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Las grandes tecnol贸gicas han emitido m谩s bonos corporativos que nunca desde 2025, parte de ellos, para financiar la IA. 驴Qu茅 cabe esperar?

Por Christian Eufinger y Yuki Sakasai

La inteligencia artificial ha dejado de ser solo software; ahora tambi茅n influye en los mercados de capitales. En los 煤ltimos dieciocho meses, los cinco grandes hiperescaladores estadounidenses 鈥搇os grandes proveedores de servicios en la nube: Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle鈥� han financiado un despliegue sin precedentes de centros de datos, procesadores gr谩ficos e infraestructuras energ茅ticas. Y para pagarlo, han recurrido cada vez m谩s a la deuda en lugar de a su propia caja.

A finales de 2025, estas empresas hab铆an emitido m谩s de 100.000 millones de d贸lares en bonos corporativos, m谩s del triple de su media anual en los cinco a帽os anteriores. Se estima que la deuda vinculada a la IA representa ya cerca del 30% de toda la nueva oferta neta de bonos corporativos con grado de inversi贸n (investment grade, en ingl茅s) denominados en d贸lares que se emite en Estados Unidos.

A eso se suma un volumen creciente de financiaci贸n privada que no aparece en los balances de estas empresas, lo que (financiaci贸n en la sombra). Este mecanismo conecta a los hiperescaladores con prestamistas no bancarios y aseguradoras de un modo que antes de 2024 pr谩cticamente no exist铆a.

Quedan muchas preguntas abiertas. 驴Qu茅 dimensi贸n tiene esta ola de deuda y c贸mo se desglosa operaci贸n por operaci贸n? 驴Est谩n los mercados de cr茅dito valorando bien los nuevos riesgos que asumen? Y m谩s all谩 de las propias tecnol贸gicas, 驴qu茅 sectores de la econom铆a real est谩n m谩s expuestos a la IA? 驴Y existe una correlaci贸n entre su grado de exposici贸n y sus actuales niveles de endeudamiento?

驴C贸mo han pasado a endeudarse los hiperescaladores?

Hasta 2024, las grandes tecnol贸gicas estadounidenses figuraban entre las entidades menos endeudadas del mercado de bonos con grado de inversi贸n. Sus ingresos operativos cubr铆an con holgura tanto las inversiones en activos a largo plazo (CAPEX, por sus siglas en ingl茅s) como el reparto de dividendos y recompra de acciones. Eso cambi贸 en 2025: su emisi贸n de bonos pas贸 de 20.000 millones de d贸lares a 109.000 millones de d贸lares, de los cuales unos 90.000 millones se concentraron en los 煤ltimos cuatro meses del a帽o.

La tendencia se aceler贸 en 2026. En los primeros cuatro meses y medio, la emisi贸n bruta ya alcanzaba los 152.000 millones 鈥搒uperado el total de 2025鈥�, y las previsiones apuntan a que . La mayor parte de estos bonos tienen vencimientos a cinco a帽os o m谩s, lo que garantiza la financiaci贸n de programas de infraestructura de IA plurianuales y alarga significativamente el plazo medio del mercado de bonos con grado de inversi贸n.

El ritmo de las operaciones individuales es igualmente llamativo. Meta coloc贸 el 30 de octubre de 2025, lo que atrajo una demanda de 125.000 millones por parte de los inversores, m谩s de cuatro veces lo ofertado. Eso le permiti贸 emitir deuda a 30 a帽os pagando solo 98 puntos b谩sicos m谩s que los bonos del Tesoro estadounidense y a 40 a帽os con una prima de 110 puntos b谩sicos. Oracle emiti贸 18.000 millones en septiembre de 2025 y otros 30.000 millones en febrero de 2026. en noviembre de 2025 y, poco despu茅s, se convirti贸 en la primera tecnol贸gica en d茅cadas en emitir un bono a 100 a帽os. Y .

A estos bonos contabilizados en balance se suman unos 65.000 millones de d贸lares de financiaci贸n fuera de balance. Destacan dos ejemplos: la joint venture de cr茅dito privado de Meta con el fondo Blue Owl, valorada en 27.000 millones de d贸lares, para financiar el campus de centros de datos Hyperion, en Luisiana; y , para instalaciones de IA en Texas y Wisconsin.

La IA: una revoluci贸n en el mercado de los bonos con grado de inversi贸n

Dado que la mayor铆a de los hiperescaladores tienen calificaciones crediticias de entre A y AA (las m谩s altas del mercado), toda esta ola de deuda se ha concentrado casi por completo en el mercado de bonos con grado de inversi贸n. La deuda vinculada a la IA . Se prev茅 que a finales de 2026 solo , y el sector tecnol贸gico en su conjunto podr铆a alcanzar el 17% en dos a帽os.

Hasta ahora, los diferenciales de cr茅dito han absorbido sorprendentemente bien esta avalancha de oferta de bonos, aunque no sin tensiones. Incluso Alphabet y Meta 鈥揹os de las tecnol贸gicas con mejor calidad crediticia鈥� han tenido que pagar una prima extra para colocar sus bonos, dado el volumen extraordinario que est谩n emitiendo.

No obstante, la mayor presi贸n se ha concentrado en Oracle, una compa帽铆a con peor calificaci贸n y menor margen financiero. El coste de asegurar su deuda contra el riesgo de impago (medido a trav茅s de los llamados credit default swaps o CDS) se ha disparado. Es la se帽al m谩s clara de que los inversores no est谩n ignorando los riesgos.

Este episodio resume la principal preocupaci贸n del mercado de cr茅dito: el gasto en inversiones de capital (CAPEX) destinado a la IA est谩 creciendo m谩s r谩pido que el flujo de caja operativo de varios de estos emisores.

Las previsiones de CAPEX de los hiperescaladores para 2026 se han m谩s que duplicado en poco m谩s de un a帽o: de 296.000 millones de d贸lares a comienzos de 2025 a m谩s de 690.000 millones a mediados de mayo de 2026, seg煤n Capital IQ. En conjunto, el grupo destinar谩 pr谩cticamente todo su flujo de caja operativo 煤nicamente a inversiones de capital.

La situaci贸n var铆a seg煤n la empresa. Oracle es la m谩s expuesta: su CAPEX previsto para 2026 equivale aproximadamente al doble de su flujo de caja operativo. Tambi茅n se espera que Amazon gaste m谩s de lo que ingresa, aunque en menor medida. Ambas tendr谩n que cubrir la diferencia con m谩s deuda o ampliaciones de capital. Alphabet y Meta mantienen todav铆a un margen positivo, aunque reducido. Solo Microsoft conservar谩 una capacidad financiera holgada.

驴Qu茅 industrias est谩n m谩s expuestas a la IA?

Analizar solo la deuda de los hiperescaladores es ver la mitad del cuadro. Igual de importante 鈥搚 a menudo ignorado鈥� es identificar qu茅 sectores de la econom铆a real van a ver alterados sus m谩rgenes, su empleo y su capacidad de fijar precios a consecuencia de la IA, y si llegan a ese momento con balances saneados o ya tensionados.

Uno de los indicadores acad茅micos m谩s utilizados para medir la exposici贸n sectorial a la IA es la herramienta desarrollada por Felten, Raj y Seamans. Este 铆ndice calcula, para cada sector, en qu茅 medida las tareas que realizan sus trabajadores son precisamente aquellas en las que la IA est谩 progresando con mayor rapidez. Cuanto m谩s alta es la puntuaci贸n, mayor es la exposici贸n.

Los sectores con puntuaciones m谩s altas son los de servicios financieros y empresariales basados en la informaci贸n: intermediaci贸n de valores y materias primas, contabilidad y asesor铆a fiscal, fondos de seguros y prestaciones, servicios jur铆dicos, corredur铆as de seguros, intermediaci贸n crediticia no bancaria, fondos de inversi贸n y aseguradoras. Las empresas de software ocupan el noveno puesto y la intermediaci贸n crediticia, incluidos los bancos, el duod茅cimo.

En el extremo opuesto 鈥搇os menos expuestos鈥� figuran sectores con un alto componente de trabajo f铆sico: agricultura, servicios de mantenimiento de edificios, construcci贸n de cimentaciones, industria c谩rnica, acabados de construcci贸n y almacenamiento y log铆stica.

El gr谩fico revela dos conclusiones que merecen atenci贸n.

La primera: los sectores m谩s expuestos a la IA no son los m谩s endeudados. Ocurre m谩s bien lo contrario: los sectores con mayor exposici贸n tienden a tener, en promedio, algo menos de deuda. Finanzas, servicios profesionales, tecnolog铆a, educaci贸n, sanidad y energ铆a presentan una ratio mediana de deuda sobre beneficio operativo bruto de explotaci贸n (deuda/EBITDA) de 2,85 veces, inferior a la de los sectores con exposici贸n media (3,91 veces) y baja (3,90 veces).

La segunda: los sectores m谩s endeudados 鈭抜nmobiliario, entretenimiento, hosteler铆a y restauraci贸n o servicios p煤blicos鈭� no son los m谩s expuestos a la IA.

Todo ello sugiere que la exposici贸n a la IA y los riesgos que conlleva no se traducen autom谩ticamente en mayor endeudamiento, al menos en t茅rminos generales. No es que el conjunto de la econom铆a vinculada a la IA sea especialmente vulnerable desde el punto de vista financiero, pero las empresas que s铆 lo son est谩n concentradas en determinados sectores muy expuestos a esta tecnolog铆a.

Invertir en IA no est谩 exento de riesgos

Hasta ahora, el mercado de capitales ha podido absorber esta enorme ola de deuda gracias a la coincidencia de tres factores favorables: la fuerte demanda de activos de larga duraci贸n y alta calidad crediticia, las calificaciones de grado de inversi贸n de los emisores y las garant铆as contractuales que respaldan las estructuras de financiaci贸n fuera de balance

Pero el riesgo existe. La sostenibilidad a largo plazo de este auge de inversi贸n depender谩 de que se cumplan las altas expectativas depositadas en la IA. Cualquier decepci贸n podr铆a provocar .

El episodio de la permuta de incumplimiento crediticio de Oracle ilustra con qu茅 rapidez la inquietud sobre la demanda de IA puede trasladarse a la valoraci贸n del riesgo crediticio cuando el margen financiero de una empresa es escaso.

驴Qu茅 cabe esperar?

En apenas doce meses, la avalancha de emisiones de bonos de los hiperescaladores en 2025 ha convertido la infraestructura de IA en uno de los principales motores del mercado estadounidense de deuda con grado de inversi贸n. Los mercados de cr茅dito han absorbido unos 109.000 millones de d贸lares en bonos contabilizados en balance y al menos 65.000 millones en financiaci贸n privada fuera de balance sin que los diferenciales de cr茅dito se hayan disparado.

Pero los cambios estructurales son evidentes. El peso del sector tecnol贸gico en el mercado de bonos con grado de inversi贸n crece con rapidez. Las exposiciones fuera de balance crean v铆nculos nuevos entre los hiperescaladores y el cr茅dito no bancario. Y el CAPEX ya supera de forma significativa el flujo de caja operativo en al menos uno de los grandes emisores.

Con todo, el panorama sectorial es m谩s tranquilizador de lo que sugieren muchos titulares. Las industrias que la IA tiene m谩s probabilidades de transformar no est谩n, de media, m谩s endeudadas que el resto de la econom铆a, al menos entre las empresas cotizadas estadounidenses.

Para los inversores en deuda corporativa, esto apunta no tanto a una reducci贸n generalizada de la exposici贸n a la IA como a un escrutinio selectivo: identificar aquellas empresas cuyo modelo de negocio combina una fuerte exposici贸n a la sustituci贸n por IA con un balance ya tensionado.

Una versi贸n de este art铆culo se public贸 originalmente en la newsletter del proyecto de investigaci贸n Citi-天美传媒 Credit and Debt Markets (CREDET), liderado por el Center for International Finance (CIF). Para recibir informaci贸n semestral sobre las tendencias actuales, los hallazgos de investigaci贸n y las 煤ltimas perspectivas acad茅micas sobre los mercados de cr茅dito y deuda, .

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