La carrera por ampliar la infraestructura necesaria para la inteligencia artificial está transformando también la forma en que las grandes tecnológicas financian sus inversiones. Titulizaciones, crédito privado, vehículos especiales y contratos de arrendamiento a largo plazo permiten movilizar enormes cantidades de capital, pero también hacen más difícil determinar dónde se concentra realmente el riesgo financiero.
Las agencias de calificación, los analistas y organismos internacionales siguen con atención estas estructuras, en un momento en que los centros de datos, los chips y la capacidad de computación exigen inversiones que se cuentan en billones de dólares.
Los gigantes tecnológicos recurren cada vez más a financiación externa
Durante los primeros años del auge de la IA, los grandes grupos tecnológicos —conocidos como hiperescaladores— podían financiar buena parte de sus inversiones mediante sus propios ingresos. La dimensión que ha alcanzado la carrera tecnológica está modificando ese modelo.
Además de incrementar las emisiones de deuda, las compañías recurren a firmas de capital privado, acuerdos de arrendamiento de larga duración, titulizaciones y operaciones vinculadas. Algunas de estas fórmulas permiten que una parte significativa de la financiación no aparezca directamente en los balances tradicionales.
“A medida que se acelera la inversión en infraestructura de IA, la atención se centra ahora no solo en la magnitud del gasto, sino también en los modelos de financiación, los compromisos financieros y las implicaciones a largo plazo que conlleva”, señala Naveen Sarma, director general y responsable del sector en S&P Global Ratings.
El Banco Internacional de Pagos (BIS) también ha llamado la atención sobre el fenómeno. Su máximo responsable, Pablo Hernández de Cos, afirmó recientemente que “mucha de esta financiación es opaca e interconectada. Bajo la llamada financiación circular, los fabricantes de chips e hiperescaladores se conectan de una forma difícil de observar y, a veces, de valorar”.
Empresas como OpenAI, Anthropic y Nvidia mantienen acuerdos con compañías de distintos segmentos de la cadena de la IA, desde proveedores de computación en la nube hasta fabricantes de infraestructura tecnológica.
La inversión en centros de datos podría alcanzar los 3,2 billones de dólares
Morgan Stanley calcula que la inversión de capital destinada a centros de datos de inteligencia artificial podría aproximarse a los 3,2 billones de dólares durante los próximos tres años.
Alrededor de 1,75 billones procederían de emisiones de deuda, mientras que el resto tendría que financiarse mediante otras fórmulas.
“Comprender cómo se financian y gestionan estas inversiones será cada vez más importante para evaluar la calidad crediticia en todo el sector”, resume Sarma.
Meta, Alphabet, Microsoft, Amazon, Oracle y Nvidia han colocado conjuntamente más de 200.000 millones de dólares de deuda en lo que va de año. Morgan Stanley estima que la cifra podría alcanzar los 400.000 millones de dólares en 2027.
Vehículos especiales y alquileres trasladan parte del riesgo
Uno de los modelos que mejor refleja esta evolución es el utilizado por Meta para el megacentro de datos Hyperion.
El proyecto se estructuró mediante un vehículo de propósito especial, o SPV, junto con la firma de capital privado Blue Owl Capital. Meta limitó su participación al 20%, aunque asumió el compromiso de alquilar las instalaciones durante al menos 20 años.
La sociedad creada para el proyecto emitió 27.000 millones de dólares en deuda. Gracias a la garantía vinculada a Meta, obtuvo una calificación A+. Al mismo tiempo, la tecnológica consiguió mantener fuera de su balance una parte sustancial de la financiación.
Proveedores de centros de datos como Nvidia y Broadcom también aparecen en estructuras similares, aportando capital o asumiendo determinados riesgos crediticios.
Daniel Sorid, responsable de estrategia de crédito estadounidense con grado de inversión de Citi Research, considera que “la financiación de centros de datos es interesante por la forma en la que se están estructurando estas operaciones, porque las herramientas convencionales seguramente están llegando al límite”.
Los compromisos fuera de balance ganan peso
Morgan Stanley estima que los compromisos de alquiler vinculados a este tipo de operaciones ascienden a 1,5 billones de dólares, con más de un billón fuera de los balances empresariales. Otros cálculos citados por Financial Times sitúan estas operaciones en unos 300.000 millones de dólares durante los últimos 12 meses.
El crédito privado también desempeña un papel creciente. Según el BIS, estos prestamistas, que canalizan financiación al margen de la banca tradicional, han pasado de prestar 22.000 millones de dólares al sector tecnológico a más de un billón en aproximadamente 15 años.
La principal incógnita es qué ocurriría si la demanda de infraestructura para IA no alcanzara las expectativas actuales. Los hiperescaladores podrían quedar vinculados durante años a elevados pagos de alquiler y otros compromisos contractuales.
Nvidia amplía su papel como financiador del ecosistema de IA
Nvidia ha creado una plataforma destinada a facilitar estructuras de financiación para proyectos de inteligencia artificial junto con grandes firmas financieras, entre ellas Apollo, Blackstone, BlackRock, GIP, Brookfield, Goldman Sachs y KKR.
Esta red habría asegurado alrededor de 500.000 millones de dólares de financiación. Además de suministrar los procesadores que sustentan gran parte de la expansión de la IA, Nvidia participa como financiador o garante en distintos proyectos y alianzas relacionados con la adquisición de sus chips.
Morgan Stanley calcula que futuros acuerdos podrían elevar la exposición total de Nvidia al riesgo crediticio hasta unos 200.000 millones de dólares a finales de 2028.
Las titulizaciones añaden otra capa de complejidad
A esta arquitectura financiera se suman las titulizaciones de centros de datos. Estas operaciones agrupan deuda con diferentes perfiles de riesgo y la transforman en instrumentos negociables que posteriormente pueden venderse a inversores.
El sistema facilita la captación de capital y distribuye el riesgo entre un número mayor de participantes, pero también incrementa la interconexión entre tecnológicas, fondos privados, proveedores de infraestructura y mercados de deuda.
La expansión de la inteligencia artificial, por tanto, ya no depende únicamente de avances tecnológicos o de la demanda de nuevos servicios. Su crecimiento está cada vez más ligado a una compleja red financiera cuyos compromisos a largo plazo serán determinantes para evaluar la solidez crediticia del sector en los próximos años.
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