La apuesta de Goldman Sachs por la deuda de hyperscalers se vuelve cautelosa ante el auge de la oferta de bonos de IA
Goldman Sachs ha adoptado una posición infraponderada en los principales prestatarios de IA pese a sus sólidos balances, convirtiendo la oferta de deuda de hyperscalers en un conflicto que los inversores ya no pueden ignorar.
Lindsay Rosner, responsable de inversión multisectorial de Goldman Sachs Asset Management, reveló la posición el 24 de septiembre. Según su postura de cartera, la firma sigue confiando en el crecimiento de la inteligencia artificial. Se resiste a los bonos que financian ese crecimiento porque demasiadas emisiones están llegando al mercado.
Esta distinción cambia el debate sobre la inversión en IA. La pregunta inmediata no es si Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta u Oracle pueden atender sus obligaciones. Es si los inversores deberían aceptar los diferenciales actuales antes de que cientos de miles de millones de dólares en bonos adicionales compitan por el mismo capital.
Goldman Sachs Research espera que el endeudamiento bruto de cinco hyperscalers aumente con fuerza hasta 2027. Los inversores están respondiendo al exigir mayores concesiones, favorecer a los emisores corporativos tradicionales y limitar la exposición concentrada al crédito relacionado con la IA.
Por tanto, el mercado ha separado dos ideas que antes avanzaban juntas. Un inversor puede seguir siendo optimista sobre la demanda de IA y, al mismo tiempo, estar menos dispuesto a mantener la deuda que financia su infraestructura.
La posición de Goldman Sachs sobre la deuda de hyperscalers apunta al riesgo de oferta
Goldman Sachs Asset Management considera la elevada oferta un riesgo de inversión incluso cuando el riesgo de impago sigue siendo bajo.
La posición infraponderada de Rosner se aplica a los mayores prestatarios de IA, no a todo el sector tecnológico. Una asignación infraponderada significa que la cartera mantiene una exposición menor de la que implicaría su índice de referencia o su asignación habitual.
La decisión refleja la cantidad de papel que entra en el mercado. Los bonos corporativos se valoran tanto a través de los fundamentos crediticios como de las condiciones de oferta y demanda. Una empresa financieramente sana aún puede emitir bonos que posteriormente rindan por debajo de lo esperado si los inversores reciben más deuda comparable de la que pueden absorber cómodamente.
Este mecanismo importa porque los hyperscalers no están financiando una adquisición aislada. Están financiando un ciclo de construcción plurianual que incluye centros de datos, hardware de computación, equipos de redes, terrenos e infraestructura eléctrica.
Goldman Sachs Research estimó que los prestatarios vinculados a la IA habían emitido casi 500.000 millones de dólares de deuda a principios de agosto de 2026. Su propio análisis del mercado de deuda de IA describió la escala y duración de las emisiones como inusuales para el crédito corporativo.
La cifra incluye más que el endeudamiento directo de las mayores plataformas de nube. También abarca financiación vinculada a centros de datos, proveedores tecnológicos, empresas de servicios públicos y otras partes de la cadena de infraestructura.
Ese perímetro más amplio puede dificultar la medición de la exposición. Un fondo de bonos puede tener directamente a un hyperscaler, financiar al propietario de un centro de datos y mantener deuda de una empresa de servicios públicos que respalda la misma expansión. Estas posiciones pueden compartir un mismo motor económico aunque sus etiquetas sectoriales difieran.
La postura de Rosner no equivale a predecir que los hyperscalers incumplirán sus obligaciones. Las principales plataformas siguen generando un flujo de caja operativo sustancial, poseen activos valiosos y cuentan con amplio acceso a los mercados de capitales.
En cambio, la posición refleja un juicio más acotado sobre el valor relativo. Si un comprador espera emisiones repetidas, esperar puede generar un mejor diferencial o una concesión de nueva emisión más favorable.
Una concesión de nueva emisión es el rendimiento adicional ofrecido para colocar bonos nuevos frente a la deuda existente de un emisor. Las concesiones suelen aumentar cuando resulta más difícil distribuir la oferta.
Ese patrón ya ha aparecido en operaciones individuales. Un gestor de inversiones informó que Amazon captó 25.000 millones de dólares en ocho tramos de bonos en julio. La operación siguió a una transacción de 37.000 millones de dólares en marzo, elevando el total de Amazon en doce meses a 107.000 millones de dólares.
La demanda siguió siendo considerable, pero las condiciones se volvieron más favorables para los compradores. Según el análisis del mercado de bonos del gestor, Amazon pagó concesiones de entre 12 y 22 puntos básicos en los tramos de julio.
Eso superó el promedio más amplio de grado de inversión citado en el análisis. Un punto básico equivale a una centésima de punto porcentual, por lo que pequeños cambios pueden afectar materialmente a grandes carteras institucionales.
El cambio puede pasar desapercibido porque cada operación aún puede venderse con éxito. Sin embargo, una colocación exitosa no garantiza un sólido desempeño en el mercado secundario, especialmente cuando otra gran transacción puede llegar en cuestión de días.
La cautela de Goldman Sachs respecto a la deuda de hyperscalers comienza, por tanto, con la estructura del mercado. Los prestatarios siguen siendo creíbles, pero el equilibrio entre los bonos disponibles y los compradores disponibles está cambiando.
El gasto de capital en IA consume más efectivo corporativo
La presión proviene de una transición de financiación, ya que la inversión en IA se acerca al efectivo generado por las empresas que la construyen.
Los hyperscalers financiaron inicialmente gran parte del despliegue de IA con efectivo operativo. Sus rentables negocios de publicidad, software, comercio y nube les proporcionaban una ventaja que no estaba al alcance de las empresas de infraestructura más pequeñas.
Esa ventaja no ha desaparecido. El problema es que el gasto de capital ha crecido hasta aproximarse a la escala del flujo de caja operativo, dejando menos margen para dividendos, recompras, adquisiciones y flexibilidad financiera.
Los analistas de Goldman Sachs estimaron que los hyperscalers gastarían aproximadamente 770.000 millones de dólares en inversiones de capital en 2026. Esa cantidad equivalía a cerca del 100 % de su flujo de caja operativo proyectado, según un informe sobre el cambio de capital.
La inversión de capital incluye más que chips. Las empresas deben construir estructuras, instalar sistemas de redes, asegurar electricidad, refrigerar equipos y conectar instalaciones con clientes en múltiples regiones.
No todos los dólares de esos presupuestos se destinan a la IA generativa. La expansión de la nube respalda cargas de trabajo convencionales, y la infraestructura puede servir a varios productos durante su vida útil. Aun así, la demanda de IA está impulsando gran parte de la capacidad incremental.
Cuando la inversión de capital absorbe la mayor parte del flujo de caja operativo, los equipos directivos enfrentan varias opciones. Pueden emitir deuda, vender acciones, reducir recompras, ralentizar la construcción o combinar esas opciones.
La deuda tiene atractivos evidentes para empresas con calificaciones de grado de inversión. Evita la dilución inmediata de los accionistas y distribuye los costes de infraestructura a lo largo de los años en que los activos deberían generar ingresos.
El inconveniente es una obligación fija. Los intereses deben pagarse incluso si las previsiones de demanda resultan optimistas, los precios caen o un hardware más nuevo reduce el valor de las instalaciones existentes.
La deuda también traslada parte de la decisión de inversión en IA de los consejos de administración a los mercados públicos. Cada oferta pide a los inversores en bonos que validen los planes de gasto mediante el precio que aceptan.
Esa transferencia cambia la información que necesitan los inversores. Los accionistas se centran en el crecimiento, los márgenes, la cuota de mercado y el valor futuro de los servicios de IA. Los inversores de crédito también preguntan con qué frecuencia se endeudará la empresa y dónde se situarán sus bonos en los futuros calendarios de oferta.
Goldman Sachs espera que los cinco mayores hyperscalers emitan aproximadamente 250.000 millones de dólares en bonos en 2026. Sus estimaciones sitúan la emisión de 2027 cerca de 400.000 millones de dólares, mientras se espera que el gasto de capital siga elevado.
Estas estimaciones son previsiones, no compromisos contractuales. Las empresas pueden revisar presupuestos, retrasar instalaciones, utilizar arrendamientos o redirigir la financiación entre divisas y mercados.
Sin embargo, la dirección ya es visible. Reuters informó que la emisión bruta prevista de hyperscalers para 2027 había aumentado a 420.000 millones de dólares, un incremento del 60 % respecto a la estimación para 2026.
Al mismo tiempo, la emisión total de deuda corporativa estadounidense hasta agosto alcanzó 1,9 billones de dólares, un 30 % más que el año anterior. La combinación significa que los prestatarios de IA compiten en un mercado ya saturado.
La presión se extiende más allá de los emisores tecnológicos. Grandes volúmenes de deuda con calificaciones similares pueden desviar la demanda de empresas industriales, financieras, sanitarias y de consumo.
Los inversores comparan bonos por rendimiento, vencimiento, liquidez y volatilidad esperada. Una cartera que absorbe más deuda tecnológica debe atraer nuevas entradas de capital o reducir otra posición.
Por eso la oferta de deuda de hyperscalers importa incluso a quienes nunca compran un bono tecnológico. Las necesidades de financiación pueden influir en los costes de endeudamiento de todo el crédito de grado de inversión y afectar al capital disponible en otros ámbitos.
La confianza en el crecimiento de la IA ahora choca con la disciplina de los bonos
El giro central es que creer en la IA ya no exige entusiasmo por cada valor utilizado para financiarla.
Durante gran parte del auge de la IA, el éxito operativo y la confianza en la financiación se reforzaban mutuamente. El aumento de la demanda fomentaba una mayor inversión, mientras que las sólidas valoraciones de las empresas hacían que esa inversión pareciera asequible.
El mercado de bonos está imponiendo ahora una distinción. Una estrategia tecnológica exitosa puede coexistir con rentabilidades mediocres de los bonos si las emisiones abaratan repetidamente los valores existentes de un emisor.
Esta es la lógica principal detrás del posicionamiento de Goldman Sachs en deuda de hyperscalers. Rosner puede aceptar el argumento de crecimiento a largo plazo mientras decide no mantener tanto del papel más abundante.
Eso no es incompatible con otras opiniones de Goldman Sachs. Distintas divisiones y estrategias abordan diferentes valores, horizontes y objetivos de clientes.
Por ejemplo, la investigación de renta variable de Goldman Sachs argumentó anteriormente en 2026 que los inversores deberían preferir las acciones de hyperscalers a las de semiconductores. Esa tesis se refería a dónde podrían acumularse los beneficios económicos de la IA dentro del mercado de renta variable.
Una cartera de renta fija afronta otro cálculo. Su potencial alcista suele limitarse a pagos contractuales y al estrechamiento de diferenciales, mientras que su riesgo a la baja incluye ampliación de diferenciales, pérdidas por duración y deterioro de las métricas crediticias.
La duración mide la sensibilidad del precio de un bono a los cambios en los tipos de interés. Los bonos tecnológicos a largo plazo pueden perder valor cuando suben los rendimientos de los bonos del Tesoro, incluso si la situación financiera del emisor se mantiene estable.
La oferta añade otra fuente de presión. Un bono nuevo ofrecido con un rendimiento más alto puede hacer menos atractivo un bono antiguo, obligando a reducir su precio de mercado.
La distinción también explica por qué el análisis centrado en el impago pasa por alto el problema actual. Los inversores no necesitan creer que Microsoft o Alphabet incumplirán pagos para preferir un bono bancario, industrial o gubernamental con una valoración relativa mejor.
Reuters observó que el crédito corporativo de alta calificación se había dividido en dos grupos a finales de septiembre. Los emisores relacionados con la IA enfrentaban mayor cautela, mientras que los prestatarios tradicionales recibían una demanda más fuerte.
Los gestores de cartera citaron el volumen y los calendarios de emisión imprevisibles con más frecuencia que la solvencia. La resultante selectividad de los compradores fue visible a través de las concesiones y las decisiones de concentración de cartera.
La previsibilidad importa porque los fondos de bonos gestionan el efectivo y la exposición al índice de referencia en torno a vencimientos programados. Un prestatario que comunica un plan anual de financiación claro da a los inversores tiempo para reservar capacidad.
Los planes de infraestructura de IA pueden cambiar más rápidamente. Un nuevo modelo, acuerdo con un cliente, generación de chips o compromiso de suministro eléctrico puede desencadenar gasto adicional y otra venta de bonos.
La emisión en moneda extranjera ha proporcionado una vía de escape. Los hyperscalers pueden llegar a compradores en euros u otras divisas en lugar de depender por completo del mercado de deuda investment grade en dólares.
Los bonos no denominados en dólares representaron el 33 por ciento de las emisiones de hyperscalers en 2026, según TwentyFour Asset Management. La cifra aumentó desde el 14 por ciento de 2025.
El crédito privado, los fondos de infraestructura, la financiación de proyectos y las estructuras respaldadas por activos ofrecen otros canales. Estos acuerdos pueden trasladar deuda fuera de la empresa matriz y vincular el reembolso más directamente a instalaciones o contratos específicos.
No eliminan el riesgo económico. Un proyecto sigue dependiendo de la construcción, la disponibilidad de energía, los compromisos de los arrendatarios, la demanda tecnológica y las condiciones de refinanciación.
La estructura de financiación determina quién asume esos riesgos y cuándo se materializan las pérdidas. Los tenedores de bonos públicos, los prestamistas privados, los propietarios, las empresas de servicios públicos y los accionistas pueden absorber cada uno una parte distinta.
Esta distribución cobra mayor importancia a medida que la infraestructura de IA se aleja del núcleo con abundante efectivo de las grandes tecnológicas. Los desarrolladores de centros de datos y los proveedores especializados de nube suelen carecer de la misma protección de balance.
Para los inversores, la conclusión práctica es la selectividad, no la evasión generalizada. Un bono puede ofrecer una compensación atractiva después de que su diferencial se amplíe, incluso cuando una emisión anterior de la misma empresa parecía cara.
La asignación infraponderada de Rosner refleja ese juicio de timing. Goldman Sachs Asset Management parece dispuesto a esperar a que la oferta genere puntos de entrada más favorables.
Los balances sólidos no resuelven el debate sobre la deuda de IA
El argumento bajista puede exagerarse porque los mayores prestatarios aún cuentan con una generación de caja excepcional y múltiples opciones de financiación.
La presión de la oferta es real, pero no crea automáticamente una crisis crediticia. Los mercados de bonos han seguido financiando grandes operaciones, y los inversores aún valoran los valores líquidos de emisores investment grade reconocidos.
Los analistas de Goldman Sachs han sostenido que aumentos razonables del apalancamiento seguirían siendo compatibles con calificaciones investment grade para los principales hyperscalers. El apalancamiento compara la deuda con los beneficios, el flujo de caja u otras medidas de capacidad de reembolso.
Las empresas también conservan opciones de las que carecen los prestatarios más débiles. Pueden ralentizar las recompras, reducir adquisiciones, vender valores en varias monedas o escalonar la construcción durante períodos más largos.
La demanda de bonos de alta calidad puede aumentar a medida que los rendimientos se vuelven más atractivos. Los fondos de pensiones, las aseguradoras, las instituciones extranjeras y las carteras orientadas a ingresos pueden entrar cuando aumentan las concesiones.
Esto crea un mecanismo de autocorrección. Una emisión abundante amplía los diferenciales, unos diferenciales más amplios atraen compradores y una demanda más fuerte ayuda a cerrar la siguiente operación.
La investigación de Goldman Sachs también concluyó que los mercados de crédito ya estaban asumiendo un papel mayor sin un deterioro evidente. Los diferenciales se mantuvieron históricamente estrechos durante partes del aumento de emisiones, pese a la magnitud del endeudamiento.
La gestora de carteras de BlackRock Amanda Brownback ofreció una interpretación similar en información de Reuters. Atribuyó la ampliación de los diferenciales de IA principalmente a las condiciones de oferta y demanda, más que a un deterioro generalizado de la calidad crediticia.
Esa visión cuestiona la interpretación más alarmista de la cautela de Goldman Sachs respecto a la deuda de los hyperscalers. Una posición infraponderada puede expresar paciencia y disciplina de valor relativo sin prever dificultades financieras.
La incertidumbre más difícil se refiere a los retornos de la inversión. Los centros de datos tienen una larga vida operativa, mientras que los chips y sistemas de IA pueden mejorar en ciclos mucho más cortos.
Una instalación puede seguir siendo útil después de que sus aceleradores originales queden obsoletos. Los operadores pueden sustituir hardware, redirigir capacidad o utilizar el sitio para cargas de trabajo de nube ya consolidadas.
Sin embargo, las modernizaciones requieren más capital. Los requisitos de densidad de potencia, refrigeración, redes y software también pueden cambiar, haciendo que algunas instalaciones sean menos adaptables de lo previsto.
La visibilidad de ingresos varía según la empresa. Una plataforma de nube madura puede vender capacidad a miles de clientes, mientras que un proyecto de propósito único puede depender de un solo arrendatario o contrato.
Por tanto, los inversores de crédito deben mirar más allá de la etiqueta “relacionada con la IA”. El prestatario subyacente, la garantía, el colateral, el arrendatario, el vencimiento y la estructura de covenants importan más que la temática.
La concentración genera otra preocupación. Los inversores en índices pueden acumular exposición porque los grandes emisores reciben mayor ponderación de referencia tras vender más deuda.
Ese proceso puede premiar el endeudamiento con una demanda pasiva adicional. Los gestores activos pueden responder fijando límites internos o manteniendo menos que el índice de referencia, que es precisamente lo que logra una posición infraponderada.
También existe un riesgo de previsión en las estimaciones de oferta. La proyección publicada de $420.000 millones para 2027 supone que las empresas cumplirán sus planes de inversión actuales y utilizarán la combinación de financiación esperada.
Una demanda de IA más lenta reduciría la necesidad de capital, pero introduciría un problema distinto. Los inversores entonces cuestionarían si el gasto existente puede generar retornos suficientes.
Una demanda más fuerte podría mejorar los ingresos al tiempo que alentaría programas de construcción aún mayores. En ese caso, mejores resultados operativos podrían coincidir con una presión continuada sobre las valoraciones de los bonos.
Ambos escenarios debilitan las conclusiones simples. La cuestión importante no es si la IA triunfa o fracasa, sino si los ingresos, el flujo de caja y la capacidad de financiación crecen a ritmos compatibles.
Esa relación sigue sin resolverse. Los inversores no deberían tratar las previsiones de emisión como prueba de una burbuja, ni las sólidas calificaciones como protección frente a pérdidas a precio de mercado.
La oferta de bonos se está convirtiendo en el precio de la ambición de IA
El coste de la deuda está surgiendo como un marcador público de la confianza con que los mercados financian la siguiente etapa de la infraestructura de IA.
Tres señales determinarán si la cautela de Goldman Sachs sobre la deuda de los hyperscalers resulta oportuna. La primera es el precio de las próximas ventas de bonos.
Los inversores deberían observar las concesiones de nuevas emisiones, la cobertura de los libros de órdenes y la negociación secundaria tras cada gran operación. Estas medidas revelan si la demanda mantiene el ritmo de la oferta.
Un bono que se fija con una concesión amplia, pero luego sube, sugiere que el emisor encontró un nivel de equilibrio. Una operación que se debilita de inmediato puede indicar que los compradores siguen saturados.
La segunda señal es la relación entre el gasto de capital y el flujo de caja operativo en los próximos informes de resultados. Los inversores deben comprobar si los servicios de IA generan efectivo con la rapidez suficiente para reducir la dependencia de la financiación externa.
El crecimiento de los ingresos por sí solo no resolverá la cuestión. El flujo de caja libre, los compromisos de arrendamiento, la depreciación y los presupuestos de capital actualizados mostrarán cuánta flexibilidad financiera queda.
Las previsiones de la dirección también revelarán si las empresas pueden escalonar los proyectos. Los calendarios de construcción flexibles reducen el riesgo de financiación, mientras que los compromisos rígidos de compra o energía dificultan ajustar el gasto.
La tercera señal es la cartera de emisiones proyectada por Goldman Sachs para 2027. El salto comunicado hacia $420.000 millones reforzará la tesis de la oferta si los prestatarios confirman sus planes de financiación y siguen emitiendo en distintas monedas.
Debilitará la tesis si el gasto se ralentiza, el flujo de caja crece más rápido de lo esperado o la financiación alternativa reduce de forma significativa la oferta de bonos públicos. Los inversores deberían distinguir la transferencia genuina de riesgo de los cambios meramente cosméticos en la estructura.
La financiación de proyectos puede retirar deuda del balance de un hyperscaler y, aun así, dejar el proyecto económicamente dependiente de esa empresa. Las obligaciones de arrendamiento también pueden crear compromisos recurrentes sin aparecer como emisión convencional de bonos.
Las condiciones generales del mercado determinarán las tres señales. Los rendimientos de los bonos del Tesoro afectan al ingreso total disponible de la deuda corporativa, mientras que los flujos de entrada a fondos determinan cuánta oferta nueva pueden absorber los compradores.
Goldman Sachs ha señalado que el aumento de los rendimientos del Tesoro y las emisiones relacionadas con IA pueden ejercer presión al alza sobre los rendimientos a largo plazo. Sin embargo, los economistas de Goldman estimaron que el efecto más amplio de desplazamiento seguía siendo menor de lo que sugerían algunos comentarios.
Su análisis situó la inversión en IA de 2026 cerca de $600.000 millones, o alrededor del 2 por ciento del producto interior bruto de Estados Unidos. También representó cerca del 10 por ciento de la inversión fija empresarial y el 15 por ciento de la inversión en equipos.
Estas estimaciones muestran por qué la financiación se ha convertido en un asunto macroeconómico. La expansión de la IA ahora compite por capital, mano de obra, equipos eléctricos y capacidad de construcción más allá de la industria tecnológica.
Sin embargo, el mercado de bonos ofrece una prueba más inmediata que cualquier previsión de largo alcance. Asigna un precio cada vez que un emisor pide a los inversores financiar otra instalación.
Ese precio ayudará a determinar si las empresas continúan al ritmo previsto. Unos costes de endeudamiento más altos pueden retrasar proyectos marginales, favorecer a las empresas con una generación interna de efectivo más fuerte y elevar las barreras para competidores más pequeños.
Los desarrolladores y compradores empresariales de tecnología deberían preocuparse porque las condiciones de financiación afectan a la oferta. Una base de capital más cara puede influir en los contratos de nube, los compromisos de capacidad y el calendario geográfico de nueva infraestructura.
Los trabajadores del conocimiento y los usuarios de productos de IA experimentarán los efectos de forma indirecta. Los costes de infraestructura determinan cómo los proveedores fijan el precio de los modelos, asignan capacidad de cómputo y deciden qué servicios merecen una inversión continuada.
Por tanto, la siguiente etapa del mercado de IA dependerá de algo más que las puntuaciones de referencia o los lanzamientos de productos. También dependerá de si los inversores creen que los flujos de caja prometidos justifican la financiación necesaria hoy.
Goldman Sachs Asset Management ha optado por esperar una mejor compensación de los mayores prestatarios. Esa decisión no rechaza el crecimiento de la IA. Reconoce que una historia tecnológica convincente y un bono atractivo no son la misma inversión.
La pregunta para el próximo trimestre es concreta: ¿las nuevas operaciones de hyperscalers recompensarán a los compradores pacientes, o la demanda resiliente absorberá la oferta sin una repricing duradera? Observe las concesiones, la conversión de caja y los planes de endeudamiento confirmados. En conjunto, mostrarán si la actual posición infraponderada es una señal de alerta temprana o simplemente una negociación disciplinada con emisores excepcionalmente sólidos.
