El boom de la inteligencia artificial está movilizando cifras nunca vistas. Este año, las grandes tecnológicas destinarán cerca de u$s400.000 millones a infraestructura para correr modelos de IA.
El frenesí inversor incluye desde data centers hasta la compra masiva de chips. Está cambiando la forma en que Alphabet, Meta, Microsoft y otras gigantes manejan su caja y su deuda.
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Gigantes tech a todo o nada con la infraestructura
En la última década, las big tech pasaron de tener un 20% de activos tangibles a superar el 60%. Esto se debe a la construcción masiva de centros de datos y equipamiento para IA.
Si sumamos el gasto de capital de Alphabet, Meta, Microsoft, Amazon y Oracle en el último año, el total supera al de todas las empresas industriales que cotizan en bolsa.
Proyecciones multimillonarias
Analistas como Morgan Stanley prevén que para 2028 se habrán invertido u$s2,9 billones en infraestructura de IA. McKinsey eleva la cifra a u$s6,7 billones para 2030.
¿Qué es el múltiplo precio-beneficio?
La magnitud de la apuesta no tiene precedentes, y los accionistas miran de cerca el retorno que puedan generar estas inversiones masivas.
El auge de la deuda en el ecosistema IA
Históricamente, las grandes tecnológicas fueron austeras en su endeudamiento. Sin embargo, en 2025 la financiación con grado de inversión creció un 70% interanual.
Hasta ahora, Microsoft no emitió declaraciones públicas ni soluciones definitivas
Alphabet volvió a emitir bonos tras cuatro años. Microsoft multiplicó por tres su deuda ligada a data centers y Meta busca u$s30.000 millones de prestamistas privados.
Startups y fondos privados se suman al juego
Empresas como CoreWeave y Fluidstack están tomando deuda agresivamente, usando chips de Nvidia como garantía. Incluso xAI, de Elon Musk, busca financiamiento por miles de millones para ampliar su capacidad.
Los fondos de capital privado se convirtieron en actores clave, prestando directamente a las tecnológicas y respaldando títulos de deuda relacionados con la IA.
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¿Oportunidad o riesgo latente?
Expertos advierten que este ciclo de inversión masiva podría derivar en exceso de capacidad y presionar los balances. Si la adopción de la IA es más lenta de lo esperado, los retornos podrían tardar y aumentar las tensiones con los accionistas.
