Jefferies advierte sobre un “momento 2008”: la IA podría causar una “destrucción masiva de capital” en EE. UU., mientras que las participaciones fluyen hacia modelos open source chinos.
Jefferies advierte que, de los 2,34 billones de dólares en pedidos acumulados de los cuatro grandes proveedores de nube en Estados Unidos, aproximadamente la mitad corresponde a deudas de OpenAI y Anthropic, dos empresas que operan con pérdidas, lo que genera un riesgo de concentración de crédito similar al de la crisis hipotecaria de 2008. Wood piensa que el desenlace más probable a largo plazo de la narrativa de la IA en Estados Unidos será una “destrucción masiva de capital”, con la cuota de mercado pasando a modelos abiertos y económicos de China, y que será el mercado de crédito quien ponga fin a este ciclo.
El riesgo de endeudamiento en la industria de la IA está generando intensas advertencias por parte de experimentados estrategas de Wall Street. Chris Wood, jefe global de estrategia de equities de Jefferies y autor de “GREED & fear”, comparó en su último informe trimestral el actual auge de la IA con la crisis subprime de 2008 y señaló un peligro estructural: los gigantes de la nube están prestando enormes sumas de “crédito sin garantía” a dos laboratorios de IA que aún registran pérdidas constantes.
Wood considera: “Lo más probable a largo plazo para la historia de la IA, a nivel de mercado, será una destrucción masiva de capital en Estados Unidos, y la cuota de mercado irá hacia modelos de lenguaje chinos open source más económicos.”
Según Wood, en “algún momento no muy lejano, la narrativa de la IA sufrirá un fuerte reinicio”.
Modelos chinos: de “baratos” a “del mismo nivel”
La advertencia de Wood no es nueva, pero la escala sí aumentó.
Según datos de OpenRouter que rastrea, en la semana terminada el 27 de septiembre, los principales modelos chinos procesaron 76,12 billones de tokens, cuando a finales de abril esa cifra era de solo 4,37 billones; en el mismo período, los modelos estadounidenses procesaron 14,2 billones de tokens. El dato chino se duplicó en tan solo diez semanas.
La calidad también cambió. Wood señala que Kimi K3 de Moonshot “compite en la frontera del sector de IA”, y su rendimiento se estima en el 95% del Anthropic Claude Fable 5. Un modelo que logra el 95% del rendimiento a un precio muy bajo, ya no es una marca de descuento, sino un verdadero competidor.
Las consecuencias en precios ya se perciben. Según el índice de gasto en tokens LLM de Silicon Data, el precio medio de mercado de los tokens de IA cayó un 52% desde el pico de mayo, bajando a un mínimo histórico de 0,98 dólares por millón de tokens.
El riesgo de concentración de crédito detrás de los 2,3 billones de dólares en pedidos pendientes de EE.UU.
Wood equipara el riesgo crediticio del boom de la IA a la crisis inmobiliaria de 2008, y lo explica así:
Hasta el final del segundo trimestre de 2026, la suma de obligaciones pendientes de ejecución (RPO) de Microsoft, Google, Amazon y Oracle asciende a 2,34 billones de dólares, lo que representa un aumento del 186% frente a un año antes, y un incremento de unos 1,52 billones.
El problema es que cerca de la mitad de este volumen corresponde a deudas de OpenAI y Anthropic, compañías que de momento no obtienen beneficios.
Wood escribe: “Las empresas de cloud a gran escala están concediendo créditos centralizados y sin garantía a usuarios que siguen perdiendo dinero, ya que tanto Anthropic como OpenAI aún no son rentables. El riesgo es mayor para los proveedores cloud emergentes (neo-clouds), ya que también se financian mediante deuda para alquilar chips.”
Los analistas tecnológicos de Jefferies estiman que, en el segundo trimestre de 2026, estos dos laboratorios de IA representarán aproximadamente un 45% de los ingresos de Google Cloud Platform, un 25% de los ingresos de Microsoft Azure, y una cuota en AWS que en el tercer trimestre se duplicará o triplicará del 6% actual hasta el 12-18%.
La comparación de Wood es directa y contundente: “La inversión de las grandes plataformas cloud en centros de datos se sustenta en la promesa de pago futuro de sus clientes. Esto es idéntico a la lógica de riesgo crediticio de la burbuja inmobiliaria de 2008”.
Deudas fuera del balance: otro nivel de riesgo oculto
Wood también señala un nivel adicional de riesgo que va más allá del balance contable.
Según datos de Moody’s de febrero, los cinco mayores proveedores de nube tienen compromisos de alquiler de data centers no iniciados por 662.000 millones de dólares, cuando ese monto era de solo 152.000 millones a finales de 2023. De acuerdo a una investigación de Nikkei, la “deuda implícita” de estas cinco firmas, para el segundo trimestre de 2026, sería de 1,65 billones de dólares, superando la deuda registrada en books, que ronda los 1,35 billones.
A la par, los grandes del cloud ya emitieron 229.000 millones en bonos este año, frente a los 108.000 millones de 2025. Wood señala que los spreads de crédito de Amazon, Google y Meta subieron entre 13 y 16 puntos básicos desde inicios de junio, y que “su necesidad de financiamiento a largo plazo ahora compite con el propio gobierno federal”.
Concluye: los spreads de crédito de los deudores ligados a la IA “deben ser monitoreados de cerca para observar si los inversores dejan de financiar el gasto de capital de IA”. La titulización de assets de data centers “es un área clave a vigilar”.
La verdad sobre las ganancias: ¿ingeniería financiera cíclica?
Los cuestionamientos de Wood sobre la calidad de los beneficios de los grandes de la nube pueden ser el punto más impactante del informe.
Los datos muestran que, en los cuatro trimestres hasta el segundo trimestre de 2026, las ganancias anuales de estos cuatro gigantes crecieron 222.000 millones para llegar a 581.000 millones. Al mismo tiempo, el ítem “otros ingresos/pérdidas no operativos” —donde se computan las plusvalías no realizadas en inversiones en startups no cotizadas— creció en 224.000 millones.
En otras palabras, el crecimiento íntegro de las ganancias de los gigantes cloud puede explicarse por las revalorizaciones de participaciones privadas en startups de IA.
Wood describe la lógica circular: los grandes de la nube invierten en laboratorios de IA, estos laboratorios compran capacidad de cómputo a los mismos gigantes cloud, y estos últimos revalúan la plusvalía privada de los laboratorios en sus propias ganancias.
Otro apunte: el EPS reportado del S&P 500 creció al 18% anual en los últimos tres años, mientras que las utilidades de las firmas no financieras medidas por cuentas nacionales solo aumentaron un 5%. La última divergencia similar fue durante el auge de la burbuja tecnológica. Wood lo resume: “Esto apunta a la existencia de ingeniería financiera”.
Gastos de capital: ¿quién pagará la cuenta?
Aunque el flujo de caja libre cayó bruscamente de 60.000 millones en el cuarto trimestre de 2025 a 7.000 millones en el segundo trimestre de 2026, y se prevé que sea negativo en 13.000 millones en el tercer trimestre, el gasto de capital no se ralentizó.
El consenso prevé que el gasto de capital de los cuatro grandes del cloud subirá de 723.000 millones este año a 993.000 millones en 2027.
La pregunta de Wood es directa: “¿De verdad estas cuatro empresas gastarán 993.000 millones en 2027? Eso es lo que estima el consenso de mercado”.
Su escenario base es: en algún momento no muy lejano, la narrativa de la IA vivirá un gran reseteo.
¿“Seguridad” o cártel?
La visión de Wood sobre las recientes llamadas a una “pausa de seguridad” en la IA también es pertinente.
Dario Amodei de Anthropic, Sam Altman de OpenAI y Elon Musk pidieron recientemente frenar el desarrollo de IA de frontera, pero Trump lo rechazó de inmediato.
Wood no se traga el discurso de la “seguridad”. Escribe: “Miren los incentivos. La coordinación bajo el pretexto de la ‘seguridad’ podría ser una vía para erigir barreras regulatorias, sobre todo si luego se prohíben los modelos open source, en especial los chinos. Otra posibilidad —no excluyente— es que los gigantes de la IA comprendan que el costo de computación es insostenible y/o que la demanda se estabiliza. Si es así, ¿por qué no intentar formar un cártel ahora?”
Cabe señalar que Mark Zuckerberg de Meta rechazó los llamados a la pausa, tras lo cual la acción de Meta subió 18%.
El mercado de crédito es la clave
La recomendación de inversión de Wood no ha cambiado desde 2023: mantener “picos y palas” (proveedores de chips que cobran el capex a los gigantes cloud), no las empresas cloud como tales. Esta estrategia funciona mientras continúe la demanda.
Pero considera que el momento del final lo determinará el mercado de crédito, no el accionario.
Su conclusión es: “El sistema de IA ya emite más bonos de largo plazo que el Tesoro estadounidense. Lo hace en un mercado de bonos volátil y con la Fed subiendo tasas, destinando el dinero a infra de data centers para inquilinos que siguen perdiendo dinero.”
Wood cita la crisis financiera asiática de 1997 como caso histórico —Albert Edwards de SocGen usó un marco similar al mismo tiempo— y remarca que el “milagro” de Tailandia no terminó por baja productividad, sino porque los acreedores vieron el problema.
Novogratz dice que la burbuja “aún no es espectacular”, por lo que no estallará. Wood añade que tampoco necesita serlo: basta con que se acaben los que quieren prestar.
Descargo de responsabilidad: El contenido de este artículo refleja únicamente la opinión del autor y no representa en modo alguno a la plataforma. Este artículo no se pretende servir de referencia para tomar decisiones de inversión.
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