Las empresas de IA acumulan deuda a medida que los costos de infraestructura siguen aumentando

Fuente Cryptopolitan

Las empresas de IA están contrayendo más préstamos para crear las instalaciones informáticas que necesitan. Aunque las ventas están creciendo rápidamente, es incierto si podrán cubrir los costes crecientes.

Esta brecha se observa en el desempeño financiero de Anthropic. Según Reuters, la empresa generó 4.600 millones de dólares en ventas, pero registró una pérdida operativa de 8.060 millones de dólares en 2025.

Sus finanzas han mejorado desde entonces. CNBC informó que la tasa de ingresos anualizados de Anthropic alcanzó los 65 mil millones de dólares en julio de 2026, con proyecciones de 100 mil millones para finales de año. 24/7 Wall St. también reportó un resultado operativo ajustado positivo en el segundo trimestre.

Mientras tanto, OpenAI obtuvo 6.700 millones de dólares en ingresos en el segundo trimestre, pero registró una pérdida de 12.300 millones de dólares en sus operaciones. Para septiembre, sus ingresos anuales se acercaban a los 70.000 millones de dólares, según lo informado por Axios.

Se dice que Anthropic está más cerca de alcanzar la rentabilidad, aunque sus resultados ajustados no incluyen ciertos costos, y el rápido crecimiento de los ingresos no necesariamente conduce a ganancias sostenibles.

Anthropic frente a OpenAI: Ingresos, pérdidas y rentabilidad de la IA en 2026

El endeudamiento en IA expone crecientes riesgos financieros

A principios de agosto de 2026, Goldman Sachs estimó aproximadamente 500.000 millones de dólares en emisión de deuda relacionada con la IA. CNBC informó que JPMorgan anticipa 4,1 billones de dólares en emisión total hasta 2030.

Si bien se informa que Broadcom busca más de 50.000 millones de dólares para financiar chips de OpenAI, SpaceX está buscando otros 40.000 millones. Oracle también busca financiación para sus centros de datos. Además, se espera que Broadcom otorgue a Anthropic 42.000 millones de dólares para el desarrollo de sus chips.

Estos acuerdos conducen a la distribución de riesgos financieros entre prestamistas, proveedores y desarrolladores de IA. Por lo tanto, la estabilidad financiera de los laboratorios de IA se vuelve relevante para el mercado crediticio en general.

Sin embargo, pedir prestado dinero es solo uno de los problemas. Los costos de infraestructura no terminan con la construcción. Bryan Musto estima que los costos de depreciación anuales estarán entre $390 mil millones y $530 mil millones para las cinco mayores hyperscalers para 2028. Su modelo muestra que los ingresos anuales de las hyperscalers deberían estar dentro del rango de $675 mil millones a $785 mil millones para cubrir la depreciación y obtener un retorno antes de impuestos del 10%, excluyendo electricidad y personal.

Boom de deuda: $500 mil millones emitidos mientras aumentan los riesgos de endeudamiento y los costos de infraestructura

El boom de la deuda podría reconfigurar la competencia global en IA

Según estimaciones de PwC, el monto total de inversión global en centros de datos podría alcanzar una asombrosa cifra de $31.6 billones para 2050. Por otro lado, otro estudio considera los posibles escenarios bajo los cuales la deuda relacionada con la IA podría alcanzar entre $3 billones y $7 billones en 2029. Por supuesto, estas son cifras esperadas, no préstamos reales.

La creciente dependencia del endeudamiento genera preocupaciones sobre la estabilidad financiera. El Banco de Pagos Internacionales advierte que una desaceleración en las inversiones en IA podría afectar al mercado financiero en general. Las pequeñas empresas con altos niveles de deuda serían las más afectadas. Mientras tanto, los gigantes tecnológicos con finanzas más sólidas podrían ganar terreno adicional como resultado de esta situación.

No obstante, una crisis de deuda no está por ningún medio garantizada. El problema mucho mayor es si las empresas de IA pueden generar suficientes ingresos para cubrir su deuda, al tiempo que continúan eliminando costosas infraestructuras informáticas.

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