Un marco adaptado de Fazzari et al. (1988), modificado por Chinn, ofrece lo que podría ser la lente más instructiva para evaluar la durabilidad del gasto de capital (capex) relacionado con IA. La teoría original de la jerarquía de financiación de las finanzas corporativas sostiene que las empresas priorizan la financiación interna —utilidades retenidas y flujo de caja— antes de recurrir a fuentes externas como la emisión de deuda o capital. La porción plana más baja del gráfico corresponde a la financiación proveniente del flujo de caja operativo.

Hasta hace poco, la curva de demanda de inversión en IA intersectaba este segmento plano de la curva de oferta de financiación, lo que significa que las mayores empresas tecnológicas podían financiar sus inversiones en IA con efectivo generado internamente. Sin embargo, a partir de 2026, los hiperescaladores —los grandes proveedores de infraestructura de nube e IA como Amazon, Microsoft, Alphabet y Meta— recurren cada vez más a la financiación externa. El gasto en cuestión se destina principalmente a la construcción de centros de datos, semiconductores especializados y clústeres de GPU necesarios para entrenar y desplegar modelos de IA a gran escala. Otras empresas relacionadas con IA que carecen de flujo de caja suficiente han estado accediendo a los mercados de capitales externos durante meses. Al mismo tiempo, la curva general de demanda de capital de inversión en IA continúa desplazándose hacia afuera.

Este cambio está documentado en un análisis de The Economist, que señala que la creciente presencia de la IA en los mercados de capitales se está extendiendo desde las acciones hacia el mercado de bonos.

Se proyecta que el flujo de caja libre de los principales hiperescaladores aumentará a partir de 2028, según una investigación de Slok (28 de julio de 2026). Sin embargo, esa proyección sigue siendo una estimación y no un resultado realizado, y su materialización depende en gran medida de si los flujos de ingresos relacionados con IA —servicios de IA en la nube, licencias y adopción empresarial— escalan lo suficiente para compensar los altos costos de capital iniciales.

Como contexto, los planes de gasto de capital de cuatro de los principales hiperescaladores se detallan en Bloomberg (30 de julio de 2026), lo que indica que la ola de inversión en IA se mantiene sólida incluso a medida que aumentan los costos de financiación.

Volviendo al marco de jerarquía de financiación (Figura 1), surge una implicación clave: un aumento en la tasa de los bonos corporativos aplicable a estos hiperescaladores reducirá la cantidad de financiación que demandan. Cuando los hiperescaladores podían financiar la inversión en IA con reservas de efectivo internas, estaban en gran medida aislados de los efectos del aumento de los rendimientos de los bonos. De cara al futuro, a medida que crece la dependencia de los mercados de deuda externa, esa protección disminuye, lo que potencialmente convierte la dinámica de las tasas de interés en una restricción más significativa para el ritmo y la escala de la inversión en infraestructura de IA.