El 21 de julio de 2026, el diario japonés Nikkei Asia lanzó una bomba. Una investigación reveló que los cinco grandes gigantes tecnológicos estadounidenses — Google, Microsoft, Amazon, Meta y Oracle — esconden 1,65 billones de dólares en deuda fuera de balance. Esa cifra supera los 1,35 billones que reconocen públicamente.
En otras palabras, estas empresas deben mucho más de lo que aparece en sus libros contables.
Cuando vi esta cifra, lo primero que hice fue contar los ceros. 1,65 billones de dólares. Para ponerlo en contexto: el PIB de toda China en 2025 rondó los 18 billones de dólares. La deuda oculta de cinco empresas equivale a casi una décima parte del PIB chino.
Más inquietante aún: Meta por sí sola esconde unos 420.000 millones de dólares — casi el triple de su deuda declarada. Si 420.000 millones te parece una cifra abstracta, piensa que es superior al PIB de la mayoría de los países del mundo.
El centro de datos de Meta en Georgia. La compañía esconde unos 420.000 millones de dólares en deuda fuera de balance, cerca del triple de su deuda contable. © AP
Enron 2.0: los billones escondidos fuera del balance
Cuando leí el informe, lo primero que me vino a la mente fue: esto es exactamente lo que hizo Enron.
En 2001, el gigante energético estadounidense Enron colapsó estrepitosamente. Una de sus técnicas estrella eran los «vehículos de propósito especial» (Special Purpose Vehicles, SPV) — ocultar deuda en subsidiarias y empresas conjuntas para que no apareciera en el balance de la matriz. Cuando Enron quebró, miles de empleados perdieron sus ahorros de toda una vida y sus pensiones se esfumaron de la noche a la mañana.
Ahora, las empresas de IA utilizan exactamente la misma estructura.
Un SPV, en términos sencillos, es esto: creas una entidad legal independiente, que pide prestado para construir centros de datos, comprar GPU y levantar infraestructura, y luego la matriz «alquila» esos activos. De esta forma, la deuda se queda en la subsidiaria y el balance de la matriz aparece limpio.
Tom Selling, asesor contable, dijo a Bloomberg una frase que me quedó grabada: «Esta forma de tratar la contabilidad está muy de moda. Pero ¿y si una de esas empresas es un castillo de naipes sostenido precisamente por estas prácticas contables? Ahí está el verdadero riesgo.»
¿Por qué las empresas de IA necesitan esconder deuda?
Quizás te estés preguntando: si no es ilegal, ¿por qué esconderla? ¿No pueden simplemente pedir prestado de forma transparente?
La respuesta es: no.
La velocidad a la que la carrera armamentística de la IA quema dinero se ha descontrolado. Solo Meta tenía previsto un gasto de capital en IA de 75.000 millones de dólares para 2026. Masayoshi Son, de SoftBank, llegó a decir que la oleada de IA necesita 5 billones de dólares de inversión al año.
Si todo ese dinero apareciera como deuda en los estados financieros, aplastaría varios indicadores clave:
- La relación deuda-capital se dispararía → las agencias de rating bajarían la calificación → el coste de financiación subiría
- La tasa de endeudamiento empeoraría → los inversores institucionales venderían → el precio de las acciones caería
- Las acciones caerían → sería más difícil financiarse con capital → solo quedaría pedir prestado a intereses más altos → círculo vicioso
Los CEO eligieron la solución más elegante: gastar el dinero, pero no reconocer la deuda. Trasladan los pasivos del balance general al fuera de balance. Los estados financieros se ven saludables, los inversores siguen comprando y las acciones siguen subiendo.
Una partida del escondite financiero meticulosamente diseñada
¿Cómo funciona exactamente? Vamos a desglosar el patrón más típico.
Tomemos el proyecto del centro de datos Hyperion de Meta en Luisiana. El coste de desarrollo de este macrocentro de datos supera los 50.000 millones de dólares. Meta solo aportó el 20% (unos 10.000 millones). El 80% restante lo pusieron inversores institucionales — Blue Owl Capital y Pimco, entre otros — a través de un SPV.
Una vez construido, Meta utiliza el centro de datos mediante un «arrendamiento operativo» y paga un alquiler anual. Como Meta no posee el control del SPV, esa deuda no entra en sus estados financieros consolidados.
Pero atención: Meta firmó una garantía de valor residual a 16 años — si el proyecto fracasa, Meta asume la totalidad de la responsabilidad.
Es como si tu amigo se comprara un coche y tú firmaras como avalista. El coche está a su nombre, en tus cuentas no aparece nada, pero si él no paga, el banco viene a por ti.
Clústeres de GPU en un centro de datos de IA. Cada H100 cuesta entre 25.000 y 30.000 dólares. Un clúster de 100.000 GPU supera los 3.000 millones de dólares solo en hardware.
No es solo el centro de datos. Meta también cerró un acuerdo de 30.000 millones de dólares con Morgan Stanley — la mayor operación de capital privado de la historia. Morgan Stanley diseñó una estructura SPV, Blue Owl aportó los fondos y toda la deuda quedó fuera del balance.
Oracle es aún más extremo. En cuatro años, su deuda fuera de balance pasó de menos de 10.000 millones a 273.300 millones de dólares — multiplicada por 30. Gran parte de ese dinero se destinó al proyecto Stargate, el consorcio de centros de datos de IA en colaboración con OpenAI y SoftBank.
¿Cómo calculó Nikkei Asia estas cifras?
Te preguntarás: si es deuda «oculta», ¿cómo pudo Nikkei calcularla?
La respuesta es: estas empresas sí revelan estas cifras, en las notas a pie de página de sus informes financieros. La mayoría de la gente simplemente no las lee.
Bajo los principios contables GAAP (Normas de Contabilidad Generalmente Aceptadas de EE.UU.), las empresas deben divulgar sus obligaciones de arrendamiento a largo plazo, compromisos de compra no cancelables y garantías de empresas conjuntas. Pero estos números suelen estar enterrados en apéndices de más de cien páginas, no en lugares visibles como la cuenta de resultados o el balance general.
El equipo de análisis de Nikkei leyó línea por línea los últimos informes financieros de las cinco empresas, sumando todos los pasivos por arrendamientos, compromisos de compra y obligaciones de garantía, hasta llegar a la cifra de 1,65 billones.
En otras palabras, es una ocultación pública — como esconder la basura debajo de la cama: las visitas no la ven, pero está ahí.
Tu pensión está pagando esta apuesta
Ahora vamos a lo realmente importante: ¿qué tiene esto que ver contigo?
Puede que no tengas acciones de Google, ni uses ChatGPT para hacer los deberes. Pero tu pensión, tu seguro y tus cotizaciones a la seguridad social — una buena parte se invierte en el «mercado de crédito privado» (Private Credit), y ese mercado es el principal destinatario de la deuda oculta de la IA.
Te explico la cadena:
- Las empresas de IA piden prestado a través de SPV para construir centros de datos
- Los fondos de crédito privado (Blue Owl, Pimco, BlackRock) conceden esos préstamos y cobran altos intereses
- Las aseguradoras y los fondos de pensiones son los mayores clientes de esos fondos — invierten las primas y los fondos de pensiones
- El fondo, con tu dinero, presta a los SPV que las empresas de IA tienen fuera de su balance
Si la burbuja de la IA no estalla, todo va bien. Pero si la demanda de IA no explota como se espera — como ocurrió con la burbuja de Internet en el año 2000 — esos centros de datos valorados en cientos de miles de millones se convertirán en hormigón y GPU obsoletas. Cuando llegue el momento de no poder pagar, el riesgo viajará de vuelta por la cadena: del SPV al fondo de crédito privado, de ahí a la aseguradora y, finalmente, a tu pensión.
Esto es exactamente lo que el Banco de Pagos Internacionales (BIS) advirtió en marzo de 2026. Un estudio del BIS señalaba que la financiación de infraestructuras de IA constituye ya un riesgo sistémico, con sorprendentes paralelismos con la cadena de CDO anteriores a la crisis de las subprime de 2008.
¿Cómo surgió la crisis de las subprime? Los bancos prestaban a personas que no podían pagar su hipoteca, empaquetaban esos préstamos en bonos y los vendían a inversores, transfiriendo el riesgo una y otra vez. Hasta que la burbuja estalló y sobrevino la crisis financiera mundial. Ahora, las empresas de IA se endeudan hasta las cejas y lo esconden fuera del balance, los fondos privados empaquetan esa deuda como «activos de calidad» y la venden a los fondos de pensiones. El riesgo se transfiere en capas, igual que entonces.
La lección de 2008 es: cuando el riesgo se oculta, no desaparece. Solo espera el momento más inoportuno para estallar.
¿Quién es el villano?
Igual te preguntas: ¿de quién es la culpa?
En mi opinión, no hay un único villano, sino una coreografía colectiva:
Los directivos de las empresas de IA — para mantener el precio de las acciones y la calificación crediticia, eligen maquillar sus balances con deuda fuera de balance. Obtienen enormes opciones sobre acciones y salarios, mientras el riesgo se traslada a inversores y a la sociedad.
Los banqueros de Wall Street — Morgan Stanley, Goldman Sachs y otros diseñan estas estructuras SPV, embolsándose cuantiosas comisiones de suscripción y asesoramiento. Gane o pierda el proyecto, sus honorarios están cobrados.
Las agencias de calificación y los reguladores — las normas contables actuales permiten estas operaciones porque, técnicamente, son «legales». Pero «legal» no es sinónimo de «razonable».
Y el mayor perdedor podría ser: tú, un trabajador cualquiera. Tu pensión está metida en este juego, pero no tienes ni idea de las reglas.
¿Qué tan grave es?
He repasado el hilo de Hacker News, con 567 votos y 274 comentarios, y las opiniones están polarizadas:
Los pesimistas dicen: «Si los bancos deben 1,65 billones y no pueden cobrar, el problema acaba siendo de los contribuyentes.» Un usuario escribió directamente: «Es 2008 de nuevo, solo que Washington Mutual ha sido sustituido por centros de datos de IA.»
Los optimistas responden: «Estas empresas generan más de 400.000 millones de dólares de flujo de caja al año. Aunque los 1,65 billones se convirtieran íntegramente en deuda, podrían soportarlo.» También señalan que los inversores institucionales conocen perfectamente estas cifras; los únicos que podrían estar en la inopia son los inversores minoristas.
No soy economista y no puedo predecir si esta deuda desencadenará una crisis. Pero una cosa está clara: cada vez que en la historia se ha acumulado deuda fuera de balance a gran escala, le ha seguido algún tipo de ajuste.
Los bonos basura de los 80, Enron en 2001, las subprime en 2008, WeWork en 2019 — en cada ocasión, se dijo «esta vez es diferente».
Conclusión
El titular de este artículo es «El agujero de 1,65 billones», pero debo ser justo: esta deuda no es necesariamente «podrida». Si la IA transforma el mundo como la industria promete, las inversiones de hoy se convertirán en beneficios mañana.
El problema es: nadie sabe cuánto valor real puede generar la IA. ¿Revolucionará todo como Internet, o se desinflará como el metaverso? Nadie tiene la respuesta.
Y en esta gran apuesta, la ficha más alta está escondida en esos 1,65 billones que no ves.
Nota del autor: Este artículo se basa en informaciones de fuentes públicas y debates comunitarios. Si tienes un conocimiento más profundo sobre la financiación de la IA, no dudes en señalar imprecisiones.
Enlaces de referencia:
- Nikkei Asia: Five US tech giants’ hidden debts soar to $1.65tn on opaque AI funding
- Futurism: AI Companies Are Trying to Hide a Staggering Amount of Debt
- Discusión en HN (item?id=49020999)
- Bloomberg: AI Hyperscalers’ Off-Balance Sheet Debt Raises Private Credit Risks
- BIS Quarterly Review March 2026: Financing the AI infrastructure boom
- TechStartups: The hidden debt behind the AI boom — How Meta and xAI are quietly raising billions
- FT: Tech groups shift $120bn of AI data centre debt off balance sheets
