- El auge del gasto de las grandes tecnológicas en 2026 va más allá de los chips, incluyendo arrendamientos, garantías y deuda de proyectos.
- El acuerdo de Meta con Hyperion muestra cómo las empresas conjuntas financian centros de datos manteniendo el control.
- El apalancamiento ajustado por arrendamiento revela obligaciones que las cifras de deuda convencionales pueden omitir.
La mayor apuesta de inteligencia artificial de las grandes tecnológicas ya no se mide únicamente por procesadores, centros de datos o contratos eléctricos. En cambio, depende cada vez más de arrendamientos, garantías, vehículos de proyecto y otros compromisos de pago a largo plazo.
Esta estrategia de financiación más amplia está apoyando un ciclo de gasto sin precedentes. Amazon, Alphabet, Meta y Microsoft podrían invertir entre 720.000 y 745.000 millones de dólares en gasto de capital durante 2026. Sin embargo, incluso ese enorme total excluye los campus arrendados, los acuerdos de equipamiento y la infraestructura financiada mediante vehículos de inversión separados.
Por qué la cifra de 1,65 billones de dólares no es deuda convencional
En este contexto, las afirmaciones de 1,65 billones de dólares en deuda oculta de IA han atraído cada vez más atención. La estimación abarca Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle.
Un análisis de Nikkei supuestamente alcanzó esa cifra combinando varias obligaciones fuera del balance. Sin embargo, el total no consiste únicamente en préstamos convencionales.
En su lugar, se informa que incluye arrendamientos no iniciados, acuerdos de equipamiento, contratos de capacidad, compromisos de financiación de proyectos y garantías corporativas. Estas obligaciones pueden generar una presión similar a la de la deuda sin clasificarse como préstamos o bonos tradicionales.
Las presentaciones regulatorias de Meta ilustran lo rápido que pueden acumularse estos compromisos. A 31 de marzo de 2026, la empresa había declarado 182.880 millones de dólares en arrendamientos que aún no habían comenzado.
Además, Meta informó de 237.670 millones de dólares en compromisos contractuales no cancelables. En conjunto, ambas categorías se acercaban a los 420.600 millones de dólares.
No obstante, esa cantidad no debe interpretarse como un préstamo que Meta debe devolver inmediatamente. Gran parte de ello representa pagos futuros vinculados a instalaciones, equipos y servicios.
El tratamiento contable también ayuda a explicar por qué estas obligaciones pueden no aparecer inicialmente como pasivos. Básicamente, las obligaciones de arrendamiento se reconocen generalmente cuando la propiedad relacionada queda disponible para su uso.
En consecuencia, los arrendamientos de centros de datos sin terminar pueden permanecer fuera del balance hasta que la construcción se complete y las instalaciones entren en funcionamiento.
Alphabet informó de una exposición similar. A 31 de marzo de 2026, la empresa tenía 75.600 millones de dólares en arrendamientos de centros de datos que aún no habían comenzado.
Como las instalaciones aún no estaban disponibles para su uso, esos acuerdos no se habían registrado como obligaciones consolidadas de arrendamiento. Aun así, representaban compromisos financieros futuros significativos.
Cómo la infraestructura de IA se convirtió en una inversión de la industria pesada
La inteligencia artificial generativa requiere mucho más que procesadores. Las empresas también deben asegurar la memoria, equipos de red, sistemas de refrigeración, conexiones de fibra, subestaciones, tierra y electricidad fiable.
En consecuencia, estos proyectos dependen de los calendarios de construcción, las aprobaciones de las compañías eléctricas, la entrega de equipos y la disponibilidad suficiente de energía. Esto hace que la expansión sea más lenta y más intensiva en capital que el crecimiento del software tradicional.
Investigaciones citadas por la Columbia Business School estimaron que los hiperescaladores podrían requerir 2,9 billones de dólares en inversión adicional en computación entre 2025 y 2028. Además, los inversores externos pueden necesitar aportar más de la mitad de ese capital.
No obstante, los activos crean un desajuste financiero complicado. Los edificios y sistemas eléctricos pueden permanecer operativos durante décadas, mientras que los aceleradores avanzados pueden quedar económicamente obsoletos en solo unos pocos años.
Microsoft destacó esta diferencia cuando informó que dos tercios de sus 41.000 millones de dólares del gasto de capital del cuarto trimestre fiscal financiaron activos de menor duración, principalmente CPUs y GPUs. Además, la empresa registró 5.600 millones de dólares en arrendamientos financieros.
Mientras tanto, Amazon espera aproximadamente 220.000 millones de dólares en gasto de capital en 2026, mientras que Alphabet prevé entre 195.000 y 205.000 millones de dólares. Meta, por su parte, proyecta un gasto de entre 130.000 y 145.000 millones, y la estimación anual de Microsoft se sitúa cerca de los 175.000 millones.
En conjunto, las previsiones de gasto de las cuatro empresas producen un punto medio combinado de aproximadamente 733.000 millones de dólares, demostrando la extraordinaria escala financiera de la expansión de infraestructuras.
Cómo las grandes tecnológicas están cambiando los costes de infraestructura a lo largo del tiempo
El flujo de caja operativo sigue siendo la principal fuente de financiación, dado que las empresas de nube, publicidad y software continúan generando ingresos sustanciales. Sin embargo, el aumento de los costes de infraestructuras está consumiendo una parte cada vez mayor de ese dinero.
Amazon, por ejemplo, informó de una salida de flujo de caja libre en los últimos 12 meses de 7.600 millones de dólares. Durante el mismo periodo, las compras de propiedades y equipos aumentaron en 66.100 millones de dólares, en gran parte gracias a la inversión en inteligencia artificial.
A medida que la financiación interna está bajo presión, las empresas complementan los bonos corporativos con arrendamientos, financiación de equipos, deuda de proyectos, empresas conjuntas, crédito privado y contratos de capacidad a largo plazo.
Bajo una estructura común, un vehículo de propósito especial posee o desarrolla el centro de datos. Los inversores en infraestructuras aportan capital, mientras que los prestamistas o los tenedores de bonos institucionales financian la construcción.
Posteriormente, la empresa tecnológica alquila la instalación terminada o firma un acuerdo para adquirir capacidad informática. En consecuencia, una gran inversión inicial se convierte en una serie de pagos repartidos a lo largo de varios años.
El Banco de Pagos Internacionales describe estos acuerdos como «préstamos en la sombra». Aunque la deuda de proyectos puede permanecer fuera del balance consolidado de un hiperescalador, los contratos y arrendamientos relacionados siguen generando obligaciones financieras a largo plazo.
Dentro del modelo de financiación de Hyperion de Meta, valorado en 27.000 millones de dólares
El campus Hyperion de Meta en Luisiana ofrece un ejemplo detallado de este enfoque de financiación. En octubre de 2025, Meta y los fondos gestionados por Blue Owl Capital formaron una empresa conjunta para desarrollar el proyecto.
Según el acuerdo, Blue Owl adquirió un 80% de participación, mientras que Meta retuvo el 20% restante. Juntos, los socios comprometieron aproximadamente 27.000 millones de dólares en edificios, sistemas de refrigeración, infraestructuras eléctricas y conectividad.
Blue Owl aportó alrededor de 7.000 millones de dólares en efectivo. Mientras tanto, Meta proporcionó terrenos y activos en construcción antes de recibir una distribución única de aproximadamente 3.000 millones de dólares.
Además de su contribución accionaria, Meta acordó arrendar todas las instalaciones terminadas. Los contratos iniciales durarán cuatro años, aunque los acuerdos incluyen opciones que podrían extender el periodo de ocupación.
Meta también proporcionó una garantía máxima de valor residual que cubre los primeros 16 años de funcionamiento del proyecto. Por lo tanto, ciertas terminaciones de arrendamiento o caídas en el valor del campus podrían requerir que la empresa compense a la empresa conjunta.
A través de esta estructura, Meta puede asegurar una capacidad computacional considerable sin asumir directamente toda la deuda del proyecto. Sin embargo, su exposición financiera va mucho más allá de su participación del 20%.
En última instancia, los pagos del arrendamiento de Meta y la garantía de valor residual ayudan a financiar el proyecto. Como resultado, su compromiso económico es considerablemente mayor de lo que sugiere su posición en acciones minoritarias.
Por qué las comparaciones con la crisis de 2008 solo llegan hasta cierto punto
Las comparaciones con el sistema financiero anterior a 2008 revelan varias similitudes. Ambos modelos utilizan vehículos de propósito especial, reclamaciones financieras en capas y riesgos que van más allá de la deuda corporativa visible.
Sin embargo, los activos subyacentes y los prestatarios difieren considerablemente. Muchos proyectos de infraestructura de IA están respaldados por instalaciones físicas y contratos que involucran a empresas tecnológicas altamente rentables.
Por ejemplo, la deuda del proyecto de Hyperion supuestamente recibió una calificación A+, solo un nivel por debajo de la calificación crediticia corporativa de Meta. Esto contrasta fuertemente con los valores vinculados a hipotecas familiares débiles antes de la crisis de 2008.
Por lo tanto, describir cada pago futuro como deuda oculta puede exagerar el problema contable. Al mismo tiempo, excluir estos compromisos puede subestimar significativamente el apalancamiento efectivo de una empresa.
Por tanto, la principal exposición proviene de obligaciones financieras fijas vinculadas a activos con diferentes vidas útiles. Los edificios de centros de datos pueden mantenerse productivos durante décadas, mientras que los procesadores avanzados pueden quedar económicamente obsoletos en pocos años.
Además, los retrasos eléctricos, la menor utilización, precios más bajos o exceso de capacidad podrían reducir el valor de la infraestructura. No obstante, los pagos programados del arrendamiento y las obligaciones contractuales seguirían venciendo.
Qué métricas revelan la verdadera exposición financiera de las grandes tecnológicas a la IA
Para medir la exposición financiera total de las grandes tecnológicas, los inversores deben mirar más allá de los bonos y préstamos convencionales. Un cálculo más amplio del apalancamiento también debería incluir arrendamientos, obligaciones de compra, contratos de capacidad y garantías de valor residual.
Sin embargo, el momento de esos pagos importa tanto como su valor principal. Un compromiso de 100.000 millones de dólares repartidos a lo largo de 20 años supone una carga de liquidez diferente a la misma cantidad vencida en cinco años.
Los inversores también deberían comparar el gasto de capital con el flujo de caja operativo, el flujo de caja libre ajustado por arrendamiento, los márgenes en la nube y los ingresos directamente atribuibles a los servicios de IA. En conjunto, estas medidas muestran si el gasto en infraestructuras está generando rendimientos suficientes.
Mientras tanto, el aumento de la depreciación, los gastos eléctricos y los costes de mantenimiento pueden seguir presionando los beneficios mucho después de que termine la construcción. Alphabet ya ha advertido que la expansión de la infraestructura aumentará la depreciación y los costes operativos de los centros de datos.
Los cambios contables pueden influir aún más en el gasto declarado. Microsoft amplió la vida útil estimada de sus centros de datos y edificios de oficinas de 15 a 25 años.
En consecuencia, más futuros arrendamientos de centros de datos pasaron de la clasificación de arrendamiento financiero a la de arrendamiento operativo. Aunque el cambio redujo el gasto de capital declarado, no eliminó los compromisos de capacidad subyacentes.
En última instancia, la prueba decisiva es si la generación de efectivo relacionada con la IA llega antes de que los procesadores se deprecien, los arrendamientos comiencen y las garantías de los proyectos sean exigibles.
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