"Capital de la IA": Cuando a las grandes empresas no les alcanza el flujo de caja operativo para seguir gastando

La carrera armamentista por la infraestructura de IA está llevando a los gigantes tecnológicos a una situación financiera sin precedentes: el flujo de caja operativo ya no puede cubrir el gasto de capital. Las grandes empresas están recaudando fondos por todos los medios posibles —alquileres, emisión de deuda, reducción de recompras e incluso emisión adicional de acciones—, y la magnitud de los compromisos fuera de balance ya superó los 3,1 billones de dólares. El riesgo financiero real detrás de toda la construcción de potencia informática de IA es mucho más grave de lo que reflejan los números de los informes financieros.

Según informó Trading de Vanguardia el 3 de septiembre, Morgan Stanley indicó en un reciente informe de investigación que se espera que los gigantes de la nube a hiperescala (Hyperscaler) superen los 1,2 billones de dólares en gasto de capital en efectivo para 2027, mientras que el flujo de caja operativo estimado para ese mismo período sería de solo unos 1 billón de dólares —ya existe una brecha considerable. Amazon y Google tendrán flujo de caja libre (FCF) negativo en el segundo trimestre de 2026, y se espera que Meta también entre en territorio negativo el próximo trimestre. Este punto de inflexión marca una nueva etapa en la inversión en IA: la capacidad de autofinanciación está en crisis y el financiamiento externo acelera a toda marcha.

La escala y la complejidad de esta expansión financiera han hecho sonar las alarmas en el mercado. Morgan Stanley señala que, sumando a Nvidia y Broadcom, los Hyperscaler actualmente revelan compromisos y garantías fuera de balance que ya superan los 3,1 billones de dólares, abarcando alquileres, compromisos de compra, garantías y diversas estructuras de apoyo crediticio.

Al mismo tiempo, el hecho de que se subestimen los gastos de capital y se sobreestime el flujo de caja libre debido al tratamiento contable está captando la atención de los inversores —si el costo de financiamiento sigue aumentando en línea con el tamaño de los compromisos, la rentabilidad de las nuevas inversiones en infraestructura de IA para cubrir esos costos de capital se convertirá en la pregunta clave que pende sobre toda la industria.

Flujo de caja bajo presión: la intensidad de la inversión en IA supera los límites de auto-financiación

El informe de Morgan Stanley señala que los Hyperscaler están reinvirtiendo actualmente más del 40% de sus ingresos en gastos de capital para IA, un nivel que supera ampliamente el límite que su flujo de caja operativo puede sustentar. Aunque los negocios tradicionales de estas compañías siguen generando márgenes de ganancia robustos, el flujo de caja interno ya no alcanza para sostener el ritmo actual de inversión.

En cuanto a la línea de tiempo, esta transformación se está acelerando. Hacia finales de 2025, los gigantes de la nube comenzaron a emitir bonos; y en 2026, se aceleraron tanto la financiación vía deuda como la de capital.

Google eliminó por completo sus recompras anuales de acciones superiores a 60 mil millones de dólares y, en el segundo trimestre de 2026, emitió 50 mil millones de dólares adicionales en acciones, liberando en total más de 110 mil millones de dólares en fondos para infraestructura de IA. Pero el costo es que los accionistas ahora deben enfrentar la dilución: la empresa había reducido la cantidad de acciones en circulación en un 13% en la última década, pero esta tendencia ahora se está revirtiendo.

Los datos de Morgan Stanley muestran que, en conjunto, la deuda interna y las obligaciones de alquiler de los hyperscaler ya suman 770 mil millones de dólares. Además, la cuota de emisión de deuda corporativa no financiera con grado de inversión por parte de los Hyperscaler se disparó del 2% en 2025 al 19% hasta la fecha en 2026, destacando el creciente peso que la financiación vía deuda tiene en el gasto de capital en IA.

Deuda oculta fuera de balance: el riesgo real de 3,1 billones en compromisos

Más allá de la deuda interna, se esconde un riesgo aún mayor fuera de balance.

El informe de Morgan Stanley revela que los Hyperscaler, a través de garantías de alquiler, compromisos de compra y otros apoyos crediticios a proveedores y desarrolladores de centros de datos, permiten a estos últimos financiarse y avanzar con la construcción incluso antes de que el Hyperscaler pague o reconozca la deuda.

En detalle, los compromiso por pagos de alquiler no ejecutados (sin descontar) de los Hyperscaler (y Nvidia) alcanzan los 1,1 billones de dólares: Microsoft 329 mil millones, Oracle 261 mil millones, Meta 279 mil millones, Amazon 137 mil millones y Google 85 mil millones.

Al mismo tiempo, los compromisos de compra combinados de Nvidia, Broadcom y los Hyperscaler ya suman 1,7 billones de dólares, siendo Google responsable de 707 mil millones por sí sola.

Morgan Stanley considera que la lógica central de estas estructuras es: la garantía crediticia de un Hyperscaler con grado de inversión le permite a un vehículo de propósito especial (SPV) financiarse en el mercado de crédito privado a bajo costo, y tras la construcción, el Hyperscaler se convierte en inquilino.

Sin embargo, advierten que estos contratos tienen valor estratégico sólo mientras hay desbalance de oferta y demanda, y si ese equilibrio se adelanta, las empresas podrían verse obligadas a pagar por capacidad excedente o renegociar los términos.

Niebla contable: se subestiman los gastos de capital y se sobreestima el flujo de caja libre

El informe de Morgan Stanley enfatiza que el tratamiento contable actual dificulta que los inversionistas perciban el peso financiero real de la infraestructura de IA.

El caso más ejemplar es Microsoft. El trimestre pasado, Microsoft extendió la vida útil de sus centros de datos de 15 a 25 años, reclasificando gran parte de los alquileres de data centers de leasing financiero a leasing operativo.

Como Microsoft incluye los gastos de capital de leasing financiero en el cálculo del flujo de caja libre, pero excluye los de leasing operativo, este cambio contable hará que sus gastos de capital parezcan menores y su flujo de caja libre mayor, aunque en términos económicos nada ha cambiado, ya que sigue pareciéndose a financiar data centers con deuda.

La estructura SPV produce una zona gris contable similar. Tanto Meta como Google revelan que sus SPV de data centers no se incluyen en la consolidación durante su construcción, argumentando que no son los "principales beneficiarios" de los SPV —es decir, no controlan sus actividades económicas más relevantes.

Morgan Stanley advierte que este juicio puede variar: si aumenta la probabilidad de brindar apoyo de valor residual, el criterio de consolidación podría modificarse en cualquier momento, impactando el apalancamiento reportado y la apariencia del balance.

Nuevas herramientas de financiamiento: prepago de clientes y "préstamo de balance" de los fabricantes de chips

A medida que los cauces tradicionales de financiamiento se saturan, están surgiendo estructuras más creativas.

Oracle fue pionera en utilizar prepagos de clientes como fuente de financiamiento para gastos de capital. En el último trimestre, Oracle recibió 4,6 mil millones de dólares en prepagos de clientes para capex. Estos prepagos se registran como ingresos diferidos en el balance, pero su carácter real es similar a una financiación por deuda —el prepago se recibe más de un año antes del ingreso, y Oracle debe reflejar el costo de intereses conforme a su tasa incremental de endeudamiento. Actualmente, los rendimientos implícitos a vencimiento de los bonos de Oracle a 10 y 30 años son del 6,9% y 7,9% respectivamente, por lo que el costo de intereses sobre los prepagos debería estar en ese rango.

Los fabricantes de chips, por su parte, apoyan a sus clientes mediante estructuras SPV. Broadcom y Nvidia ya anunciaron la creación de SPV de financiación de chips: el SPV emite bonos, compra los chips y luego los arrienda a laboratorios de IA no calificados, respaldando ambos con garantías de valor residual para cubrir eventuales defaults y la insuficiencia de reventa. Broadcom comunicó que sus herramientas de financiación pueden respaldar hasta 20 GW de gasto en potencia informática; se reporta que Nvidia tiene una estructura similar. Gracias a estos arreglos, los laboratorios de IA no calificados pueden obtener chips a costos de financiamiento parecidos a los de un proveedor con grado de inversión.

Morgan Stanley menciona que, al vender chips a un SPV, los fabricantes quizás deban dividir el reconocimiento de ingresos entre la venta del chip y la garantía de valor residual, midiendo la obligación garantizada a valor razonable en el momento de la venta. Si la garantía no se ejecuta, los ingresos derivados generalmente no se reconocen como ingresos operativos.

Morgan Stanley finalmente resume el asunto en una lógica central: con cada ronda de nuevos compromisos que incrementa el costo del financiamiento, la tasa de retorno de las inversiones en nueva infraestructura de IA debe cubrir los crecientes costos de capital; de lo contrario, toda la lógica de construcción será reevaluada. La firma plantea que actualmente hay que prestar especial atención a lo siguiente:

• Primero, la comparabilidad del flujo de caja libre está dando paso a grandes distorsiones por diferencias contables, por lo que es necesario desglosar las clasificaciones de alquiler y la estructura SPV para obtener una visión real de los gastos de capital;

• Segundo, la continua reducción y posible emisión de nuevas acciones por parte de los Hyperscaler impactará de manera real en la dilución de las ganancias por acción;

• Tercero, la cuota de los Hyperscaler en el mercado de bonos con grado de inversión saltó del 2% al 19%, y la presión por ampliar los spreads de crédito está aumentando;

• Cuarto, si los compromisos fuera de balance por 3,1 billones de dólares se activan por condiciones de balance o un cambio oferta-demanda, el apalancamiento reportado de las empresas podría verse afectado significativamente.

Esta expansión de financiamiento para la infraestructura de IA ya ha superado ampliamente lo que los balances de las tecnológicas pueden soportar, y está remodelando a una velocidad inédita la estructura de capital de toda la industria tecnológica.