El bucle del dinero de la IA: quién financia a quién y dónde se está agrietando

Aviso: No es asesoramiento de inversión. Es un ensayo sobre cómo se está financiando la construcción de la infraestructura de la IA y sobre cómo leer las cifras que la rodean. No presupone conocimientos de finanzas; los términos técnicos se definen la primera vez que aparecen. Las cifras proceden de la documentación de las compañías, de los bancos centrales, del FMI y de la prensa, a 19 de octubre de 2026. Cuando una cifra solo aparece en la prensa y ninguna empresa la ha confirmado, lo digo. Las cifras de ingresos de los laboratorios son siempre tasas anualizadas (run-rate), y explico cómo las calcula cada uno. Los enlaces a todas las fuentes están en el texto y reunidos al final.

Dos pantallas el 14 de octubre

El miércoles 14 de octubre de 2026, quien siguiera las acciones de IA necesitaba dos pantallas para entender el día.

En la primera, CoreWeave, la mayor de las empresas de nube especializadas en IA, caía un 15,5%, hasta 65,78 dólares. Sus bonos con vencimiento en 2032, que pagan un cupón del 9,625%, cotizaban por debajo de 80 céntimos por dólar, un precio que implica una rentabilidad de entre el 14,5% y el 15%, aproximadamente, según Yahoo Finance. Es el tipo de rentabilidad que el mercado exige a las empresas de las que sospecha que quizá no le devuelvan el dinero. Nebius, Applied Digital e IREN, tres nubes de IA más pequeñas, cayeron con ella, y Reuters informó de que Oracle bajaba en torno a un 9%. La víspera, el FMI había publicado su Informe sobre la Estabilidad Financiera Mundial, que sitúa una corrección brusca de la IA entre los tres detonantes más probables de un shock en los mercados mundiales.

En la segunda pantalla no había cambiado nada. TSMC, que fabrica casi todos los chips avanzados de IA, presentaba resultados récord esa misma semana. Siete semanas antes, Nvidia había declarado unos ingresos de 96.200 millones de dólares en un solo trimestre, había previsto 108.000 millones para el siguiente y había dicho a los inversores que esperaba que sus ingresos crecieran en torno a un 70% en el ejercicio fiscal siguiente, frente a un consenso de Wall Street cercano al 44% (Nvidia; CNBC). Su directora financiera describió la demanda como "limitada por la oferta".

Aquí está lo raro. No son dos sectores distintos. CoreWeave compra a Nvidia casi todos sus chips. Nvidia posee en torno a una décima parte de CoreWeave, es uno de sus clientes y se ha comprometido a comprar toda la capacidad de cálculo que CoreWeave no consiga vender hasta abril de 2032. El mejor trimestre de una empresa y el peor día de la otra son, en buena medida, el mismo dinero circulando por las mismas tuberías.

El resto de la semana hizo que fuera aún más difícil pasarlo por alto. El 15 de octubre, el precio de asegurar la deuda de CoreWeave contra un impago a cinco años habría marcado un récord de 1.194,5 puntos básicos, según datos de ICE citados por TNW: una aseguradora pedía casi un 12% de la suma cubierta, cada año. La rentabilidad de sus bonos con vencimiento en 2031 superó por momentos el 16%. La acción llegó a tocar 59,51 dólares antes de que Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, dijera en Estocolmo que CoreWeave no necesitaba ningún respaldo y que sus costes de financiación estaban bajando; cerró a 69,69 dólares. Al día siguiente, un dato de inflación estadounidense más alto de lo esperado reavivó las apuestas por una subida de tipos en diciembre, y CoreWeave cayó un 11,9%, hasta 61,39 dólares (Reuters vía The Star). Perdió cerca de una cuarta parte de su valor en una semana, sin ninguna noticia de la empresa detrás. Salió a bolsa a 40 dólares en marzo de 2025 y tocó máximos de 187 dólares en junio de ese año; ahora está un 67% por debajo de ese máximo.

A eso se refiere la gente cuando habla de la "financiación circular" de la IA: las empresas que venden el equipo invierten en las que lo compran, les prestan, les avalan y les alquilan. La expresión suele llegar acompañada de una acusación: que todo el auge es un tiovivo en el que los mismos dólares se cuentan varias veces. Quería saber si es verdad, así que repasé la documentación regulatoria, los anuncios de acuerdos y los datos de crédito, y construí un registro de todos los acuerdos que pude verificar.

La respuesta corta es que el bucle es real, es enorme y no es un esquema Ponzi. La respuesta larga es el resto de este ensayo.

Fig. 12026: de la demanda de IA a la financiación de la IA

La versión corta

La conclusión que ordena todo lo que viene después es que el bucle del dinero de la IA no tiene un único perfil de riesgo. Tiene tres capas, y se están comportando de formas opuestas.

La parte de arriba se acelera. Nvidia, TSMC, Microsoft y Alphabet tienen ingresos auditados, flujos de caja enormes y, en el caso de Nvidia, una demanda que no puede atender del todo. Cuando alguien describe el bucle como un fraude, esta es la capa que le quita la razón.

El centro, financiado con deuda, se está revalorizando a la baja. Oracle, las nubes especializadas (CoreWeave por encima de todas), las sociedades instrumentales que poseen centros de datos por cuenta de las grandes tecnológicas y SoftBank se endeudan contra el contrato de otro. Todas las grietas visibles de 2026 se han abierto aquí. El eslabón más débil son las nubes especializadas, o neoclouds: caseros de GPU que no poseen casi nada escaso, dependen de uno a tres clientes y se quedan con el riesgo de que los chips valgan poco cuando terminen los contratos.

La base de la demanda está poco cubierta. OpenAI ha firmado contratos de cómputo por unos 730.000 millones de dólares frente a una tasa anualizada de ingresos de unos 50.000 millones. Detrás de los laboratorios está la cifra que, en teoría, acabará pagándolo todo, lo que las empresas pagarán por la IA, y es la peor medida de todo el sistema. En 2026 empezó a tambalearse: los grandes empleadores empezaron a limitar el gasto en IA de su plantilla, y el gasto empresarial en tokens de IA se estancó durante dos meses mientras el uso seguía subiendo.

Hay otras dos conclusiones que recorren el ensayo. La primera es que el bucle pasó del efectivo al crédito contingente durante 2026. El acuerdo circular más famoso, los 100.000 millones de Nvidia para OpenAI, nunca llegó a producirse. Lo que lo sustituyó es un cheque de 30.000 millones y hasta 105.000 millones en garantías sobre arrendamientos a 20 años, algo más grande, más discreto y más difícil de ver. El mismo patrón se repite en todo el sistema: el capital se convirtió en garantías, la propiedad en arrendamientos y el gasto en balance en compromisos fuera de balance.

La segunda es una asimetría de medición. Cada dólar que llega a los proveedores de IA se cuenta, se audita y se publica cada trimestre. El valor que esos dólares crean para las empresas que usan la IA lo declaran ellas mismas, es difícil de aislar y, en los estudios más rigurosos, sigue siendo pequeño a escala de toda la economía. Los mercados ponen precio a lo que pueden contar, así que el bucle parece más sano justo donde es más fácil medirlo.

La cifra que hay debajo

Cada capa del bucle depende, en último término, de una sola cifra: lo que pagarán por la IA los clientes finales, empresas y consumidores. Las ventas de Nvidia dependen del capex de las nubes. El capex de las nubes se justifica con sus carteras de pedidos. Las carteras son, sobre todo, los contratos de los laboratorios. Y los laboratorios solo pueden cumplirlos si sus propios clientes pagan más cada año. Los prestamistas de CoreWeave, los bonistas de Oracle, los prestamistas con margen de SoftBank y las garantías de Nvidia son, a uno o dos pasos de distancia, apuestas sobre esa cifra.

Durante la mayor parte del auge fue una nota a pie de página. Los inversores premiaban el capex por sí mismo, con la idea de que la demanda seguiría a la oferta. En 2026 pasó a ser el titular, por tres razones. El gasto creció más que la caja: JPMorgan Asset Management calcula que el capex en IA absorberá este año en torno al 93% del flujo de caja operativo de las grandes empresas de nube, frente al 33% en 2023 (JPMAM). Una parte mayor es prestada, así que los prestamistas tienen ahora derechos fijos sobre unos ingresos que todavía no han llegado. Y los mayores compradores empezaron a comportarse como clientes atentos al coste. Desde la primavera de 2025, muchos grandes empleadores habían practicado lo que sus empleados llamaban tokenmaxxing: empujar a la plantilla a usar tantos tokens, las unidades en las que se facturan los modelos de IA, como fuera posible, con mandatos, clasificaciones y presupuestos casi ilimitados. Entre mayo y agosto de 2026, Uber, Meta, Microsoft y Amazon, entre otras, dieron marcha atrás y le pusieron límites.

Por eso la pregunta que aparece cerca del final de este ensayo, ¿sale rentable todo esto?, sostiene ahora todo lo demás.

Conceptos clave

Hay unas cuantas palabras que se repiten a lo largo del ensayo.

• Financiación circular. Un vendedor aporta dinero (capital, un préstamo, una garantía o un compromiso de compra) a un cliente, que luego lo usa para comprar los productos del vendedor. No es irregular por definición. A veces se llama financiación del proveedor (vendor financing), y es como se han vendido desde hace mucho los aviones, el equipo de telecomunicaciones y los coches.
• Tasa anualizada (run-rate). Los ingresos del último mes (o trimestre) de una empresa multiplicados hasta completar un año. No está auditada y cada laboratorio la calcula a su manera. OpenAI cuenta las ventas que hace a través de Microsoft netas de la parte que se queda Microsoft; Anthropic cuenta en bruto las ventas a través de Amazon y Google. Las normas contables permiten ambos métodos, pero dan cifras distintas para el mismo negocio.
• Cartera de pedidos (backlog), o RPO. Obligaciones de desempeño pendientes (remaining performance obligations): ingresos que una empresa ya tiene contratados pero todavía no ha entregado. El RPO de un proveedor de nube es la suma de los compromisos plurianuales de sus clientes.
• Capex y flujo de caja operativo. El capex (gasto de capital) es el dinero que se gasta en activos de larga duración, como centros de datos y chips. El flujo de caja operativo es el efectivo que genera el negocio con su actividad normal. Cuando el capex supera el flujo de caja operativo, la diferencia hay que pedirla prestada, conseguirla de los accionistas o sacarla de los ahorros.
• Fuera de balance. Una obligación que no figura como deuda en las cuentas de una empresa, como un arrendamiento que todavía no ha empezado o la deuda de una sociedad conjunta en la que solo tiene una parte.
• SPV. Una sociedad instrumental (special-purpose vehicle): una empresa independiente creada para poseer un único activo (un centro de datos, un lote de GPU) y endeudarse contra él, de modo que la deuda queda fuera de las cuentas del promotor.
• Permuta de incumplimiento crediticio (CDS). Un seguro contra el impago de un prestatario. Su precio, en puntos básicos (centésimas de punto porcentual) al año, es una estimación continua del mercado sobre el riesgo de impago.
• Take-or-pay. Un contrato por el que el cliente paga lo use o no lo use.
• Warrant. El derecho a comprar acciones a un precio fijado. Un warrant a 0,01 dólares por acción equivale, en la práctica, a acciones gratuitas que se entregan cuando se cumplen ciertas condiciones.
• Neocloud. Una nube especializada en IA, como CoreWeave, Nebius, Lambda o Nscale, que alquila GPU de Nvidia en lugar de ofrecer toda la gama de servicios de Amazon o Microsoft.
• EBITDA y amortización. El EBITDA es el beneficio antes de intereses, impuestos, depreciaciones y amortizaciones. La amortización reparte el coste del equipo a lo largo de su vida útil como un gasto anual. En una empresa cuyo principal coste es equipo comprado con deuda, el EBITDA deja fuera los dos mayores costes.

Cómo da la vuelta un dólar

La forma más sencilla de ver el bucle es seguir un dólar.

En febrero de 2026 Amazon acordó invertir 50.000 millones de dólares en OpenAI. Ese mismo día, OpenAI amplió en 100.000 millones a ocho años su contrato con Amazon Web Services, con lo que su compromiso total con AWS quedó en unos 138.000 millones, incluidos unos 2 gigavatios de los chips Trainium de la propia Amazon (8-K de Amazon). La inversión se anunció como 15.000 millones por adelantado más 35.000 millones condicionados a una salida a bolsa o a un "hito de AGI". Según la documentación trimestral de la propia Amazon, había pagado los 50.000 millones completos en el tercer trimestre de 2026 sin que se hubiera cumplido públicamente ninguna de las dos condiciones: 15.000 millones en el primer trimestre, 13.700 millones en el segundo y los 21.300 millones restantes después del 30 de junio (GeekWire). Amazon no explicó por qué pagó antes de tiempo.

Así que: Amazon envía efectivo a OpenAI. OpenAI se compromete a gastarlo, y mucho más, en AWS. AWS anota el contrato en su cartera de pedidos y, a medida que entrega el cómputo, como ingresos. Para entregarlo, AWS compra chips, unos diseñados por Amazon y otros de Nvidia. Amazon tiene una participación en OpenAI que vale lo que diga la siguiente ronda de financiación de OpenAI.

La versión de Nvidia es parecida. Puso 30.000 millones en la misma ronda de OpenAI, que se cerró el 31 de marzo por 122.000 millones con una valoración post-money de 852.000 millones (CNBC). Entre Amazon y Nvidia aportaron unos dos tercios. OpenAI, a su vez, tiene un contrato de unos 300.000 millones a cinco años con Oracle, que se está endeudando mucho para construir centros de datos llenos de chips de Nvidia, y un compromiso de 250.000 millones en Azure con Microsoft, que también compra chips de Nvidia.

Nada de eso está oculto y nada de eso es fraudulento. Simplemente está concentrado. El Banco de Pagos Internacionales (BPI), el banco de los bancos centrales, estudió 1.246 empresas de IA y descubrió que el 55,2% del dinero invertido en empresas de IA entre 2021 y 2025 procedía de otras empresas de IA. De las relaciones circulares que cartografió, el 64% eran parejas de "invertir y suministrar", y el 73% empezaban en un proveedor de cómputo o de infraestructura. El FMI revisó 14 operaciones de este tipo desde 2023 y encontró unos 300.000 millones de dólares en capital y 650.000 millones en deuda, a cambio de 1,4 billones en compromisos de ingresos futuros (FMI).

Fig. 2El bucle del dinero de la IA, octubre de 2026

AccionesContrato de cómputoAval o compra garantizadaGarantíaWarrantPréstamo o bonos

Pagado o contratadoAnunciado, en negociación o publicadoMuerto

Fig. 3Sigue un dólar

Los 100.000 millones que nunca existieron

La cifra más citada de todo el debate es una que nunca llegó a ser dinero.

El 22 de septiembre de 2025 Nvidia y OpenAI anunciaron una alianza para desplegar al menos 10 gigavatios de sistemas de Nvidia. Nvidia dijo que tenía intención de "invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI de forma progresiva a medida que se despliegue cada gigavatio" (Nvidia). Era una carta de intenciones, no un contrato. Los tan repetidos "10.000 millones por gigavatio" eran una división hecha por un analista, no una cláusula del acuerdo.

Durante unos meses fue el símbolo del bucle: un fabricante de chips que prometía financiar las compras de chips de su mayor cliente. Luego se deshizo sin hacer ruido. A finales de enero de 2026 el WSJ informó de que el plan estaba atascado. Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, dijo que "nunca fue un compromiso" (Fortune), y el 4 de marzo descartó del todo una inversión de 100.000 millones, alegando los planes de OpenAI de salir a bolsa (Bloomberg).

Lo que lo sustituyó llegó en dos partes.

La primera fue una inversión directa de 30.000 millones en capital en la ronda de marzo de OpenAI, junto con compromisos vinculantes de OpenAI por 3 gigavatios de capacidad de inferencia y 2 gigavatios de entrenamiento en los sistemas Vera Rubin de nueva generación de Nvidia (Investing.com). A la valoración de la ronda, eso supone una participación de en torno al 3,5%.

La segunda solo se hizo visible en agosto, en una nota de la documentación trimestral de Nvidia (10-Q de Nvidia). Nvidia había acordado garantías con filiales de SB Energy, la compañía eléctrica de SoftBank, "con un límite total de 105.000 millones de dólares". Respaldan el terreno, la energía y la estructura del edificio de un complejo en el condado de Pike, en Ohio, con unos 4,25 gigavatios de carga de cómputo, construido en nueve fases. El inquilino es una filial de OpenAI. Cada fase se arrienda a 20 años, la primera está prevista para el ejercicio fiscal 2029 de Nvidia y el complejo "albergará exclusivamente infraestructura de IA de NVIDIA". Nvidia tiene además una opción para respaldar unos 3,8 gigavatios más. Las garantías desaparecen si OpenAI obtiene una calificación crediticia satisfactoria.

Hay una tercera cifra circulando que conviene situar. El 26 de julio el WSJ informó de que Nvidia negociaba garantizar unos 250.000 millones de deuda de arrendamiento y construcción para un complejo de SB Energy de 10 gigavatios en el sur de Ohio. Es el mismo emplazamiento. Las condiciones firmadas un mes después, un límite de 105.000 millones más la opción de 3,8 gigavatios, parecen el resultado de esas conversaciones. Los 250.000 millones son una cifra de negociación publicada por la prensa, no una exposición aparte, y no deben sumarse a lo anterior.

Fig. 4Los 100.000 millones que se convirtieron en 30.000 más 105.000

El contraste con lo que Nvidia decía nueve meses antes es llamativo. En noviembre de 2025, en respuesta a los bajistas, Nvidia envió a los analistas una nota en la que afirmaba tener "una única garantía revelada con un valor razonable irrelevante" y no depender de la financiación a clientes para hacer crecer sus ingresos (Investing.com). Michael Burry, el inversor famoso por apostar contra las hipotecas subprime, calificó la garantía de agosto de señal de alarma de financiación circular (Benzinga).

A las dos lecturas se les escapa algo. La garantía no es ingreso, y no sale efectivo de Nvidia salvo que la filial de OpenAI deje de pagar el alquiler. Pero es 3,5 veces mayor que el cheque de capital, dura 20 años y está ligada a un único cliente que pierde dinero. La lección estructural de todo el episodio es que el acuerdo del titular murió y fue sustituido por algo más grande y menos visible: el efectivo con límite se convirtió en crédito contingente.

Mi lectura: cada vez que en esta historia veas un titular muerto, busca qué lo sustituyó. Suele seguir ahí, en una nota a pie de página.

Nvidia, el banco central de la IA

Nvidia está ahora sentada a todos los lados de la mesa. Es el proveedor de casi todas las nubes de IA, inversor en muchas de ellas, cliente de varias, garante de los arrendamientos de otras y, a través de nuevas plataformas de financiación, organizador del capital ajeno con el que se compran sus productos. La comparación a la que recurre la gente es un banco central: la institución que suministra el dinero con el que funciona todo el sistema.

Empecemos por la cartera. Las participaciones de Nvidia en capital no cotizado (participaciones en empresas privadas) pasaron de 3.240 millones de dólares en abril de 2025 a 22.300 millones en enero de 2026 y a 51.200 millones en el balance en julio de 2026. Si se suman 42.800 millones en acciones cotizadas y 5.000 millones en acciones cotizadas sujetas a periodos de bloqueo, la cartera de participaciones llega a unos 99.000 millones. Solo en el primer trimestre de su ejercicio fiscal 2027, Nvidia invirtió 18.600 millones en empresas privadas y fondos de infraestructura, en torno al 23% de los ingresos de ese trimestre. Su propia documentación señala que algunas de las participadas "pueden comprar o usar indirectamente nuestros productos en la nube". Las plusvalías de esas participaciones son ya una partida relevante de sus resultados: 23.700 millones en la primera mitad del ejercicio 2027, en parte procedentes de rondas de financiación de empresas que compran hardware de Nvidia.

Luego está el realquiler. En su documentación de julio Nvidia reveló una nueva partida de 36.000 millones en "acuerdos de nube de IA", firmados en el marco de alianzas en las que "las nubes adquieren nuestros productos de infraestructura para centros de datos y nosotros nos comprometemos a contratos de servicios en la nube". Dicho de forma sencilla: las nubes compran chips de Nvidia y Nvidia se compromete a alquilarles cómputo de vuelta. Si se suman 29.000 millones en compromisos ordinarios de servicios en la nube, Nvidia se había comprometido a alquilar unos 65.000 millones de capacidad a 26 de julio, frente a 26.000 millones en octubre de 2025 y 27.000 millones en enero de 2026 (10-Q de Nvidia; 10-K).

Fig. 5La cartera de Nvidia se disparó

Por último, el capital que moviliza. El 10 de agosto Nvidia firmó memorandos con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR para crear plataformas que captarían "más de 500.000 millones de dólares" de dinero externo para financiar cómputo basado en Nvidia para sus clientes (Nvidia). Son anuncios, no compromisos, pero la dirección está clara.

Sumarlo todo, con cuidado

Si se apila todo, sale una cifra llamativa: unos 99.000 millones de dólares en participaciones, 25.000 millones en compromisos de capital todavía sin desembolsar, 65.000 millones en realquiler y 108.500 millones en garantías (105.000 millones por Ohio y 3.500 millones en garantías de arrendamiento más pequeñas para nubes de IA). En total, unos 300.000 millones de exposición en balance o contingente, frente a unos ingresos del ejercicio fiscal 2026 de unos 216.000 millones.

Esa cifra es un techo de la exposición, y no mide los "ingresos autofinanciados". Una buena parte de las participaciones no es financiación a clientes en absoluto. La participación en Intel, comprada por 5.000 millones y que ahora vale unos 30.000 millones, es por sí sola en torno a un tercio de la cartera; Synopsys y Nokia son proveedores o socios, no compradores de chips. Las garantías son contingentes. No encontré ninguna estimación de los analistas sobre qué parte de los ingresos de Nvidia financia la propia Nvidia, y no me fiaría de una que presumiera de precisión.

Fig. 6La pila de exposición de Nvidia

Hay dos indicadores de salud que merece más la pena vigilar que el total. Las cuentas por cobrar de Nvidia, el dinero que le deben sus clientes, subieron de 38.500 a 63.100 millones de dólares en dos trimestres, lo que alarga el plazo medio de cobro de unos 51 a unos 60 días. Cinco clientes directos concentran ya el 70% de las cuentas por cobrar, cada uno con entre el 10% y el 22%. Un solo cliente directo supuso el 16% de los ingresos del segundo trimestre. Que suban las cuentas por cobrar es lo que cabría esperar si los clientes estuvieran estirando sus pagos, o simplemente si las ventas estuvieran dando un salto; los dos próximos trimestres dirán cuál de las dos.

Por debajo, la demanda es real. Los ingresos de centros de datos pasaron de 26.300 millones en el trimestre de julio de 2024 a 89.000 millones en el de julio de 2026. El segmento que Nvidia llama ahora "nubes de IA, industria y empresas", que incluye las neoclouds que financia, creció un 138% interanual y ya crece más deprisa que las ventas a los grandes hiperescaladores.

CoreWeave, el vínculo por cuatro lados

CoreWeave es el ejemplo más claro de cuántos lados puede tener una sola relación. Nvidia es su único proveedor de GPU. Es accionista: en enero de 2026 compró acciones por 2.000 millones de dólares a 87,20 dólares por acción, con lo que llegó al 11,5% de las acciones de clase A de CoreWeave según su declaración de enero, probablemente más cerca del 10% hoy, porque el número de acciones ha crecido (13G/A de Nvidia). Es cliente. Y, en virtud de un pedido de 6.300 millones firmado en septiembre de 2025, está "obligada a comprar la capacidad residual no vendida hasta el 13 de abril de 2032", con condiciones (8-K de CoreWeave).

A 61,39 dólares, el cierre de CoreWeave el 16 de octubre, la compra de enero de Nvidia pierde en torno a un 30%.

Fig. 7El vínculo por cuatro lados entre CoreWeave y Nvidia

El patrón se repite. Nvidia alquila de vuelta a Lambda unas 18.000 de sus propias GPU por unos 1.500 millones de dólares a cuatro años, según The Information, aunque ninguna de las partes lo ha confirmado. En marzo compró 2.000 millones en warrants prefinanciados de Nebius. Y va a poner 1.000 millones en el bono convertible previo a la salida a bolsa de Nscale, de 3.360 millones, con desembolso previsto a mediados de noviembre (Nscale).

La defensa de Huang es coherente y conviene exponerla con justicia. Ha calificado de "ridículas" las acusaciones de financiación circular en torno a CoreWeave, con el argumento de que el capital de Nvidia es una parte pequeña de lo que captan sus socios, y en agosto él y su directora financiera sostuvieron que estos acuerdos aseguran el suministro de infraestructura en lugar de crear demanda. Algo de razón tienen: los chips de Nvidia están agotados, así que hoy no necesita financiar a sus clientes para venderlos. Lo que hacen estos acuerdos es decidir quién puede comprarlos y en qué condiciones, y repartir la exposición de Nvidia entre los clientes con más probabilidades de pasarlo mal si la demanda se enfría.

La base de la demanda: dos laboratorios, dos ratios

Cada capa del bucle está, en última instancia, respaldando a un puñado de laboratorios de IA. Sus dos balances se han separado mucho.

OpenAI ha firmado unos 730.000 millones de dólares en contratos de cómputo denominados en dólares: unos 300.000 millones con Oracle a unos cinco años a partir de 2027, 250.000 millones con Microsoft Azure desde su reestructuración de octubre de 2025, unos 138.000 millones con AWS, unos 22.400 millones con CoreWeave y más de 20.000 millones con Cerebras. Encima de eso hay acuerdos por gigavatios sin precio fijo: 6 gigavatios de chips de AMD y 10 gigavatios de aceleradores a medida de Broadcom.

Sus ingresos crecen deprisa, pero la cifra depende de quién haga las cuentas. La propia OpenAI dijo que facturó 13.100 millones en 2025. El 29 de septiembre Axios publicó una cifra anualizada "cercana a 70.000 millones". El 8 de octubre el FT informó de que OpenAI había dicho a sus inversores que su tasa anualizada se acercaba a 50.000 millones a finales de septiembre, unos 20.000 millones menos, porque OpenAI cuenta los ingresos de las ventas a través de Microsoft netos de la parte de Microsoft, mientras que la cifra más alta la habían construido inversores con una contabilidad en bruto, al estilo de Anthropic (TechCrunch). La noticia hizo caer ese día a Nvidia un 2,9% y a CoreWeave un 7,8%. Un día después, Bloomberg informó de que OpenAI espera que su tasa anualizada alcance o supere los 70.000 millones a final de año (Bloomberg). ChatGPT tenía unos 900 millones de usuarios semanales en febrero de 2026.

La tasa anualizada de Anthropic pasó de unos 9.000 o 10.000 millones a finales de 2025 a 30.000 millones en abril, 47.000 millones en mayo y más de 65.000 millones a finales de julio, contada en bruto (CNBC). Los ingresos que realmente reconoció en 2025 fueron de unos 4.600 millones, según la revisión que hizo Reuters de su borrador de folleto de salida a bolsa. Sus compromisos en dólares revelados suman unos 225.000 millones.

Si se dividen los compromisos entre los ingresos, se obtiene la imagen más clara posible de la base de la demanda.

Laboratorio	Compromisos	Base de ingresos	Múltiplo
OpenAI	~730.000 millones contratados	~50.000 millones de tasa anualizada, finales de sept. de 2026, neta	~14,6x
OpenAI	Plan de cómputo de 856.000 millones, 2026–30	~840.000 millones de ingresos previstos, 2026–30	~1,0x
Anthropic	~225.000 millones revelados	más de 65.000 millones de tasa anualizada, finales de jul. de 2026, bruta	~3,5x
xAI	12.700 millones de capex, 2025	3.200 millones de ingresos, 2025	~4,0x

Son ratios de cobertura, no cargas anuales: enfrentan contratos a cinco o diez años con los ingresos de un solo año. Y los métodos difieren: el cómputo en bruto de Anthropic mejora su ratio frente a la cifra neta de OpenAI. En abril, el director de ingresos de OpenAI dijo a su plantilla que la tasa anualizada de 30.000 millones que tenía entonces Anthropic estaba inflada en unos 8.000 millones por la contabilidad en bruto; Anthropic dice que contabiliza en bruto porque actúa como principal. Incluso teniendo eso en cuenta, la distancia entre los dos laboratorios es grande.

Fig. 8La carrera de los ingresos

Fig. 9Compromisos frente a ingresos

El propio plan de OpenAI lo deja todavía más claro. Una presentación interna de julio, publicada por el FT en septiembre, prevé unos 856.000 millones de dólares de gasto en cómputo entre 2026 y 2030 frente a unos 840.000 millones de ingresos, con unos ingresos que suben de 36.000 millones en 2026 (ingresos del año natural, no tasa anualizada) a 350.000 millones en 2030. El cómputo se come por sí solo prácticamente todos los ingresos previstos. El flujo de caja libre acumulado del periodo es de menos 278.000 millones, más del doble de la ronda récord de marzo, y el dinero de esa ronda se acaba en 2028. El objetivo del titular ha cambiado tres veces en un año, de 1,4 billones a ocho años (Altman, noviembre de 2025) a unos 600.000 millones hasta 2030 (febrero) y a 856.000 millones (julio), así que es un plan, no un contrato.

La financiación la dominan los proveedores. De la ronda de 122.000 millones, Amazon y Nvidia aportaron unos dos tercios, y cada una recicla ese dinero en sus propios productos. SoftBank completó sus 30.000 millones el 3 de octubre, con lo que su inversión acumulada llega a 64.600 millones, en torno al 13% de la compañía (Manila Times). Se negocia otra ronda de al menos 30.000 millones con una valoración de entre 1,2 y 1,4 billones.

Proveedores que pagan al laboratorio en acciones

El rasgo más inusual de los acuerdos de OpenAI es que algunos de sus proveedores le pagan a ella.

AMD concedió a OpenAI un warrant por hasta 160 millones de acciones, en torno al 10% de la compañía, a un centavo cada una (8-K de AMD). El primer tramo se consolida cuando se despliegue el primer gigavatio de chips MI450 de AMD, y el resto a medida que el despliegue llegue a 6 gigavatios; además, cada tramo exige condiciones de cotización y técnicas, y el último requiere que la acción llegue a 600 dólares. AMD cerró por primera vez por encima de 600 dólares el 22 de septiembre. Eso por sí solo no consolida nada: a 27 de junio, la documentación de AMD no mostraba ningún tramo consolidado, y no hay pruebas públicas de que se haya alcanzado el primer gigavatio (10-Q de AMD).

Cerebras, un fabricante de chips con un acuerdo de capacidad de más de 10.000 millones de dólares con OpenAI, le emitió warrants sobre 33,4 millones de acciones. En julio OpenAI ejerció la parte consolidada: unos 10 millones de acciones, el 4,22% de la compañía, por unos 100 dólares. SB Energy, que está construyendo para OpenAI un complejo de 1,2 gigavatios en Texas con un arrendamiento a 20 años, habría recibido, según la prensa, warrants de OpenAI por valor de 5.500 millones, un flujo en sentido contrario.

En un diagrama del dinero, estas son flechas que apuntan hacia atrás: un proveedor le da a su cliente un trozo de sí mismo para ganar el pedido. Es un descuento pagado en acciones, y convierte la cotización del proveedor en parte del balance del laboratorio.

Pasar el riesgo a los caseros

El segundo giro de 2026 es que OpenAI dejó de intentar ser dueña de su infraestructura. Ahora llama a Stargate un "término paraguas" y prefiere alquilar a poseer (Tom's Hardware). En abril Microsoft se quedó con la capacidad de 230 megavatios en Narvik, en Noruega, que OpenAI había previsto alquilar, y OpenAI accederá ahora a ella a través de su contrato con Azure. Una ampliación prevista de 600 megavatios en Abilene se abandonó en marzo, según Bloomberg, aunque Oracle calificó esas informaciones de falsas. Stargate UK está en pausa. Y el WSJ informó a finales de abril de que la directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, había advertido de que quizá no pudiera pagar futuros contratos de cómputo si el crecimiento se quedaba corto; Altman y Friar calificaron la información de "ridícula".

Cada uno de estos movimientos traslada el riesgo del laboratorio a quien firmó el arrendamiento o se endeudó para levantar el edificio. Para OpenAI es racional. También significa que quienes cargan con el riesgo son, cada vez más, la capa intermedia financiada con deuda.

Anthropic y xAI

El bucle de Anthropic es más cerrado. Sus contratos de cómputo van emparejados casi uno a uno con capital de la misma contraparte. Amazon aportó 5.000 millones de dólares, con hasta 20.000 millones más sujetos a hitos, frente al compromiso de Anthropic de más de 100.000 millones a diez años por hasta 5 gigavatios de capacidad de AWS (CNBC). Microsoft y Nvidia comprometieron hasta 15.000 millones frente a un compromiso de 30.000 millones en Azure. Google y Broadcom suministrarán unos 3,5 gigavatios de TPU a partir de 2027, algo que la documentación de Broadcom condiciona a los resultados comerciales de Anthropic. El WSJ informó de un acuerdo de 35.000 millones a seis años con Lambda en un emplazamiento de Texas cuyo arrendamiento tiene Nvidia; ninguna empresa lo ha confirmado.

El acuerdo más curioso es el de Anthropic alquilando a SpaceX el centro de datos Colossus 1 de xAI por unos 1.250 millones de dólares al mes hasta mayo de 2029, según el folleto de salida a bolsa de SpaceX. Cualquiera de las dos partes puede rescindirlo con 90 días de preaviso, así que la exposición comprometida es muy inferior a los unos 45.000 millones del titular. Un laboratorio está rentabilizando la capacidad sobrante de otro.

xAI, ahora parte de SpaceX, es el caso atípico cargado de deuda. Según el folleto de SpaceX, perdió 6.360 millones de dólares con unos ingresos de 3.200 millones en 2025 y gastó 7.700 millones en capex solo en el primer trimestre de 2026 (Morningstar). Su clúster Colossus 2 se habría financiado, según la prensa, mediante una SPV de 20.000 millones, con 7.500 millones de capital (hasta 2.000 millones de Nvidia) y 12.500 millones de deuda, que compra GPU de Nvidia y se las arrienda a xAI durante cinco años.

El balance oculto de los hiperescaladores

Los hiperescaladores, los gigantes de la nube, convierten los compromisos de los laboratorios en hormigón y silicio. En 2026 empezaron a financiarlo con dinero de fuera.

Tras las presentaciones de resultados de julio, la previsión de capex para 2026 era de unos 220.000 millones de dólares para Amazon, entre 195.000 y 205.000 millones para Alphabet y entre 130.000 y 145.000 millones para Meta. La cifra de Microsoft para el año natural 2026 se situaba, según la prensa, en unos 175.000 millones incluidos los arrendamientos financieros, por debajo de los 190.000 millones citados en abril, pero eso es un cambio de contabilización de arrendamientos, no un recorte: ahora más arrendamientos se clasifican como operativos, y esos no cuentan como capex (Benzinga). Entre los cuatro grandes suman unos 720.000 a 745.000 millones; con Oracle, entre 775.000 y 800.000 millones. Todas las compañías subieron su previsión al menos una vez durante el año.

Para ponerlo en contexto: el capex en efectivo de Microsoft fue de 23.900 millones en su ejercicio fiscal 2022 y de 115.900 millones en el ejercicio 2026. El de Alphabet pasó de 31.500 millones en 2022 a 91.400 millones en 2025; el de Meta, de 32.000 a 72.200 millones; el de Amazon, de 63.600 a 131.800 millones. El de Oracle pasó de 6.900 millones en el ejercicio 2024 a 55.700 millones en el ejercicio 2026.

El último trimestre muestra cómo se agota el efectivo. Amazon gastó en capex el 119% de su flujo de caja operativo, Alphabet el 115% y Oracle el 123%. Meta quedó más o menos en equilibrio, con un 98%. Solo Microsoft, con un 65%, seguía cubriendo su gasto con holgura. Epoch AI calcula que el capex viene creciendo en torno a un 70% al año, frente a un 23% del flujo de caja operativo.

Fig. 10El capex deja atrás a la caja

2,35 billones de dólares en promesas

El gasto se justifica con la cartera de pedidos. El RPO comercial de Microsoft era de 678.000 millones de dólares a finales de junio, el de Oracle de 664.000 millones a finales de agosto, el de Google Cloud de 514.000 millones y el de AWS de 496.000 millones: unos 2,35 billones en total (Yahoo Finance).

Buena parte descansa sobre un único cliente. En enero Microsoft dijo que en torno al 45% de su RPO a diciembre de 2025, entonces de unos 625.000 millones, estaba ligado a OpenAI; no ha actualizado la cifra, y la dirección atribuyó el crecimiento del último trimestre a otros clientes. S&P dice que OpenAI supone en torno a la mitad de la cartera de Oracle. En conjunto, y con esas fechas distintas, unos 600.000 millones de cartera en dos compañías dependen de un solo laboratorio con una tasa anualizada neta de unos 50.000 millones.

Fig. 112,35 billones de dólares en promesas

La relación funciona en los dos sentidos. Microsoft ingresó 24.100 millones de dólares de OpenAI en su ejercicio fiscal 2026, y su participación en OpenAI aportó una ganancia neta de 4.960 millones a su resultado ese año, frente a una pérdida de 3.620 millones el año anterior (8-K de Microsoft). OpenAI es ahora a la vez uno de los mayores clientes de Microsoft y una fuente de beneficios sobre el papel.

Endeudarse a un ritmo récord

Los cinco hiperescaladores vendieron 121.000 millones de dólares en bonos en dólares en 2025, según el recuento de Bank of America, que incluye el bono de 27.000 millones de la SPV Hyperion de Meta, frente a una media de unos 28.000 millones al año entre 2020 y 2024. A 10 de agosto de 2026 habían vendido unos 220.000 millones, según el recuento de JPMorgan, incluidos unos 62.000 millones en otras divisas. La emisión de unos 54.000 millones de Amazon en marzo fue la mayor operación de bonos corporativos de la historia. Alphabet vendió el primer bono a 100 años de una tecnológica desde 1997.

Ya suponen en torno al 5% del índice Bloomberg de grado de inversión de Estados Unidos y, según el FMI, en torno al 10% de las emisiones mundiales con grado de inversión, frente a menos del 1% en 2024. La demanda se está enfriando: entre febrero y julio, los libros de órdenes pasaron de unas cinco veces el importe ofrecido a unas dos veces, los diferenciales se ampliaron de unos 50 a unos 80 puntos básicos, y 78 de los 91 bonos de hiperescaladores emitidos en 2026 cotizaban a finales de julio con rentabilidades más altas que cuando se vendieron (FactSet).

El movimiento más revelador llegó en junio. Alphabet, la compañía con el balance más sólido del grupo, captó hasta 84.750 millones de dólares en capital: 18.000 millones en acciones ordinarias, 16.750 millones en preferentes convertibles obligatoriamente, un programa "at-the-market" de 40.000 millones para vender acciones poco a poco a partir del tercer trimestre y una colocación privada de 10.000 millones con Berkshire Hathaway (Bloomberg). Cuando el mejor crédito de la sala decide emitir acciones en lugar de más deuda, te está diciendo algo sobre el precio de la deuda.

Fig. 12Bonos a un ritmo récord

Lo que no está en el balance

Las obligaciones más grandes ni siquiera aparecen como deuda. Microsoft tiene 329.100 millones de dólares en arrendamientos, sobre todo de centros de datos, que ha firmado pero que todavía no han empezado, con inicio entre los ejercicios 2027 y 2033. Oracle tiene 288.000 millones, a plazos de 15 a 19 años. Solo esas dos suman 617.000 millones; FactSet sitúa el total del grupo en unos 820.000 millones.

Meta fue pionera con otra estructura. Su centro de datos Hyperion, en Luisiana, está en una sociedad conjunta, Beignet Investor LLC, de la que una filial de Blue Owl posee el 80% tras aportar 7.000 millones en efectivo; Meta tiene el 20% restante (10-Q de Meta). La sociedad se endeudó por 27.300 millones mediante bonos al 6,581% con vencimiento en 2049. Meta firmó arrendamientos que empiezan en 2029, inicialmente a cuatro años y renovables hasta 20, y dio una garantía de valor residual: si se va y el inmueble vale menos de un umbral que "empieza en la práctica en 28.000 millones", Meta paga parte de la diferencia. S&P excluye esa garantía del apalancamiento de Meta. Meta repitió la estructura con BlackRock en El Paso por unos 14.000 millones, y ese bono salió con un diferencial unos 40 puntos básicos más amplio.

Fig. 13Fuera del balance

Las decisiones contables embellecen aún más la imagen. Microsoft, Alphabet y Oracle amortizan sus servidores a seis años y Meta a cinco años y medio, mientras que Amazon acortó algunos a cinco. Burry calcula que alargar la vida útil hará que la amortización quede infravalorada en unos 176.000 millones de dólares en el conjunto de los hiperescaladores entre 2026 y 2028, partiendo de que la vida económica de una GPU es de dos a tres años (StreetInsider). Es su estimación, no una auditada, y Nvidia sostiene que los chips antiguos siguen generando alquiler. Los datos de precios de las GPU que veremos más abajo sugieren que, hoy por hoy, Nvidia tiene más razón en esa discusión.

Mi lectura: los hiperescaladores pueden permitirse todo esto, pero ya no lo pagan de su bolsillo. El paso del flujo de caja a los bonos, el capital y los arrendamientos fuera de balance es el mayor cambio del bucle este año.

El centro agrietado

Todas las grietas visibles de 2026 se abrieron en la capa que se endeuda contra el contrato de otro.

Oracle: la versión con grado de inversión

La cartera de pedidos de Oracle pasó de 137.800 millones de dólares en mayo de 2025 a 455.300 millones tres meses después, cuando llegó el contrato de OpenAI, y a 664.000 millones en agosto de 2026. Solo en torno al 13% se reconocerá como ingreso en los próximos doce meses (10-Q de Oracle). Para entregar el resto, Oracle tiene que construir primero y cobrar después.

El coste ya se nota. El flujo de caja libre trimestral fue de menos 5.400 millones. La deuda asciende a 125.300 millones. El 9 de julio S&P rebajó a Oracle a BBB-, un escalón por encima del bono basura, y proyectó un déficit de flujo de caja libre de unos 42.000 millones para el ejercicio 2027 (Computing). Oracle ha recurrido al capital: 19.900 millones en ventas de acciones "at-the-market" y un convertible obligatorio, dentro de un plan de financiación de 45.000 a 50.000 millones para 2026, la mitad en capital aproximadamente. Su CDS a cinco años pasó de unos 144 puntos básicos a principios de año a un récord de unos 203 a finales de julio y a unos 288 a mediados de octubre, según Reuters, que cita a S&P Global Market Intelligence.

También se ve en los proyectos. Hacia el 24 de septiembre Oracle envió una notificación de fuerza mayor, la alegación de que hechos fuera de su control justifican un retraso, a una unidad de Blue Owl por Project Jupiter, un complejo de 2,45 gigavatios en Nuevo México, por el retraso de un gasoducto que ahora se prevé que dure hasta el 1 de febrero de 2027 (TNW). Oracle lo califica de rutinario. El préstamo de 18.000 millones del proyecto cotizaba, según la prensa, entre 89 y 91 céntimos, y un banco vendió parte por debajo de 90.

Fig. 14Oracle, bajo presión

Cómo funciona una neocloud

Quitando la jerga, una neocloud es un casero de GPU que funciona con dinero prestado. El negocio tiene cinco pasos.

1. Firmar primero un inquilino. Un gran cliente, como Microsoft, Meta u OpenAI, se compromete a alquilar una cantidad fija de cómputo durante varios años, normalmente en régimen de take-or-pay.
2. Endeudarse contra el arrendamiento. Con el contrato en la mano, la neocloud pide prestada la mayor parte del coste de los chips. La garantía de los prestamistas son los flujos de caja del contrato más las propias GPU.
3. Comprar los chips. El dinero va a Nvidia, normalmente a través de un fabricante de servidores como Dell, a cambio de GPU, redes y almacenamiento.
4. Alquilar el edificio y la energía. La mayoría de las neoclouds no son dueñas de sus centros de datos. Alquilan naves con suministro eléctrico a promotores y antiguos mineros de bitcoin, a menudo por 12 a 15 años, y compran la electricidad.
5. Cobrar el alquiler y correr contra el reloj. Los pagos del inquilino cubren la energía, el personal y los intereses, y tienen que devolver el préstamo antes de que los chips se queden anticuados, porque Nvidia saca una generación más rápida cada año.

Cuando el inquilino es sólido y el préstamo se devuelve dentro del contrato, es un buen negocio. El problema es todo lo que queda fuera de ese recuadro.

Fig. 15Cómo funciona una neocloud: el contrato con Meta

Un contrato, paso a paso

El contrato de CoreWeave con Meta es el ejemplo más claro, porque su financiación es pública.

El inquilino. El 30 de septiembre de 2025 CoreWeave anunció un acuerdo de capacidad de 14.200 millones de dólares con Meta, que según la prensa dura hasta diciembre de 2031 y que, también según la prensa, se ha ampliado desde entonces. Es take-or-pay, con descuentos en los pagos si la capacidad no está disponible y protecciones si llega tarde.

El préstamo. En marzo de 2026 CoreWeave creó una sociedad independiente, CoreWeave Compute Acquisition Co. VIII, que pidió prestados 8.500 millones mediante un préstamo a plazo de disposición diferida, que se va disponiendo por tramos a medida que llega el equipo (CoreWeave). CoreWeave no nombró al cliente; Bloomberg informó de que era Meta. La prestataria está aislada de una eventual quiebra de CoreWeave y su efectivo procede de Meta, así que Moody's calificó el préstamo con A3, un grado de inversión sólido, una calificación a la que la propia CoreWeave no se acerca ni de lejos. Aproximadamente la mitad paga un tipo fijo de en torno al 5,9%, y el resto SOFR más un 2,25%. Tras 15 meses de disposición, se amortiza hasta cero en unos cinco años, "sin riesgo de refinanciación", en palabras de la agencia de calificación DBRS (DBRS).

Los chips. El dinero paga a Dell y Nvidia sistemas de clase Blackwell. Con la estimación de SemiAnalysis de unos 3,9 millones de dólares por un rack de 72 GPU, todo incluido, 8.500 millones compran algo así como 150.000 GPU. Es aritmética mía; CoreWeave no ha revelado la composición.

Los edificios. Los racks van a centros de datos de terceros alquilados. DBRS destaca dos emplazamientos de Dakota del Norte, en el complejo Polaris Forge de Applied Digital, donde CoreWeave arrienda 400 megavatios por unos 11.000 millones a unos 15 años, como los únicos con la energía totalmente cubierta.

El alquiler. CoreWeave no revela la economía de un contrato concreto, así que esto es una ilustración construida a partir del modelo de un analista (Rittenhouse Research), no cifras de la compañía. Por cada 100 megavatios, el cliente paga unos 100 millones de dólares al mes. El alquiler del edificio se lleva unos 14 millones y la energía unos 6,5 millones, y quedan unos 80 millones. El desgaste de las GPU a seis años cuesta unos 37,5 millones al mes y los intereses entre 11 y 13 millones, así que el contrato gana más o menos 30 millones al mes antes de impuestos. Pero devolver el préstamo exige unos 33 millones al mes, así que casi todo el efectivo va al prestamista hasta que termina el contrato.

El final. Hacia 2031 o 2032 el préstamo está devuelto, Meta es libre de irse y CoreWeave tiene una flota de GPU de cinco años con años todavía por delante en el arrendamiento del edificio.

En este acuerdo Meta está a salvo y el prestamista con A3 también. El riesgo recae en los accionistas de CoreWeave y en sus bonistas sin garantía, que financian la parte de cada proyecto que no se pide prestada contra un contrato, los retrasos de construcción, los arrendamientos largos y la segunda vida de la flota.

CoreWeave: el contrato funciona, la empresa no

Si se suman todos los contratos, la imagen cambia. Los ingresos de CoreWeave crecieron de 229 millones de dólares en 2023 a 1.900 millones en 2024 y 5.100 millones en 2025 (10-K de CoreWeave), y prevé entre 12.400 y 13.200 millones para 2026. En el segundo trimestre de 2026 ingresó 2.580 millones y obtuvo un EBITDA ajustado de 1.510 millones, un margen del 59% que parece el de una empresa de software (CoreWeave). Luego vienen los dos costes que el EBITDA deja fuera.

El primero es la amortización. Una flota de GPU cuesta más de dos años de los ingresos que genera y se desgasta en cuatro a seis, así que una buena parte de su coste tiene que cargarse como gasto cada año. Después de amortizaciones, el resultado operativo ajustado fue de 128 millones, un margen de en torno al 5%. Con las normas contables estándar (GAAP), fue una pérdida operativa de 49 millones.

El segundo son los intereses. El gasto neto por intereses fue de 640 millones, una cuarta parte de los ingresos y cinco veces el resultado operativo ajustado, y CoreWeave prevé entre 860 y 940 millones para el tercer trimestre. La pérdida neta fue de 626 millones.

¿Por qué el contrato gana dinero mientras la empresa lo pierde? Porque la empresa crece más deprisa de lo que maduran sus contratos. Siempre está pagando edificios y chips que todavía no facturan, y buena parte de su deuda no es la barata respaldada por contratos, sino bonos sin garantía con cupones del 9% al 10%. Un análisis independiente de la documentación del primer trimestre concluyó que el equipo en servicio rendía en torno a un 12,8% anual en efectivo, frente a un coste medio de la deuda del 9,1% (Cape Fear Advisors): un diferencial de menos de cuatro puntos sobre un activo que pierde valor cada mes. Jim Chanos, el inversor bajista, defendió lo mismo públicamente en diciembre de 2025, al decir que el coste del capital es "más alto que el rendimiento" de estas operaciones de centros de datos (Yahoo Finance).

Fig. 16Un contrato frente a toda la empresa

De sus 35.100 millones de deuda, unos 31.400 millones son con recurso, es decir, los prestamistas pueden reclamar contra toda la empresa y no solo contra un proyecto concreto. El consenso de los analistas sitúa su flujo de caja libre en unos menos 25.000 millones en 2026 y menos 28.000 millones en 2027. Es un problema de amortización e intereses, no de precios: CoreWeave cobra lo suficiente para obtener un margen sano por cada hora de GPU, y luego se lo gasta en el desgaste de las GPU y en pagar el dinero que pidió prestado para comprarlas. Gil Luria, de D.A. Davidson, dice que en el escenario negativo "el valor de las acciones va a ser cero".

Fig. 17CoreWeave: crecimiento frente a intereses

Cuatro relojes que no cuadran

El problema de fondo es de plazos. Una neocloud lleva cuatro relojes a la vez, y no coinciden.

• Los contratos. La cartera contratada de CoreWeave, de 103.700 millones de dólares a finales de junio, se consume deprisa: el 41% en dos años, el 39% en los años tres y cuatro y solo en torno al 20% después (10-Q de CoreWeave). El contrato comprometido medio dura unos cinco años.
• Los chips. CoreWeave amortiza sus GPU a seis años, más que Nebius (cuatro) y, según la prensa, Lambda (cinco), mientras Nvidia saca una generación nueva cada año.
• Los edificios. Sus arrendamientos duran mucho más: 16.300 millones en pasivos por arrendamiento con un plazo medio ponderado restante de 12 años.
• La deuda. Los préstamos respaldados por contratos se amortizan dentro de esos contratos. El resto no. Los bonos sin garantía vencen entre 2030 y 2033 y habrá que refinanciarlos a lo que cobre el mercado entonces, y a finales de junio vencían 7.500 millones de deuda en los doce meses siguientes.

Así que cuando termina un primer contrato, CoreWeave sigue debiendo el alquiler del edificio y sigue teniendo bonos que renovar, y el activo con el que tiene que pagar es una flota que ya no es la más nueva. CoreWeave dice que su efectivo y sus líneas disponibles bastan para lo que vence en un año. El peligro no son los próximos doce meses. Es el segundo contrato.

Fig. 18Cuatro relojes que no cuadran

La contraparte fija el precio

El resto del grupo de neoclouds deja una lección clara: el coste del capital lo fija quién firmó el contrato, no la GPU. La propia deuda de CoreWeave lo muestra mejor que nada, porque el mismo tipo de chips, dentro de la misma empresa, se financia a tipos muy distintos según el cliente.

Línea de financiación	Respaldada por	Precio
DDTL 4.0, 8.500 millones (mar. de 2026)	Contrato con Meta	Calificación A3; SOFR+2,25%, o ~5,9% fijo
DDTL 3.0, 2.600 millones (jul. de 2025)	Contrato con OpenAI	SOFR+4,00%
Línea de 3.100 millones	Garantía de la matriz, CoreWeave	Calificación Ba2; SOFR+4,50%
DDTL 2.0	Contratos anteriores	~11% de tipo efectivo
Bonos sin garantía, 2030–32	Solo CoreWeave	Cupones del 9,25–9,75%; rentabilidades del 14,5–16% a mediados de octubre

Los prestamistas están poniendo precio a Meta, a OpenAI y a CoreWeave, no a los chips (comunicado del DDTL 3.0; Cape Fear Advisors). OpenAI, sin calificación y con pérdidas, cuesta unos 1,75 puntos porcentuales más que Meta por el mismo hardware. El aislamiento manda el dinero barato a los proyectos y deja todo lo demás a los accionistas y bonistas de la matriz, y por eso los bonos de la matriz cotizan a precios de crisis mientras el préstamo de Meta, hasta donde se puede ver, está bien.

Fig. 19Mismos chips, distinto precio

IREN, una antigua minera de bitcoin, pidió prestados 3.650 millones de dólares contra un contrato de 9.700 millones con Microsoft, aislados en una filial, a SOFR (el tipo de referencia a corto plazo del dólar) más entre un 2,13% y un 2,25% (Blockspace). Los préstamos de Lambda respaldados por Microsoft y Nvidia obtuvieron calificaciones A (low) y Baa1, un grado de inversión sólido. Nebius limita su endeudamiento haciendo que los clientes paguen por adelantado: en torno al 70% de sus acuerdos del segundo trimestre prefinancian la mitad o más del capex, y vendió unos 4.300 millones en bonos convertibles a entre el 1,25% y el 2,625% tras un acuerdo con Meta de hasta unos 27.000 millones. En el otro extremo, los bonos sin garantía de CoreWeave rendían entre el 14,5% y el 16% a mediados de octubre, y Applied Digital paga un 12,75% en especie (PIK) por las acciones preferentes que vendió a Macquarie.

Google encontró una variante más discreta. Garantiza los arrendamientos de Fluidstack, un pequeño proveedor de nube, en centros de datos propiedad de TeraWulf y Cipher Mining, y a cambio recibe warrants de esas compañías a un centavo por acción (10-Q de TeraWulf). Convierte a un inquilino sin calificación en crédito de Google sin que Google gaste nada en capex. Es la misma jugada que la garantía de Nvidia en Ohio, a menor escala.

Fig. 20La escalera del coste del capital

Contraparte con grado de inversiónCrédito de un laboratorioCrédito de una neocloud

Lo que no está roto: el precio de las GPU

La historia bajista más sencilla es que el precio de alquiler de las GPU se desplomará y dejará a la capa intermedia con un hardware caro que nadie quiere alquilar. Eso todavía no está en los datos. El índice de SemiAnalysis para el alquiler a un año de las H100 cayó de unos 8 dólares la hora en 2023 a 1,70 dólares en octubre de 2025, y luego rebotó en torno a un 40%, hasta unos 2,35 dólares en marzo de 2026, a medida que se agotaba la capacidad (Seeking Alpha). Otro índice, el de Ornn, marcaba 2,92 dólares el 1 de octubre. El índice de B200 de Silicon Data sube en torno a un 28% este año.

Fig. 21El precio de las GPU rebotó

El precio del alquiler es solo la mitad. Lo que importa cuando termina un contrato es cuánto se obtiene por una GPU vieja, y las dos generaciones más recientes cuentan historias distintas. Las H100 usadas, el caballo de batalla de 2023 y 2024, se vendían por unos 14.250 dólares en agosto, un 16% más que un año antes, según las ventas realizadas que sigue American Compute. Las A100 usadas, una generación más antiguas, se vendían por unos 5.400 dólares, un tercio menos (IntuitionLabs). El escenario prudente de American Compute sitúa la H100 en entre el 11% y el 19% de su precio de catálogo original en 2027 y entre el 5% y el 7% en 2028. Así que el valor residual no es cero, pero es cíclico: depende de si la nueva oferta supera a la demanda en el año en que termina tu contrato. Los prestamistas de CoreWeave habrían exigido, según la prensa, una amortización a seis años sin valor de rescate. Dicho de otro modo, los prestamistas dan por hecho que los chips no valen nada al final, y son los accionistas quienes apuestan a que valen algo.

Así que el problema de la capa intermedia es de plazos y apalancamiento. Se ha endeudado a cinco o veinte años contra activos que pierden valor en uno a seis, y contra contratos concentrados en un puñado de clientes. Una oleada de oferta de Blackwell y Rubin en 2027 y 2028 podría repetir la caída del precio de las H100 de 2024 y 2025, pero eso es una previsión, no una observación.

Por qué las neoclouds no tienen foso

Un foso es lo que impide que competidores o clientes se queden con tus beneficios. Si se mira lo que posee una neocloud, cuesta encontrar uno.

Los chips vienen de un casi monopolista. Todas las GPU que usa CoreWeave son de Nvidia. El acceso temprano a chips escasos fue la gran ventaja de las neoclouds en 2023 y 2024, pero esa asignación la decide Nvidia. A Nvidia le conviene tener un abanico de clientes que solo usan Nvidia como contrapeso a los chips propios de los hiperescaladores (las TPU de Google, Trainium de Amazon, Maia de Microsoft), y respalda a varias neoclouds a la vez. Si cambian sus prioridades, o la oferta se relaja, la ventaja desaparece.

Los edificios y la energía son, sobre todo, alquilados. CoreWeave arrastra 16.300 millones de dólares en pasivos por arrendamiento. La energía, que Satya Nadella llama el verdadero cuello de botella, es justo lo que los acuerdos de las neoclouds venden a los hiperescaladores, y normalmente la neocloud también la alquila.

La demanda está en uno a tres clientes. En el segundo trimestre de 2026, el mayor cliente de CoreWeave aportó el 36% de los ingresos, el segundo el 26% y el tercero el 10% (10-Q). Solo Microsoft supuso en torno al 67% de los ingresos de 2025.

Esos clientes alquilan porque no pueden construir lo bastante deprisa. Microsoft ha comprometido más de 60.000 millones con neoclouds, y no oculta que quiere flexibilidad. Nadella dijo en el Dwarkesh Podcast en noviembre de 2025 que Microsoft "no quería ser solo el anfitrión de una empresa", y que no quería cinco años de amortización sobre una sola generación de chips. Amy Hood, su directora financiera, dice que en torno a dos tercios de su capex va a GPU y CPU de vida corta, y que si cambia la demanda "simplemente podemos frenar" esa parte (Microsoft). Mientras tanto, está alargando la vida contable de los edificios de centros de datos que posee de 15 a 25 años. Mi inferencia, no palabras de Microsoft, es que alquilar a una neocloud es un puente: permite a un hiperescalador conservar la opción de irse y le pasa al casero el riesgo de cada generación.

El software ayuda, pero no ata a nadie. Las herramientas de orquestación de CoreWeave y Weights & Biases, la plataforma para desarrolladores que compró en 2025, facilitan la gestión de los clústeres. Pero los mayores clientes traen su propio software y tratan la capacidad como hardware desnudo, así que cambiar al final de un contrato solo cuesta la mudanza.

Lo que una neocloud posee en propiedad es una flota que se amortiza en cuatro a seis años, más una habilidad real, pero menguante, para poner capacidad en marcha deprisa.

La historia no es amable con los negocios de esa forma. Exodus Communications, la estrella del alojamiento web de 2000, llegó a valer unos 32.000 millones de dólares en su apogeo, emitió unos 3.500 millones en bonos para construir unos 47 centros de datos antes de que llegara la demanda y se declaró en quiebra en septiembre de 2001 (Computerworld). Core Scientific, una minera de bitcoin que alojaba las máquinas de otros mineros, se declaró en quiebra en diciembre de 2022 después de que cayera el precio del bitcoin y quebrara un gran cliente de alojamiento, Celsius (CoinDesk). En los dos casos, los edificios y la energía sobrevivieron a los accionistas originales. Los emplazamientos de Core Scientific albergan hoy a CoreWeave.

La última neocloud en buscar dinero público muestra la misma forma en una fase más temprana. Nscale aspira a una valoración de 35.000 millones de dólares en su salida a bolsa sobre 103.000 millones en contratos, "buena parte todavía no en firme" según Fortune, con Nvidia poniendo 1.000 millones en su convertible previo a la salida a bolsa. Su documentación muestra unos ingresos de 140,6 millones en el primer semestre de 2026 frente a un coste de ventas de 189,6 millones, así que perdió dinero antes de pagar ningún gasto general, y una pérdida neta de 1.020 millones, incluidos 457 millones de cargos por valor razonable. Su mayor cliente aportó el 52% de los ingresos. La dirección había dejado constancia de dudas sustanciales sobre la capacidad de la empresa para seguir en funcionamiento, porque dependía de una financiación que nadie había comprometido, y las resolvió argumentando que podía aplazar o cancelar capex (Fortune).

El argumento alcista merece una escucha justa, porque a nivel de contrato es sólido. Los grandes acuerdos son take-or-pay con clientes con grado de inversión, y los mejores préstamos se amortizan dentro del contrato. Nebius consigue que sus clientes paguen por adelantado la mitad o más del capex en la mayoría de los acuerdos nuevos. Nvidia se ha comprometido a comprar la capacidad no vendida de CoreWeave hasta 2032, y Google garantiza los arrendamientos de Fluidstack. El precio del alquiler de las GPU ha rebotado, y CoreWeave dijo en septiembre que algunos contratos cortos nuevos se habían firmado a precios más altos. Michael Intrator, su consejero delegado, dijo a su plantilla que la cartera de pedidos "cubre con creces" la deuda (Reuters vía The Star). Todo cierto. Pero la cartera son ingresos brutos que todavía tienen que pagar la energía, el alquiler y el capex necesario para entregarlos, y ninguna de estas protecciones cubre el segundo contrato ni a los accionistas de la matriz.

Fig. 22CoreWeave desde su salida a bolsa

OPV 40 $entrada de Nvidia 87,20 $

Mi lectura: la neocloud es el acreedor residual del activo que más deprisa se deprecia de toda la pila de la IA. Gana un diferencial fino sobre su coste del dinero cuando las cosas van bien y absorbe la pérdida cuando no. Por eso fue la primera en agrietarse, y es el primer sitio donde caería una decepción en la demanda de los clientes finales.

Quién presta

Alguien tiene que cubrir la diferencia entre lo que ganan los hiperescaladores y lo que se está gastando. Morgan Stanley sitúa el capex en centros de datos en unos 2,9 billones de dólares hasta 2028, de los que unos 1,5 billones tendrán que venir de capital externo y unos 800.000 millones del crédito privado (Cleary Gottlieb). JPMorgan prevé más de 5 billones en cinco años y dice que harían falta unos 650.000 millones de ingresos anuales para que la rentabilidad fuera viable (DCD).

Si se suman las fuentes observables de 2026 (bonos de hiperescaladores a un ritmo anualizado de unos 300.000 millones, entre 30.000 y 40.000 millones de titulizaciones de centros de datos, entre 50.000 y 100.000 millones de préstamos y bonos de proyecto, decenas de miles de millones en SPV de GPU y más de 140.000 millones de capital para los laboratorios), salen entre 500.000 y 600.000 millones, aproximadamente. Es mi estimación a partir de las piezas, no un total con fuente, pero sugiere que la brecha se está cubriendo.

Fig. 23Quién cubre la brecha

Stargate: titular frente a dinero

Stargate muestra la diferencia entre un anuncio y una financiación. El lanzamiento de enero de 2025 prometía 500.000 millones de dólares, con un capital inicial fijado, según la prensa, en 19.000 millones cada uno por parte de SoftBank y OpenAI y 7.000 millones cada uno por parte de Oracle y de MGX, el inversor de IA de Abu Dabi. OpenAI dice que ha "asegurado" más de 10 gigavatios. El seguimiento de emplazamientos de Epoch AI solo mostraba Abilene en funcionamiento, con unos 0,3 gigavatios, en abril de 2026, frente a unos 9,6 gigavatios previstos en siete emplazamientos de Estados Unidos (Epoch AI).

El dinero que de verdad ha construido algo es deuda de proyecto dimensionada contra los arrendamientos de Oracle, no capital de Stargate: unos 9.400 millones en préstamos de JPMorgan en Abilene, un paquete de unos 38.000 millones de JPMorgan y MUFG para dos emplazamientos de Vantage en Texas y Wisconsin (DCD) y 16.000 millones en Saline, Míchigan. Saline es ilustrativo. Blue Owl se retiró en diciembre de 2025; Blackstone ocupó su lugar, y unos 14.000 millones en bonos de proyecto al 7,5% con vencimiento en 2045 tuvieron a PIMCO como inversor ancla (Blackstone). La viga maestra es el crédito de Oracle, no el de SoftBank ni el de OpenAI.

Fig. 24Stargate: asegurado frente a construido

Titular de 500 mil M$ (ene. 2025) · capital inicial publicado: SoftBank 19 mil M$, OpenAI 19, Oracle 7, MGX 7

Abilene, TXC

Crusoe, Blue Owl y Primary Digital. Préstamos de JPMorgan de 2,3 + 7,1 ≈ 9,4 mil M$. Se abandonó una ampliación de 600 MW en mar. 2026 (Bloomberg; Oracle lo negó).

Vantage: Shackelford, TX y Port Washington, WI

≈38 mil M$ en préstamos de proyecto liderados por JPMorgan y MUFG, con alquileres a Oracle.

Saline, MIBXP

Related y Blackstone; ≈14 mil M$ en bonos al 7,5% con vencimiento en 2045, PIMCO como ancla. Blue Owl se retiró en dic. 2025.

Milam, TXSBE

SB Energy, 1,2 GW. OpenAI 500 M$ + SoftBank 500 M$ + Ares 800 M$ en preferentes.

Project Jupiter, Doña Ana, NM

Oracle, 2,45 GW. Aviso de fuerza mayor ≈24 sep. 2026; su préstamo de 18 mil M$ cotizaría a 89–91 centavos, según la prensa.

SoftBank: un préstamo sobre una valoración que fijó él mismo

SoftBank es el accionista más apalancado del ciclo, y su cadena es el ejemplo más limpio de circularidad en sentido crediticio. A finales de 2025 vendió toda su participación en Nvidia por 5.830 millones de dólares y parte de la de T-Mobile por 9.170 millones. En marzo de 2026 tomó un préstamo puente de 40.000 millones con vencimiento en marzo de 2027. En mayo rebajó a 6.000 millones el objetivo de un préstamo con margen garantizado con sus acciones de OpenAI, ante las dudas de los acreedores (Bloomberg), y en agosto cerró uno de 10.000 millones a SOFR más 425 puntos básicos, con cláusulas de reposición de garantías (Bloomberg). Busca un segundo de 10.000 millones.

SoftBank declara una ratio préstamo-valor del 13%. El problema es que la garantía, su participación en OpenAI, está valorada según una ronda privada que el propio SoftBank codirigió. Si la siguiente ronda de OpenAI saliera a una valoración más baja, el valor de los activos de SoftBank y las condiciones de su préstamo sufrirían en el mismo momento.

Fig. 25La cadena de SoftBank

Los sustitutos, y los reguladores

El dinero del Golfo entra en la parte alta de las estructuras de capital adonde los bancos no llegan. MGX cerró un primer fondo de 49.000 millones de dólares, codirigió la ronda de OpenAI y forma parte del consorcio liderado por BlackRock cuya compra de Aligned Data Centers, por unos 40.000 millones, se cerró en julio. La titulización, empaquetar los arrendamientos de centros de datos en bonos negociables, pasó de 2.400 millones de emisión en 2020 a 15.500 millones en 2025, y una carta del personal de la SEC en julio relajó las normas (InvestmentNews).

Los reguladores ya nombran el bucle de forma explícita. Además del trabajo del FMI y del BPI citado más arriba, las Perspectivas de la Economía Mundial de octubre del FMI incluyen un escenario de "corrección del mercado" en el que una caída fuerte de la inversión en IA y del precio de los activos deja el PIB mundial un 1,1% por debajo del escenario base en 2028, y el de Estados Unidos un 1,8% por debajo (FMI, WEO, Recuadro 1.2). El Consejo de Estabilidad Financiera concluyó que la IA supuso más de un tercio de las operaciones de crédito privado de 2025. En la encuesta de primavera de la Reserva Federal, la proporción de encuestados que señalaba la IA como un riesgo destacado subió del 30% al 50%.

Hasta ahora, eso sí, cada episodio de tensión lo ha absorbido un proveedor sustituto: Blackstone en lugar de Blue Owl en Saline, Apollo entre los prestamistas de SoftBank, PIMCO en lugar de los bancos que se retiraban. El sistema ha mostrado revalorización, no rechazo. La distinción importa. Una revalorización encarece la financiación y aprieta a los prestatarios más débiles. El rechazo, cuando nadie presta a ningún precio, es lo que convierte un apretón en una quiebra.

¿Sale rentable todo esto?

Al final, todo descansa sobre una pregunta: ¿pagarán las empresas y los consumidores lo suficiente por la IA como para atender los compromisos? Aquí la asimetría de medición se convierte en la historia.

Por qué la pregunta pasó al primer plano

Hasta este año, el mercado trataba esa pregunta como una cuestión de tiempo. Ya no. JPMorgan Asset Management observó que en la última temporada de resultados los planes de capex más altos solo hicieron subir las acciones cuando las estimaciones de ingresos subían con ellos (JPMAM). Meta mostró lo que pasa si no: su flujo de caja libre cayó a 1.200 millones de dólares en el primer trimestre de 2026, frente a 26.000 millones un año antes, sus acciones cayeron en torno a un 8% cuando subió su previsión de capex, y Jefferies dijo que seguiría "castigada hasta que el rendimiento del capex esté más claro" (CNBC).

Los pequeños cambios en el comportamiento de las empresas importan porque los ingresos de los laboratorios están concentrados. Entre los clientes de Ramp, el 1% que más gasta concentra en torno al 80% del gasto en OpenAI y Anthropic, y son justo las empresas que empezaron a racionar este año. Un límite modesto en la cima mueve los ingresos de los laboratorios, que marcan el ritmo de crecimiento sobre el que se aseguraron el capex de las nubes y la deuda de las neoclouds.

El lado fácil de contar

Los ingresos de los proveedores están auditados y son enormes. Nvidia vendió 96.200 millones de dólares en un trimestre. Azure, de Microsoft, superó los 100.000 millones en el ejercicio fiscal 2026, y Microsoft tiene más de 30 millones de licencias de pago de Microsoft 365 Copilot. Los ingresos comerciales de Palantir en Estados Unidos crecieron un 149% interanual en el segundo trimestre (Palantir).

El uso crece todavía más deprisa. Google procesaba 9,7 billones de tokens (los fragmentos de palabras que leen y escriben los modelos de IA) al mes en 2024, unos 480 billones en mayo de 2025 y más de 3.200 billones en mayo de 2026 (Google). Pero el precio de un nivel fijo de capacidad de IA cae en torno a diez veces al año (a16z), así que los ingresos crecen mucho más despacio que los tokens. Cada mes se usa más IA; cada unidad gana menos.

Incluso el lado de los proveedores tiene un punto débil. Las tasas anualizadas de los laboratorios privados no están auditadas y se calculan de forma distinta, y parte de sus ingresos se financia, indirectamente, con la inversión de sus propios proveedores.

Frente a un capex anual de entre 700.000 millones y 1 billón de dólares, la suma de ingresos de IA con fuente (la tasa anualizada de Anthropic, de unos 65.000 millones; la de OpenAI, de unos 50.000 millones; el negocio de IA de Microsoft, de unos 37.000 millones, con algún solapamiento) llega a unos 160.000 millones antes de eliminar dobles cómputos. La ratio mejora, porque los ingresos de los laboratorios crecen más deprisa que el capex. La brecha absoluta no se estrecha. Bain calcula que en 2030 harán falta 2 billones de dólares de ingresos anuales para justificar el gasto, con un déficit de 800.000 millones (Bain).

Fig. 26Tokens frente a dólares

El lado difícil de contar

En el lado de las empresas usuarias, la respuesta depende del instrumento de medida.

La Encuesta de Tendencias y Perspectivas Empresariales (BTOS) de la Oficina del Censo de Estados Unidos, la mejor muestra aleatoria de empresas estadounidenses, encontró que entre el 17% y el 20% de las empresas usaban IA entre diciembre de 2025 y mayo de 2026, y en torno al 32% ponderado por empleo (Census). La última lectura, un 23,8% para finales de agosto y principios de septiembre, se ha difundido pero todavía no se ha publicado en un artículo del Censo. Las grandes empresas llegaron al 37% en mayo. La pregunta se reformuló en noviembre de 2025, lo que casi duplicó la tasa medida, así que la serie tiene una ruptura.

Ramp, una empresa de tarjetas corporativas, ve un mundo distinto en sus datos de transacciones: el 55,9% de las empresas pagaba por herramientas de IA en septiembre (Ramp). Pero la empresa mediana que la adopta gasta unos 12 dólares al mes por empleado, frente a unos 7.200 dólares del 1% que más gasta en agosto (una cifra que Ramp revisó después al alza). Sus datos más recientes se tratan más abajo. En septiembre Anthropic superaba a OpenAI en adopción empresarial, un 43,8% frente a un 40,6%.

Fig. 27Dos formas de contar la adopción

Las encuestas a directivos se contradicen, y ninguna es una prueba sólida. La iniciativa NANDA del MIT concluyó que en torno al 95% de las organizaciones no veía "ningún impacto medible en la cuenta de resultados" de la IA generativa, a partir de un estudio preliminar y autodeclarado que cubría seis meses de 2025. Wharton y GBK encontraron que en torno al 74% de los directivos declaraba rendimientos positivos (Wharton). McKinsey encontró que solo en torno al 6% de las empresas atribuía a la IA el 5% o más de su beneficio operativo (McKinsey). El 5% del MIT y el 6% de McKinsey coinciden más de lo que sugieren los titulares: una pequeña minoría está obteniendo beneficios a escala de toda la empresa.

Grande en la tarea, pequeño en la economía

Las pruebas rigurosas dibujan una imagen clara a dos niveles.

A nivel de tareas concretas, los estudios aleatorizados y de campo muestran grandes mejoras. Los agentes de atención al cliente con un asistente de IA resolvieron un 14% más de incidencias por hora, y los novatos un 34% más (NBER). Los profesionales que escribían con ChatGPT tardaron un 40% menos y produjeron un trabajo valorado un 18% mejor (Science). Los desarrolladores de Microsoft, Accenture y una empresa del Fortune 100 completaron un 26% más de tareas (SSRN). Los consultores de BCG fueron en torno a un 25% más rápidos en tareas dentro de las capacidades de la IA, pero tuvieron 19 puntos porcentuales menos de probabilidades de acertar en tareas justo fuera de ellas (HBS). También hay resultados negativos reales: en el ensayo de METR de 2025, desarrolladores experimentados de código abierto fueron un 19% más lentos con IA aunque creían ir más rápido, y el seguimiento de METR de 2026 apunta a una aceleración cuyo intervalo de confianza incluye el cero (METR).

A nivel de toda la economía, los efectos son difíciles de encontrar. Los datos administrativos daneses sobre 25.000 trabajadores descartan efectos sobre los ingresos o las horas trabajadas superiores al 2% dos años después del lanzamiento de ChatGPT (NBER). La señal más clara del mercado laboral está en la contratación: la última actualización de "Canaries" de Stanford concluye que los jóvenes de 22 a 25 años en los empleos más expuestos a la IA están un 19% por debajo de donde estarían si hubieran seguido el ritmo de sus pares menos expuestos (Stanford). Esa cifra no es directamente comparable con el 13% y el 16% de versiones anteriores, que medían algo ligeramente distinto. Daron Acemoglu, economista galardonado con el Nobel, calcula que la IA elevará la productividad total de los factores no más de un 0,66% en diez años (NBER); Goldman Sachs proyectó un aumento del 7% del PIB mundial en el mismo periodo.

Fig. 28La escalera de las pruebas

más fácil de contarmás difícil de contar

1. 1. Ingresos de los proveedoresauditado
   96,2 mil M$ ingresos de Nvidia, T2 fiscal 2027

   >100 mil M$ ingresos de Azure, ejercicio 2026

   30 M+ licencias de pago de Microsoft 365 Copilot

   +149% Palantir, comercial EE. UU., interanual
2. 2. Usorecuentos de las empresas
   >3,2 mil billones tokens al mes procesados por Google (mayo de 2026), ≈7× un año antes
3. 3. Ensayos por tareas y estudios de campoaleatorizado, acotado
   +14% incidencias resueltas por hora en atención al cliente; +34% para novatos

   −40% tiempo, +18% calidad tareas de redacción profesional

   +26% tareas completadas por desarrolladores

   ≈25% más rápido, −19 pts consultores de BCG, dentro y fuera de la frontera

   −19% METR 2025: desarrolladores expertos más lentos con IA

   incluye el cero METR 2026: intervalo de confianza
4. 4. Encuestas a empresasautodeclarado
   ≈95% MIT NANDA: sin impacto medible en resultados

   ≈74% Wharton/GBK: declaran un retorno positivo

   ≈6% McKinsey: obtienen el 5% o más del EBIT con IA
5. 5. Toda la economíalo menos medible
   >2% descartado Dinamarca: efectos en salarios y horas

   19% por debajo jóvenes en empleos expuestos frente al contrafactual (ago. 2026)

   ≤0,66% Acemoglu: productividad total de los factores en 10 años

Así que, por ahora, la IA aparece en el PIB sobre todo como gasto en inversión. ING atribuye "en torno a un tercio" del crecimiento reciente de Estados Unidos a la inversión tecnológica (ING), y Epoch sitúa los centros de datos y el hardware de IA en torno al 0,8% del PIB. Todavía no aparece como productividad.

El fin del tokenmaxxing

Las pruebas más recientes vienen de las empresas que se suponía que iban a ser los mejores clientes de la IA.

Desde la primavera de 2025, la moda en las grandes empresas era el tokenmaxxing: usar toda la IA posible, medida en tokens. El consejero delegado de Shopify convirtió el "uso reflejo de la IA" en una expectativa básica en las evaluaciones de desempeño. Meta tenía una clasificación interna de sus 250 mayores usuarios de tokens, que según la prensa los empleados manipulaban poniendo agentes a ejecutar tareas en paralelo solo para escalar puestos. Los agentes de programación tenían presupuestos casi ilimitados.

En 2026 llegaron las facturas. Casi todo lo que sigue procede de notas internas filtradas y de informaciones de prensa, varias de un solo medio, así que conviene tomar los detalles concretos con cautela. El patrón es coherente.

• Uber habría gastado todo su presupuesto de IA de 2026 en unos cuatro meses, y después limitó a cada empleado a 1.500 dólares al mes por herramienta de programación. Su presidente, Andrew Macdonald, dijo que la relación entre el uso disparado de tokens y unos mejores productos "todavía no está ahí" (Letsdatascience).
• Amazon retiró una clasificación interna de uso de IA después de que los empleados la manipularan (TNW).
• Meta dijo a unos 6.000 empleados que el uso interno de IA iba camino de costar miles de millones en 2026, eliminó su clasificación e introdujo controles centrales de tokens (una sola fuente: The Information, vía AI Weekly).
• Microsoft puso un límite de gasto en tokens a cada división y cambió su modelo interno por defecto por otro más barato. Un directivo escribió que "el tokenmaxxing no es lo que estamos optimizando" (una sola fuente: 404 Media, vía TNW).
• Accenture pidió a su plantilla que no usara la IA para tareas triviales, para ahorrar tokens; su responsable de IA agéntica dijo que la IA se está volviendo "relevante para la estructura de costes" (una sola fuente: 404 Media, vía TechCrunch).

Ninguna de estas empresas dejó de usar la IA. Pusieron límites a los usuarios más intensivos y pasaron el trabajo rutinario a modelos más baratos. Eso es racionamiento, no abandono. Pero muerde justo a los clientes que concentran la mayor parte de los ingresos de los laboratorios.

Más tokens, el mismo gasto

Las mejores pruebas sistemáticas vienen de Ramp, cuyo AI Index sigue los datos de tarjetas y pagos de facturas de unas 70.000 empresas estadounidenses. Su economista jefe, Ara Kharazian, tituló sus tres últimas publicaciones "Cracks in the AI thesis" ("Grietas en la tesis de la IA").

La conclusión es una brecha entre uso y gasto. En agosto y septiembre, el gasto empresarial en tokens de IA prácticamente no creció mientras el volumen de tokens seguía subiendo (Ramp). La razón es el precio. El precio efectivo por millón de tokens cayó un 41% entre marzo y agosto, de 1,15 a 0,68 dólares, a medida que las empresas desviaban el trabajo rutinario a modelos más baratos, y la cuota de tokens de los modelos de frontera bajó del 53% en su máximo al 45% (Ramp). El modelo más capaz de Anthropic, que cuesta en torno al doble que su rival de OpenAI, solo se llevó en julio en torno al 6% de los tokens de Anthropic, algo que Kharazian interpreta como un nuevo techo de lo que las empresas están dispuestas a pagar por capacidad adicional (Ramp). El gasto por empleado en el 1% de empresas más intensivas en IA cayó un 3,1% desde su máximo de julio hasta septiembre. El crecimiento de clientes nuevos se ha "frenado significativamente", y Ramp dice que ahora son los clientes, no los laboratorios, quienes tienen la sartén por el mango en las negociaciones de contratos.

Es una meseta, no un desplome. El gasto total en IA marcó un nuevo máximo a principios de octubre, aunque solo un 1,5% por encima del de agosto, y una pausa parecida a finales de 2025 fue seguida de un nuevo crecimiento a final de año. La publicación de noviembre de Ramp mostrará cuál de los dos patrones es este.

Fig. 29Más tokens, el mismo gasto

Lo que dicen las encuestas

Las encuestas a directivos apuntan en la misma dirección: el gasto va por delante de los rendimientos medidos.

• La encuesta de 2026 de Bain a 951 empresas con más de 100 millones de dólares de ingresos encontró que la mayoría se había fijado como objetivo un ahorro del 11% al 20% gracias a la IA, y en torno al 40% de las que lo miden consiguieron un 10% o menos. Aun así, en torno al 90% vuelve a subir sus presupuestos de IA, ahora para agentes (Bain).
• En el índice de directores financieros del tercer trimestre de Pigment, el 83% dijo que los costes de IA basados en el consumo habían superado lo previsto (según se ha publicado; no he visto la fuente primaria).
• La encuesta de Redpoint a directores de sistemas encontró que el 45% financia la IA directamente con los presupuestos de software existentes (The SaaS CFO), y las encuestas de Morgan Stanley muestran unos presupuestos totales de TI que solo crecen en torno a un 3,7% en 2026 (Yahoo Finance). Parte del crecimiento de la IA sale de los ingresos de otros proveedores, no añade dinero nuevo.
• La encuesta de Deloitte a directores financieros del Reino Unido, publicada en octubre, encontró que el 67% solo había materializado en torno a una cuarta parte del cambio que esperaba de la IA (Bloomberg).

El resultado de Bain resume la paradoja en una línea: el ahorro se queda corto y los presupuestos suben de todos modos, a la espera de rendimientos futuros. Esa brecha es lo que los inversores empezaron a examinar este año.

Los agentes se topan con puertas cerradas

Las previsiones de demanda más agresivas descansan sobre los agentes: una IA que actúa, que reserva, compra y mueve dinero, en lugar de limitarse a responder. Jensen Huang habría dicho que un agente puede usar en torno a un millón de veces más tokens que una consulta sencilla. En 2026 esos agentes empezaron a toparse con puertas cerradas.

• Comercio minorista. Amazon demandó a Perplexity por su agente de compras Comet y obtuvo una medida cautelar en marzo. El 4 de agosto el Tribunal de Apelaciones del Noveno Circuito la anuló, al considerar que quien accede a los servidores de Amazon es el usuario, no Perplexity, y devolvió el caso al tribunal de distrito (Engadget). Amazon bloquea a los agentes por medios técnicos de todos modos: en septiembre empezó a bloquear a Muse, el nuevo agente de Meta (Bloomberg). eBay exige autorización previa para los agentes de IA.
• Finanzas. El 13 de octubre Jamie Dimon dijo que JPMorgan no admitirá agentes externos sin verificar: "No quieres agentes descontrolados". Solo tienen acceso de lectura a los saldos (PYMNTS). El consejero delegado de Schwab dijo que la entidad frena cada semana decenas de intentos de los grandes agentes.
• Viajes y servicios locales. Delta dice que ningún agente de terceros tiene un acuerdo para reservar sus billetes. Yelp solo admite agentes de empresas que pagan por sus datos (The Verge vía Slashdot).
• Infraestructura web. Desde el 15 de septiembre, Cloudflare bloquea por defecto los rastreadores de uso mixto que alimentan la búsqueda con IA y a los agentes, en las páginas con publicidad de los sitios nuevos y de plan gratuito, lo que empuja a las empresas de IA a pagar (TechCrunch).
• Software empresarial. La política de API de SAP de abril prohíbe los agentes externos que planifican y ejecutan secuencias de llamadas. ServiceNow medirá y cobrará a los agentes externos por acción, algo que un analista de JPMorgan calificó de "un impuesto, en la práctica", y Workday cobra el trabajo de los agentes en créditos (PYMNTS). Gartner ha aconsejado a los responsables de seguridad que bloqueen por ahora los navegadores con IA.

Hay una tendencia contraria: Shopify, Walmart y Expedia dan la bienvenida a los agentes mediante alianzas, y los protocolos de pago de Google, OpenAI, Visa y Mastercard están madurando. Pero OpenAI retiró en marzo su Instant Checkout dentro del chat por la escasa acogida.

Esto es fricción, no una puerta cerrada: el desenlace probable es una web de peajes en la que los agentes se identifican, se asocian y pagan. Apenas afecta a los agentes de programación ni a los agentes internos de las empresas, que funcionan dentro de los muros de cada compañía y generan hoy la mayor parte de los tokens agénticos. Recae sobre los agentes de consumo y sobre los agentes que trabajan con el software de otras empresas, que son los que justifican las previsiones de demanda de agentes a escala de internet. Cada peaje reduce el valor de cada tarea de un agente, y unos agentes más lentos y caros significan un crecimiento más lento de los tokens.

Fig. 30Quién pone barreras a los agentes de IA

BloqueanCobran o piden permisoDan la bienvenida

Consumocomercio, finanzas, viajes, infraestructura web

Bloquean

Amazon bloquea a Muse de Meta desde el 21 sep. 2026; su robots.txt veta a ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User

eBay aprobación previa para agentes de IA desde el 20 feb. 2026

JPMJPMorgan sin accesos de agentes externos; saldos de solo lectura con conectores como Plaid (Dimon, 13 oct.)

Schwab bloquea decenas de intentos de grandes agentes cada semana (CEO, 16 oct.)

ΔDelta sin acuerdos de reserva con terceros

Cobran o piden permiso

Yelp solo agentes que pagan licencias de datos

Cloudflare bloqueo por defecto de rastreadores mixtos en páginas con anuncios desde el 15 sep. 2026; Pay Per Crawl / Pay Per Use

Dan la bienvenida

Shopify tiendas abiertas a los agentes

Walmart Gemini deriva a Sparky; socio de Muse

EExpedia socio de Muse (una sola fuente)

RHRobinhood una tarjeta para agentes, con límites

Best Buy, Gap, Sephora, Wayfair socios minoristas de Muse

Software empresarialAPI y precios

Bloquean

SAP política de API v4, abr. 2026

Salesforce / Slack límites de API de 2025 a la exportación masiva y al uso por LLM

Cobran o piden permiso

nowServiceNow Action Fabric, cobro por acción

Workday Flex Credits: 6 por currículum revisado, 500 por revisión de contrato

Dan la bienvenidaninguno destacable

En los tribunales: Amazon contra Perplexity

1. medida cautelar, 10 mar. 2026
2. →anulada por el Noveno Circuito, 4 ago. 2026
3. →de vuelta al tribunal de distrito

Gartner recomendó a sus clientes bloquear los navegadores con IA (dic. 2025). OpenAI retiró Instant Checkout hacia mar. 2026.

La otra cara del registro

Nada de esto significa que la demanda esté cayendo. Los proveedores más cercanos a los clientes empresariales siguen creciendo deprisa. Los ingresos de Anthropic superaron los 11.500 millones de dólares en el segundo trimestre, frente a 787 millones un año antes, con un resultado operativo ajustado positivo (Bloomberg Government). Los productos de IA de ServiceNow superaron los 1.000 millones de valor anual de contratos, aunque su margen bruto bajó del 81% al 78% porque la IA encareció sus propios costes (ServiceNow). Gartner prevé que el gasto mundial en IA suba un 47% este año, hasta 2,59 billones de dólares (CIO Dive). Y los agentes de programación, el epicentro de los descontroles de costes, son también el caso más claro de rendimiento: los responsables de ingeniería de una encuesta de Gartner declaran una mejora neta media de la productividad de en torno al 19%, autodeclarada.

El precedente más cercano es la oleada de recortes de costes en la nube de 2022 y 2023, cuando los clientes recortaron sus facturas de nube y el crecimiento se frenó mucho sin llegar a invertirse. Si esto es lo mismo, el gasto sigue creciendo, más despacio y a precios más bajos. Eso no es una quiebra. Pero el bucle se aseguró sobre el crecimiento más rápido. El riesgo para la cadena no es que la demanda desaparezca. Es que la caída de los precios se coma el crecimiento del volumen, y que los grandes gastadores que sostuvieron el crecimiento durante el primer semestre de 2026 hayan instalado ahora límites.

Mi lectura: nada de esto dice que la IA no tenga valor. Dice que el valor es difuso, tarda en aparecer en las cuentas y en parte se manifiesta como contrataciones que no se hicieron, algo que nunca figura como una línea en la cuenta de resultados de nadie. Y en 2026 los mayores compradores empezaron a tratar la IA como un coste que gestionar y no como una carrera que ganar. El bucle se financia contra el lado del registro fácil de contar y se devolverá, si se devuelve, desde el lado difícil de contar.

1999, en rima

El hundimiento de las telecomunicaciones aporta el vocabulario de este debate, y más o menos la mitad de la mecánica.

En 1999 y 2000, los fabricantes de equipos prestaron mucho dinero a los nuevos operadores de telefonía e internet, muchos de ellos empresas emergentes que quemaban caja, conocidas como CLEC (competitive local exchange carriers, operadores locales alternativos), financiadas con bonos basura. Al cierre de su ejercicio fiscal 2000, Lucent tenía 8.100 millones de dólares en compromisos de financiación a clientes, 6.700 millones en préstamos y 1.400 millones en garantías, equivalentes a en torno al 24% de sus 33.800 millones de ingresos. Solo se habían dispuesto realmente 2.000 millones (10-K de Lucent). Al año siguiente dotó 2.200 millones en provisiones por créditos dudosos y financiación a clientes. La SEC concluyó más tarde que Lucent había reconocido indebidamente unos 1.148 millones de ingresos en el ejercicio 2000 (SEC).

El exceso de construcción fue espectacular. Entre finales de 1997 y finales de 2001, la capacidad de fibra de larga distancia de Estados Unidos se multiplicó por unas 500 mientras la demanda se multiplicaba por unas cuatro, según Andrew Odlyzko, de la Universidad de Minnesota (diapositivas). La creencia de que el tráfico de internet se duplicaba cada tres meses era un mito; se duplicaba más o menos cada año. El hundimiento borró unos 2 billones de dólares de valor bursátil y dejó alrededor de 1 billón de deuda, "buena parte de la cual nunca se devolverá", como escribió el sociólogo Paul Starr en 2002 (Starr).

Más grande en escala, mejor en calidad

Medido con esa vara, 2026 sale peor en escala y mejor en calidad.

En escala, el artículo de Stijn Van Nieuwerburgh para los Brookings Papers on Economic Activity proyecta una inversión en IA de unos 10,3 billones de dólares entre 2025 y 2032, una media del 3,63% del PIB de Estados Unidos al año. Él lo resumió así: "mi estimación central es un 3,6% del PIB al año" (Brookings). Para comparar, los ferrocarriles estadounidenses promediaron en torno al 2,2% en su apogeo de 1870–1890 (con años concretos por encima del 4%), las autopistas interestatales en torno al 1,1%, el auge de las telecomunicaciones y la fibra de 1996–2003 en torno al 1,1%, los canales en torno al 0,66% y la electrificación en torno al 0,5%. En sus análisis de sensibilidad la cifra de la IA baja a en torno al 3%, que seguiría siendo la mayor de todas. Hay que tener en cuenta que es una proyección promediada a ocho años, no el nivel actual.

Fig. 31Más grande que la construcción de internet

En calidad, la comparación favorece al presente. El Nasdaq-100 cotiza a unas 25 veces los beneficios esperados, frente a unas 57 veces en 2000; Nvidia, a unas 23 veces en julio (Motley Fool). Los clientes de Nvidia pagan en semanas. Los compradores principales, Microsoft, Alphabet, Amazon y Meta, generaron 451.000 millones de dólares de flujo de caja operativo en 2024; las CLEC tenían el dinero de sus salidas a bolsa y bonos basura.

En exposición de los proveedores, la imagen es mixta. Una comparación muy compartida sitúa la exposición financiera de Nvidia en el 67% de sus ingresos, frente al 24% de Lucent, pero esa cifra incluye la carta de intenciones muerta de 100.000 millones (Tunguz). La cartera real de participaciones de Nvidia, de unos 99.000 millones, frente a unos 303.000 millones de ingresos de los últimos doce meses, supone en torno al 33%: más que el 24% de Lucent, pero buena parte son participaciones en empresas que no son clientes. Si se cuenta toda la pila de Nvidia, participaciones, realquiler y garantías contingentes, se acerca a una vez los ingresos de los últimos doce meses. El 24% de Lucent también eran sobre todo compromisos no dispuestos, así que la cifra comparable de Nvidia es mayor, no menor. La diferencia está en de qué está hecha: Lucent concedía préstamos sin garantía a empresas emergentes; Nvidia, sobre todo, tiene participaciones, alquila capacidad y garantiza arrendamientos de edificios, con una excepción muy grande ligada a OpenAI.

Fig. 32Lucent entonces, Nvidia ahora

LULucent, 2000Nvidia, 2026

Financiación a clientes8,1 mil M$ en compromisos a 30 sep. 2000 (6,7 en préstamos + 1,4 en garantías; 2,0 dispuestos) = 24% de los ingresos del ej. 2000, 33,8 mil M$≈99 mil M$ en acciones ≈ 33% de ≈303 mil M$ de ingresos de 12 meses; la pila completa con alquiler inverso y garantías, ≈300 mil M$, es ≈1 año de ingresos67% la ratio solo si se cuenta la carta muerta de 100 mil M$

FormaPréstamos sin garantía a nuevos operadores (CLEC)Acciones (muchas en empresas que no son clientes), alquiler inverso, garantías contingentes

Pérdidas2,2 mil M$ de provisiones en el ej. 2001; la SEC halló 1.148 M$ de ingresos reconocidos indebidamenteNinguna hasta la fecha

Con qué pagan los compradoresSalidas a bolsa y bonos basura451 mil M$ de flujo de caja operativo (Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, 2024), más una capa intermedia con deuda

ValoraciónNasdaq-100 a ≈57× beneficios previstosNasdaq-100 a ≈25×; Nvidia ≈23× (jul. 2026)

SobreconstrucciónCapacidad de fibra ≈500× frente a demanda ≈4× (1997–2001, Odlyzko)El alquiler de GPU sube en 2026

Vida útilFibra: décadasGPU: de uno a seis años

La diferencia en la vida de los activos va en contra de la parte más reconfortante de la analogía. La fibra tendida en 1999 seguía transportando tráfico veinte años después; el exceso de construcción acabó usándose. Las GPU pierden la mayor parte de su valor en pocos años. Lo que sobrevivirá a este ciclo son los edificios, las conexiones eléctricas y los enlaces a la red, que es justo lo que cubren la garantía de Nvidia en Ohio y la de Meta en Hyperion. Quizá sea lo más racional que tienen.

Así que la analogía encaja mucho mejor con la capa intermedia que con la de arriba. Oracle, las neoclouds, las SPV y SoftBank son los equivalentes vivos más cercanos de las CLEC: se endeudan a largo plazo contra clientes concentrados, con costes de financiación que suben cuando cambia el sentimiento. Nvidia, Microsoft y Alphabet se parecen mucho más a los proveedores que sobrevivieron. En 2001, la financiación de los operadores se secó en abril y las amortizaciones de los proveedores llegaron en los seis a doce meses siguientes. Que ese desfase se repita es una analogía, no una previsión.

Alcistas contra bajistas, capa por capa

Los argumentos alcistas y los bajistas son sólidos, y en su mayoría describen capas distintas.

Los argumentos bajistas más fuertes son tres. La brecha de ingresos: el déficit de 800.000 millones de dólares de Bain, y el propio plan de OpenAI, en el que el cómputo se come todos los ingresos previstos hasta 2030. La amortización: los 176.000 millones de Burry y la corta vida económica de los chips. Y el giro hacia la deuda: la financiación ha pasado del flujo de caja a los bonos, los arrendamientos, las SPV y los préstamos con margen, y en octubre eso ya se veía en los precios, sobre todo en el CDS récord de CoreWeave. Desde el verano se ha sumado un cuarto: los mayores compradores empresariales han empezado a racionar la IA, y los datos de Ramp muestran un gasto plano mientras el uso sube.

Los argumentos alcistas más fuertes también son tres. La demanda está limitada por la oferta: Nvidia previó un crecimiento de en torno al 70% cuando los analistas esperaban un 44%. Los ingresos de los laboratorios crecen a ritmos que ningún cliente de las telecomunicaciones mostró jamás: la tasa anualizada de Anthropic se multiplicó por más de seis en siete meses, y sus ingresos del segundo trimestre superaron los 11.500 millones, frente a 787 millones un año antes. Y el rebote del alquiler de las GPU demuestra que los chips antiguos siguen generando ingresos. Directivos desde Sundar Pichai hasta Jeff Bezos aceptan que partes de esto son una burbuja, a la vez que sostienen, siguiendo a la economista Carlota Pérez, que las burbujas financian infraestructuras que les sobreviven (Stratechery).

Así es como lo puntúo yo.

Capa	Pruebas alcistas	Pruebas bajistas	Puntuación (alcista–bajista, sobre 5)	Veredicto
Arriba: Nvidia, TSMC, Microsoft, Alphabet	Demanda auditada y limitada por la oferta; previsión de ~70% para FY28; 25x, no 57x; cobro en semanas	Pila de exposición de ~300.000 millones; cuentas por cobrar a ~60 días; concentración en cinco clientes	4–1	Alcista
Centro: Oracle, neoclouds, SPV, SoftBank	Contratos take-or-pay con nombres con grado de inversión; préstamo respaldado por Meta con calificación A3 y que se amortiza solo; precios de las GPU al alza; los sustitutos siguen prestando	Oracle BBB-, CDS de ~288 pb; intereses de CoreWeave 5 veces su resultado operativo, bonos al 14,5–16%, CDS de 1.194,5 pb según la prensa; las neoclouds no poseen nada escaso y dependen de uno a tres clientes; préstamos con margen sobre garantías valoradas por uno mismo	1–4	Bajista, más débil en las neoclouds
Base de la demanda: OpenAI, Anthropic, xAI	Tasas anualizadas en crecimiento compuesto; Anthropic cubierta ~3,5x; 900 millones de usuarios de ChatGPT	OpenAI ~14,6x; plan con −278.000 millones de flujo de caja libre; ingresos contados de forma distinta; rondas financiadas por proveedores	2–3	Tendencia bajista, específica de OpenAI
Valor empresarial	Grandes mejoras por tarea; adopción cada vez más amplia; tokens ~7x al año; ~90% de las empresas de Bain suben sus presupuestos de IA; previsión de Gartner de +47% de gasto	Efectos casi nulos en el conjunto de la economía por ahora; gasto mediano ~12 dólares al mes; fin del tokenmaxxing; gasto en tokens plano en Ramp mientras el precio por token caía un 41%; agentes con barreras en los sitios de más valor	2–2	Abierto, y ahora la clave

Fig. 33Alcistas contra bajistas, por capas

CapaDatos alcistas más sólidosDatos bajistas más sólidosBalance

Arriba

chips, fundición, gigantes de la nube

TSMC

• Nvidia prevé ≈70% de crecimiento en el ej. 2028 frente a ≈44% del consenso
• Nasdaq-100 a ≈25× beneficios previstos frente a ≈57× en 2000

• Exposición de Nvidia ≈300 mil M$; cobro a ≈60 días

4–1Alcista

Centro

Oracle, neoclouds, SPV, SoftBank

• El alquiler de GPU rebotó ≈40%

• Oracle en BBB−, CDS ≈288 pb
• CoreWeave: intereses ≈5× su beneficio operativo; bonos al 14,5–16%; CDS récord publicado de 1.194,5 pb

1–4Bajista, sobre todo en las neoclouds

Base de la demanda

OpenAI, Anthropic, xAI

• Anthropic anualiza de ≈9–10 a >65 mil M$ en siete meses

• Compromisos de OpenAI ≈14,6× sus ingresos; −278 mil M$ de caja libre prevista hasta 2030

2–3Tendencia bajista, propia de OpenAI

Valor para las empresas

¿compensa la IA a quien la usa?

• Ensayos por tareas: +14% a +26% de productividad

• Dinamarca: se descartan efectos superiores al 2%
• Ramp: mediana ≈12 $ al mes; el gasto en tokens no crece mientras su precio cae un 41%

2–2Abierto, y ahora la clave

Las puntuaciones son criterio, no aritmética. Pero el patrón resiste cualquier reponderación razonable: la parte de arriba goza de buena salud, el centro no, y todo depende de si la base crece hasta estar a la altura de sus compromisos.

Qué me haría cambiar de opinión

Un veredicto solo sirve si dices qué lo echaría abajo. Esto es lo que estoy vigilando, por orden de fecha cuando la hay.

1. Resultados del tercer trimestre de los hiperescaladores, hacia el 28 a 30 de octubre. Las primeras señales de capex para 2027, y si Microsoft actualiza la parte de su cartera ligada a OpenAI. Un recorte de los planes para 2027 de cualquiera de los cuatro sería la señal bajista más importante de esta lista. Otra ronda de subidas alargaría el ciclo.
2. La documentación del tercer trimestre de AMD, a principios de noviembre. Si se ha consolidado el primer tramo del warrant de OpenAI, lo que significaría que el primer gigavatio de chips de AMD está funcionando de verdad.
3. Los resultados del tercer trimestre de CoreWeave, en noviembre, y su próxima refinanciación. Intereses previstos de 860 a 940 millones de dólares frente a un resultado operativo de unos pocos cientos de millones. Cualquier nueva deuda, y su precio, dirá más que la acción. Captar dinero sin garantía muy por debajo del 14,5% al 16% que rendían sus bonos a mediados de octubre rebajaría mi puntuación bajista sobre el centro; dinero nuevo por encima del rendimiento en efectivo de su equipo, de en torno al 12,8%, significaría que se está endeudando a pérdida.
4. El convertible de 1.000 millones de Nvidia en Nscale, con desembolso previsto a mediados de noviembre, y la salida a bolsa de Nscale que hay detrás. Una salida a bolsa de una neocloud que se coloque bien demostraría que la ventana de financiación está abierta.
5. Los resultados del trimestre de septiembre de SoftBank, en noviembre, y si se cierra el segundo préstamo con margen de 10.000 millones.
6. El AI Index de noviembre de Ramp, a mediados de noviembre. Si el gasto empresarial en tokens vuelve a crecer, como hizo a finales de 2025, o sigue plano mientras suben los volúmenes. Dos meses planos más me acercarían al escenario bajista sobre la base.
7. El próximo informe trimestral de Nvidia, con una previsión de 108.000 millones. Leeré las notas más que el titular: acuerdos de nube de IA, garantías, cuentas por cobrar y plazo de cobro. Si el realquiler y las garantías siguen creciendo más deprisa que los ingresos, el bucle está haciendo más parte del trabajo.
8. Los próximos resultados trimestrales de Oracle, en diciembre, y la perspectiva de S&P. Un escalón más y es bono basura.
9. El 1 de febrero de 2027, la fecha revisada del gasoducto de Project Jupiter.
10. Marzo de 2027, cuando vence el préstamo puente de 40.000 millones de SoftBank.
11. El primer S-1 público de Anthropic o de OpenAI. Anthropic presentó un borrador confidencial el 1 de junio de 2026. Un folleto público daría las primeras cifras de ingresos auditadas y comparables. Si los ingresos auditados encajan con las tasas anualizadas, la base de la demanda parecerá mucho más sólida.
12. Amazon contra Perplexity, de vuelta en el tribunal de distrito. Si Amazon pide una nueva vista o la revisión del Tribunal Supremo, y si la pelea acaba en un acuerdo de acceso de pago, como ocurrió con la disputa entre JPMorgan y Plaid. Un acuerdo de licencia confirmaría la web de peajes; una nueva medida cautelar cerraría más puertas.
13. Noticias sobre límites de tokens. Si más grandes empleadores limitan el gasto en IA por empleado, y si las cuotas obligatorias por equipo de Meta llegan en 2027, como se ha publicado. Las próximas cifras de ingresos que publiquen los laboratorios mostrarán si los límites están mordiendo.

Más allá de las fechas, tres señales me acercarían al escenario alcista: que OpenAI alcance a final de año la tasa anualizada de 70.000 millones que se ha fijado como objetivo, con su propio método neto; que el precio de alquiler de las GPU y el valor de las GPU usadas aguanten la oleada de oferta de Blackwell y Rubin; y que la tasa de adopción del Censo supere el 30% de las empresas con un gasto mediano que suba a la par. Otras tres me empujarían más hacia el escenario bajista: cualquier impago o reestructuración de una neocloud o una SPV; una ronda a la baja en OpenAI, que golpearía directamente la garantía de SoftBank; o que el gasto empresarial en tokens siga plano hasta 2027 mientras las garantías y el realquiler de Nvidia siguen creciendo.

Veredicto

¿Es el auge de la IA una burbuja de financiación circular? No, no en su conjunto. Es un ciclo de crédito con una parte de arriba fuerte, un centro débil y una base sin demostrar.

El bucle es real y grande. Nvidia, Amazon, Microsoft y Google financian a clientes que compran sus productos, y el BPI concluye que más de la mitad del dinero que llega a las empresas de IA procede de otras empresas de IA. Pero la parte de arriba del bucle no está inflando sus propios ingresos de ninguna forma que importe para su solvencia. La demanda de Nvidia está auditada y limitada por la oferta, sus compradores tienen los flujos de caja que las CLEC nunca tuvieron y su valoración es menos de la mitad de lo que se veía en 2000.

Lo que cambió en 2026 es dónde está el riesgo. Cada vez que el escrutinio caía sobre un instrumento evidente, lo sustituía otro menos visible. La carta de intenciones de 100.000 millones de dólares se convirtió en 30.000 millones en efectivo y 105.000 millones en garantías. Los centros de datos de OpenAI se convirtieron en arrendamientos de otros. El capex de los hiperescaladores se convirtió en bonos, ampliaciones de capital y 617.000 millones en arrendamientos que todavía no han empezado. El riesgo no salió del sistema. Bajó por la pila, hacia la cartera de arrendamientos de Oracle, los bonos de CoreWeave, los préstamos con margen de SoftBank y los bonos de proyecto a largo plazo en manos de un puñado de inversores ancla. Ahí empezó la revalorización, igual que con las CLEC en 2001.

Mi escenario base para los próximos doce meses es que la parte de arriba siga creciendo y el centro siga revalorizándose a la baja, con al menos una refinanciación forzosa, una reestructuración o un rescate en la capa de neoclouds y SPV antes de que los ingresos de Nvidia dejen de subir. Eso haría daño a los prestamistas y accionistas del centro. Por sí solo no acabaría con la construcción, porque hasta ahora los sustitutos siempre han aparecido.

La variable que decide la historia a más largo plazo es la más difícil de medir: si los ingresos de los laboratorios, contados de forma comparable y, al final, auditada, siguen creciendo lo bastante deprisa como para cumplir contratos por aproximadamente 1 billón de dólares. Si lo hacen, el centro cobra y la analogía con 1999 falla. Si se estancan, el crédito contingente que han firmado Nvidia y Google se convierte en exposición real, y el coste de unos chips de vida corta recae primero sobre los prestamistas. Las mejores pruebas de hoy, grandes mejoras en tareas concretas que todavía no se notan en la economía, una adopción amplia pero superficial y grandes compradores que ahora racionan en lugar de retirarse, no lo resuelven en ningún sentido. Lo que sí muestran es que el cliente final se ha vuelto sensible al precio, y el bucle se aseguró como si no lo fuera.

Así que la pregunta correcta no es si la IA es una burbuja. Es a qué capa estás expuesto. Arriba, me preocuparía la valoración, no la solvencia. En el centro, y sobre todo en las neoclouds, me preocuparía primero la solvencia. En la base, vigilaría los S-1 y las cifras mensuales de Ramp.

Fuentes

Nvidia

• Nvidia, OpenAI and NVIDIA announce strategic partnership to deploy 10 gigawatts of NVIDIA systems, 22 de septiembre de 2025
• Nvidia, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 26 de julio de 2026, agosto de 2026
• Nvidia, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 26 de abril de 2026, mayo de 2026
• Nvidia, Formulario 10-K, ejercicio fiscal 2026, febrero de 2026
• Nvidia, Financial results for the second quarter of fiscal 2027, 26 de agosto de 2026
• Nvidia, Partnerships with Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs and KKR to mobilise over $500 billion, 10 de agosto de 2026
• Nvidia, Schedule 13G/A sobre CoreWeave, enero de 2026
• CNBC, Nvidia's AI investments reach $99 billion, 4 de septiembre de 2026
• CNBC, Nvidia Q2 fiscal 2027 earnings live updates, 26 de agosto de 2026
• Fortune, Jensen Huang on the OpenAI investment: "never a commitment", 2 de febrero de 2026
• Bloomberg, Nvidia's Jensen Huang rules out $100 billion OpenAI investment, 4 de marzo de 2026
• Investing.com, Nvidia and OpenAI's $100 billion deal is dead; what replaced it matters more, 2026
• Investing.com, Nvidia rebuts Burry-linked allegations in analyst memo, noviembre de 2025
• Benzinga, Michael Burry points to Nvidia's $105B OpenAI guarantee, agosto de 2026
• TNW, Nvidia in talks to guarantee $250bn of OpenAI data-centre financing, 27 de julio de 2026
• DCD, Nvidia signs $1.5bn deal to lease its GPUs back from Lambda, septiembre de 2025
• Nscale, Pre-IPO convertible financing, 25 de septiembre de 2026
• Fortune, Nscale wants a $35 billion valuation, 24 de septiembre de 2026

Los laboratorios

• CNBC, OpenAI closes record-breaking $122 billion funding round, 31 de marzo de 2026
• Amazon, Anexo al formulario 8-K sobre el acuerdo con OpenAI, febrero de 2026
• GeekWire, Filings: how Amazon's $50B OpenAI deal actually works, agosto de 2026
• TechCrunch, OpenAI's revenue is reportedly $20 billion less than previously projected, 8 de octubre de 2026
• Bloomberg, OpenAI expects $70 billion in annualized revenue by end of 2026, 9 de octubre de 2026
• The Star (Reuters), OpenAI forecasts cash burn near $280 billion by 2030, FT reports, 19 de septiembre de 2026
• Manila Times, SoftBank completes $30B OpenAI investment, 3 de octubre de 2026
• AMD, Formulario 8-K sobre el acuerdo con OpenAI, 6 de octubre de 2025
• AMD, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 27 de junio de 2026, 2026
• Tom's Hardware, OpenAI now prefers to lease compute and says Stargate is an umbrella term, 2026
• CNBC, Anthropic says annualized revenue climbed to $65 billion in July, 17 de agosto de 2026
• CNBC, Amazon to invest up to $25 billion in Anthropic, 20 de abril de 2026
• Morningstar, Lifting xAI's hood in the SpaceX IPO, 2026

Hiperescaladores

• FactSet, Hyperscalers tap external financing as AI capex outruns cash flow, 2026
• Benzinga, Microsoft's $15 billion capex cut isn't a cut at all, julio de 2026
• Microsoft, Formulario 8-K, resultados del cuarto trimestre del ejercicio fiscal 2026, 29 de julio de 2026
• Yahoo Finance, Big Tech's cloud backlog just hit $2.3 trillion, 2026
• Bloomberg, Alphabet upsizes equity offering to $85 billion, 3 de junio de 2026
• Meta, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 30 de septiembre de 2025, octubre de 2025
• StreetInsider, Michael Burry warns of $176 billion depreciation understatement, noviembre de 2025

Oracle, CoreWeave y las neoclouds

• Oracle, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 31 de agosto de 2026, septiembre de 2026
• Computing, Oracle under pressure after ratings downgrade, julio de 2026
• TNW, Oracle force majeure on Project Jupiter, septiembre de 2026
• CoreWeave, Formulario 10-K, ejercicio fiscal 2025, 2026
• CoreWeave, Formulario 8-K sobre el pedido de capacidad de Nvidia, septiembre de 2025
• CoreWeave, Second-quarter 2026 results, 11 de agosto de 2026
• Yahoo Finance, CoreWeave stock plunges as bond yields spike, 14 de octubre de 2026
• Reuters vía Investing.com, Tech stocks tumble as data-centre debt worries hit AI trades, 14 de octubre de 2026
• Blockspace, IREN closes GPU financing on Microsoft contract, mayo de 2026
• TeraWulf, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 30 de junio de 2026, 2026
• Seeking Alpha, Nvidia's H100 rental prices surge nearly 40% in six months, 2026

Cómo funciona una neocloud, y por qué no tiene foso

• CoreWeave, Formulario 10-Q, trimestre cerrado el 30 de junio de 2026, agosto de 2026
• CoreWeave vía Business Wire, CoreWeave closes $8.5 billion delayed-draw term loan, 30 de marzo de 2026
• Morningstar DBRS, Credit rating of A (low) for CoreWeave Compute Acquisition Co. VIII, 3 de abril de 2026
• CoreWeave, DDTL 3.0 press release (SEC exhibit), 31 de julio de 2025
• Rittenhouse Research, CoreWeave unit economics and margin profile, 20 de febrero de 2026
• Cape Fear Advisors, CoreWeave: twenty-seven years, 12 de julio de 2026
• Yahoo Finance, Jim Chanos sees risks in growing debt market backed by Nvidia's AI chips, 1 de diciembre de 2025
• IntuitionLabs, Used AI GPU prices and resale trends, 2026
• Microsoft, Fiscal 2026 fourth-quarter earnings call, julio de 2026
• Teahose, Transcript: Satya Nadella on the Dwarkesh Podcast, noviembre de 2025
• Fortune, Nscale's $35 billion IPO filing and going-concern history, 21 de septiembre de 2026
• Computerworld, Exodus seeks Chapter 11 bankruptcy protection, septiembre de 2001
• CoinDesk, Core Scientific files for bankruptcy protection, 21 de diciembre de 2022
• TNW, Huang says CoreWeave needs no Nvidia backstop, 15 de octubre de 2026
• The Star (Reuters), CoreWeave stock and bonds set for weekly plunge as rate-hike fears hit AI bet, 16 de octubre de 2026

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• Bloomberg, SoftBank cuts target for OpenAI margin loan to $6 billion, 8 de mayo de 2026
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• TNW, Tokenminimizing: companies cap employee AI spending, 17 de junio de 2026
• TNW, Microsoft sets AI spending limits, 4 de agosto de 2026
• TechCrunch, Companies are scrambling to stop employees from maxing out AI budgets, 24 de junio de 2026
• AI Weekly, Meta caps employee AI token use as costs approach billions, junio de 2026
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• Ramp, AI Index, September 2026, 9 de septiembre de 2026
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• Yahoo Finance, Morgan Stanley survey shows modest IT budget growth, 2026
• Bloomberg, AI to cut headcount at more than half of UK firms, CFOs say, 13 de octubre de 2026
• Bloomberg Government, Anthropic revenue surges to over $11.5 billion in second quarter, 2026
• ServiceNow, Second-quarter 2026 results (8-K exhibit), julio de 2026
• CIO Dive, Global AI spending forecast for 2026, mayo de 2026
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Los agentes y los sitios que los bloquean

• CNBC, Amazon wins court order to block Perplexity's AI shopping agent, 10 de marzo de 2026
• Engadget, Perplexity overturns Amazon injunction on its AI shopping bot, 4 de agosto de 2026
• Bloomberg, Amazon blocks Meta's Muse AI agent from its retail site, 21 de septiembre de 2026
• PYMNTS, Jamie Dimon slams the door on rogue AI agents, 14 de octubre de 2026
• Slashdot (The Verge), Websites are closing their doors to AI agents, 18 de octubre de 2026
• TechCrunch, Cloudflare's new policy pushes AI companies to pay for publishers' content, 1 de julio de 2026
• PYMNTS, ServiceNow, SAP and Workday make AI agents pay to play, 7 de mayo de 2026
• Gartner, Cybersecurity must block AI browsers for now, diciembre de 2025

Historia

• Lucent Technologies, Formulario 10-K405, ejercicio fiscal 2000, diciembre de 2000
• Lucent Technologies, Formulario 10-K405, ejercicio fiscal 2001, diciembre de 2001
• SEC, Lucent settles SEC enforcement action, 17 de mayo de 2004
• Andrew Odlyzko, What caused the telecom crash?, 2002
• Paul Starr, The great telecom implosion, septiembre de 2002
• Tomasz Tunguz, Nvidia and Nortel: vendor financing compared, 2025
• Motley Fool, Nvidia's forward P/E has actually fallen, 11 de julio de 2026
• Stratechery, The benefits of bubbles, 2025