DBS: US$20.000M en IA y un crédito más selectivo

DBS Group, el mayor banco del Sudeste Asiático, originó alrededor de 25.000 millones de dólares de Singapur (unos 20.000 millones de dólares estadounidenses) en operaciones vinculadas con inteligencia artificial durante 2026. Su consejera delegada, Tan Su Shan, resumió el momento en una entrevista con Bloomberg Television con una frase: "The market has spoken".

Para cualquier founder que dependa de capital externo para escalar infraestructura, esa frase es una señal de precio. El dinero para IA sigue disponible, pero ya no llega con las condiciones de hace dos años: los inversores piden más retorno y examinan con lupa la estructura de cada operación antes de firmar.

¿Qué está cambiando en la financiación de la IA?

Tan explicó que los inversores están exigiendo mayores retornos y prestando más atención a las estructuras de las operaciones, para comprobar que el dinero dirigido al ecosistema de IA genere a largo plazo los flujos necesarios para remunerar a acreedores y accionistas. La consecuencia, según la propia CEO, es que las empresas más débiles pueden ver revisadas a la baja sus calificaciones crediticias.

El detalle relevante está en cómo DBS se expone a ese negocio. El banco actúa como coordinador de préstamos sindicados y después distribuye el riesgo entre otros financiadores, de modo que mantiene solo una fracción de la exposición en su balance. El dinero se destina sobre todo a infraestructura física: semiconductores, memorias y centros de datos.

Ese modelo extiende el riesgo hacia aseguradoras, fondos de crédito privado, inversores en bonos y otros participantes del mercado. Es decir, el capital para IA ya no lo pone un solo actor con un balance sólido: lo pone una cadena de acreedores con expectativas distintas y calendarios distintos.

El contexto macroeconómico empuja en la misma dirección. Bloomberg señala que los tipos de interés están subiendo y que los rendimientos de los bonos en todo el mundo han escalado a máximos de varias décadas, lo que encarece financiar la enorme inversión que requiere construir infraestructura de IA. La misma cobertura cita una estimación de PwC según la cual el gasto de Asia en centros de datos podría alcanzar los 8,2 billones de dólares en 2050.

La deuda gana peso en el ciclo inversor de la IA

Durante la primera etapa del ciclo, buena parte del gasto se financiaba con la caja generada por grupos tecnológicos con balances excepcionalmente sólidos. Eso está cambiando a medida que crece la escala de los proyectos.

S&P Global estimaba a comienzos de 2026 que los grandes proveedores de infraestructura en la nube podían destinar en conjunto unos 625.000 millones de dólares durante el año a centros de datos. La expansión incorpora progresivamente crédito privado, financiación respaldada por activos, préstamos bancarios, bonos corporativos y titulizaciones.

El Fondo Monetario Internacional calculaba en abril que el gasto relacionado con IA de los grandes proveedores tecnológicos podría alcanzar 3,4 billones de dólares hasta 2029, y advertía de que sus recursos propios podían resultar insuficientes para cubrir todo el ciclo inversor. Desde enero de 2025, los hyperscalers habían captado más de 100.000 millones de dólares mediante bonos, además de recurrir a préstamos y otras estructuras.

La concentración ya es visible en los mercados de crédito: el FMI apunta que los hyperscalers representan alrededor del 10% de la emisión mundial de bonos con grado de inversión. Y los inversores empezaron a mostrar selectividad. La financiación vinculada con IA alcanzó unos 113.000 millones de dólares en junio, según datos de Morgan Stanley recogidos por Financial Times, pero cayó hasta 23.000 millones en septiembre. Entre enero y agosto se habían colocado aproximadamente 306.000 millones de dólares de bonos relacionados con IA en el mercado estadounidense de grado de inversión.

El ajuste no equivale a un cierre del mercado. Las empresas con buenos balances siguen encontrando demanda, pero las condiciones diferencian cada vez con más claridad entre emisores, proyectos y garantías.

¿Por qué un centro de datos dejó de ser un activo uniforme?

Durante años, los centros de datos se beneficiaron de contratos largos, clientes con alta calidad crediticia y demanda creciente. La IA añadió escala y también variables nuevas: un proyecto depende de que exista demanda de cómputo, pero también de electricidad, conexión a la red, refrigeración, suelo y chips en los plazos previstos. Un retraso en cualquiera de esos elementos pospone los ingresos mientras siguen acumulándose intereses y costes de construcción.

La Autoridad Bancaria Europea advertía en junio que los préstamos asociados a infraestructura de IA pueden verse afectados por retrasos en las obras, un eventual exceso de capacidad de centros de datos y restricciones en el suministro eléctrico. El organismo recuerda que el crédito privado asumió más de un tercio de las operaciones relacionadas con IA en 2025, frente al 17% de media de los cinco años anteriores.

El Banco Central Europeo también lo situó entre los riesgos a vigilar en su informe de estabilidad financiera de mayo, señalando que la combinación de fuertes subidas de valoración bursátil y rápido crecimiento del endeudamiento empresarial ha precedido históricamente a episodios de inestabilidad financiera con más frecuencia que cualquiera de esos factores por separado.

Un informe jurídico de 20 páginas elaborado en marzo de 2026 y recogido por El Periódico Digital identifica cuatro estructuras especialmente expuestas: un centro de datos de Fluidstack en Nueva York, el proyecto Hyperion en Luisiana, la financiación de CoreWeave y determinados arrendamientos de Oracle. El documento describe el riesgo de insolvencias en cascada cuando las GPU se usan como garantía de préstamos: una aceleradora como la H100 de Nvidia, con un precio de referencia que ronda los 30.000 dólares, puede parecer un activo sólido mientras hay escasez, pero una nueva generación de chips o una menor demanda de capacidad puede hundir su precio de segunda mano y activar llamadas de margen.

Europa: menos deuda, pero otro cuello de botella

La situación europea tiene una particularidad. Datos analizados por economistas del BCE muestran que alrededor del 72% de las compañías de la zona euro prevé financiar sus inversiones en IA con recursos internos. Apenas un 16% plantea recurrir a préstamos bancarios, un 6% a capital riesgo o ampliaciones de capital y alrededor del 1% a emisiones de deuda.

Esa menor dependencia del endeudamiento reduce ciertas exposiciones, pero también refleja la dificultad europea para financiar activos intangibles, software e innovación con fuentes externas. Si los bancos concentran el capital en grandes operadores o en proyectos con garantías físicas y contratos de largo plazo, esa brecha puede ampliarse.

España tiene exposición creciente a esa dinámica. Aragón acumula proyectos que podrían superar los 60.000 millones de euros de inversión durante la próxima década, y Amazon ha anunciado allí una inversión de 33.700 millones de euros en infraestructura cloud, atraída por disponibilidad de suelo, acceso energético y trámites acelerados.

Al mismo tiempo, existen instrumentos públicos que un founder europeo puede aprovechar. La Comisión Europea puso en marcha una iniciativa público-privada de 10.000 millones de euros para siete gigafactorías de IA, con el objetivo de movilizar 20.000 millones de euros de financiación privada, según recoge Euronews. El Banco Europeo de Inversiones gestiona además el programa TechEU, con 70.000 millones de euros en deuda y capital para movilizar 250.000 millones de euros hasta 2027.

¿Qué significa esto para tu startup?

El cambio no es una mala noticia automática, pero sí obliga a revisar supuestos que muchos modelos financieros daban por sentados.

• Recalcula tu costo de capital antes de necesitarlo. Si tu plan asume una ronda de deuda o un lease de infraestructura a tipos de 2024, el escenario cambió: los rendimientos de los bonos están en máximos de décadas y los prestamistas piden más retorno y mejores estructuras. Ajusta el modelo antes de salir a buscar el dinero.

• Si usas cómputo o hardware como garantía, revisa tu supuesto de depreciación. El caso de las GPU usadas como colateral muestra el riesgo: si el valor del activo cae por debajo de la deuda pendiente, llegan las llamadas de margen. Un founder que financia cómputo debería modelar una depreciación más agresiva que la de su proveedor.

• Construye contratos antes que capacidad. El mercado está premiando proyectos con clientes ancla y contratos firmes por encima de instalaciones que dependen de demanda proyectada. Si tu negocio es infraestructura, un contrato de largo plazo es hoy una ventaja de financiación, no solo de ingresos.

• Mira los instrumentos públicos europeos. TechEU, el fondo de gigafactorías y el Scaleup Europe Fund son vías de capital que no dependen del apetito de los mercados de crédito privado. Para startups con base en España o LATAM con operación europea, vale la pena revisar si califican.

Conclusión

La advertencia de DBS no anuncia el fin del financiamiento de IA: anuncia el fin de la etapa en la que todos los proyectos se financiaban igual. El capital sigue fluyendo hacia infraestructura, pero ahora con precio diferenciado según contratos, garantías y calidad crediticia.

Para un founder, la lectura práctica es simple: la disponibilidad de capital seguirá siendo alta mientras exista demanda, pero cada proyecto tendrá que demostrar con más claridad cómo convierte el gasto actual en flujos de caja capaces de sostener su deuda. Quien arme esa historia antes de sentarse a negociar, negocia mejor.

Fuentes

• La Ecuación Digital (fuente original)
• Bloomberg vía Yahoo Finance
• CryptoBriefing
• El Periódico Digital
• Euronews