Las compañías tecnológicas conocidas como hiperescaladores—los grandes operadores de nube e infraestructura digital que están impulsando la inversión en inteligencia artificial— podrían sumar alrededor de US$2 billones adicionales de deuda y mantenerse dentro de niveles razonables para emisores con calificación de grado de inversión, según un análisis de Goldman Sachs Research.
La cifra no representa una estimación de nuevas emisiones, sino un ejercicio teórico sobre la capacidad de endeudamiento de estas compañías. Goldman Sachs calculó ese margen llevando a los hiperescaladores a niveles de aproximadamente dos veces apalancamiento neto o tres veces apalancamiento bruto, parámetros que la firma considera compatibles con emisores de grado de inversión.
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El punto central del análisis es que la principal limitación no estaría necesariamente en la capacidad financiera de estas empresas, sino en cuánto volumen de deuda puede absorber el mercado estadounidense de bonos corporativos de grado de inversión sin alejarse demasiado de sus límites habituales de concentración.
“Hay una gran diferencia entre cuánto pueden emitir los hiperescaladores mientras mantienen el grado de inversión y cuánto puede absorber fácilmente el mercado de bonos sin alejarse demasiado de sus límites de concentración”, explicó Amanda Lynam, jefa de estrategia crediticia de Goldman Sachs.
La deuda detrás de la inversión en inteligencia artificial
La expansión de la inteligencia artificial está impulsando un ciclo de inversión de varios años en infraestructura tecnológica. Las grandes compañías están aumentando su gasto de capital para construir centros de datos, ampliar capacidad de procesamiento y desarrollar infraestructura vinculada con sus negocios de inteligencia artificial.
Aunque estas compañías mantienen efectivo en sus balances y elevados niveles de flujo de caja operativo, comenzaron a recurrir al mercado de deuda para adelantarse a un ciclo de inversión que Goldman Sachs considera de varios años.
Los hiperescaladores emitieron US$108.000 millones de deuda en 2025 y ya acumulan US$194.000 millones en lo que va de 2026, según los datos mencionados por Goldman Sachs.
La firma estima además que la emisión de deuda vinculada con la inteligencia artificial en todo el ecosistema alcanza cerca de US$500.000 millones en lo que va de 2026. Los hiperescaladores representan alrededor del 40% de ese total, mientras que el resto corresponde a compañías vinculadas con centros de datos, chips e infraestructura.
Según Lynam, será necesario que distintos mercados trabajen en conjunto para cubrir las necesidades de financiamiento vinculadas con esta inversión.
La capacidad de emisión frente a la capacidad de absorción
Goldman Sachs señala que los grandes proveedores tecnológicos todavía tienen margen para sumar deuda a sus estructuras de capital y continuar accediendo al mercado de grado de inversión.
Amanda Lynam explicó que estas compañías tienen calificaciones elevadas y bajos niveles de endeudamiento, por lo que existe espacio para aumentar deuda de forma estratégica dentro de sus estructuras de capital.
Como referencia, Lynam estima que los hiperescaladores podrían sumar alrededor de US$2 billones de deuda adicional antes de alcanzar niveles de apalancamiento que la firma todavía considera compatibles con emisores de grado de inversión.
Sin embargo, la ejecutiva sostiene que la pregunta relevante es cuánto de esa deuda puede absorber el mercado estadounidense de bonos corporativos de grado de inversión sin alterar sus actuales características de concentración.
Para analizarlo, la firma utilizó a los grandes bancos estadounidenses como referencia. En el índice de bonos corporativos de grado de inversión de Estados Unidos, los tres mayores emisores bancarios no superan los US$175.000 millones de deuda elegible cada uno ni representan más del 2,3% del índice.
Si los hiperescaladores alcanzaran una participación similar a la de esos bancos dentro de ese mercado, Goldman estima que podrían emitir alrededor de US$510.000 millones adicionales de deuda de grado de inversión en Estados Unidos.
La comparación muestra la diferencia entre la capacidad teórica de endeudamiento de las compañías y la cantidad de deuda que el mercado de bonos estadounidense podría absorber bajo sus actuales niveles de concentración.
Cambios en la demanda de los inversores
Algunas señales recientes muestran cambios en la forma en que los inversores están evaluando la oferta de deuda vinculada con inteligencia artificial.
Zach Ablon, responsable de ventas de crédito de Goldman Sachs, señaló que los diferenciales de rendimiento de una canasta de bonos vinculados con líderes de inteligencia artificial aumentaron desde sus mínimos de los últimos 12 meses.
Según explicó, esa canasta pasó de mínimos de alrededor de 74 puntos básicos a niveles cercanos a 150 puntos básicos, una señal de mayor cautela por parte del mercado.
Ablon también destacó cambios en la participación de compañías de seguros en emisiones de deuda de inteligencia artificial de largo plazo. Mientras que en el primer trimestre había alrededor de 15 aseguradoras con órdenes superiores a US$50 millones en operaciones de bonos a 30 años vinculadas con este segmento, hacia fines del segundo trimestre esa cifra se había reducido aproximadamente a la mitad.
Según Goldman Sachs, ese comportamiento puede estar relacionado con factores como el desempeño de los bonos, los límites de concentración y el aumento del gasto de capital asociado con inteligencia artificial.
Más mercados para financiar la inteligencia artificial
Goldman Sachs considera que el financiamiento de la inteligencia artificial provendrá de una combinación más amplia de mercados.
La firma identifica un papel creciente para el crédito privado, la infraestructura privada, las estrategias inmobiliarias privadas, los fondos de inversión privados, los mercados internacionales de bonos y nuevas estructuras como los financiamientos de proyectos.
Según Lynam, los mercados privados globales acumulan alrededor de US$4,5 billones de capacidad de inversión entre distintas categorías.
Además, Goldman Sachs estima que el financiamiento vinculado con proyectos de infraestructura de inteligencia artificial, como centros de datos y operaciones relacionadas, podría sumar alrededor de US$300.000 millones en 2027, por encima de las emisiones directas de los hiperescaladores.
La firma considera que el capital para financiar esta tendencia estará disponible, aunque provendrá de distintos mercados y estructuras.
Un ciclo de financiamiento de varios años
Para Goldman Sachs, la evolución del gasto de capital será una variable clave para determinar cómo continúa este proceso.
La firma espera que los hiperescaladores financien con deuda alrededor del 33% de su gasto de capital en 2026 y que esa proporción alcance aproximadamente el 35% en 2027.
Según Lynam, la inversión en inteligencia artificial tiene una característica particular frente a otros períodos de aumento del endeudamiento corporativo: su escala y su duración de varios años.
Por eso, el análisis de Goldman Sachs se centra en cómo evolucionará la necesidad de financiamiento, qué mercados participarán y qué precio tendrá esa financiación para sostener la expansión de la inteligencia artificial.
