Cómo las grandes tecnológicas ocultan los verdaderos costes de la revolución de la IA: Cuando la manipulación del balance se convierte en una estrategia de supervivencia

La montaña oculta de deuda: ¿Se enfrenta ahora la industria de la IA a un colapso importante?

Cuando estalla la burbuja de la IA: ¿Por qué los gigantes tecnológicos ocultan un riesgo enorme?

El revuelo en torno a la inteligencia artificial está impulsando las cotizaciones de los gigantes tecnológicos a máximos históricos. Pero tras las brillantes fachadas de Meta, Microsoft, Oracle y OpenAI, se gesta una tormenta financiera. Para gestionar los astronómicos costes de la carrera armamentística global por la IA, las grandes tecnológicas recurren cada vez más a artimañas contables. Desde periodos de depreciación secretamente extendidos y fondos multimillonarios fuera del presupuesto en vehículos de propósito especial hasta transacciones circulares cuestionables, los métodos son tan creativos como arriesgados. Lo que en apariencia es un crecimiento imparable, tras un análisis más detenido, se revela como un frágil castillo de naipes financiero. El sector está trasladando sus problemas al futuro, pero ¿qué ocurrirá si no se cumplen las altas expectativas de la IA y los miles de millones de dólares en costes ocultos impactan con toda su fuerza en los balances? Un análisis profundo de las audaces maniobras de la élite tecnológica y quién podría ser el primero en caer en un posible colapso.

La ilusión de mil millones de dólares del auge de la IA: cómo las grandes tecnológicas ocultan sus verdaderos costes

Detrás de los impresionantes informes de ganancias de las grandes empresas tecnológicas se esconde un número creciente de trucos contables utilizados por Google, Meta, Oracle y otras para minimizar o eliminar por completo de sus balances los verdaderos costos de su carrera armamentística en IA. Estas prácticas son en gran medida legales, pero plantean una pregunta fundamental: ¿Qué sucede cuando las enormes inversiones finalmente no dan frutos y los costos diferidos regresan con toda su fuerza?

El truco para prolongar la vida

Uno de los métodos más efectivos, aunque discretos, que utilizan las empresas tecnológicas para aumentar sus beneficios es extender la vida útil de sus servidores y equipos de red en sus balances. En enero de 2025, Meta anunció que extendería la vida útil estimada de ciertos servidores y equipos de red de cuatro a cinco años y medio. A primera vista, esto parece una simple nota técnica, pero en realidad, este ajuste redujo los costes de depreciación de 2025 en 2900 millones de dólares, lo que representó casi el cuatro por ciento de su beneficio estimado antes de impuestos. Dado que Meta incrementó sus inversiones en infraestructura de IA hasta en un setenta y cinco por ciento durante el mismo periodo, el efecto es aún más pronunciado en el presente año, 2026.

Meta no es la única en esto. Microsoft extendió la vida útil de sus servidores y equipos de red de cuatro a seis años en 2022, y Oracle hizo lo propio en 2023, ajustándola de cuatro a cinco años. Prácticamente todos los grandes proveedores de servicios en la nube realizaron ajustes similares entre 2020 y 2025. El mecanismo subyacente es simple desde una perspectiva contable, pero significativo: si se asume que un servidor o una tarjeta gráfica tienen una vida útil más larga, los costos de adquisición se distribuyen a lo largo de más años, reduciendo así la depreciación anual y aumentando las ganancias declaradas en la misma cantidad, sin que se venda un solo producto adicional ni se adquiera un nuevo cliente. Según cálculos de analistas independientes, este efecto se traduce en una cifra de miles de millones de dólares en ganancias operativas adicionales declaradas en toda la industria, con algunas estimaciones que sugieren más de 176 mil millones de dólares en ganancias potencialmente infladas, basadas en la diferencia entre la vida útil contable y la vida útil tecnológica real de los procesadores gráficos modernos.

Aquí es precisamente donde surge la verdadera controversia. Un chip de alto rendimiento de cuatro años de antigüedad puede seguir funcionando técnicamente y ser perfectamente utilizable para aplicaciones sencillas como la inferencia. Sin embargo, para entrenar a la próxima generación de modelos de IA —la carrera que impulsa las valoraciones bursátiles de toda la industria—, el mismo chip queda tecnológicamente obsoleto en aproximadamente dos años. Entre estas dos definiciones de vida útil —funcionalidad puramente física, por un lado, y rendimiento competitivo, por otro— existe una brecha significativa que crea oportunidades para la manipulación contable. El conocido inversor Michael Burry, famoso por su advertencia temprana sobre la crisis inmobiliaria de 2008, describió inequívocamente esta práctica en una declaración pública como uno de los mecanismos fraudulentos más extendidos de nuestro tiempo. Resulta llamativo que, en enero de 2025, Amazon adoptara el enfoque opuesto, acortando la vida útil de cierto hardware, lo que resultó en un impacto negativo de aproximadamente 700 millones de dólares en el beneficio operativo, citando explícitamente la rápida obsolescencia tecnológica causada por el auge de la IA. Este contraste demuestra que la elección de los supuestos de depreciación permite una considerable discreción en la política contable y no es en absoluto obligatoria.

Cómo desaparecen miles de millones de dólares en deuda del balance general

Más allá de la cuestión de la depreciación, se ha consolidado una práctica aún más extendida que permite a las empresas tecnológicas financiar enormes sumas de inversión completamente fuera de sus propios balances. Un análisis del Financial Times reveló que las empresas tecnológicas ya han mantenido más de 120.000 millones de dólares en gastos de centros de datos de IA fuera de sus balances mediante los denominados vehículos de propósito especial (SPV, por sus siglas en inglés). El principio funciona así: en lugar de construir y financiar directamente un centro de datos, una corporación establece una empresa formalmente independiente que es propietaria del terreno, los edificios, el suministro eléctrico e incluso, en ocasiones, de los propios chips. Inversores institucionales como Pimco, BlackRock, Apollo, Blue Owl Capital o grandes bancos como JPMorgan proporcionan a este SPV capital de deuda y acciones, mientras que la empresa tecnológica firma contratos de arrendamiento a largo plazo para el uso de la infraestructura.

El ejemplo más destacado es Meta con su proyecto de centro de datos Hyperion en Luisiana. Para esta inversión de 30.000 millones de dólares, Meta, junto con Blue Owl Capital, creó una sociedad instrumental (SPV) denominada Beignet Investor, a la que se canalizaron aproximadamente 27.000 millones de dólares en financiación mediante deuda procedente de Pimco, BlackRock y Apollo, así como 3.000 millones de dólares adicionales en capital propio de Blue Owl. Ninguno de estos 30.000 millones de dólares figura como deuda en el balance de Meta, lo que poco después permitió a la empresa captar otros 30.000 millones de dólares en el mercado de bonos. Si bien Meta posee una participación del 20% en esta SPV y ha asumido una garantía de valor residual, que se aplica si el valor del activo cae por debajo de un determinado umbral al final del plazo del contrato y Meta no lo renueva, el riesgo fundamental recae en gran medida sobre los inversores externos.

Oracle, xAI y CoreWeave están adoptando estructuras similares. Oracle arrienda capacidad de computación a OpenAI y, junto con socios como Vantage, Digital Realty y Blue Owl, ha construido numerosos centros de datos, cada uno financiado a través de su propia sociedad instrumental (SPV). Estos incluyen una instalación en Abilene, Texas, con aproximadamente 13.000 millones de dólares en financiación de Blue Owl y JPMorgan, así como paquetes de financiación adicionales por un total de 38.000 millones de dólares para sitios en Texas y Wisconsin y 18.000 millones de dólares para una instalación en Nuevo México. xAI, de Elon Musk, está siguiendo una estrategia similar, intentando recaudar 20.000 millones de dólares, de los cuales hasta 12.500 millones provendrán de financiación mediante deuda, para comprar unidades de procesamiento gráfico (GPU) y arrendárselas a la empresa. CoreWeave estableció una SPV en marzo de 2026 para cumplir un contrato de 11.900 millones de dólares para proporcionar potencia de computación a OpenAI. Cabe destacar que Google, Microsoft y Amazon han optado conscientemente hasta ahora por no utilizar esta forma de financiación y, en su lugar, financian sus centros de datos con sus propias reservas de efectivo y bonos corporativos tradicionales, lo que hace que sus balances sean más transparentes, pero también supone una mayor presión inmediata sobre ellos.

El verdadero propósito de estas estructuras es evidente: las empresas acceden a enormes cantidades de capital sin afectar negativamente su deuda declarada, su solvencia crediticia ni sus principales ratios contables, lo que a su vez les permite obtener más financiación mediante deuda en el mercado tradicional. Los inversores en los vehículos de propósito especial (SPV) se sienten atraídos por la estabilidad y la rentabilidad de las infraestructuras, garantizadas por empresas tecnológicas financieramente sólidas que actúan como arrendatarias. Esta estructura funciona sin problemas siempre que la demanda subyacente de capacidad de procesamiento crezca al ritmo previsto en los contratos. Sin embargo, conlleva un riesgo oculto significativo, ya que el verdadero compromiso económico de las corporaciones no se refleja adecuadamente en las cifras oficiales del balance.

Cuando los socios comerciales se financian mutuamente

Más allá del mero ajuste de balances, ha surgido en la industria otro patrón aún más preocupante, conocido como comercio circular. En este modelo, las empresas invierten recíprocamente entre sí, manteniendo simultáneamente una relación de clientes y proveedores. El ejemplo más destacado es la relación entre Nvidia y OpenAI. Nvidia se comprometió a invertir hasta 100 mil millones de dólares en OpenAI para la construcción de centros de datos, mientras que OpenAI, a su vez, adquirió procesadores gráficos de ese mismo inversor. El analista financiero Brian Colello, de Morningstar, describió acertadamente el mecanismo: OpenAI probablemente compra equipos a Nvidia, que luego reinvierte las ganancias en OpenAI, la cual, a su vez, utiliza esos fondos para comprar más equipos de Nvidia. Poco después, se cerró un acuerdo similar con AMD, en el que OpenAI acordó comprar los chips de AMD a cambio de una participación potencial de hasta el diez por ciento en la compañía.

La red se extiende mucho más allá de estos dos ejemplos. Como resumió el periodista Rob Wile, Nvidia planea invertir en OpenAI, que obtiene su computación en la nube de Oracle, que a su vez compra chips a Nvidia. Nvidia también tiene una participación en CoreWeave, que a su vez proporciona infraestructura a OpenAI. OpenAI se sitúa en el centro de esta red de inversiones recíprocas como un pulpo de múltiples brazos. En marzo de 2026, OpenAI cerró una histórica ronda de financiación de 122.000 millones de dólares, con una contribución de Amazon de hasta 50.000 millones y de Nvidia de 30.000 millones, mientras que OpenAI extendió simultáneamente su acuerdo existente con la división de nube de Amazon, AWS, por otros 100.000 millones de dólares. Tres meses antes, Microsoft y Nvidia habían invertido conjuntamente 15.000 millones de dólares en Anthropic, que a cambio se comprometió a invertir 30.000 millones de dólares en el uso del servicio de nube Azure de Microsoft.

El analista de PitchBook, Harrison Rolfes, identifica sucintamente el problema estructural fundamental: los pasivos acumulados no son simplemente deuda, sino un círculo vicioso, ya que los mismos proveedores de servicios en la nube que inyectan capital son, a su vez, quienes cobran por la potencia de cálculo. También señala que la distribución del riesgo en estas configuraciones dista mucho de ser equilibrada. Microsoft, por ejemplo, posee una participación en OpenAI, recibe el 20 % de sus ingresos y, simultáneamente, ha asegurado compromisos plurianuales con Azure. Si OpenAI no alcanza sus objetivos de ingresos, el proveedor de servicios en la nube no contribuirá financieramente, sino que recibirá el pago primero, dejando a OpenAI sola ante el riesgo restante. El Wall Street Journal ya informó que OpenAI no alcanzó sus propios objetivos de crecimiento interno, y la propia directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, advirtió que la compañía podría no ser capaz de pagar futuros contratos de potencia de cálculo si el crecimiento de los ingresos no se acelera. Las obligaciones contractuales de OpenAI con Oracle, Microsoft y Amazon ascienden ahora a más de 1,15 billones de dólares. En los círculos de inversores ya se están estableciendo comparaciones abiertas con el estallido de la burbuja de las puntocom en el año 2000, como señaló la empresa de inversión Bespoke Investment Group al describir el acuerdo entre Nvidia y OpenAI como una señal preocupante del creciente ensimismamiento de toda la industria.

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Dónde es más probable que se derrumbe el castillo de naipes

La pregunta crucial ahora es qué empresas podrían enfrentar graves dificultades financieras si sus enormes inversiones no dan los frutos esperados. Desde la perspectiva actual, CoreWeave, proveedor especializado de infraestructura en la nube para el entrenamiento de IA, parece ser la que corre mayor riesgo inmediato. Su modelo de negocio se basa casi por completo en procesadores gráficos financiados con deuda. A finales de 2025, la empresa tenía una deuda total de aproximadamente 21.400 millones de dólares, cifra que se disparó hasta casi 30.000 millones a mediados de 2026. Su ratio deuda-capital alcanzó un extraordinario 894%, mientras que su flujo de caja libre durante un período de doce meses fue de tan solo 5.270 millones de dólares. La agencia de calificación Moody's ha calificado a la empresa como propensa a tener un flujo de caja negativo durante al menos los próximos dieciocho meses. Particularmente alarmante es la carga de intereses: CoreWeave paga una tasa de interés promedio de alrededor del 11% sobre su deuda, lo que significa que aproximadamente una cuarta parte de sus ingresos totales debe destinarse únicamente al servicio de la deuda. El banco de inversión HSBC estimó que el déficit de liquidez de la empresa para 2026 ascendería a 9.800 millones de dólares, que tendrían que cubrirse con préstamos adicionales, probablemente aún más caros. Para empeorar las cosas, CoreWeave depende en gran medida de unos pocos clientes importantes: Microsoft representa aproximadamente el 70% de sus ingresos y una parte significativa de su cartera de pedidos proviene de OpenAI, empresa que ya ha dado señales de alerta sobre su solvencia. Si OpenAI no cumpliera con sus compromisos financieros, CoreWeave se vería gravemente afectada, ya que existe un riesgo real de una reacción en cadena, que Wall Street ya está reflejando en los rendimientos de los bonos de la empresa para 2031, que alcanzan el 11,5%, una clara señal de alerta sobre los importantes riesgos de impago.

Oracle también se encuentra en una posición cada vez más precaria, aunque partiendo de un punto de partida significativamente mayor y más diversificado. En julio de 2026, la agencia de calificación S&P Global rebajó la calificación crediticia de la compañía de BBB a BBB-, apenas un escalón por encima del estatus de bono basura. El razonamiento fue inequívoco: S&P admitió abiertamente haber subestimado previamente el verdadero alcance de las inversiones necesarias para expandir su negocio de IA. Para el año fiscal 2027, la agencia ahora espera gastos de capital de entre 90.000 y 95.000 millones de dólares, superando significativamente su pronóstico anterior de 60.000 millones de dólares, mientras que se espera que el déficit de flujo de caja operativo libre casi se duplique, pasando de los 24.000 millones de dólares proyectados anteriormente a casi 42.000 millones de dólares. Oracle ya tiene una deuda total de 167.000 millones de dólares y planea un aumento de capital adicional de 20.000 millones de dólares para financiar su expansión. El mayor riesgo reside en la extrema concentración de clientes: OpenAI por sí sola representa aproximadamente la mitad de los 638.000 millones de dólares en ingresos futuros garantizados contractualmente de Oracle. Si OpenAI tuviera dificultades financieras o no pudiera cumplir con sus obligaciones de pago, Oracle se quedaría con una enorme cantidad de capacidad de centros de datos arrendada a largo plazo, que en tales circunstancias sería difícil volver a arrendar a precios relativamente favorables. S&P también indicó que reduciría aún más su valoración si la deuda se mantiene por encima de 4,5 veces las ganancias o si Oracle no genera un flujo de caja libre positivo para el año fiscal 2029.

OpenAI se encuentra en el centro de todos los escenarios de riesgo, a pesar de que, como startup privada, no está sujeta a los requisitos tradicionales de información bursátil. Según sus propias proyecciones internas, OpenAI prevé acumular pérdidas de 115.000 millones de dólares para 2029 antes incluso de ser rentable, un plazo que los observadores independientes consideran extremadamente optimista. Como ya se ha mencionado, sus compromisos con Oracle, Microsoft y Amazon suman más de 1,15 billones de dólares, y la propia directora financiera, Sarah Friar, ha admitido públicamente que, sin un aumento significativo de los ingresos, la capacidad de la empresa para pagar futuros contratos de computación no está garantizada. El fracaso de OpenAI no sería una quiebra aislada, sino que, debido a sus numerosos vínculos contractuales, afectaría prácticamente a toda la cadena de valor, desde Oracle y Microsoft hasta CoreWeave y numerosos proveedores de infraestructura más pequeños.

Por el contrario, aquellas corporaciones que pueden financiar sus inversiones en IA con sus propios recursos, es decir, con flujos de caja operativos sólidos, se encuentran en una posición mucho más cómoda. Google, Microsoft y Amazon poseen negocios centrales tan masivos en búsqueda, publicidad, licencias de software y servicios en la nube que incluso enormes inversiones en IA no amenazan de inmediato su estabilidad financiera, aunque, como se describió al principio, su flujo de caja libre también está bajo una presión notable. Bank of America ya ha estimado que las enormes inversiones en IA probablemente reduzcan los márgenes de beneficio de estas empresas en 1,6 puntos porcentuales interanuales. Si bien esto es perceptible, está lejos de representar una amenaza existencial.

¿Qué sucede cuando el bumerán regresa?

La diferencia crucial entre un revés manejable y una verdadera crisis existencial radica, en última instancia, en la combinación de los niveles de deuda, la concentración de clientes y si una empresa posee un negocio principal rentable y autónomo capaz de absorber cualquier pérdida relacionada con la IA. Para proveedores altamente apalancados y especializados como CoreWeave, incluso un retraso moderado en la demanda prevista o el impago de un solo cliente importante como OpenAI podría desencadenar una reacción en cadena, que abarcaría desde mayores costes de refinanciación y rebajas en la calificación crediticia hasta la insolvencia total. Para Oracle, el riesgo reside menos en la quiebra inmediata que en una pérdida gradual de la solvencia crediticia, lo que aumentaría permanentemente los costes de financiación y restringiría drásticamente la flexibilidad financiera para una mayor expansión.

El verdadero talón de Aquiles de toda la estructura, sin embargo, reside en las propias entidades de propósito especial fuera de balance. Si la demanda de capacidad de procesamiento creciera más lentamente de lo previsto en los contratos de arrendamiento subyacentes, o si los proveedores individuales de IA se enfrentaran a dificultades, las empresas matrices como Meta tendrían que cumplir con los valores residuales garantizados contractualmente, materializando así por completo los riesgos supuestamente externalizados en sus propios balances, precisamente en un momento en que los mercados de capitales ya están reaccionando con nerviosismo. Una situación similar se da con los periodos de depreciación extendidos: si la vida útil tecnológica real de los chips resultara significativamente más corta de lo previsto en los balances, se producirían amortizaciones masivas y concentradas en ciertos trimestres futuros, lo que podría anular años de un crecimiento de beneficios supuestamente constante de un solo golpe; un escenario que los críticos ya denominan el inminente muro de depreciación.

La lección crucial que se desprende de la historia de los ciclos tecnológicos anteriores, en particular del estallido de la burbuja de las telecomunicaciones a principios de la década de 2000, es que las estructuras de financiación circular parecen estables mientras el crecimiento subyacente se mantenga sin cesar, pero pueden colapsar con una velocidad asombrosa en cuanto aparece la más mínima fisura en la red. Si bien el banco de inversión suizo UBS argumentó en otoño de 2025 que las empresas de IA actuales son significativamente más sólidas financieramente que las empresas de telecomunicaciones de aquella época, también reconoció que existen considerables vulnerabilidades financieras en ciertas partes de la cadena de valor. Esta advertencia probablemente resultará fundamental al analizar los próximos trimestres: no toda la industria está en riesgo, pero aquellas empresas que dependen en mayor medida de inversiones apalancadas en un futuro incierto se enfrentan a un riesgo real y creciente de que sus costes diferidos acaben por alcanzarlas con toda su fuerza.

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