El boom de inversión en IA podría poner a prueba al mercado de crédito

El auge de la infraestructura para inteligencia artificial ya no es solo una cuestión tecnológica. También se ha convertido en una pregunta para los mercados de crédito: el gasto está creciendo más deprisa que los flujos de caja necesarios para respaldarlo.

Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft podrían gastar conjuntamente entre 730.000 y 760.000 millones de dólares en inversiones de capital durante 2026, según estimaciones citadas por Janus Henderson. Otras proyecciones son inferiores o utilizan periodos contables diferentes, por lo que resulta más prudente hablar de un rango que de una cifra única.

Esto no convierte a las cuatro grandes plataformas de nube —los llamados hyperscalers, compañías capaces de operar infraestructura informática a escala masiva— en candidatas a un impago inminente. Moody’s ha señalado que aún conservan algunos de los balances corporativos más sólidos del mundo, aunque el gasto en IA está reduciendo su flujo de caja libre y elevando el riesgo financiero. La cuestión decisiva es dónde aparecerían las pérdidas si los ingresos de la nube y de la IA no justifican la infraestructura que se está construyendo.

El colchón de caja se estrecha

Los grandes programas de inversión pueden ser sostenibles si generan rendimientos futuros suficientemente altos. El problema es que el desembolso llega de inmediato, mientras que la utilización de los centros, el poder de fijación de precios y los ingresos específicos de la IA siguen siendo inciertos.

Alphabet ilustra esa presión. La compañía elevó su previsión de inversión de capital para 2026 hasta un rango de 195.000-205.000 millones de dólares. El mayor esfuerzo inversor llevó su flujo de caja libre trimestral a terreno negativo, según CNBC. Reuters también informó de que los grandes proveedores de nube empiezan a obtener rendimientos de sus inversiones en IA, pero que el coste de la expansión está pesando sobre el flujo de caja libre.

Un trimestre negativo no demuestra insolvencia. Sin embargo, déficits de caja repetidos pueden aumentar la dependencia de las reservas disponibles, la deuda, las ampliaciones de capital, los arrendamientos y otros compromisos contractuales. Así, el riesgo deja de ser únicamente el de un ciclo de inversión tecnológica y pasa a convertirse también en un ciclo de financiación.

La infraestructura crea un desajuste difícil de corregir

La infraestructura de IA combina activos con vidas económicas muy distintas:

• Las GPU y otros equipos pueden perder valor rápidamente si aparecen sistemas nuevos con mayor rendimiento o menor coste.
• Los centros de datos y las instalaciones eléctricas tienen una vida útil larga, son muy caros y no siempre pueden reutilizarse con facilidad.
• Los precios de los servicios de nube podrían volverse más competitivos si varios proveedores incorporan capacidad al mismo tiempo.
• Los compromisos de construcción, equipamiento y suministro eléctrico pueden mantenerse aunque un cliente frene su expansión.

Si la demanda de IA decepciona, un gran proveedor puede reducir sus futuras inversiones. Eso no cancela necesariamente los edificios que ya están en obras, los equipos encargados, los arrendamientos firmados ni la deuda contraída para financiar los proyectos. Por ello, las primeras pérdidas podrían recaer en los propietarios de la infraestructura y en sus financiadores, antes que en la propia gran tecnológica.

La financiación fuera de balance puede trasladar el riesgo

La expansión se está financiando mediante una combinación de deuda corporativa, arrendamientos, empresas conjuntas, vehículos de proyecto, garantías y capital de terceros. El Banco de Pagos Internacionales (BPI) describe estructuras en las que un vehículo de propósito especial desarrolla o adquiere un centro de datos, emite deuda y depende de arrendamientos operativos a largo plazo o de compromisos de capacidad por parte de un gran proveedor de nube.

Aunque esa deuda no aparezca como deuda corporativa ordinaria, la estructura puede estar estrechamente conectada con el gigante tecnológico. Una actualización de Moody’s publicada en julio situó en aproximadamente 1,2 billones de dólares las obligaciones de arrendamiento de centros de datos de Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft, Oracle y CoreWeave. Más de 820.000 millones correspondían a instalaciones todavía en construcción.

Por eso conviene tratar con cautela las estimaciones de “obligaciones ocultas” relacionadas con la IA. Una cifra como 3 billones de dólares puede incluir distintas combinaciones de arrendamientos, compromisos de compra, garantías y otras exposiciones contractuales; no es automáticamente comparable con la deuda declarada. La conclusión más sólida es que la deuda visible en el balance no recoge todas las obligaciones creadas por la expansión de la infraestructura.

El crédito privado afronta la primera prueba seria

Los prestamistas privados participan cada vez más en la financiación de centros de datos, obras de construcción, terrenos, equipos eléctricos y activos relacionados. Un estudio de Columbia Business School, que cita estimaciones de Morgan Stanley, señala que más de la mitad de los aproximadamente 2,9 billones de dólares necesarios para cubrir las necesidades adicionales de computación de los grandes proveedores entre 2025 y 2028 podría requerir capital externo. El crédito privado aportaría una parte importante de esa financiación mediante deuda.

Esto crea varias vulnerabilidades conectadas. La apertura tardía de un centro de datos puede retrasar los ingresos mientras los intereses siguen acumulándose. Una menor demanda por parte de los inquilinos puede deteriorar la cobertura del servicio de la deuda. Y la caída del valor de las GPU o de otros equipos puede reducir las garantías justo cuando empeora el flujo de caja operativo.

Si los fondos de crédito privado tienen que atender solicitudes de reembolso mientras sus activos son difíciles de vender, las rebajas de valoración pueden generar presión de financiación incluso sin que se produzca un impago de un gran proveedor de nube.

Los diferenciales de los bonos corporativos podrían ampliarse

Los grandes proveedores de nube pueden endeudarse a menor coste que los prestatarios más débiles, pero una oleada de emisiones también compite por el balance de los inversores. La Reserva Federal de Dallas identifica como canales de transmisión la emisión de deuda corporativa de alta calidad y largo plazo, la refinanciación de préstamos de crédito privado y un posible desplazamiento de otros emisores financieros. Todo ello puede afectar a la oferta de deuda de larga duración y a los tipos de interés.

Si el flujo de caja libre cae mientras aumentan la deuda y los compromisos de arrendamiento, los analistas de rating podrían adoptar una postura más prudente sobre el apalancamiento y la política financiera. Moody’s ha advertido de que el gasto en IA, las ventas de acciones y la financiación fuera de balance pueden amenazar la calidad crediticia, aunque también ha subrayado la fortaleza subyacente de estas compañías.

El impacto no se limitaría al sector tecnológico. Los operadores de centros de datos, las eléctricas, las empresas de telecomunicaciones, las constructoras, los fabricantes de chips y otros prestatarios industriales podrían afrontar diferenciales más altos si los inversores empiezan a exigir una mayor compensación por su exposición conjunta a la IA.

La financiación estructurada puede amplificar las pérdidas

Los flujos de caja de los centros de datos, los derechos de cobro de arrendamientos, los préstamos para equipos y la deuda de proyectos pueden financiarse o empaquetarse mediante vehículos estructurados. Estas operaciones pueden parecer resistentes cuando dependen de un inquilino con una calificación crediticia elevada y un contrato a largo plazo.

La protección es menos completa, sin embargo, cuando numerosos proyectos dependen del mismo pequeño grupo de grandes proveedores de nube y de las mismas hipótesis sobre la demanda de IA.

Un recorte sincronizado del gasto podría provocar a la vez renegociaciones de arrendamientos, incumplimientos de cláusulas financieras, descensos en el valor de las garantías y revisiones a la baja del valor residual de los equipos. Los inversores sénior podrían conservar cierta protección, pero los tramos subordinados, los financiadores de almacén y los accionistas estarían más expuestos. El peligro está en la correlación: activos que parecen diversificados por separado pueden comportarse mal por una misma causa.

La deuda pública es un canal indirecto

Es poco probable que el gasto en IA, por sí solo, provoque una crisis de deuda soberana. Su efecto sobre los mercados de bonos públicos llegaría más probablemente a través de la competencia por el capital y de un aumento de las primas por plazo.

La emisión de deuda corporativa y de financiación de proyectos a gran escala se produce mientras los Gobiernos también refinancian cantidades importantes de deuda. Si los inversores exigen una mayor compensación por la duración o por el riesgo crediticio, los rendimientos pueden subir tanto para los prestatarios públicos como para los privados.

Unos tipos más altos encarecerían entonces la financiación de centros de datos, compañías eléctricas y otras infraestructuras, reforzando la presión sobre los proyectos con una rentabilidad más ajustada. El efecto sería indirecto: el gasto en IA no causaría por sí mismo una crisis soberana, pero podría intensificar un entorno de capital ya exigente.

El riesgo sistémico está en la concentración y la prociclicidad

La preocupación de los inversores no consiste en prever que Alphabet, Amazon, Meta o Microsoft vayan a quebrar de repente. Se trata de un escenario de perturbación común. En una encuesta de gestores de fondos de Bank of America, el 38 % señaló el gasto de capital de los grandes proveedores de IA como la fuente más probable de un evento crediticio sistémico.

La preocupación refleja una elevada concentración. Las mismas compañías impulsan la demanda de chips avanzados, electricidad, construcción, capacidad de centros de datos y financiación. Si los rendimientos siguen siendo sólidos, esa concentración acelera la inversión. Si los rendimientos decepcionan, las mismas empresas podrían recortar al mismo tiempo, transmitiendo el impacto simultáneamente a prestamistas, arrendadores, compañías eléctricas, proveedores y vehículos de titulización.

La exposición puede seguir siendo manejable porque estas compañías cuentan con negocios diversificados que generan caja, amplias reservas de liquidez y un acceso excepcional a los mercados de capitales. En una primera etapa, la presión probablemente aparecería antes en los vehículos externos de infraestructura y en las contrapartes más débiles que en los grandes proveedores de nube. Reuters informó igualmente de que el gasto en IA está presionando el flujo de caja libre, aunque los rendimientos de estas inversiones empiezan a emerger.

¿Qué datos confirmarían o debilitarían el riesgo?

Las cifras de inversión de capital, por sí solas, no bastan. Los indicadores que los inversores deberían vigilar son:

1. El crecimiento de los ingresos de la IA y la nube frente a la depreciación, la energía, los arrendamientos y los costes financieros.
2. El flujo de caja libre después de la inversión de capital y de los arrendamientos financieros.
3. La utilización y los precios de los centros de datos, especialmente cuando varios proveedores incorporan capacidad.
4. El inicio y la cancelación de arrendamientos en instalaciones que todavía están en construcción.
5. La calidad de la concesión de crédito privado y la liquidez de los fondos, incluida la exposición a un único inquilino o región.
6. Las emisiones de bonos, las perspectivas de rating y los diferenciales de los grandes proveedores de nube y de los prestatarios de infraestructura relacionados.
7. Los precios de reventa de las GPU y de otros equipos, que influyen en el valor de las garantías y en las tasas de recuperación.

El riesgo seguiría siendo controlable si los ingresos de la IA y el flujo de caja operativo terminan creciendo más deprisa que la inversión adicional en infraestructura. Una estimación de mercado prevé que el crecimiento de los beneficios y del flujo de caja de los grandes proveedores empiece a superar el crecimiento de la inversión incremental a finales de 2027 o durante 2028, aunque se trata de una previsión, no de un resultado confirmado.

La condición que convertiría el auge en un problema sería un crecimiento sostenido de los ingresos inferior al necesario para cubrir la depreciación, la electricidad, los arrendamientos, los costes de financiación y las nuevas inversiones. En ese escenario, la expansión de la IA pasaría de ser un ciclo rentable de ampliación de capacidad a convertirse en un ciclo de sobrecapacidad: las grandes tecnológicas asumirían menores rendimientos, mientras que los intermediarios más apalancados afrontarían impagos, deterioro de garantías, dificultades de refinanciación y una ampliación generalizada de los diferenciales de crédito.