La carrera por la IA ya es también una carrera por la deuda

Una fotografía posterior de las emisiones situaba algunas cifras en torno a estos niveles:

• Amazon: unos 53.000 millones de dólares de deuda, incluidos 37.000 millones en bonos estadounidenses y más de 16.000 millones en bonos denominados en euros.
• Alphabet: aproximadamente 20.000 millones de dólares en bonos.
• Oracle: alrededor de 25.000 millones captados para su expansión relacionada con la IA.

Estas cantidades deben leerse como referencias, no como una clasificación definitiva. Los resultados cambian según la fecha de corte y según se incluyan bonos corporativos, arrendamientos, acuerdos de crédito privado, empresas conjuntas o vehículos de financiación de proyectos.

Por qué se endeudan empresas que tienen mucho efectivo

Durante años, las grandes tecnológicas financiaron buena parte de sus inversiones con el efectivo generado por sus operaciones. La escala de la carrera por la IA está alterando ese modelo.

Un centro de datos no requiere solo servidores. También necesita procesadores avanzados, equipos de red, terrenos, edificios, refrigeración y acceso a electricidad. Todos esos gastos llegan al mismo tiempo, mientras la demanda y los ingresos de los servicios de IA todavía pueden tardar en madurar.

Reuters señaló que el gasto combinado de las grandes tecnológicas podría superar los 730.000 millones de dólares en 2026, por encima de una previsión anterior de unos 700.000 millones. Otras estimaciones incluidas en los informes disponibles son incluso superiores, lo que refleja la incertidumbre sobre el tamaño final de la inversión.

La deuda permite iniciar obras y reservar capacidad antes de que los ingresos futuros de la IA estén plenamente consolidados. A los bonos se suman arrendamientos, ampliaciones de capital, crédito privado, fondos de infraestructuras y empresas conjuntas.

La contrapartida es clara: una parte mayor del riesgo de ejecución pasa de las reservas de efectivo de las compañías a los tenedores de bonos, los bancos y los inversores en proyectos.

Más deuda tecnológica significa un mercado de bonos más exigente

El efecto inmediato es un aumento de la oferta de deuda corporativa de alta calidad crediticia y con vencimientos largos. Cuantas más emisiones tecnológicas llegan al mercado, más selectivos se vuelven los inversores respecto a qué títulos comprar y qué rentabilidad exigir.

Reuters informó de que los grandes emisores estaban endeudándose a rendimientos cada vez mayores a medida que la demanda se enfriaba. Para las empresas, eso puede traducirse en:

• rentabilidades exigidas más altas;
• diferenciales de crédito más amplios;
• mayores descuentos o concesiones para colocar nuevas emisiones;
• costes de refinanciación superiores; y
• un mayor uso de bonos en otras divisas, crédito privado o estructuras fuera de balance.

El impacto sobre la deuda pública estadounidense es más indirecto. Una oleada de emisiones corporativas compite por el mismo capital de largo plazo y puede contribuir a la presión sobre los rendimientos de los bonos del Tesoro a largo plazo. Sin embargo, esos rendimientos siguen dependiendo principalmente de la inflación, la política monetaria, el crecimiento económico y la oferta fiscal. La deuda de la IA es un factor adicional de demanda de financiación a largo plazo, no una explicación independiente de todos los movimientos del mercado del Tesoro.

El Banco de Pagos Internacionales también ha observado un fuerte aumento de las emisiones de bonos de los hiperescaladores. Gran parte de esa deuda es de largo plazo, mientras que los diferenciales de los seguros contra impago —los llamados CDS— han subido especialmente en los emisores con calificaciones más bajas, en parte por las dudas sobre la rentabilidad final de los proyectos.

NVIDIA intenta abrir una segunda vía de financiación

En agosto, NVIDIA anunció alianzas con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR para establecer plataformas independientes de financiación de capacidad de computación. El objetivo es movilizar más de 500.000 millones de dólares de capital de terceros con el tiempo.

La propuesta no consiste simplemente en que NVIDIA o una empresa de nube emita más bonos corporativos. La idea es que inversores externos financien centros de datos, sistemas eléctricos, instalaciones de computación para IA y equipos de NVIDIA mediante fondos y estructuras específicas.

La compañía presenta el modelo como una forma de convertir la computación y la infraestructura integral de IA en una clase de activo invertible. Si funciona, parte de los activos podría dejar de estar directamente en los balances de los hiperescaladores y conectarse con fondos de capital privado, crédito privado, infraestructuras y financiación de proyectos.

Pero sacar activos del balance de una empresa matriz no elimina el riesgo. Solo modifica quién es el propietario, quién presta el dinero y quién absorbe las pérdidas si la utilización o los ingresos quedan por debajo de lo esperado.

Los riesgos que vigilan los inversores

1. Los tipos de interés a largo plazo pueden encarecer toda la expansión

Un aumento de los rendimientos del Tesoro a largo plazo eleva el coste total de los bonos corporativos, los arrendamientos y la deuda de proyectos. También reduce el valor actual de unos flujos de caja de la IA que, en muchos casos, se esperan dentro de varios años.

Un proyecto atractivo cuando el dinero es barato puede dejar de serlo cuando debe soportar intereses más elevados.

2. Los ingresos pueden llegar después de que la deuda ya esté comprometida

La financiación de infraestructuras suele organizarse años antes de que una instalación alcance su plena utilización. La deuda, sin embargo, empieza a generar obligaciones con un calendario fijo.

De ahí surge la pregunta decisiva: no tanto si los hiperescaladores aún pueden pedir prestado, sino si el endeudamiento agregado está creciendo más rápido que la demanda duradera y la generación de caja de los servicios de IA.

3. Oracle muestra cómo el riesgo puede volverse específico de una empresa

Oracle se ha convertido en un caso observado de cerca porque está financiando una expansión agresiva en IA y presenta una sensibilidad mayor a las condiciones de apalancamiento y refinanciación que sus competidores con más efectivo. Informes de mercado han descrito un aumento significativo de sus diferenciales de CDS, aunque los niveles concretos varían según la fuente y la fecha.

Un CDS más caro no significa que el impago sea inminente. Indica que ha aumentado el coste de asegurar la deuda de la compañía y que los inversores exigen una mayor compensación por el riesgo crediticio percibido.

4. Las GPU pueden crear un desajuste entre activos y pasivos

Los procesadores utilizados para la IA pueden perder valor económico más deprisa que el vencimiento de los bonos o préstamos empleados para financiarlos. Si una nueva generación de chips vuelve menos competitivas las GPU existentes, o si cae su nivel de utilización, el valor de la garantía puede disminuir mientras la deuda sigue pendiente.

Es un riesgo distinto del de una financiación inmobiliaria convencional. El edificio de un centro de datos puede seguir siendo útil durante años, pero los equipos de computación que alberga están expuestos a una obsolescencia tecnológica mucho más rápida.

5. Muchos proyectos dependen de pocos clientes

Las estructuras de centros de datos y financiación de proyectos pueden quedar expuestas a un grupo reducido de grandes clientes de nube. Un recorte del gasto, una renegociación contractual o una menor demanda de servicios de nube e IA por parte de uno de ellos podría afectar simultáneamente a varios proyectos, sobre todo si fueron diseñados para cargas de trabajo muy especializadas.

6. La capacidad del mercado de crédito puede convertirse en el límite

Las mayores tecnológicas todavía pueden tener margen para aumentar su deuda sin perder de inmediato la categoría de grado de inversión. Pero la capacidad del mercado de bonos para absorber todo ese papel a precios favorables no es ilimitada.

Un análisis citado en los informes de Goldman Sachs apunta a una posible brecha entre lo que los hiperescaladores podrían pedir prestado y lo que el mercado estadounidense de deuda corporativa con grado de inversión puede absorber cómodamente.

Esa tensión ayuda a explicar el auge de canales alternativos: bonos en euros y otras divisas, crédito privado de grado de inversión, fondos de infraestructuras, arrendamientos y bonos de proyectos desarrollados mediante empresas conjuntas. Estas vías diversifican la financiación, pero también pueden dificultar la evaluación del apalancamiento real de todo el ecosistema de la IA.

La conclusión: ¿ciclo productivo o ciclo de apalancamiento?

El endeudamiento está cambiando la forma de financiar la expansión de la IA. Lo que comenzó como una inversión tecnológica sostenida en gran medida por el efectivo corporativo se está convirtiendo en un ciclo amplio de mercados de capitales, con bonos públicos, crédito privado, fondos de infraestructuras, arrendamientos y financiación de proyectos.

A corto plazo, el efecto más visible es una mayor oferta de deuda de grado de inversión y una actitud más selectiva de los compradores de bonos. A largo plazo, el riesgo es un desajuste entre activos y pasivos: hoy se financian centros de datos y equipos con la expectativa de una demanda y unos ingresos que podrían llegar más tarde —o no alcanzar la escala prevista—.

La línea divisoria estará en si la expansión se convierte en un ciclo productivo de infraestructuras o en un ciclo de apalancamiento. El endeudamiento es sostenible si la utilización, los precios y los ingresos de los servicios de IA crecen antes de que la depreciación del hardware y el coste de la deuda se vuelvan restricciones. Se vuelve frágil si la capacidad se construye más deprisa que la demanda duradera.