PIMCO, Goldman Sachs y Barclays debaten quién pagará el capex de la IA

El mercado de la IA ha llegado a una fase en la que la cuestión principal ya no es la arquitectura del modelo, sino la estructura del balance. El gasto de capital en centros de datos, chips y energía forma uno de los ciclos de inversión más grandes de las últimas décadas, y el flujo de caja libre de las mayores tecnológicas ya no siempre basta. En la conferencia Bloomberg Future of Fixed Income 2026, celebrada en Nueva York, este asunto tuvo un panel propio. Lotfi Karoui, de PIMCO, Amanda Lynam, de Goldman Sachs, y Brad Rogoff, de Barclays, debatieron con el moderador Romaine Bostick dónde surgirán riesgos y oportunidades en los mercados de crédito.

Una salvedad importante: Bloomberg solo ha publicado el anuncio de la sesión. El material no incluye ni la transcripción ni estimaciones concretas de volúmenes, diferenciales o plazos. Por eso aquí no analizamos lo que dijeron los ponentes, sino por qué la composición misma del panel resulta reveladora.

Por qué los prestamistas se sientan a la mesa

PIMCO figura entre los mayores gestores de carteras de bonos del mundo. Goldman Sachs y Barclays se dedican a organizar emisiones y a conceder crédito. Son tres puntos distintos de la cadena por la que el dinero llega a la obra de un centro de datos: el comprador de la deuda, el analista y el banco colocador. Que estos actores hablen de IA en público indica que la financiación mediante deuda ha dejado de ser un nicho.

El contexto se conoce por las operaciones de 2025. Oracle colocó bonos por unos 18 mil millones de dólares. Meta captó cerca de 27 mil millones de dólares mediante una estructura con Blue Owl para el campus Hyperion, y PIMCO fue uno de los grandes compradores de esos títulos. Estas cifras proceden de publicaciones del año pasado, no del panel, pero dan idea de la escala: la infraestructura de IA ya se financia con crédito público y privado, y no solo con beneficios.

Dónde se esconden los riesgos

Según la descripción, el panel giró en torno a dos preguntas: de dónde vendrá el dinero y quién asumirá el riesgo. Para un inversor en crédito, se traducen en varios puntos prácticos:

• Concentración de emisores. Unos pocos hiperescaladores y sus socios concentran una parte notable de las nuevas emisiones, y las carteras indexadas corren el riesgo de quedar sesgadas hacia un único tema.
• Vida útil del activo. Los bonos duran décadas, mientras que los aceleradores se quedan obsoletos en pocos años. El desajuste de plazos está incorporado en la estructura.
• Estructuras fuera de balance. Las SPV de proyecto y el leasing sacan la deuda de los estados financieros del patrocinador, y el análisis crediticio se complica.
• Dependencia de la demanda. El pago de la deuda se apoya en los ingresos esperados de los servicios de IA, que por ahora crecen más despacio que los costes.
• Energía y restricciones de red. Un retraso en la conexión a la red convierte una instalación ya construida en un activo inactivo.

Qué deberían hacer inversores y empresas

Para los gestores de carteras de crédito, la conclusión práctica es sencilla: la exposición a la IA hay que contabilizarla aparte de las categorías sectoriales. Un mismo bono puede figurar en el sector tecnológico, en el inmobiliario y en servicios públicos, y su riesgo es uno solo. Conviene examinar la base contractual de los inquilinos, el plazo de sus compromisos y quién asume el valor residual del equipamiento.

Para las empresas tecnológicas, la historia es la inversa. Hoy tiene acceso a deuda barata quien cuenta con una calificación y un flujo de caja convincentes; para el resto, el coste de endeudarse dependerá del ánimo del mercado hacia la IA en su conjunto. Cualquier enfriamiento de la demanda se reflejará con rapidez en los diferenciales.

La imagen completa la dará la grabación de la sesión, cuando Bloomberg la publique. Por ahora, una cosa está clara: la pregunta «quién paga la IA» se discute ya en conferencias sobre el mercado de bonos, y quienes responden son las personas que compran esos bonos.