"La mafia del capital de la IA": cuando las grandes empresas ya no tienen suficiente flujo de caja para invertir

Autor | Dong Jing

      Editor | Duro IA

La carrera armamentista de infraestructura de IA está empujando a los gigantes tecnológicos hacia una crisis de financiamiento sin precedentes: el flujo de caja operativo ya no cubre el gasto de capital. Las grandes empresas buscan recaudar fondos por todos los medios posibles: leasing, emisión de deuda, recorte de recompras e incluso emisión de nuevas acciones. Mientras tanto, los compromisos fuera de balance ya superan los 3,1 billones de dólares. El riesgo financiero real de toda la construcción de infraestructura de IA es mucho más severo de lo que muestran los informes financieros.

Según un informe reciente de Morgan Stanley, se espera que para 2027 los hyperscalers destinen más de 1,2 billones de dólares en gasto de capital, mientras que el flujo de caja operativo total para ese período será de solo aproximadamente 1 billón de dólares; esto ya plantea un déficit. El flujo de caja libre (FCF) de Amazon y Google se volvió negativo en el segundo trimestre de 2026, y se espera que Meta también entre en terreno negativo el próximo trimestre. Este punto de inflexión marca una nueva etapa en la inversión en IA:la capacidad de autofinanciamiento está en crisis y el financiamiento externo se acelera plenamente.

La magnitud y la complejidad de esta expansión financiera está alertando al mercado.Morgan Stanley señala que los hyperscalers, junto con Nvidia y Broadcom, ya han revelado compromisos y garantías fuera de balance por más de 3,1 billones de dólares, incluyendo leasing, compromisos de compra, garantías y todo tipo de estructuras de soporte crediticio.

Al mismo tiempo, la forma en que se contabilizan los gastos de capital (probablemente subestimados) y el flujo de caja libre (probablemente sobrestimado) está comenzando a preocupar a los inversores: si el costo del financiamiento sigue subiendo con el tamaño de los compromisos, la clave para la industria será si la tasa de retorno de la nueva infraestructura de IA puede cubrir el costo de capital.

Estrés en el flujo de caja: la inversión en IA supera el límite de autofinanciamiento

Según Morgan Stanley, los hyperscalers están reinvirtiendo más del 40% de sus ingresos en gastos de capital para IA, una intensidad muy por encima del límite que puede ser sustentado por el flujo de caja operativo. Aunque sus negocios tradicionales aún muestran márgenes de beneficio sustanciales, el flujo de caja generado internamente ya no alcanza para mantener el ritmo actual de inversión.

En cuanto a la línea de tiempo, este cambio se está acelerando.Hacia fines de 2025, los hyperscalers comenzaron a emitir bonos; en 2026, tanto la deuda como el financiamiento de acciones se aceleraron.

Google redujo las recompras anuales de acciones de más de 60.000 millones de dólares a cero y, en el segundo trimestre de 2026, emitió 50.000 millones de dólares en nuevas acciones, sumando más de 110.000 millones de dólares para la construcción de infraestructura de IA. El costo, sin embargo, es que los accionistas están viendo diluida su participación: en los últimos diez años, la compañía redujo la cantidad de acciones en circulación en un 13%, pero esta tendencia se está revirtiendo ahora.

Los datos de Morgan Stanley muestran que la deuda en balance y el pasivo por leasing de los hyperscalers ya suma770.000 millones de dólares. Entre ellos, la proporción de deuda de hyperscalers en el mercado de bonos corporativos de grado de inversión no financieroha pasado del 2% en 2025 al 19% hasta ahora en 2026, demostrando la creciente importancia de la deuda para financiar el gasto en IA.

Recuperar la inversión en IA en tres años: el flujo de caja brinda confianza

La "deuda oscura" fuera de balance: el riesgo real de los 3,1 billones en compromisos

Más allá del pasivo en balance, existen riesgos aún mayores fuera de balance.

El informe de Morgan Stanley revela que los hyperscalers proporcionan garantías de leasing, compromisos de compra y diversas formas de soporte crediticio a proveedores y desarrolladores de centros de datos, permitiendo a estos obtener financiamiento e iniciar las obras antes de que los hyperscalers hagan los pagos o reconozcan los pasivos.

En detalle, los compromisos de leasing aún no ejecutados (no descontados) de los hyperscalers (y Nvidia) alcanzan 1,1 billones de dólares: Microsoft, 329.000 millones; Oracle, 261.000 millones; Meta, 279.000 millones; Amazon, 137.000 millones; Google, 85.000 millones. Por otro lado, los compromisos de compra anunciados por Nvidia, Broadcom y los hyperscalers suman 1,7 billones, de los cuales Google representa 707.000 millones de dólares.

Según Morgan Stanley, la lógica central de estas estructuras es que:el respaldo crediticio de los hyperscalers de grado de inversión permite que los vehículos de propósito especial (SPV) obtengan financiamiento en el mercado de deuda privada a bajo costo para construir, y posteriormente los hyperscalers asuman el leasing.

Sin embargo, el banco advierte que estos contratos tienen valor estratégico mientras la relación oferta-demanda esté desbalanceada, pero si la oferta y la demanda se equilibran antes de lo esperado, las empresas podrían verse obligadas a pagar por exceso de capacidad o renegociar.

Niebla contable: el gasto de capital subestimado y el flujo de caja libre sobrestimado

El informe de Morgan Stanley resalta que la forma actual de contabilidad dificulta que los inversores reconozcan el verdadero peso financiero de la infraestructura de IA.

El caso más típico es Microsoft.El trimestre pasado, Microsoft anunció la extensión de la vida útil de sus data centers de 15 a 25 años, lo que hizo que muchos alquileres pasaran de clasificarse como leasing financiero a leasing operativo.

Como Microsoft incluye el gasto de capital de leasing financiero en el cálculo del flujo de caja libre, pero excluye los de leasing operativo, este cambio contable hace que su gasto de capital aparente sea menor y su flujo de caja libre mayor. Sin embargo, en términos económicos, sigue siendo igual a financiar data centers con deuda.

Las estructuras SPV generan el mismo tipo de área gris contable.Meta y Google revelan que sus SPV de data centers no se consolidan durante la construcción, bajo el argumento de que no son los "principales beneficiarios" de los SPV—es decir, no controlan la actividad económica clave del SPV.

Morgan Stanley sostiene que este juicio no es inmutable. A medida que aumenta la posibilidad de que deban respaldar el valor residual, la consolidación en los balances podría cambiar en cualquier momento, afectando la presentación del apalancamiento reportado y los balances.

Nuevas herramientas de financiamiento: prepagos de clientes y “préstamo de balance” de fabricantes de chips

Mientras los canales tradicionales de financiamiento se saturan, nuevas y creativas estructuras financieras están emergiendo.

Oracle fue el primero en introducir prepagos de clientes como fuente de financiamiento para gastos de capital.En el último trimestre, Oracle reveló haber recibido 4.600 millones de dólares en prepagos de clientes para gasto de capital. Estos prepagos se muestran como ingresos diferidos en el balance, pero en la práctica se parecen más a deuda: el prepagado se recibe más de un año antes del reconocimiento de ingresos, y Oracle debe reconocer costos de intereses a su tasa incremental de endeudamiento. Actualmente, el rendimiento implícito para bonos de Oracle a 10 y 30 años es de 6,9% y 7,9% respectivamente, y el costo de intereses de los prepagos debería ser similar.

Los fabricantes de chips ahora financian a sus clientes mediante estructuras SPV.Broadcom y Nvidia han anunciado la creación de SPV de financiamiento de chips, donde el SPV emite bonos para comprar chips y luego alquilarlos a laboratorios de IA sin calificación; ambas compañías brindan garantía de valor residual, para cubrir impagos de alquiler y potencial déficit tras la reventa de los chips. Broadcom ha anunciado que esta herramienta podrá soportar gastos de capital por hasta 20 gigavatios en capacidad computacional, y Nvidia implementaría una estructura similar. Estas disposiciones permiten que laboratorios de IA no calificados accedan a chips a un costo financiero cercano al de un proveedor de grado de inversión.

Morgan Stanley explica que, al vender chips a un SPV, los fabricantes pueden tener que dividir el ingreso entre la venta de chips y la garantía de valor residual, valorando la obligación de la garantía al valor razonable al momento de la venta. Si finalmente no es necesario ejercer la garantía, lo correspondiente usualmente no se reconoce como ingreso operativo.

Finalmente, Morgan Stanley resume el problema en una lógica central:con cada ronda de nuevos compromisos que eleva el costo de financiamiento, la tasa de retorno de la nueva infraestructura de IA debe ser capaz de cubrir el coste de capital creciente; si no, la lógica de toda la construcción deberá ser revisada.El banco sugiere prestar atención a los siguientes puntos:

Primero, la comparabilidad de los datos de flujo de caja libre está muy deteriorada debido a diferencias en la contabilidad; es necesario analizar las clasificaciones de leasing y estructuras SPV para obtener el gasto de capital real. Segundo, los recortes en la recompra de acciones y la potencial emisión de nuevas acciones por parte de los hyperscalers tendrán un impacto dilutivo tangible en las ganancias por acción. Tercero, la participación de los hyperscalers en el mercado de bonos de grado de inversión pasó del 2% al 19%, acumulando presión sobre los spreads crediticios. Cuarto, si los compromisos fuera de balance de 3,1 billones gatillan la consolidación o hay un cambio en la oferta y demanda, el impacto sobre el apalancamiento reportado de las empresas podría ser severo.

La expansión financiera de la infraestructura de IA ya ha superado con creces lo que las hojas de balance de las tecnológicas pueden soportar, y está remodelando a una velocidad récord la estructura de capital de toda la industria tecnológica.