En los últimos años, las principales empresas tecnológicas de Estados Unidos han competido ferozmente por desarrollar sistemas de inteligencia artificial avanzados, al mismo tiempo que proporcionan capacidad de cómputo para el auge de las startups, una carrera que ha costado enormes sumas. Para lograr estos objetivos, han transformado por completo su forma de financiación. Empresas como Google, filial de Alphabet, y Meta Platforms, que durante mucho tiempo dependieron de ingresos generosos y el aumento de sus precios accionarios, ahora están incurrindo en grandes deudas para construir la tecnología necesaria para hacer funcionar los chatbots.
En marzo de este año, Amazon emitió por primera vez bonos en Europa, recaudando 14.500 millones de euros (aproximadamente 17.000 millones de dólares estadounidenses), estableciendo el récord de la emisión corporativa más grande en la historia de esta moneda. El gigante minorista también emitió 37.000 millones de dólares en bonos en el mercado de bonos estadounidense, convirtiéndose en la cuarta emisión corporativa más grande en la historia de Estados Unidos. Según Bloomberg, la matriz de Facebook, Meta, emitió el 30 de abril bonos de inversión por valor de 25.000 millones de dólares con el objetivo de financiar su construcción de inteligencia artificial.
Las cuatro grandes empresas tecnológicas de Estados Unidos indicaron que, solo este año, necesitarán gastar un total de aproximadamente 650 mil millones de dólares en centros de datos, equipos de red y otra infraestructura de inteligencia artificial para lograr sus objetivos de IA.
Este es un análisis de cómo la dependencia del préstamo ha transformado la industria tecnológica y impulsado el auge de la inteligencia artificial.
¿Cómo ha cambiado el desarrollo de la inteligencia artificial las prácticas financieras de las empresas tecnológicas?
Durante años, las empresas tecnológicas surgidas durante la burbuja de internet crecieron reinvertiendo sus enormes ganancias en sus propios negocios. También emitieron bonos, pero estos desempeñaron un papel menor en la recaudación y el uso de fondos. Sin embargo, a partir de finales de 2025, las grandes empresas tecnológicas comenzaron a emitir cientos de miles de millones de dólares en bonos, compitiendo por aumentar la inversión en capacidades de inteligencia artificial. Al mismo tiempo, empresas emergentes como OpenAI y Anthropic recaudaron miles de millones de dólares cada una de firmas de capital de riesgo.
¿Cómo planea la empresa tecnológica utilizar estos fondos?
La mayor parte del capital invertido por estas empresas tecnológicas, ya sea mediante financiamiento con deuda o con capital propio, se destina a equipos, servicios y bienes raíces relacionados con la inteligencia artificial. Solo Alphabet ha indicado que aproximadamente el 40% de sus gastos en infraestructura tecnológica se destina a centros de datos y equipos de red, y el 60% a servidores. Oracle es un ejemplo típico de gasto en centros de datos. Este gigante de las bases de datos ha estado recaudando fondos mediante deuda corporativa y préstamos específicos para proyectos con el fin de construir centros de datos en todo el país.
Sin embargo, esto no es solo un problema de bienes raíces. Estas empresas también necesitan equipar sus instalaciones con chips costosos para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. Por lo general, las empresas establecen entidades de propósito especial (SPV), que son esencialmente compañías independientes creadas para objetivos financieros específicos, incluida la adquisición de equipos tecnológicos. A través de las SPV, la deuda no se registra en el balance general de la empresa, protegiéndola así de posibles bajadas en su calificación crediticia. Desde finales de 2025, xAI de Elon Musk ha estado tratando de recaudar hasta 20.000 millones de dólares mediante entidades fuera del balance que compran chips y los arriendan de vuelta a xAI.
Otros dos gastos intensificaron la competencia por el primer puesto: los costos de electricidad y el talento en inteligencia artificial. Dado que la red eléctrica de Estados Unidos no puede satisfacer la demanda de sus centros de datos, Alphabet recientemente adquirió un desarrollador de energía limpia para suministrarles electricidad. Meta también ha estado invirtiendo millones de dólares en contratar ingenieros altamente calificados.
¿Por qué las empresas eligen pedir préstamos en lugar de usar efectivo o emitir acciones?
Las grandes empresas de tecnología enfrentan una gran presión para construir centros de datos que respalden funciones de inteligencia artificial. Meta, Alphabet y otras gigantes tecnológicas pueden utilizar sus reservas de efectivo existentes para construir centros de datos. Sus negocios publicitarios les proporcionan suficiente efectivo, lo que les permite endeudarse fácilmente y reinvertir parte de sus ingresos en inteligencia artificial. Por ejemplo, Google generó más de 97 mil millones de dólares en ingresos en el cuarto trimestre de 2025 (excluyendo los ingresos de socios).
Pero el préstamo sigue siendo atractivo, especialmente ahora que las empresas de Wall Street están ansiosas por otorgarles préstamos. Las entidades de propósito especial (SPE) permiten a las empresas eliminar la deuda de sus estados financieros, lo que aumenta aún más la atractividad del préstamo.
Para las startups de IA cuyos ingresos suelen ser mucho más bajos que los de las grandes empresas, endeudarse en gran medida no siempre es una opción viable. En cambio, empresas privadas como OpenAI y xAI han recaudado miles de millones de dólares vendiendo acciones de la empresa y utilizando esos fondos para satisfacer sus necesidades de IA. Sin embargo, este enfoque tiene un límite, ya que las acciones de los accionistas se diluyen continuamente. En 2025, xAI contrató una deuda corporativa de 5.000 millones de dólares, la cual ya ha reembolsado. OpenAI y Anthropic aún no han ingresado al mercado de capitales de deuda y actualmente buscan otras formas de financiamiento.
¿Qué tan inusual es este nivel de préstamo? ¿Qué hay de diferente en este momento?
A finales del año pasado, la ola de préstamos relacionados con la inteligencia artificial generó pánico entre los inversores, cuando grandes empresas tecnológicas recaudaron casi 100 mil millones de dólares en pocas semanas para ampliar la capacidad de la nube y los centros de datos.
Esta ola de financiación sigue a los aproximadamente 30 mil millones de dólares en financiamiento obtenidos por Meta tras la construcción de un centro de datos en Luisiana. Esta transacción subraya la escala de los fondos necesarios para la infraestructura de inteligencia artificial y la creciente diversificación en las formas de financiación corporativa. La financiación fue realizada por una entidad de propósito especial filial de Meta, pero reembolsará a los prestamistas mediante acuerdos de arrendamiento a largo plazo con este gigante tecnológico. Esta estructura indica que los operadores de centros de datos pueden emitir bonos tradicionales y obtener grandes sumas de dinero de prestamistas sin aumentar significativamente la deuda en su balance general ni poner en riesgo su calificación crediticia.
Para destacar su necesidad de capital, Alphabet emitió en principios de 2026 un raro bono a 100 años, una operación no realizada por ninguna empresa tecnológica desde finales de los años 90, satisfaciendo la demanda de inversores a largo plazo como compañías de seguros y fondos de pensiones.
La empresa Meta regresa al mercado de bonos con una emisión de 25.000 millones de dólares en bonos de grado de inversión. Esta emisión de bonos se realizó al día siguiente de que Meta publicara sus expectativas anuales de gasto en capital, superiores a las previsiones de enero.
Esta ola de préstamos en el campo de la inteligencia artificial también destaca por su velocidad, escala y el tipo de prestatarios. Históricamente, el aumento masivo de la deuda corporativa se ha asociado con burbujas especulativas, como el auge de las adquisiciones apalancadas en los años 80, cuando se emitieron bonos de alto riesgo para financiar una serie de fusiones y adquisiciones agresivas. En contraste, los emisores de estos bonos recientes son algunas de las empresas con más efectivo y las mejor calificadas del mundo.
¿Cómo cambiará el riesgo de estas empresas asumir una deuda tan masiva?
A pesar de las altas tasas de interés, la construcción de inteligencia artificial ha continuado avanzando, con cientos de miles de millones de dólares recaudados en un corto período de tiempo, lo que refleja la urgencia de la competencia en inteligencia artificial generativa. Algunos participantes del mercado comparan esta situación con la ola inicial de construcción de infraestructura, como la instalación de redes de fibra óptica durante la burbuja de internet, cuando las empresas de telecomunicaciones contraían grandes deudas para desplegar redes.
But there are key differences between the two. Today's largest issuers are more profitable and have more diversified businesses than many telecom operators at the end of the 1990s.
A pesar del reciente aumento en la financiación mediante deuda, se espera que la proporción de financiación mediante deuda en el gasto total en inteligencia artificial de las grandes empresas tecnológicas siga siendo relativamente pequeña. Los analistas estiman que aproximadamente el 80% al 90% de sus gastos de capital planeados se financiarán a través del flujo de efectivo operativo. Además, a pesar del aumento reciente en el endeudamiento, se espera que los niveles totales de deuda de los principales operadores de centros de datos sigan siendo bajos en relación con sus ingresos anuales.
Sin embargo, esta escala masiva de financiación también tendrá efectos. Un mayor nivel de endeudamiento podría alterar la situación financiera de la empresa, afectando su calificación crediticia y su capacidad para obtener préstamos a bajo costo. Además del sector tecnológico, la emisión masiva de deuda también podría reconfigurar el mercado de crédito, absorbiendo la demanda de inversores que de otro modo podrían dirigirse a otros sectores. Esto no solo elevará los costos de financiamiento para otras empresas, sino que también aumentará la exposición al riesgo de las entidades prestadoras hacia sectores cuyos rendimientos a largo plazo de la inversión en inteligencia artificial aún están por demostrarse.
Morgan Stanley predice que en 2026, la emisión de bonos corporativos de grado de inversión podría superar los 2 billones de dólares, alcanzando un récord histórico, en parte impulsada por la inversión en inteligencia artificial. Analistas de JPMorgan estimaron el año pasado que, en los próximos cinco años, el mercado de bonos de alta calidad podría necesitar absorber aproximadamente 1.5 billones de dólares en emisiones de bonos para centros de datos de inteligencia artificial. Indicaron que para 2030, este tipo de deuda podría representar más del 20% del mercado de bonos de grado de inversión.
¿Qué problemas podrían surgir si la ola de inteligencia artificial no cumple con las expectativas?
Si la ola de inteligencia artificial no alcanza las expectativas, las grandes empresas tecnológicas que han invertido enormes sumas en centros de datos, chips y electricidad para respaldar la inteligencia artificial podrían terminar enfrentando exceso de capacidad y equipos que se vuelven obsoletos rápidamente. Esta situación es similar a la burbuja de internet, cuando las empresas de telecomunicaciones construyeron capacidad de red mucho más allá de la demanda real de los clientes.
Las ganancias por debajo de lo esperado comprimirán el flujo de efectivo de la empresa, lo que podría obligarla a reducir inversiones o aumentar el endeudamiento, debilitando finalmente su situación financiera.
Además, existen riesgos de mercado más amplios. Los inversores han invertido grandes cantidades de capital en bonos y acciones tecnológicas, apostando por el crecimiento impulsado por la inteligencia artificial. Si este optimismo se desvanece, los precios de las acciones podrían caer y las entidades prestadoras sufrirían graves pérdidas.