AI-related debt issuance in global corporate credit markets — Interpretación del informe

Visión general

Esta actualización de Global Credit Trader analiza cómo el gasto en infraestructura de AI está transformando la emisión global de crédito corporativo, la composición del mercado y las consideraciones de valor relativo. Goldman Sachs elevó su previsión de endeudamiento directo de hyperscalers y considera que el prolongado ciclo de inversión justifica cautela hacia el crédito de AI, aunque el mercado USD IG general conserva resiliencia.

Perspectivas principales

Goldman Sachs actualiza su marco descendente de financiación de AI tras la última temporada de resultados. Mantiene el supuesto de que 35% del CapEx de hyperscalers de 2027 será financiado con deuda, pero revisiones moderadas al alza del CapEx elevan la emisión bruta directa global prevista a $420bn desde aproximadamente $400bn. La cifra excluye financiación de proyectos de centros de datos y chips mediante vehículos de propósito especial, que Goldman Sachs prevé por separado en $300bn para 2027. El grupo incluye Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle, y el banco espera que el ciclo de CapEx permanezca elevado hasta finales de 2027 por el desequilibrio persistente entre oferta y demanda asociado a la expansión de AI. Los $420bn previstos para 2027 son más de 60% superiores a la estimación de Goldman Sachs de $250bn de emisión directa global IG de hyperscalers para todo 2026. En lo que va de año se han emitido $229bn en distintas monedas. El banco espera que 65% a 75% de la emisión bruta de hyperscalers de 2027 se coloque en USD IG, sujeto a las condiciones de mercado y a la receptividad de los inversores ante la concentración de emisores. También considera que el grupo aún tiene capacidad significativa para aumentar su deuda antes de alcanzar el tamaño de los mayores emisores actuales. La financiación de hyperscalers forma parte de un ciclo más amplio: Goldman Sachs registra $578bn de emisión bruta global relacionada con AI en el año, incluidos hyperscalers, emisores de project finance y otras entidades vinculadas a AI. Estima $490bn en mercados globales IG y $88bn en mercados globales de leveraged finance. Los hyperscalers son solo 40% de la emisión total relacionada con AI, lo que evidencia una exposición mucho más amplia en los mercados globales de crédito. Para sectores adyacentes a AI, incluidos Energy & Utilities, Oil & Gas, Machinery, Chemicals y Metals & Steel, el análisis atribuye 30% de la emisión bruta a AI y excluye líneas de crédito no utilizadas, revolvers y financiaciones pendientes. Goldman Sachs espera que la financiación se amplíe entre monedas. Prevê que aumente la proporción de emisión relacionada con AI en EUR, pues su participación acumulada del año ha quedado rezagada frente a otros mercados IG globales; los demás mercados IG no USD son mucho menores que EUR IG y tienen menor capacidad para absorber oferta incremental. También ve un papel mayor para los bonos convertibles. Los bonos de AI ya suponen 12% del nocional USD IG y 6% de USD HY, frente a 3% y 1% respectivamente en EUR IG y HY, y el banco ve margen para que crezcan durante el ciclo plurianual. Como referencia, Banking representa 22% del valor de mercado de USD IG y 31% del de EUR IG. Persiste la bifurcación entre los spreads de AI y el resto del mercado. Goldman Sachs atribuye la resiliencia relativa de USD IG general a actividad económica sólida, fundamentales crediticios constructivos, demanda de inversores orientados al rendimiento por oportunidades atractivas de yield total, y el valor diversificador de sectores menos expuestos a AI como Banks, Energy y Healthcare. Aunque los spreads de nombres de AI, especialmente hyperscalers, han hallado cierto alivio local, el banco sigue cauto respecto a añadir exposición significativa. La financiación de este año podría estar parcialmente completada, pero la naturaleza plurianual de la expansión mantiene los riesgos de emisión sesgados al alza si un sentimiento benigno impulsa oferta adicional. Goldman Sachs cree que los nombres de hardware estarán menos aislados de la presión crediticia a medida que aumenten los envíos de cómputo y su financiación. La emisión de project finance para centros de datos y cómputo es aún más difícil de evaluar, pero el banco espera que continúe y pide selectividad por los riesgos de proyecto y por una situación técnica que probablemente no cederá a corto plazo. En valor relativo, Goldman Sachs tiene una ligera preferencia por crédito USD frente a EUR, por un entorno de crecimiento, inflación y política monetaria más desafiante en la eurozona, aunque reconoce que la emisión transfronteriza difumina las divisiones regionales. Es neutral entre IG y HY tanto en USD como en EUR. En USD IG prefiere BBBs a AAs y As; en USD HY prefiere Bs, es neutral en BBs e infrapondera CCCs. Prefiere bonos HY frente a leveraged loans por la exposición de estos al software y la incertidumbre sobre refinanciación en 2028. Para inversores de tipo variable, prefiere tramos mezzanine de CLO frente a leveraged loans por las históricas bajas tasas de deterioro de CLO BB y BBB y por un carry que puede amortiguar resultados de default moderados a elevados.

Marco de análisis

El informe estima de forma descendente las necesidades de deuda de hyperscalers aplicando una proporción de financiación con deuda a previsiones de CapEx de investigación de renta variable. Después compara la emisión prevista con la emisión actual, la capacidad del mercado, el tamaño de mercados por moneda y la composición de índices, y evalúa spreads, oferta técnica, diversificación, concentración de emisores y valor relativo entre calificaciones, regiones, HY, leveraged loans y CLOs.

Notas metodológicas

• Marco de análisis sectorialMarco de oferta y demanda

  Análisis descendente de financiación y emisión de AI basado en CapEx de hyperscalers, supuestos de financiación con deuda y absorción del mercado de crédito.

  Goldman Sachs aplica un supuesto de 35% de financiación con deuda al CapEx previsto de 2027 y analiza oferta, demanda, capacidad y profundidad de mercados por moneda.

• Análisis de renta fija y créditoAnálisis de diferenciales

  Comparación de spreads de crédito de AI y no AI, y de compensación relativa por spread entre regiones y calificaciones.

  El informe usa el comportamiento y los diferenciales de spreads para identificar la divergencia dentro del ecosistema de AI y establecer preferencias de valor relativo.

• Marco de análisis sectorialTransmisión entre tramos de la cadena de valor

  Evaluación de la financiación de la expansión de AI en hyperscalers, hardware, project finance de centros de datos y sectores adyacentes a AI.

  El informe vincula mayor CapEx y envíos de cómputo de AI con necesidades de endeudamiento y con distinta presión crediticia a través del ecosistema.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft, and Oracle

  El informe define a estos emisores como el grupo de hyperscalers que impulsa su previsión de emisión directa de deuda para 2027.

  Fortalezas

  Goldman Sachs ve capacidad significativa para que el grupo aumente deuda antes de alcanzar el tamaño de los mayores emisores actuales.

  Debilidades

  Sus crecientes necesidades de financiación contribuyen a preocupaciones por concentración de emisores en USD IG.

  Comparación

  El grupo se compara con los tres mayores emisores del Bloomberg USD IG Corporate Index.

  Riesgos

  La expansión plurianual de AI podría generar emisión de deuda por encima de lo previsto.

• AI-related hardware credits

  Parte del ecosistema más amplio de financiación de AI expuesto al aumento de envíos de cómputo y de su financiación.

  Debilidades

  Goldman Sachs considera que los nombres de hardware están menos aislados de la presión crediticia conforme se amplía la expansión.

  Comparación

  Se consideran menos protegidos que otras áreas vinculadas a AI.

  Riesgos

  Mayor financiación de cómputo y presión de oferta.

• Data-center and compute project-finance debt

  Financia infraestructura de AI fuera del endeudamiento directo de hyperscalers.

  Fortalezas

  Goldman Sachs espera que continúe la actividad de emisión.

  Debilidades

  La escala de la emisión es difícil de evaluar.

  Comparación

  Se excluye de la previsión directa de hyperscalers y se evalúa por separado.

  Riesgos

  Riesgos relacionados con proyectos y una situación técnica improbable de disminuir a corto plazo.

Datos clave

• Previsión de emisión directa global IG de hyperscalers para 2027$420bnElevada desde aproximadamente $400bn tras revisiones moderadas al alza de las previsiones de CapEx.
• Proporción del CapEx de hyperscalers de 2027 financiada con deuda35%Supuesto central del marco descendente de emisión de Goldman Sachs.
• Estimación de emisión directa global IG de hyperscalers para 2026$250bnLa previsión de 2027 es más de 60% superior.
• Deuda emitida por hyperscalers en el año$229bnEmitida en distintas monedas durante 2026 hasta la fecha.
• Emisión bruta global de deuda relacionada con AI en el año$578bnIncluye hyperscalers, emisores de project finance y otras entidades relacionadas con AI.
• Oferta global IG y de leveraged finance relacionada con AI$490bn IG; $88bn leveraged financeEstimaciones de Goldman Sachs sobre emisión relacionada con AI en el año.
• Participación de hyperscalers en la emisión relacionada con AI40%Muestra que la financiación de AI se extiende más allá de los hyperscalers.
• Participación del nocional de AI en índices12% USD IG; 6% USD HY; 3% EUR IG; 1% EUR HYGoldman Sachs espera que estas participaciones aumenten al prolongarse el ciclo de emisión.
• Participación prevista de USD IG en la emisión de hyperscalers de 202765% to 75%Sujeta a condiciones de mercado y receptividad de inversores.

Impacto e implicaciones

Goldman Sachs espera que la financiación de AI se convierta en una fuente más estructural de oferta de crédito global, con USD IG absorbiendo la mayor parte de la emisión de hyperscalers y los mercados EUR asumiendo una mayor proporción con el tiempo. Ve resiliencia en USD IG general, pero considera que la exposición adicional a crédito de AI exige cautela por la emisión, concentración, financiación de hardware y riesgos específicos de proyectos.

Riesgos

• La emisión de hyperscalers podría superar las estimaciones si un sentimiento benigno permite más financiación con deuda.
• La concentración de emisores podría limitar la receptividad de inversores a la oferta prevista de USD IG.
• El crédito de hardware podría afrontar mayor presión a medida que crecen los envíos de cómputo y su financiación.
• La deuda de project finance de centros de datos y cómputo implica riesgos específicos de proyecto y volúmenes de emisión inciertos.

Aspectos que vigilar

• Revisiones de previsiones de CapEx de hyperscalers y la necesidad implícita de financiación con deuda hasta 2027.
• La proporción de emisión de hyperscalers colocada en USD IG frente a EUR y otros mercados.
• El comportamiento de spreads relacionados con AI frente al mercado USD IG general.
• El crecimiento de la deuda relacionada con AI como proporción de índices USD y EUR IG y HY.
• La emisión de project finance de centros de datos y cómputo y su situación técnica.