actual, cuando las tasas hipotecarias se disparan hasta acercarse al 7%, cada punto básico es crucial para los prestatarios que compran su primera vivienda.

Upstart actualmente logra automatizar por completo el 92% de las decisiones de préstamo, con aprobaciones en pocos minutos, mientras que las revisiones tradicionales de riesgo toman de 3 a 5 días. La Consumer Financial Protection Bureau (CFPB) de EE. UU. está impulsando alternativas a FICO, esquemas de puntuación con menos componente discriminatorio, y el “Reglamento de Inteligencia Artificial” de la Unión Europea también incluye la puntuación crediticia como un escenario de alto riesgo, exigiendo explicabilidad. Estos movimientos regulatorios favorecen a los modelos de aprendizaje automático explicables, que en comparación con los burós tradicionales con modelos “caja negra”, tienen una ventaja relativa.

El valor en este nivel es extremadamente alto porque quien controla el motor de puntuación controla la curva de ganancias de la cadena completa por encima. Pero al mismo tiempo, el foso de este ámbito todavía necesita validación continua: el rápido avance de la tecnología de IA significa que, con suficientes recursos y tiempo, “cualquier institución” puede construir modelos de puntuación.

Cuarto nivel: Capital y suministro de fondos

En la era posterior a la pandemia, el capital en general es abundante. Aunque el entorno actual está lleno de desafíos, el tamaño de la gestión de crédito privado ya se ha inflado hasta 3,5 billones de dólares, y Morgan Stanley estima que para 2029 alcanzará 5 billones de dólares. El valor total bloqueado (TVL) de los protocolos de préstamo en finanzas descentralizadas (DeFi) está entre 5 mil millones y 78 mil millones de dólares, aproximadamente la mitad de toda la actividad DeFi. El tamaño de los non-perpetual assets no negociables (NPE) pasó de crecimiento cero en 2021 a superar los 200 mil millones de dólares.

En un mundo donde el capital es abundante, la capacidad más central es la asignación inteligente de los flujos de fondos. Por ello, aunque la capa de fondos tiene un volumen enorme, su posición estructural sigue subordinada a la capa superior de decisiones inteligentes y a la capa inferior de infraestructura.

Ares, Blue Owl, Golub y otras entidades de crédito privado son importantes asignadores de fondos, pero dependen en gran medida del sistema de puntuación aguas arriba y de los canales de compensación/liquidación aguas abajo para habilitar préstamos eficientes. En el ámbito DeFi, Ape ocupa una posición absolutamente dominante en liquidez, con más de la mitad del negocio de préstamos; mientras que Maker, Morpho, Maple, Kamino y otros protocolos compiten por la participación restante.

Quinto nivel: Infraestructura

La infraestructura es el segundo eslabón central de toda la arquitectura. Quien controle una licencia financiera o un canal de compensación y liquidación, todos deben pagarle una “tarifa de peaje”. Según divulgaciones del equipo directivo, la licencia bancaria que mantiene SoFi reduce su costo de fondos en 170 puntos básicos, y su gasto por intereses anualizado disminuye en más de 500 millones de dólares. Figure, apoyada en su blockchain Provenance, ha procesado más de 50 mil millones de dólares de volumen total en transacciones; el costo de originar cada préstamo es inferior a 1000 dólares, mientras que el costo promedio de los canales tradicionales es de aproximadamente 11k dólares. La confirmación final de la liquidación blockchain solo tarda segundos, mientras que las transferencias bancarias tradicionales requieren alrededor de 28 horas.

El ecosistema tecnológico de SoFi, como Galileo y Technisys, y plataformas como Blend Labs, conforman el soporte tecnológico subyacente restante de los préstamos como servicio (LaaS). Cross River Bank, como banco colaborador “invisible” detrás de decenas de empresas de tecnología financiera, ya ha emitido, mediante la colaboración, más de 96 millones de préstamos por un monto total de más de 140 mil millones de dólares.

Las empresas que logran ganar a largo plazo son o bien las que ocupan algún eslabón clave, convirtiéndose en una presencia imprescindible para todos los participantes, o bien las que conectan verticalmente múltiples niveles para crear ventajas competitivas compuestas. Y las empresas que fracasan quedarán atrapadas en capas de negocio homogéneas, con falta de poder de voz estructural; solo podrán competir por precios hasta que las utilidades se acerquen a cero.

Ganadores: controladores de los eslabones clave y empresas con ventajas competitivas compuestas en múltiples niveles

SoFi: herramientas compuestas de “full stack”

SoFi es la única empresa que cubre cuatro de los cinco niveles:

• Originación directa de préstamos de consumo e hipotecas.

• Mediante la plataforma Galileo, exporta infraestructura de préstamos a terceros, respaldando aproximadamente 160 millones de cuentas activadas.

• Apoya la revisión de préstamos con modelos de riesgo desarrollados internamente; las dimensiones principales de evaluación son la intención de pago, la capacidad de pago y la estabilidad.

• Mantiene licencias bancarias y, en la capa de infraestructura, dispone del ecosistema central de tecnología bancaria de Galileo y Technisys.

Los ingresos históricos de SoFi en 2025 alcanzaron un récord de 3,6 mil millones de dólares, creciendo un 38%; la plataforma cuenta con 13,7 millones de miembros y 650k en volumen de productos financieros. La dirección prevé que los ingresos en 2026 alcancen 4,7 mil millones de dólares y el EBITDA será de 1,6 mil millones de dólares. Este negocio no solo crece con fuerza en ingresos, sino que también muestra gran rentabilidad, con un margen de beneficio del 34%. Solo la licencia bancaria permite que SoFi financie préstamos mediante depósitos en lugar del mercado mayorista, reduciendo directamente el costo de fondos en 170 puntos básicos.

SoFi está construyendo el “Amazon Web Services (AWS)” del sector de préstamos: una plataforma que compite con otras entidades de préstamos y, al mismo tiempo, las potencia. Galileo, por sí mismo, ya ha sido diseñado como un motor de ingresos de nivel de mil millones de dólares. Technisys, adquirida por 1,1 mil millones de dólares en 2022, ofrece sistemas bancarios centrales a terceros. Las licencias bancarias constituyen un foso estructural que la mayoría de las empresas fintech prestamistas no puede replicar; aunque en el sector muchos intentan imitarlo: la Office of the Comptroller of the Currency (OCC) de EE. UU. recibió 14 solicitudes de licencias bancarias nuevas en un solo año en 2025, lo que indica que la disputa por la capa de infraestructura se está acelerando.

Upstart y Pagaya: capa de decisiones inteligentes

De manera un tanto irónica, para ganar en la industria de los préstamos no necesariamente hace falta dedicarse directamente a originar préstamos. Upstart y Pagaya tienen como núcleo un motor de revisión de riesgo; su desempeño en riesgo es superior al de los modelos internos de las entidades prestamistas, sin necesidad de operar con su propio balance. Esta es justamente la materialización del concepto de “vendedor de agua” en la capa de decisiones de crédito.

En comparación con los modelos tradicionales basados en FICO, el modelo de Upstart puede aprobar a un 44% más de prestatarios manteniendo la misma tasa de morosidad, reducir el incumplimiento en 53% y, al mismo tiempo, ofrecer a los prestatarios tasas de interés anualizadas significativamente más bajas. Actualmente, casi toda la originación de préstamos nuevos en la plataforma se logra con automatización total, reduciendo de manera drástica la intervención humana. Esto se diferencia de manera fundamental del modelo tradicional de riesgo en crédito de consumo.

Pagaya está en la misma vía, pero enfrenta una realidad de mercado más dura. La empresa no desembolsa préstamos directamente; autoriza a los bancos a usar su motor de riesgo con IA. Desde su fundación en 2016, Pagaya ha evaluado acumuladamente solicitudes de préstamos por aproximadamente 2,6 billones de dólares para 31 bancos socios. Su posicionamiento estructural es muy claro: no necesita hacer que los prestatarios conozcan la marca; solo necesita que los bancos dependan de su sistema de puntuación. Pero el mercado actual no reconoce esta lógica. En el cuarto trimestre de 2025, el volumen de negocios en línea apenas creció 3% interanual; los ingresos no alcanzaron las expectativas de consenso del mercado, y las perspectivas también quedaron por debajo. La acción cayó casi un cuarto en un solo día. El valor de la capa de decisiones inteligentes está completamente condicionado por el ciclo crediticio: cuando la tasa de morosidad en la red de colaboración sube, incluso una IA excelente no puede resistir la presión del deterioro de la calidad de los activos.

Pero la lógica central sigue siendo válida: FICO forma una puntuación de “sección cruzada” única a partir de pocas variables históricas, y a medida que la situación financiera de los consumidores se vuelve cada vez más compleja y diversa, los sistemas de riesgo con IA serán cada vez más críticos. A diferencia de FICO, estos sistemas aprenden y se optimizan continuamente después de cada puntuación.

Figure: nuevo canal de compensación y liquidación

A través del originado con canales tradicionales y el sistema de registro electrónico de hipotecas (MERS), el costo de originar un préstamo unitario es 110k dólares; pero usando la tecnología Figure, que incluye la blockchain Provenance y el sistema DART, el costo puede reducirse a 717 dólares. Esta nueva infraestructura de canal permite una caída de la originación por órdenes de magnitud.

Figure ha originado a través de la blockchain Provenance más de 21 mil millones de dólares en productos tipo home equity (principalmente HELOC), y ha procesado en cadena un volumen de transacciones acumulado superior a 50 mil millones de dólares. En el cuarto trimestre de 2025, el monto de originación de préstamos fue de 2,7 mil millones de dólares, con un crecimiento de 131% interanual. La empresa posee más de 180 licencias de préstamo y también registro como broker-dealer de la SEC de EE. UU., contando con una base regulatoria para operar a escala. Además, tiene más de 300 socios de préstamos “white label”; desde que presentó el documento S-1 para salir a bolsa el mes pasado de septiembre, ha añadido socios a una velocidad de 1 por día como promedio. Sus ingresos pasaron de 28,5 millones de dólares en términos de anualización por trimestre en el primer trimestre de 2023 a 146,8 millones de dólares en la actualidad.

La actividad principal de Figure no está muy relacionada con criptoactivos, pero su trayectoria de precios de mercado se parece mucho a la de Bitcoin. El sistema de compensación de la empresa refleja la lógica de reconfiguración de la estructura de costos: la confirmación final de la liquidación solo tarda segundos, mientras que la modalidad tradicional tarda más de un día; y el costo de originación del préstamo es una fracción del modo tradicional. A lo largo de todo el ciclo de vida del préstamo, los costos asociados a la titulización se ahorran en más de 100 puntos básicos: en un mercado anual de titulización de activos de 3 billones de dólares, esto equivale a una reducción potencial de costos superior a 30 mil millones de dólares.

Aave: controlador central en el ámbito DeFi

Aave ocupa más de la mitad de la cuota en el mercado de préstamos DeFi. La liquidez genera más liquidez: los prestatarios se concentran de forma continua en las plataformas con los fondos más profundos del pool (efectos de red). Su volumen acumulado de préstamos emitidos ya ha superado el billón de dólares; y el protocolo cruzó formalmente el hito de 1 billón de dólares en préstamos acumulados el mes pasado.

Además de su liderazgo en DeFi, lo más destacado estructuralmente de Aave es la línea de negocio de préstamos institucionales Horizon. Horizon ha captado 580 millones de dólares en depósitos, con el objetivo de superar 1 mil millones de dólares en 2026. Es el puente que conecta la liquidez DeFi con la demanda de crédito tradicional. Si Aave puede introducir fondos on-chain en productos de préstamos a nivel institucional, se convertirá en la capa de suministro de fondos para las entidades tradicionales de préstamos, abriendo un espacio total potencial (TAM) mucho mayor que el del mercado minorista DeFi.

Los préstamos DeFi también tienen una ventaja estructural de riesgo que a menudo se subestima. El ratio de colateralización excesiva en DeFi suele estar entre 150%–180%, mientras que los préstamos tradicionales P2P están en 50%–70%. Las “malas deudas” en DeFi provienen principalmente de oráculos o fallas tecnológicas, no de incumplimientos por la solvencia crediticia.

Affirm: fijación de canales de distribución

Affirm, al integrarse profundamente con la infraestructura de pagos y liquidaciones de los comercios, ocupa una posición de liderazgo en el campo de “compra primero, paga después” (BNPL). Los críticos centran la mirada en su riesgo de crédito de consumo, pero pasan por alto la lógica estructural central: Affirm no es una entidad de préstamos de consumo en el sentido tradicional, sino un canal de distribución de crédito para terminales de venta. El foso está en la integración del sistema con los comercios. Dado que se espera que BNPL cubra el 13% de todas las transacciones digitales, las plataformas con una integración a gran escala en el proceso de pago cobrarán “tarifas de canal” estructurales directamente desde las transacciones comerciales.

Patrón de derrota: cuatro modos de fracaso estructural

Intencionalmente no mencionamos por nombre a las empresas que encajan en estos patrones. Si eres inversor o gestor en el sector del crédito, naturalmente sabes quiénes son. Más importante que los nombres específicos es comprender por qué estas posiciones estructurales están destinadas al fracaso: en el siguiente ciclo, los mismos patrones también causarán nuevas víctimas.

Entidades crediticias centradas solo en el balance

La única ventaja competitiva de estas empresas es conseguir fondos. Otorgan préstamos mediante métodos de riesgo tradicionales y aportan el capital con su propio balance, sin una capa tecnológica exclusiva. Son simplemente “tuberías ciegas” para canalizar dinero.

En un mundo donde la gestión de crédito privado ya alcanza 3,5 billones de dólares y se dirige hacia 5 billones, el capital no es escaso; lo escaso es la toma de decisiones inteligente y la infraestructura. Estas empresas solo pueden competir por precios, lo que comprime su margen de beneficio a cero en cada ciclo de tasas y las obliga a asumir un riesgo excesivamente alto. Al final, estos prestamistas otorgarán crédito a empresas de alto riesgo y sufrirán pérdidas cuando el ciclo se gire.

Estos participantes suelen ser entidades tradicionales de préstamos de consumo, bancos pequeños y fintech prestamistas que, además de su producto inicial de préstamos, nunca han construido un foso tecnológico. Cuando el capital se vuelve homogéneo, y no hay ventajas tecnológicas y solo se presta con el propio balance, es equivalente a entregar lentamente el patrimonio de los accionistas a los prestatarios.

Chivos expiatorios del préstamo CeFi

Las plataformas centralizadas de préstamos cripto (CeFi) que colapsaron de forma estrepitosa en 2022 no eran víctimas de un mercado bajista. Cayeron por el modo de fracaso más antiguo de la industria del crédito: desajuste de plazos, malversación de fondos de clientes, concesión de préstamos con garantía de activos no líquidos y falta de una gestión de riesgos transparente.

Los protocolos DeFi, que ejecutan automáticamente la disciplina de colateral mediante contratos inteligentes y donde las tasas de colateralización son visibles en cadena, no “explosionaron”. Lo verdaderamente problemático fue lo que ocurrió en esas plataformas CeFi que dependen de juicios humanos y que no son transparentes en su balance. Cualquier plataforma de préstamos — tanto en el ámbito cripto como en las finanzas tradicionales — si solo te hace creer en su balance pero no te muestra la garantía colateral, está replicando el mismo camino estructural que ya ha fracasado antes.

Protocolos fantasma

Hay un tipo de protocolos de préstamos DeFi que, técnicamente, siguen vivos, pero estructuralmente ya están muertos. Tras salir a bolsa, atrajeron fondos iniciales bloqueados mediante incentivos de tokens, pero después de que se desvanecen los incentivos, entran en una situación de estancamiento. El código puede ejecutarse y el valor bloqueado (TVL) no es cero, pero la curva de uso se mantiene plana o sigue cayendo, y no existe una vía clara de crecimiento de demanda natural.

La razón es que los préstamos DeFi presentan una distribución extrema con ley de potencias: la liquidez se concentra en plataformas que tienen efectos de red — el hecho de que Aave ocupe la cuota dominante de forma absoluta en el mercado es prueba de ello. Los protocolos que no logran romper el umbral de escala caen en una “zona sin gente”: son demasiado pequeños para atraer liquidez natural y integraciones de soporte; pero tampoco son tan pequeños como para cerrar de manera aceptable. A medida que los fondos motivados por el lucro se desplazan hacia las plataformas líderes, su TVL se va drenando lentamente de forma irreversible. Son protocolos zombis sostenidos a duras penas por los costos hundidos de los tokens de gobernanza.

Prestamistas que perdieron la transición hacia la plataforma

Algunas empresas construyeron un negocio fuerte de originación de préstamos en el ciclo anterior, pero nunca desarrollaron capacidades de plataforma. No tienen canales de distribución mediante API, no tienen alianzas de finanzas embebidas, y tampoco modelos de autorización tecnológica. Tienen una capacidad excelente de originación, pero no pueden exportar esa capacidad hacia fuera.

A medida que la industria del crédito avanza hacia la modularidad, el hecho de poder ser un componente dentro de la estructura de terceros — con igual importancia que originar préstamos directamente — pasa a ser clave. Las empresas que solo pueden prestar directamente a prestatarios finales verán limitado su crecimiento por la cobertura de sus propios canales. En cambio, las empresas que pueden proporcionar capacidades de préstamo a otras instituciones tienen un espacio de mercado potencial (TAM) sin límite. Los originadores puros de préstamos suelen tener un buen modelo económico por cliente, pero sus curvas de crecimiento son planas, porque el mercado que pueden tocar se limita a su propia marca y canales. En una arquitectura modular, ser un buen prestamista es una condición necesaria; pero ser un prestamista capaz de ser integrado por otros prestamistas es la posición realmente ganadora.

Valores a seguir

Las empresas que ganaron arriba ya se han vuelto consenso de mercado o están muy cerca del consenso; y las compañías siguientes no. Tienen las cualidades estructurales para convertirse en controladores de eslabones clave, pero aún no han sido validadas a escala. Son valores que vale la pena seguir de forma continua.

Morpho

El valor total bloqueado (TVL) de Morpho ha llegado a 6,6 mil millones de dólares, con un crecimiento del 164% y una capitalización de mercado superior a 800 millones de dólares. Su lógica estructural es totalmente distinta a la de Aave: Aave es un “banco comercial” dentro de las finanzas descentralizadas (usando el modelo de pool unificado de fondos de préstamos), mientras que Morpho está construyendo una capa de préstamos modular que permite a los participantes institucionales personalizar mercados de préstamo dedicados según sus propios parámetros de riesgo, tipos de colateral y modelos de tasas de interés. Si realmente el sistema de préstamos avanza hacia la modularidad, Morpho se convertirá en un protocolo de préstamos como servicio a nivel on-chain.

Maple Finance

Maple, en 2025, acumuló un total de 11,3 mil millones de dólares en préstamos otorgados, atendió a 65 prestatarios activos, y los activos bajo administración (AUM) crecieron fuertemente de 516 millones de dólares a 4,6 mil millones de dólares, un aumento del 767%. La empresa apunta a lograr 100 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales (ARR) en 2026. Maple es una de las pocas entidades realmente comprometidas con llevar el crédito empresarial del mundo real a la infraestructura blockchain, conectando la demanda crediticia de instituciones con fondos y con el sistema de liquidación on-chain. El crecimiento explosivo de sus activos bajo administración muestra que el interés de las instituciones en el mercado de crédito on-chain está pasando de las ideas teóricas a la implementación real.

Cross River Bank

Desde 2008, Cross River ha emitido mediante colaboración más de 96 millones de préstamos por un monto total superior a 140 mil millones de dólares. Es el banco corresponsal detrás de Affirm, Upstart y decenas de otras entidades fintech de préstamos. Según se informa, la entidad está preparando un IPO. Cross River es un “banco invisible” que respalda una parte considerable de la operación de los préstamos fintech como capa de infraestructura. A medida que el modelo de bancos socios madura, el poder de voz que aporta su posición en el mercado no puede ser replicado por ninguna sola fintech prestamista. La clave para que este banco gane reside en hacer que las fintech no puedan realizar préstamos sin su apoyo.

Guerra por licencias

La Office of the Comptroller of the Currency (OCC) de EE. UU. solo en 2025 recibió 14 solicitudes de licencias bancarias nuevas; casi equivale a la suma total de los cuatro años anteriores. El volumen total de solicitudes de licencias presentado por entidades fintech ya estableció un máximo histórico de 20. Affirm, Stripe y Nubank también están solicitando activamente licencias. Estas empresas consideran las licencias como la fortaleza competitiva central para el fin de la reestructuración del negocio crediticio.

Las empresas que empezaron como proveedores de servicios tecnológicos, hoy están capturando valor económico a lo largo de toda la cadena de la industria al obtener credenciales regulatorias. La posición de las licencias bancarias en los préstamos es similar a los nodos regionales en computación en la nube, por las siguientes razones:

• El costo de construcción es extremadamente alto;

• Los participantes del sector no pueden evitarlas;

• Una vez obtenidas, generan una ventaja estructural permanente.

La lógica comercial es muy clara: optimizar el costo de fondos en 1 punto básico incrementa la rentabilidad neta sobre el patrimonio antes de impuestos en varios puntos porcentuales. Para empresas con escala, las ventajas de las licencias son extremadamente significativas. Pero para instituciones medianas y pequeñas, las licencias pueden convertirse en una trampa: deben asumir todos los costos de cumplimiento, la presión de inspecciones regulatorias y los requisitos de capital, sin tener suficiente escala operativa para cubrir estos gastos. Solo las empresas que ya cuentan con un gran volumen de negocio pueden convertir la licencia en un acelerador de crecimiento.

La arquitectura de crédito en 2030

Si hay un marco de análisis central para recordar de este artículo, son las tres preguntas siguientes. Son aplicables a todas las empresas de préstamos, ya sean cotizadas, no cotizadas o entidades on-chain.

Primero: ¿en qué nivel se ubica la empresa? La originación de préstamos y la oferta de capital homogénea pertenecen a un mar rojo; los márgenes se comprimirán continuamente con los ciclos de la industria. En cambio, la gestión de riesgo con IA, la liquidación blockchain y las licencias bancarias pertenecen a eslabones centrales del cuello de botella; el valor se acumulará con capitalización compuesta de manera sostenida. Si una empresa está atrapada en el mar rojo y no logra entrar en los eslabones centrales, independientemente de lo excelente que sea el equipo, su capacidad de rentabilidad a largo plazo se irá erosionando.

Segundo: ¿se trata de una plataforma o de un producto único? Un producto único atiende a prestatarios finales; su escala crece linealmente con los propios canales. Una plataforma potencia a otras instituciones de préstamos; su crecimiento depende del tamaño de todo el ecosistema, no solo del negocio propio. SoFi tiene ambos atributos; Pagaya es una empresa puramente tipo plataforma. Para las empresas que prestan directamente solo a sus propios clientes, habrá un techo de crecimiento; pero una empresa de plataforma no tiene esa limitación.

Tercero: ¿tiene un foso regulatorio? Ya sea una licencia bancaria, 180 licencias estatales de préstamos, o el cumplimiento programable logrado mediante contratos inteligentes, todo entra en esta categoría. En la industria del crédito, la regulación no es un costo adicional, sino infraestructura central. Las empresas que lo reconozcan temprano construirán ventajas que los competidores necesitarán años y grandes cantidades de capital para alcanzar.

Para 2030, la industria del crédito ya no se parecerá al sistema bancario tradicional, sino que se parecerá más a la computación en la nube. Las pocas plataformas full-stack cubrirán múltiples niveles y formarán ventajas de capitalización compuesta en cada eslabón: el representante más típico en el ámbito financiero tradicional es SoFi; en el ámbito on-chain, es Aave. Alrededor de estas plataformas centrales, muchos proveedores de servicios de niveles especializados se conectarán mediante APIs y canales on-chain, profundizando cada uno en funciones específicas y cobrando tarifas por servicios.

En el mercado global de deuda de 348 billones de dólares, la tasa de penetración de fintech aún no llega al 0,2%. Este mercado no está destinado a ser dividido por cientos o miles de instituciones de préstamos, sino que será liderado por una docena de plataformas, que se convertirán en el soporte de capa base para toda la industria.