El auge de la IA no es solo una historia del mercado de valores. También es una historia del mercado de bonos. Y la versión del mercado de bonos puede ser aún más importante.
Paul Moseley/Fort Worth Star-Telegram/Tribune News Service via Getty Images
Los bonos son aburridos. Excepto cuando el crédito se rompe catastróficamente, y luego todo el mercado colapsa.
Para la mayoría de las personas, incluso los inversores minoristas relativamente sofisticados que gestionan su propio dinero, esas dos realidades conforman todo su mapa intuitivo del mercado de crédito global de $150 billones. La segunda, en particular, es menos una posición analítica que una respuesta visceral de miedo, un remanente de 2008 que ahora casi ni se menciona, incluso mientras moldea las reacciones a cualquier noticia de crédito que llega al público general.
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Con el auge de la IA, sin embargo, este mapa necesita una actualización urgente. De lo contrario, es casi imposible entender lo que está sucediendo en las finanzas ahora mismo: por qué los rescates del fondo Blue Owl están acaparando titulares, lo que realmente quieren decir los expertos cuando advierten sobre grietas en el crédito privado, la verdadera escala económica de la construcción de la IA, y cómo y por qué el contenido de tu 401(k) está cambiando silenciosamente, sin que nadie lo anuncie, y sin que la mayoría de los inversores lo noten.
No hay lugares peores para comenzar que con esto: la IA no es solo una historia del mercado de valores. También es una historia del mercado de bonos. Y la versión del mercado de bonos puede que realmente importe más.
Hasta hace poco, los mayores prestatarios en el mercado de bonos corporativos de grado de inversión de EE.UU., una porción de aproximadamente $7 billones del total del mercado de crédito global, pero una que golpea por encima de su peso en influencia, eran los bancos. Nombres que conoces como JPMorgan $JPM y Bank of America $BAC. Un elenco familiar, y no es de extrañar. Prestar, pedir prestado e invertir es lo que hacen los bancos.
Ahora ese elenco está cambiando rápidamente para incluir los nombres más importantes de la tecnología, y los expertos pueden decirte el momento en que se produjo el cambio.
Jason Miller, director gerente y jefe de industrias diversificadas en Citizens, lo remonta a octubre del año pasado, cuando el desarrollador TeraWulf valoró aproximadamente $3.2 mil millones para su Wolf Compute centro de datos. Cuando los acuerdos comenzaron a ser tan grandes, dijo Miller, los bancos que de otro modo podrían hacer los préstamos comenzaron a toparse con límites internos sobre cuánto exposición sectorial querían. Así que los posibles prestatarios comenzaron a buscar otras fuentes de capital más allá de los préstamos bancarios. La financiación de capital fue y es una opción obvia. Pero la financiación del mercado de bonos es más barata. “El costo de financiamiento de deuda es aproximadamente la mitad de lo que es el capital”, dijo Neil Sun, gerente de cartera en RBC Global Asset Management.
De repente, las matemáticas apuntaban en una dirección. Y la multitud tecnológica las siguió.
En los últimos tres meses de 2025, Oracle $ORCL, Meta $META, Google $GOOGL y Amazon $AMZN, los "hiperescaladores" de IA, en la jerga de los analistas, emitieron bonos por un valor aproximado de 90 mil millones de dólares entre ellos. En un memorando de enero, el economista jefe de Apollo, Torsten Sløk proyectó que si los hiperescaladores financian incluso el 20% de su capex planificado en IA a través de bonos de grado de inversión en los próximos cuatro años, entonces los índices que rastrean el sector se reestructuran por completo. Amazon saltaría al top tres de emisores de bonos. Meta, Microsoft $MSFT, Oracle y Google entrarían en el top 10. Google, que actualmente es el 67º mayor emisor, saltaría al octavo lugar.
“Cuando comienzas a emitir 25 mil millones de dólares o 50 mil millones de dólares en deuda de una vez, es muy fácil colocarte entre los 10 mayores prestatarios”, dijo Jason Greenblath, un gerente de cartera senior y director de investigación de crédito corporativo en American Century Investments. “Así que la composición del índice cambiará. Está cambiando.”
En resumen, la tecnología está ahora tomando su lugar entre los mayores prestatarios en el sistema de crédito estadounidense. Ese cambio ya está en marcha, y es histórico en escala, lo suficientemente grande para ayudar a crecer todo el mercado subyacente de bonos corporativos.
¿Qué tan histórico? Bueno, es una historia del mercado de crédito más grande que el auge de las puntocom. Mark Zandi, economista jefe de Moody's $MCO Analytics, ha dicho que los préstamos tecnológicos ya han superado los niveles de la era puntocom. El propio enfoque de Sløk es más enfático: el aumento en la emisión de deuda de los hiperescaladores es lo suficientemente grande como para que plantee la pregunta de quién puede o absorberá.
Es decir, es un aumento del suministro de deuda lo suficientemente grande como para centrar la atención en el lado de la demanda. ¿Quién está comprando todo este “papel”, como lo llaman los del mercado de bonos? ¿Y dónde se encuentra dentro del sistema financiero más grande?
La respuesta, por ahora, parece ser los mismos compradores que siempre han absorbido deuda corporativa de grado de inversión estándar a gran escala. “Compradores de rendimiento”, como los describió Greenblath: compañías de seguros que suscriben anualidades, fondos de pensiones e inversores institucionales extranjeros, particularmente de Asia. “La mayoría es Asia y seguros”, dijo Greenblath. “Esos son realmente los dos grandes.”
Sun, el gestor de cartera de RBC, lo describió en términos similares, diciendo que aproximadamente el 30% del mercado de grado de inversión de EE. UU. es absorbido por pensiones y compañías de seguros nacionales, con una proporción similar proveniente del extranjero. No son compradores especulativos persiguiendo una operación caliente. Son instituciones que igualan pasivos de largo plazo con activos de largo plazo, comprando un bono corporativo a 30 años porque tienen una obligación a 30 años en el otro lado del libro.
Una explicación rápida y sencilla, entonces, podría ser esta: Tienes deuda de construcción de IA en el lado de la oferta, y la anualidad que compró tu padre en el lado de la demanda.
Eso no es necesariamente un cambio estructural en sí mismo, más bien un reordenamiento de personajes, con la tecnología siendo una parte creciente de los proveedores y, por otro lado, los compradores de rendimiento permanecen como compradores de rendimiento. Lo que hace es introducir preguntas sobre la naturaleza de todo este endeudamiento, y si esta deuda es tan sólida como la antigua deuda que solía ocupar su lugar.
Se proyecta que los hyperscalers gastarán aproximadamente entre $700 y $800 mil millones en capex solo en 2026, dijo Sun, y en los próximos cinco años, “podría ser un total combinado de $4 billones de gasto total en capex.” Solo una parte de eso está siendo cubierta por flujo de caja libre. El mercado de bonos, que alguna vez fue una fuente más marginal de capital para las empresas tecnológicas, está volviéndose mucho más importante.
Esos billones se están utilizando para desarrollar productos de IA y también para comprar terrenos, construir centros de datos, adquirir chips y conectar todo el infraestructura eléctrica para operar los centros. Estos son activos físicos cuya vida económica nunca se ha probado a esta escala y cuyo valor residual la mayoría de los analistas se resisten a valorar de manera precisa. Pero la gente a menudo malinterpreta la situación crediticia general porque asume que esta garantía es principalmente importante cuando realmente no lo es.
Cuando se califica el crédito de hyperscalers, lo que realmente se califica son los enormes flujos de efectivo, ya establecidos y en crecimiento, que los hyperscalers ya producen. Es probable que estos crezcan con el tiempo, ya sea que la IA cumpla o no con los sueños febriles más extravagantes de sus defensores. ¿También en la mezcla? La calidad y hermeticidad de los contratos que mantendrán a los hyperscalers pagando arrendamientos en centros de datos, ya sea que se produzcan grandes beneficios de la IA o no.
Tales riesgos crediticios son del tipo que la mayoría de los compradores de bonos asumirán todo el día, y por una buena razón. Estas son apuestas sólidas. Y esto explica por qué los diferenciales de crédito, una medida de la recompensa que los inversores exigen por asumir riesgos más allá de los tesoros, permanecen ajustados. Los compradores de este tipo de bonos corporativos no están obteniendo grandes rendimientos más allá del estándar.
Dicho de otra manera, el mercado está pagando a los prestamistas menos para financiar a las empresas estadounidenses que en casi cualquier momento de una generación, y en el momento exacto en que las empresas estadounidenses están pidiendo prestado para construir algo que nunca se ha asegurado a esta escala antes.
También hay un mercado en contracción más allá del crédito: los precios de la tierra, el equipo del centro de datos y más están aumentando debido a la intensa competencia por ellos, lo cual es una razón por la que las proyecciones de capex siguen aumentando: observe cómo construir un solo centro de datos en Michigan se proyectó que costaría $10 mil millones el otoño pasado, pero ahora costará más como $16 mil millones.
Por supuesto, no todos los hiperescalares son creados iguales — Oracle siendo el caso excepcional notable — y parte de la emisión de bonos no proviene de hiperescalares en absoluto, sino de diferentes actores de IA, los “neoclouds” como CoreWeave (empresas con modelos de negocio de infraestructura como servicio) que a veces utilizan estructuras de financiación posiblemente mucho más arriesgadas.
Los bajistas del desarrollo de IA tienden a cuestionar esa parte de la pila, la de los neoclouds que utiliza Estructuras de deuda colateralizadas por GPU. Estos escépticos son algo difíciles de encontrar dentro de las principales instituciones — o se muestran reacios a expresar dudas oficialmente. Los fundadores y defensores de la IA quieren recaudar dinero. Los banqueros de inversión quieren hacer negocios. Los gestores de fondos leen las oportunidades de mercado de maneras complejas y buscan aprovechar los errores de valoración, viendo una oportunidad para que la gestión activa supere los benchmarks.
Dave Friedman es un analista independiente, lo que lo pone fuera de las estructuras de incentivos habituales. Su resumen: “El caso bajista no es ‘la IA es una burbuja’ o ‘la tecnología no funciona’. La tecnología funciona”, dijo Friedman. “La demanda es real. El caso bajista es más estrecho y técnico: Las estructuras de financiamiento utilizadas para construir la infraestructura incorporan suposiciones sobre valores residuales, tasas de utilización y estabilidad de las contrapartes que no están bien sustentadas por los datos que tenemos.”
“Puedes ser optimista sobre la IA y pesimista sobre el instrumento de deuda específico que financia su desarrollo. No son posiciones contradictorias”, dijo. “La mayoría de las personas con las que hablo que realmente suscriben este papel para ganarse la vida entienden esa distinción. La mayoría de los comentarios públicos la colapsan.”
Sin embargo, hay implicaciones para los inversores minoristas y para cualquiera con un 401(k). Todos estos cambios en el mercado de bonos se propagan. “Algo de este papel,” dijo Friedman, “termina en fondos de bonos corporativos diversificados que se encuentran en productos de jubilación con fecha objetivo. El titular minorista no tiene idea de por qué lo posee, no tiene un marco para evaluarlo y no puede salir de él independientemente del fondo.”
Eso no es inherentemente un escándalo, agregó Friedman, señalando que los fondos de bonos diversificados poseen muchas cosas que los tenedores individuales no rastrean. “Pero el perfil de riesgo específico de la deuda colateralizada con GPU es lo suficientemente diferente del crédito corporativo tradicional como para que creo que el régimen de divulgación no se ha puesto al día,” dijo. “Un inversor común que mira la hoja de datos de su fondo de bonos ve ‘grado de inversión corporativo’ o ‘alto rendimiento’ y asume que eso significa algo estable. No se les dice que una parte creciente de la nueva emisión en esos segmentos está financiando una clase de activo específica con economía residual no probada.”
“Si eso se eleva al nivel de divulgación inadecuada es una pregunta legal que no puedo responder,” dijo Friedman. “Si se está discutiendo adecuadamente, públicamente, en lenguaje sencillo: claramente no.”
Entonces no está dando la alarma. Está diciendo que sí, que el mapa interno de uno necesita actualización.
Finalmente, ¿qué pasa con el titulares alarmantes sobre crédito privado¿Los analistas indican preocupaciones sobre la deuda del desarrollo de la IA, parte de la cual es crédito privado, o algo más?
Las preocupaciones están relacionadas, pero no son lo mismo. Por ejemplo, algunas preocupaciones sobre el crédito privado están relacionadas con préstamos hechos a empresas de software y otros negocios cuyos flujos de caja ahora están siendo presionados por la disrupción de la IA. El miedo, esencialmente, es que la IA está erosionando el valor de esos préstamos. Las preocupaciones sobre la deuda del desarrollo de la IA, y la forma en que se estructura parte del financiamiento, son distintas pero conectadas: un primo, no un hermano.
Vale la pena aclarar la confusión. La última vez que la gente común se llevó una sorpresa desagradable de los mercados de crédito, se derrumbó todo el sistema financiero —cada rincón, desde bonos hasta acciones— y esa memoria muscular se reactiva cada vez que los problemas de crédito son noticia. Esta memoria es útil, también, porque es genuinamente cierto e históricamente preciso decir que los grandes problemas sistémicos a menudo aparecen en los mercados de crédito antes que en los mercados de acciones.
Esta vez, tenemos la oportunidad de actualizar nuestra comprensión antes de que ocurra. Eso no quiere decir que una sorpresa desagradable esté en camino. Pero, ¿no quieres saber lo suficiente para ver que se aproxima?
