La oleada de inversión en inteligencia artificial, aunque de escala sin precedentes, difiere estructuralmente de los ciclos especulativos de la historia reciente como, sin ir más lejos, de la burbuja puntocom de principios de siglo. Y es que los masivos programas de gastos de capital que han puesto en marcha las grandes tecnológicas se están financiando, hoy por hoy, gracias a una caja construida durante años a la espera de encontrar el momento oportuno para poner el dinero a trabajar.

Una alta capacidad de autofinanciación que, al menos, hasta 2027 garantiza que esta tesis se mantenga a pesar del horizonte crítico de 2028 y en adelante, donde la generación interna de efectivo podría ya no se suficiente para cubrir las crecientes y constantes demandas de capex, lo que podría forzar a un cambio de estrategia hacia la financiación interna, incluyendo el crédito privado estructurado y los vehículos de propósito especial (SPV) fuera del balance, algo que para Michael Burry, el famoso inversor de la pasada crisis, traerá uno de los próximos grandes sustos de mercado. Advertía hace unos días que estas empresas subestimarán la depreciación en 176.000 millones de dólares en el próximo trienio.

De momento, los datos y estimaciones son las que son. Desde el 2000, el S&P 500 es el índice que ha experimentado una mayor reducción de su apalancamiento, cayendo de 3.78 veces en el año 2000 a las 1.35 veces a cierre de este año y con previsión de que se siga conteniendo durante los próximos dos. Algo similar sucede en el caso del EuroStoxx 500 que pasará de una ratio de apalancamiento de 5,12 veces a principios de siglo a las 3,28 veces que proyecta el mercado que alcance a cierre del próximo ejercicio.

El caso especial es el del Nasdaq 100 por haberse comportado a la inversa que el resto de selectivos de referencia analizados. En el año 2000, el tecnológico presentaba un ratio de endeudamiento de -0,54, lo que indica que las empresas del índice colectivamente tenían una posición de caja neta (más efectivo que deuda). Sin embargo, para 2025, esta referencia se sitúa ya en las 0,71 veces, según Bloomberg, lo que indica que, en su conjunto, las empresas del índice han pasado de una posición de caja neta a tener deuda neta. Las estimaciones de los expertos contemplan que caiga en los próximos 24 meses.

La analogía de las ‘puntocom’

A pesar de que estas métricas puedan evocar a la crisis de las puntocom, los números dan a conocer realidades particularmente diferentes tanto por la solidez financiera de las empresas como por la fuente de capital que impulsa la transformación. Por poner un ejemplo, la capitalización de mercado. A finales del siglo XX, la euforia especulativa extrema disparó el PER (veces que se recoge el beneficio en el precio de la acción) del Nasdaq 100 hasta las 60 veces (estamos hablando de marzo del año 2000). Unos múltiplos que no se sustentaban en las ganancias reales de las empresas. Hoy, con la IA de fondo, el PER se mantiene mucho más anclado en el crecimiento de beneficios y no solo en las promesas. Está en el entorno de las 30 veces.

Una diferencia que, además, se refuerza si se atiende a la rentabilidad de las empresas. Durante los años 2000, solo alrededor del 14% de las empresas del Nasdaq 100 eran rentables. Hoy no es así: las principales firmas que lideran la inversión en IA, como Nvidia, Apple, Microsoft y Google, son generadoras de beneficios y potentes máquinas de flujo de caja libre. Hace más de un cuarto de siglo, el crecimiento del mercado se impulsó a través de capital riesgo fácil, numerosas salidas a bolsa y millones en deuda inyectada en startups con ingresos limitados o nulos. En la actualidad, las masivas inversiones en capex se financian a través de flujos de caja operativos internos, cubriendo entre el 80% y 90% de las necesidades de gasto.

Y luego está a dónde iba a parar el dinero. La burbuja de las puntocom se caracterizó por una inversión especulativa y la sobreoferta, como la instalación de 80 millones de metros de cable de fibra óptica, de los cuales entre el 80% y 95% quedaron inutilizados. Las inversiones actuales, sin embargo, se centran en infraestructura (centros de datos y GPU) que genera ingresos inmediatos a través de servicios en la nube.

Una caja neta histórica

A día de hoy, JP Morgan estima que la deuda asociada a la IA asciende a 1,2 billones de dólares, es el segmento más grande del mercado en grado de inversión. Varias compañías, en las últimas semanas, han ejecutado ventas de bonos históricamente grandes para financiar sus planes estratégicos. A finales de octubre, por poner un ejemplo, Meta cerró una emisión de 30.000 millones de dólares en bonos, lo que hizo de ella la mayor emisión corporativa del año en EEUU no relacionada con fusiones y adquisiciones. A nivel global, entre 2016 y 2026, las grandes tecnológicas utilizarán más de 280.000 millones de dólares de su caja neta para financiar su expansión, teniendo en cuenta únicamente las compañías que la reducirán, entre ellas, Apple, Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon, Broadcom y Oracle.

Un mes antes, en septiembre, Oracle había colocado otros 18.000 millones para financiar la construcción de infraestructura para entregar a los modelos de IA generativa, como el centro de datos Stargate de OpenAI. La deuda a largo plazo de la compañía asciende, hoy por hoy, a unos 96.000 millones de dólares, según las cuentas de la propia empresa. Además, a principios de noviembre, Alphabet, la matriz de Google, emitió otros 25.000 millones de dólares más, aumentando su deuda neta en un solo día en casi un 70%. Esta semana, Amazon solicitó a la Comisión de Bolsa y Valores de Estados Unidos (SEC) una emisión de bonos, la primera en su historia, en seis tramos esperando recaudar hasta 12.000 millones de dólares.

Esta avalancha de papel ha provocado que el diferencial, esto es, la prima de rendimiento que exige el inversor a estas empresas en comparación con los bonos del Tesoro de EEUU, haya subido desde los 50 hasta los 78 puntos básicos en apenas seis semanas, es el nivel más alto desde que los planes arancelarios de Donald Trump provocaron el terremoto de abril en las bolsas tras el Día de la Liberación. Por poner el dato en contexto, antes de esta oleada de nueva deuda de IA, los diferenciales de estos bonos habían ido ajustándose desde enero, tocando su nivel más estrecho en 15 años. A pesar de los sólidos fundamentales que las acompañan, Alphabet y Meta tuvieron que pagar por sus emisiones hasta 15 puntos básicos más con respecto de la deuda ya emitida. Una postura que refleja actitud cautelosa de un mercado que espera que llegue un cantidad grande de pasivo no solo en 2025, sino también en 2026 y 2027.

En cualquier caso, esta carrera está transformando los balances de estas grandes tecnológicas. Históricamente, estos titanes operaban como activos ligeros, financiando sus inversiones con flujos de caja libre. Sin embargo, la maratón por construir infraestructura de IA -esto son, centros de datos, servidores y semiconductores, entre otros- exige un capital que muchas no tienen, lo que las están empujando a utilizar estratégicamente el apalancamiento, a pesar de sus vastas reservas de efectivo.

Nvidia es el caso de éxito más claro. Actúa como el principal proveedor de la fiebre del oro de la IA. Su posición de caja neta, de hecho, ha crecido exponencialmente, pasando de 3.331 millones de dólares en 2016 a una previsión de casi 68.000 millones en 2026, según FactSet. Esto es un incremento de la caja neta del 1.935% en diez años. De cara a 2026 y 2027, será la compañía con más caja de entre las grandes tecnológicas en un cambio de paradigma que ha transformado el modelo de negocio de la compañía pasando de ser principalmente un proveedor de tarjetas gráficas (GPU) para el mercado de videojuegos a convertirse en el pilar central y dominante de la infraestructura de IA.

Así, a medida que las empresas realizan las mayores inversiones de capital de su historia reciente en centros de datos, están viendo una erosión cada vez mayor, aunque desigual, en las reservas de efectivo. Meta, a pesar de capitalizar más de 1 billón de dólares ha visto cómo en los últimos diez años ha reducido su caja en un 85%. Cae desde los 27.751 millones hasta los poco menos de los 4.000 millones esperados a cierre de 2026. Disminución que es una consecuencia directa de las grandes emisiones de bonos empleadas para financiar infraestructura, obligándola a pagar una prima de emisión para acceder al mercado. Apple es un caso también significativo. En términos de magnitud, casi ha visto desaparecer la caja en una década pasando de más de 142.000 millones disponibles en 2016 a apenas 4.900 millones a cierre del ejercicio.

No todos son malos ejemplos, Amazon es una de las excepciones notables entre los hiperescaladores, con una previsión del aumento del 92% en su caja neta entre 2016 y lo esperado de cara a cierre de 2026. Y esto a pesar de su masiva inversión en la nube de AWS. Alphabet y Microsoft tampoco están mal del todo. Si bien la evolución de diez años muestra una disminución del 26% y 2% en su caja neta, respectivamente. Microsoft, por ejemplo, verá reducirse su caja neta en apenas 1.000 millones de dólares respecto de los 56.462 millones de 2016.

El traslado del riesgo

Pero más allá de los números, siguen existiendo los riesgos. Según las proyecciones de varios bancos de inversión, el capex total requerido para poner en marcha los modelos de inteligencia artificial entre 2024 y 2028 ascenderá a 2,9 billones, aunque la generación interna de efectivo solo podrá cubrir cerca de 1,4 billones, dejando una monumental brecha de financiación externa de 1,5 billones de dólares. Los analistas estiman que entre el 80% y el 90% de todo el capex planificado en IA está cubierto internamente por los flujos de caja operativos

Según el modelo de estimación de Deutsche Bank, el crédito privado podría aportar hasta 800.000 millones de dólares de la financiación externa necesaria hasta 2028. Adicionalmente, el uso de estructuras financieras complejas, como los Vehículos de Propósito Especial ??????permitirán a los hiperescaladores mantener la deuda fuera de los balances corporativos. Un ejemplo es Meta el proyecto de centro de datos Hyperion de Meta utiliza un SPV que permite a la empresa retener el control operativo con solo un 20% de capital, manteniendo así 270.000 millones en deuda fuera del balance.

Dicho esto, si bien los números absolutos de IA (financiación, concentración de capital de riesgo) se parecen a 1999 y la crisis de las puntocom, los fundamentos (márgenes de beneficio, adopción, crecimiento de ingresos) no lo hacen.

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