¿La versión de IA de la «crisis de préstamos hipotecarios subprime»? Bajo la marea, 1.8 billones de deuda oculta se acumula en la sombra

¿Sabor a crisis de deuda de versión AI? 1.8 billones de dólares en exposición fuera de balance, convirtiéndose en la bomba de tiempo de esta ronda de euforia Autor original: Bu Shuqing, Wall Street Insights

Autor original: Lùdòng BlockBeats

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Reproducción: Mars Finance

Bajo la ola de construcción de infraestructura de IA, una expansión de deuda sin precedentes se está formando silenciosamente—y la parte más peligrosa, nunca aparece en ningún balance.

El último informe de Goldman Sachs predice que en 2027, el gasto de capital de las grandes empresas de computación en la nube alcanzará entre 1.1 y 1.4 billones de dólares, muy por encima del consenso del mercado. Sin embargo, según un estudio profundo de Morgan Stanley, esta cifra que deja boquiabierto al mercado, es solo la punta del iceberg.

Casi 1 billón de dólares en compromisos de compra, más de 800 mil millones de dólares en contratos de arrendamiento no efectivos, y acuerdos de financiamiento con proveedores por cientos de millones, conforman aproximadamente 1.8 billones de dólares en exposición fuera de balance—estas deudas, que flotan fuera del balance, realmente bloquean flujos de efectivo futuros.

El mercado aún no ha valorado adecuadamente estos riesgos.

Morgan Stanley advierte que la apalancamiento de las grandes empresas de computación en la nube ha aumentado en solo dos trimestres de 0.9 veces a 1.8 veces, con un crecimiento en gastos de capital que supera continuamente el crecimiento en ingresos y flujo de caja libre, y el impacto real de la depreciación aún no ha llegado.

Mientras tanto, instituciones de crédito privado como Apollo y Blackstone están transfiriendo apalancamiento a través de SPV (vehículos de propósito especial), formando estructuras de financiamiento altamente circulares y difíciles de penetrar. Si la comercialización de IA no cumple con las expectativas, o si los clientes empresariales cambian en masa a alternativas más baratas, la vulnerabilidad de toda la cadena de financiamiento se expondrá de manera concentrada.

Frenesí de emisión de deuda: IA se ha convertido en la mayor variable del mercado abierto

Según el último «Informe de seguimiento de financiamiento de deuda de IA» de Morgan Stanley, hasta finales de mayo de 2026, la emisión global de bonos relacionados con IA alcanzó los 236 mil millones de dólares, un aumento del 357% respecto a 2025 en el mismo período.

Morgan Stanley estima que la emisión total de deuda de IA en 2026 superará los 570 mil millones de dólares, y en la segunda mitad del año, a medida que se concentre la demanda de financiamiento de gastos de capital, el ritmo de emisión se acelerará aún más.

En abril, la emisión mensual de bonos relacionados con IA superó los 74 mil millones de dólares, alcanzando un máximo anual, con estructuras de financiamiento de proyectos (para construcción de centros de datos) representando el 85% de la oferta de bonos de alto rendimiento y el 40% de la oferta de bonos de grado de inversión. Al mismo tiempo, Amazon, Meta, Google, Microsoft y Oracle, las cinco grandes empresas de computación en la nube, ya representan el 4% del índice total de bonos de grado de inversión.

En términos de apalancamiento, el apalancamiento bruto total de estas grandes empresas ha subido de 0.9 veces en el tercer trimestre de 2025 a 1.8 veces actualmente, aumentando aproximadamente 0.3 veces por trimestre, superando el nivel de apalancamiento de toda la industria energética.

Morgan Stanley señala que, debido a la presión de oferta, los diferenciales de crédito relacionados se han desplazado del rango AA al rango A, y podrían ampliarse aún más. Actualmente, el diferencial de crédito de Meta es mayor que el índice de referencia CDX IG.

En cuanto a flujo de caja libre, Morgan Stanley predice que en 2026, el flujo de caja libre de Amazon y Meta será cercano a cero o incluso negativo, momento en el cual la financiación incremental dependerá casi por completo de nuevas deudas.

Exposición fuera de balance de 1.8 billones: pasivos invisibles, salidas de efectivo bloqueadas

Todd Castagno, del equipo de valoración, contabilidad y fiscalidad global de Morgan Stanley, señala en el informe que centrarse solo en los números de gastos de capital subestimará gravemente los compromisos financieros reales del ciclo de construcción de IA. Además de los gastos de capital divulgados, hay tres tipos clave de exposición fuera de balance:

Compromisos de compra por aproximadamente 982 mil millones de dólares. Los contratos de compra a largo plazo de las grandes empresas de computación en la nube y Nvidia suman cerca de 1 billón de dólares. Según las normas contables, a menos que la empresa espere pérdidas en los contratos, estas obligaciones no se registran como pasivos antes de la entrega de bienes, por lo que casi un billón de dólares en salidas de efectivo futuras no se reflejan en ningún balance actual.

Es importante destacar que las existencias y obligaciones de compra de Nvidia ya representan aproximadamente el 32% de la previsión de ingresos para el año fiscal 2027, mucho más alto que el rango histórico del 15% al 20%, extendiendo el riesgo de compromisos en la cadena de suministro a los proveedores de chips.

Compromisos de arrendamiento no efectivos por aproximadamente 822 mil millones de dólares. Más de 800 mil millones de dólares en contratos de arrendamiento firmados aún no en ejecución, no incluidos en los pasivos de arrendamiento actuales. Además, pagos variables de arrendamiento, opciones de renovación y garantías de valor residual también permanecen fuera del balance.

Morgan Stanley estima que, si se incluyen los arrendamientos financieros, el porcentaje de gastos de capital de Microsoft respecto a las ventas aumentaría del 33%/50% (2026/2027) al 44%/64%, y Oracle podría subir del 76%/115% al 101%/189%.

Cuentas por pagar en gastos de capital no pagados por aproximadamente 110 mil millones de dólares. Los días de cuentas por pagar (DPO) de las grandes empresas de computación en la nube se han ampliado significativamente—Oracle aumentó un 370% interanual, Meta un 73%, y Microsoft un 69%—lo que indica que toda la cadena de suministro está financiando en realidad la construcción de IA, asumiendo la liquidez que debería ser soportada por el comprador.

SPV y financiamiento circular: apalancamiento trasladado a la sombra

Otra dimensión clave del riesgo fuera de balance es la estructura de financiamiento circular construida a través de SPV.

Esta semana, Apollo y Blackstone completaron una operación de financiamiento privado de 35 mil millones de dólares para Anthropic, mediante un «préstamo garantizado con chips», que ejemplifica la lógica de este modelo:

Broadcom respalda el SPV, Anthropic usa los fondos para comprar chips de Google fabricados por Broadcom, y Google posee el 14% de las acciones de Anthropic; Morgan Stanley, que organizó la operación, también proporciona préstamos a los inversores participantes.

El mapa de financiamiento del ecosistema de IA de Morgan Stanley muestra que OpenAI, Oracle, Nvidia, Microsoft, CoreWeave, AMD y Amazon mantienen relaciones circulares múltiples de clientes, inversores y proveedores, con fondos que circulan repetidamente entre unos pocos actores, siendo los SPV la herramienta central para lograr este ciclo.

Se sabe que la aseguradora de Apollo, Athene, es particularmente activa en esta estructura—recaudando fondos mediante la venta de anualidades a jubilados, y luego invirtiendo en SPV para financiar infraestructura de IA.

Este modelo transfiere el apalancamiento desde los balances visibles de las grandes empresas de computación en la nube a los ecosistemas de proveedores y crédito privado, dificultando que los observadores externos identifiquen y evalúen la verdadera exposición al riesgo sistémico.

Borde de depreciación y brecha de monetización: impactos retrasados

Los datos financieros actuales contienen sesgos optimistas sistémicos. Gran parte del gasto de capital se registra como «trabajos en curso» (CIP), sin comenzar aún la depreciación, lo que artificialmente eleva los márgenes reportados y subestima las futuras presiones de costos.

Los saldos de trabajos en curso de Oracle, Meta y Google han aumentado aproximadamente un 200%, 90% y 55% respectivamente en comparación interanual.

Una vez que estos activos comiencen a depreciarse, el impacto se liberará de manera concentrada.

Morgan Stanley predice que en los próximos tres años, la depreciación acumulada de Microsoft, Oracle, Meta y Google superará los 520 mil millones de dólares. Por ejemplo, la depreciación de Oracle podría subir del 7% actual de los ingresos al 28% en 2028; Meta podría pasar del 9% al 19%.

En este contexto, la única forma de mantener los márgenes de beneficio es un crecimiento sustancial en los ingresos—pero las revisiones al alza en las previsiones de ingresos actualmente están muy por detrás de las revisiones en gastos de capital.

Los datos muestran que las previsiones de gastos de capital de Google para 2026 se han revisado al alza en un 139% respecto a hace un año, Meta y Amazon en un 85% y 81%, respectivamente, y Oracle en un 175%, la mayor subida.

Al mismo tiempo, las revisiones en las previsiones de ingresos son claramente menores, evidenciando una desconexión estructural donde los gastos de capital preceden a la comercialización.

Además, las obligaciones de cumplimiento remanente (RPO) por más de 2 billones de dólares están altamente concentradas en unos pocos contratos a largo plazo, lo que aumenta el riesgo de contraparte. Si alguno de los principales participantes en el ciclo presenta problemas, podría desencadenar reacciones en cadena.

Desfase temporal en lugar de crisis de pago inmediato

La conclusión de Morgan Stanley es que estos riesgos, por ahora, no constituyen una crisis inminente de solvencia, sino una acumulación de desfases temporales y brechas en la divulgación de información: la presión de depreciación se ha postergado, el gasto de capital supera la monetización, el apalancamiento se transfiere a proveedores y crédito privado, y la comparabilidad del capital entre empresas se ve distorsionada por diferencias en la clasificación contable.

Las grandes empresas de computación en la nube son conscientes de la limitada ventana del mercado actual y están aprovechando la oportunidad para maximizar la escala de financiamiento.

El analista de Goldman Sachs, Ryan Hammond, señala que si la inversión en infraestructura de IA alcanza del 2% al 3% del PIB, en línea con los ciclos históricos de construcción de ferrocarriles y automóviles, el gasto de capital en 2027 podría llegar a 1.1 billones de dólares; en escenarios extremos, considerando el flujo de caja de las grandes empresas de computación en la nube y la capacidad del mercado de crédito de grado de inversión, el límite podría alcanzar los 1.4 billones de dólares.

Todo esto, sin embargo, depende de que los modelos de lenguaje grande (LLM) puedan seguir mejorando la valoración de tokens y mantener una base de clientes empresariales suficientemente adhesiva. Cada vez más empresas están mirando hacia productos de IA con rendimiento cercano pero precios mucho más bajos.

Si la demanda experimenta una transferencia estructural, el sistema de financiamiento cuidadosamente construido actualmente enfrentará una prueba de resistencia fundamental.