Sí, el auge de la IA tiene un problema de balance

El auge global de la IA parece imparable si se mide por los precios de las acciones. Billones de dólares en valor de mercado se basan en la idea de que las máquinas están cambiando el trabajo, la productividad y los beneficios.

Pero la IA no es solo una carrera tecnológica. Se está convirtiendo en uno de los mayores proyectos de infraestructura financiados por deuda de la historia moderna, y la tensión empieza a notarse.

Sólo en el último año, el flujo de dinero hacia los centros de datos de IA ha cambiado la estructura de los mercados de crédito, ha atraído a prestamistas privados al centro de las finanzas tecnológicas y ha atado el destino de muchas empresas de formas que pocos inversores pueden ver claramente.

Mirando lo mismo, algunos lo llaman crecimiento, otros lo llaman apalancamiento.

La IA deja de parecer software

Durante la mayor parte de las dos últimas décadas, las grandes empresas tecnológicas siguieron un patrón familiar. Invirtieron mucho en investigación, construyeron plataformas de software y escalaron a bajo coste marginal.

Las pilas de efectivo crecieron más rápido que pedir prestado. Pero ya no.

La formación y el funcionamiento de sistemas avanzados de IA requieren una infraestructura física enorme. Los centros de datos deben construirse rápidamente. Deben asegurarse contratos de energía. Las fichas deben comprarse en grandes cantidades.

Según UBS, la emisión de centros de datos de IA y financiación de proyectos alcanzó unos 125.000 millones de dólares en 2025, frente a solo 15.000 millones de dólares del año anterior.

McKinsey estimó recientemente que el gasto total en centros de datos podría acercarse a los 7 billones de dólares para finales de la década.

Ni siquiera las empresas más grandes pueden financiar esto por sí solas. Amazon, Google, Meta, Microsoft y Oracle emitieron aproximadamente 121.000 millones de dólares en nueva deuda este año, más de cuatro veces su media anual reciente, según Bank of America.

Se espera que el próximo año lleguen al menos otros 100.000 millones de dólares. Estas empresas siguen generando un flujo de caja sólido, pero el ritmo de gasto ha superado su capacidad de autofinanciarse sin cambiar su forma de operar.

El resultado es un sector que ahora se parece menos al software y más a las compañías eléctricas o las telecomunicaciones. Las rentabilidades dependen de la utilización, el momento y los costes de financiación.

Ese es un perfil de riesgo diferente, y los mercados de crédito están empezando a valorarlo.

Oracle muestra lo rápido que puede cambiar el sentimiento

Oracle se ha convertido en el caso de prueba más claro para esta nueva economía de IA. La compañía se disparó a principios de este año gracias al optimismo sobre el crecimiento de la nube y sus profundos vínculos con OpenAI.

En su punto álgido en septiembre, las acciones de Oracle casi se habían duplicado en el año. Desde entonces, la historia ha cambiado.

Tras no cumplir con las expectativas de ingresos, las acciones de Oracle cayeron más de un 11% en un solo día. El patrimonio neto de Larry Ellison cayó unos 25.000 millones de dólares.

Más importante que el movimiento bursátil fue lo que ocurrió en los mercados de crédito.

Los bonos de grado de inversión de Oracle, incluidos 18.000 millones de dólares emitidos en septiembre, han caído bruscamente. Las pérdidas en papel superan ahora los 1.000 millones de dólares. Los diferenciales de los swaps de incumplimiento crediticio han subido a niveles que no se vieron durante la crisis financiera.

La red de la financiación circular

El enfoque de Oracle se encuentra dentro de una red mucho más amplia de vínculos financieros. En el centro de esa red están Nvidia y OpenAI.

Nvidia es la clara ganadora hasta ahora. Vende los chips que todo sistema de IA necesita y obtiene buenos beneficios.

Pero incluso el éxito de Nvidia depende de que otros sigan gastando. Muchos desarrolladores de IA no tienen dinero para comprar chips directamente.

Para solucionar esto, Nvidia ha invertido capital en clientes, ha ampliado la financiación y ha respaldado acuerdos que ayudan a financiar centros de datos. El efectivo suele salir y luego volver a salir como compras de fichas.

OpenAI desempeña un papel central similar. Es un cliente importante de Oracle, Amazon, Microsoft y CoreWeave. También es inversor en algunos de ellos.

OpenAI se ha comprometido a comprar cientos de miles de millones de dólares en potencia de cálculo a lo largo del tiempo, generando alrededor de diez mil millones de dólares en ingresos anuales y grandes pérdidas. Su rentabilidad aún está a años de distancia.

Otro ejemplo claro es CoreWeave, que actualmente no tiene beneficios, unos 14.000 millones de dólares en deuda y decenas de miles de millones más en obligaciones de arrendamiento. Alrededor del 70% de sus ingresos proviene de Microsoft.

Nvidia es tanto proveedor como inversor, mientras que OpenAI es tanto cliente como socio.

El dinero circula dentro de un pequeño grupo de empresas, amplificando el crecimiento cuando las condiciones son buenas y el riesgo cuando no lo son.

Esta estructura permite que el sistema se expanda más rápido de lo que permitirían los balances tradicionales. También dificulta ver dónde quedarían las pérdidas si la demanda se ralentiza o se retrasan los plazos.

Cuando la deuda desaparece de los libros

A medida que aumentan los préstamos, las empresas han buscado formas de mantener los balances limpios. Los vehículos de propósito especial se han vuelto comunes.

Meta, xAI, Google y otros han utilizado estas estructuras para financiar centros de datos y compras de chips sin registrar la carga total de deuda.

El vehículo pide prestado, construye y alquila el activo de nuevo a la empresa tecnológica. Estos acuerdos mantienen la calificación crediticia y la flexibilidad.

También reducen la transparencia. Las agencias de calificación y los inversores ven menos riesgo a nivel corporativo, aunque la exposición económica persiste.

Estructuras similares se usaban ampliamente antes de 2008, tanto en la banca como en empresas como Enron.

El crédito privado ha intervenido para financiar gran parte de este crecimiento. Morgan Stanley estima que los prestamistas privados podrían aportar más de la mitad de los 1,5 billones de dólares necesarios para los centros de datos hasta 2028.

Estos prestamistas están poco regulados. La divulgación es limitada. Los vínculos con bancos y aseguradoras están creciendo, pero es difícil mapearlos en tiempo real.

La titulización añade otra capa. Los flujos de caja de los centros de datos se están agrupando en valores respaldados por activos.

La infraestructura digital representa ahora unos 82.000 millones de dólares del mercado ABS estadounidense, un aumento de nueve veces en menos de cinco años, según Bank of America.

Se espera más oferta el año que viene. Los inversores compran productos calificados sin entender siempre los activos que contienen.

Algunos préstamos están respaldados por las propias GPUs. A medida que llegan modelos de chips más nuevos, los antiguos pierden valor.

Si los precios de las garantías bajan, los prestamistas pueden exigir el reembolso o vender fichas en un mercado débil, lo que empuja aún más los precios hacia abajo.

Los mercados siguen absorbiendo la oferta. Las diferencias se han ampliado. Las acciones son volátiles.

La economía de la IA está ahora unida por apalancamiento, suposiciones de timing y financiación compleja.