La emisión récord de bonos anunciada por SoftBank para sostener sus inversiones en OpenAI pone el foco sobre una cuestión que hasta ahora había quedado en segundo plano: el enorme volumen de recursos financieros que está exigiendo el desarrollo de la inteligencia artificial. Centros de datos, chips, energía e infraestructuras empiezan a pesar tanto en esta carrera como los propios modelos.
Que una empresa japonesa decida colocar entre pequeños inversores bonos por valor de 6.300 millones de dólares podría parecer, en principio, una noticia propia de los mercados financieros asiáticos. Sin embargo, la operación anunciada por SoftBank tiene una lectura bastante más amplia. El dinero servirá para reforzar la capacidad financiera de un grupo que ha comprometido más de 60.000 millones de dólares en OpenAI y en proyectos relacionados con la inteligencia artificial.
La cantidad ayuda a entender hasta qué punto ha cambiado la naturaleza de la competición tecnológica. Durante los últimos años, buena parte de la atención se concentró en los modelos, en su capacidad para generar texto, imágenes o código y en la pugna entre OpenAI, Google, Anthropic, Meta y otros desarrolladores. Pero detrás de esos avances hay una infraestructura cada vez más costosa que obliga a movilizar volúmenes de capital difíciles de comparar con los de las primeras etapas de internet o del desarrollo del software.
Entrenar y operar sistemas de inteligencia artificial a gran escala exige disponer de chips especializados y de centros de datos preparados para trabajar con decenas de miles de procesadores. A ello se añaden las necesidades de electricidad, refrigeración, redes, suelo industrial y nuevas conexiones energéticas. La IA que utiliza cualquier usuario desde un ordenador o un teléfono tiene, por tanto, una dimensión física considerable, aunque apenas resulte visible desde la pantalla.
La inversión se desplaza hacia las infraestructuras
Ese cambio ayuda a entender los planes de las grandes compañías tecnológicas. Alphabet, Meta, Microsoft y Amazon prevén destinar conjuntamente cerca de 2,4 billones de dólares durante los próximos años a inversiones relacionadas con inteligencia artificial, según datos recogidos por Bloomberg. Alibaba, por su parte, acaba de captar el equivalente a 10.000 millones de dólares en Hong Kong para financiar inversiones en chips, centros de datos y modelos de IA.
El volumen resulta difícil de interpretar si se observa únicamente desde el mercado del software. Buena parte del dinero irá destinado a activos físicos que requieren años de construcción y grandes compromisos financieros. La carrera tecnológica empieza así a involucrar directamente a sectores como la energía, la ingeniería, los semiconductores, la construcción de infraestructuras o la financiación especializada.
SoftBank es uno de los casos más visibles porque ha concentrado una parte importante de su estrategia en OpenAI. Masayoshi Son lleva años defendiendo una visión extremadamente ambiciosa sobre el desarrollo de la inteligencia artificial y ha vuelto a situar al grupo en una política de grandes inversiones. La diferencia respecto a otras compañías tecnológicas es que SoftBank no genera el enorme flujo de caja operativo del que disponen Microsoft, Amazon o Alphabet, de modo que la forma de financiar esa estrategia adquiere una importancia especial.
Reuters apuntaba este mes que los inversores están observando precisamente el efecto que esos compromisos pueden tener sobre el balance del grupo. SoftBank tiene obligaciones por unos 30.000 millones de dólares durante la segunda mitad de 2026 y ha recurrido a préstamos garantizados con algunos de sus activos. También dispone de una línea puente de 40.000 millones de dólares que vence en marzo de 2027 y de un préstamo de margen de 20.000 millones respaldado por su participación en Arm.
No significa que SoftBank se encuentre ante un problema inmediato de liquidez. La compañía sostiene que mantiene su nivel de deuda respecto al valor de sus activos dentro de los límites fijados internamente y dispone de liquidez suficiente para cubrir dos años de vencimientos de bonos. El debate está en otro punto: cuánto capital seguirá siendo necesario si la inversión en IA continúa creciendo al ritmo actual y cuánto tiempo tardarán los nuevos negocios en generar retornos suficientes.
Del capital tecnológico a la deuda
Durante buena parte del crecimiento de la economía digital, las grandes inversiones estuvieron asociadas principalmente al capital riesgo, las salidas a bolsa y, más tarde, a la capacidad financiera de las grandes tecnológicas. La actual etapa de la inteligencia artificial está incorporando con fuerza otros instrumentos: emisiones de bonos, préstamos respaldados por activos, financiación de infraestructuras y acuerdos entre tecnológicas, fondos e inversores institucionales.
La operación de SoftBank resulta especialmente ilustrativa porque traslada esa financiación hasta el inversor particular japonés. Los bonos a siete años tendrán un cupón estimado de entre el 4,3% y el 4,9%, una rentabilidad elevada para los estándares recientes de Japón. La compañía ya recurrió en varias ocasiones a este mercado y en 2025 estableció el anterior récord nacional, con una emisión de 600.000 millones de yenes. Ahora pretende elevar esa cifra hasta el billón.
El dinero, sin embargo, es solo una parte de una ecuación mucho más extensa. Conforme los proyectos de IA aumentan de tamaño, aparecen nuevas relaciones entre quienes desarrollan modelos, fabrican procesadores, construyen los centros de datos y proporcionan la energía. La financiación termina conectando a todos ellos.
Ahí está probablemente uno de los aspectos económicos más interesantes de la actual expansión de la inteligencia artificial. El negocio comienza a extenderse mucho más allá de las empresas que aparecen habitualmente asociadas a ChatGPT o a los grandes modelos de lenguaje. Un centro de datos necesita obra civil, equipamiento eléctrico, sistemas de refrigeración, mantenimiento, suministro energético y conexiones a la red. La cadena de valor es bastante más larga de lo que sugiere la imagen habitual de la IA como una industria puramente digital.
La incógnita sobre los retornos
El fuerte ritmo inversor también ha abierto un debate que resulta inevitable cuando las cifras alcanzan esta escala. Las empresas están construyendo capacidad con la expectativa de que la utilización de la inteligencia artificial siga creciendo de forma acelerada entre consumidores, administraciones y compañías. De cumplirse esas previsiones, buena parte de las infraestructuras actuales podría resultar necesaria.
El problema es que los retornos todavía son difíciles de estimar. Fitch ha señalado como riesgo la combinación de valoraciones elevadas, fuerte gasto de capital e incertidumbre sobre la rentabilidad de las compañías de IA. Reuters recoge además las dudas de algunos analistas sobre el impacto que tendría una corrección del sector en grupos muy expuestos a esas valoraciones, entre ellos la propia SoftBank.
También existe presión competitiva. La aparición de modelos chinos más baratos y capaces de ofrecer prestaciones similares en determinados usos podría reducir precios y estrechar márgenes. Una infraestructura diseñada bajo unas expectativas de crecimiento muy elevadas puede encontrarse con un mercado más competitivo de lo previsto, algo que los inversores empiezan a incorporar a sus análisis.
Esto no permite concluir que exista necesariamente una burbuja, del mismo modo que las cifras de inversión tampoco garantizan por sí solas que todos los proyectos vayan a ser rentables. La transformación tecnológica y el exceso de inversión pueden convivir durante años. Ocurrió en otras etapas de desarrollo de grandes infraestructuras y todavía es pronto para saber cómo se distribuirán los retornos en el caso de la inteligencia artificial.
Lo que sí empieza a resultar evidente es que la conversación económica sobre la IA ya no puede limitarse a los modelos y a sus prestaciones. La capacidad para financiar centros de datos, asegurar chips, disponer de energía y sostener inversiones durante largos periodos puede terminar siendo un factor tan determinante como la ventaja tecnológica.
La emisión de SoftBank ofrece una buena fotografía de ese cambio. Detrás de OpenAI y de la carrera por desarrollar sistemas cada vez más avanzados empieza a aparecer una compleja estructura financiera que moviliza a bancos, mercados de deuda, grandes inversores y compañías de infraestructuras. La inteligencia artificial sigue siendo una competición tecnológica, pero su desarrollo depende cada vez más de algo bastante tradicional: disponer del dinero necesario para pagarla.
