IA: la deuda financia el boom y el mercado de bonos decide

La bolsa grita y el mercado de bonos encoge los hombros

Google firmó su peor día en bolsa, Intel cayó más que en cualquier jornada desde la administración Nixon y el Nasdaq quedó a poco más de un punto porcentual de entrar en corrección. Todo en la misma semana, y todo por el mismo motivo.

El hilo común: construir la infraestructura que alimenta a la IA es muy caro y las ganancias de Big Tech todavía no justifican ese gasto. Las empresas de IA destinan cada vez más efectivo a data centers de lo que sus propios negocios son capaces de generar.

El gasto en IA alcanzó los US$1,6 billones desde 2023 y se espera que llegue a US$1 billón cada año durante la próxima década, según estimaciones de JPMorgan citadas por CNN.

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La pregunta que importa, sin embargo, no es si Big Tech seguirá gastando ni si la IA dará ganancias pronto. La pregunta real es cuánto tiempo más el mercado de bonos va a sostener esta fiesta de gasto.

¿Por qué el futuro de la IA se decide en el mercado de bonos y no en la bolsa?

La matemática de la IA funciona así, según Goldman Sachs: hay que gastar mucho por adelantado en data centers, servidores, chips, energía, obra y mano de obra. Recién cuando el data center se enciende, la empresa puede monetizar esa inversión, en algún punto entre tres meses y dos años después.

Con las ganancias tan lejos en el calendario, los hyperscalers —Google, Amazon, Microsoft y Meta— necesitan pedir prestado mucho dinero por adelantado y devolvérselo a los inversores más adelante.

«Mucho» se queda corto. Esos cuatro hyperscalers concentraron más de un tercio de todo el capex del S&P 500 en los últimos 12 meses, según John Higgins, economista jefe de Capital Economics.

Por eso se espera que un tercio del capex de Big Tech este año se financie con deuda: alrededor de US$250.000 millones en bonos solo de los hyperscalers, según Goldman Sachs, con un pico esperado para el año próximo en torno al 35% de su gasto total.

¿Cuánto más pueden endeudarse las big tech antes de que se cierre la ventana?

Goldman Sachs calculó un techo hipotético de US$510.000 millones de deuda investment grade disponible para los mayores hyperscalers: más del doble de lo que se espera que tomen prestado para fin de año. En otras palabras, todavía tienen pista de sobra.

«No nos preocupa el acceso al capital», dijo Amanda Lynam, chief credit strategist de Goldman Sachs. «Solo esperamos una conversación más matizada sobre dónde emitir y a qué precio».

Los números de otras casas apuntan en la misma dirección. Morgan Stanley proyectó, según reportó Reuters, que la emisión global de deuda vinculada a IA se duplique hasta casi US$570.000 millones en 2026, después de haber colocado cerca de US$236.000 millones hasta el 31 de mayo, unas cuatro veces lo del mismo período de 2025.

Michael Cembalest, de JPMorgan, estima que los cinco grandes hyperscalers más Nvidia emitieron alrededor de US$320.000 millones de deuda en lo que va de 2026, equivalente a cerca del 68% del nuevo endeudamiento de largo plazo del Tesoro de EE.UU. este año, según recogió 24/7 Wall St.

El dato que explica el apuro: el capex de los hyperscalers en 2026 va camino a consumir cerca del 100% de su flujo de caja operativo, contra un promedio de 40% en la última década, según cifras de UBS. Ya no es crecimiento financiado con caja, es una apuesta apalancada.

¿Qué son los neoclouds y por qué CoreWeave es la señal de alerta?

Un «neocloud» es un proveedor de nube nuevo, construido específicamente para alquilar capacidad de GPU para cargas de IA. Compiten con los hyperscalers moviéndose rápido y especializándose, y suelen financiar esa velocidad con deuda. Ahí está el problema.

CoreWeave es la cara visible del grupo. Sus bonos con vencimiento entre 2030 y 2032 rinden cerca del 15% al 16%, y el costo de asegurarse contra su default —los credit default swaps— se disparó hasta alrededor de 1.000 puntos base, según CNBC. Traducido: el mercado le asigna hoy cerca del 60% de probabilidad implícita de default a cinco años, según datos de Bloomberg.

Elon Musk dijo que la industria de los neoclouds está condenada a una purga masiva —lo llamó «guppy-level death»—, según recoge el artículo de CNN.

Los fundamentos tampoco ayudan. CoreWeave reportó US$5.100 millones de ingresos en 2025 junto con una pérdida neta de US$1.200 millones, frente a una deuda reportada en torno a US$50.000 millones: casi diez veces sus ventas anuales. Su backlog de contratos firmados llegó a US$104.200 millones al cierre del segundo trimestre de 2026. La pregunta es si ese dinero llega a tiempo para pagar la deuda.

Hay un matiz importante: UBS sostiene que el problema es de financiamiento y ejecución, no de demanda por servicios de IA. Jensen Huang, CEO de Nvidia, confirmó que la demanda sigue fuerte, y Nvidia acordó comprar la capacidad no vendida de CoreWeave hasta abril de 2032.

¿Qué señales debería vigilar un founder?

Stephanie Aliaga, estratega global de mercados de JPMorgan, apunta tres señales de advertencia: una caída en el uso de IA por parte de las empresas, precios más baratos o menos compromisos de clientes. Ninguna se está viendo todavía.

Del lado positivo, la demanda sigue ahí: el ingreso de nube de los hyperscalers creció 50% en el segundo trimestre, y su facturación subió 19% en los últimos 12 meses, según Higgins. La IA agéntica además está multiplicando el uso: las solicitudes iniciadas por agentes consumen 15 veces más tokens que las que inicia un humano, según OpenRouter.

El punto donde se concentra el riesgo es Oracle. Bank of America proyecta que tendrá flujo de caja libre negativo hasta 2029: su capex del año fiscal 2026 llegó a US$55.700 millones contra un flujo operativo de unos US$32.000 millones, y planea levantar alrededor de US$40.000 millones en deuda y equity en el fiscal 2027, según 24/7 Wall St. Sus acciones acumulaban una caída de 17,91% en el año al cierre de una jornada de septiembre.

¿Qué significa esto para tu startup?

La infraestructura de IA dejó de ser un tema exclusivo de Wall Street. El costo del capital de tus proveedores determina el precio de tu cómputo, y el precio de tu cómputo determina tu margen. Ese es el puente entre esta noticia y tu runway.

Diversifica tu cómputo antes de necesitarlo. Si tu producto corre sobre un neocloud con deuda tensionada, evalúa un segundo proveedor —un hyperscaler o un mercado spot— y prueba la migración ahora, no cuando el crédito se cierre.
Fija precios y plazos. Negocia contratos de cómputo con precios fijos o compromisos a mediano plazo. Si el capital se encarece, los precios de inferencia pueden dejar de bajar, y ese escenario probablemente no está en tu modelo.
Mide tokens por usuario. Si el uso de agentes multiplica por 15 el consumo por solicitud, tu costo unitario puede crecer más rápido que tu ingreso por cliente. Instrumenta ese ratio desde el primer día.
Trata los spreads de crédito como indicador adelantado. El CDS de tus proveedores se mueve antes que sus precios comerciales. Cuando el seguro contra default se encarece, las condiciones que te ofrecen cambian unos meses después.

Conclusión

La IA no va a fracasar porque la tecnología no funcione, sino porque el dinero que la financia se canse. El gasto sigue, la caja sigue y la demanda sigue. Pero el mercado que sostiene todo eso funciona mejor cuando ve el final del túnel, y todavía nadie sabe cuánto mide ese túnel.

Para un founder, la lectura es simple: el cómputo dejó de ser un commodity que solo baja de precio y pasó a ser un insumo financiero cuyo costo depende de un mercado de bonos que hoy presta con ganas y mañana puede no hacerlo. Diseñar producto y burn asumiendo que la inferencia será siempre más barata es la apuesta más cómoda y, hoy, la más riesgosa.