¿La IA quema demasiado dinero? Los gigantes tecnológicos más ricos de China buscan financiación desesperadamente

Autor: Huashang Taolue

Varias de las empresas de internet más ricas de China han empezado a buscar financiación externa recientemente.

Alibaba realiza una colocación de acciones, Tencent emite bonos y ByteDance ha obtenido un préstamo sindicado de 29.600 millones de dólares de casi 30 bancos.

Pero la pregunta es: ¿realmente les falta dinero? Al menos sobre el papel, no lo parece en absoluto.

A finales de junio de este año, Alibaba todavía tenía 474.500 millones de yuanes en efectivo y otras inversiones líquidas, y según la definición oficial de Tencent, su "efectivo total" era de 511.200 millones de yuanes. ByteDance, que no publica informes financieros, también es una de las empresas de internet más rentables de China.

Si ya son tan ricas, ¿por qué buscan dinero por todas partes?

La respuesta es sencilla: por la IA.

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La última en sumarse a esta ola de financiación es ByteDance.

El 3 de septiembre, según informes de prensa, ByteDance originalmente solo planeaba pedir prestados 20.000 millones de dólares. Después de difundirse la noticia, casi 30 bancos de China, Estados Unidos, Europa y Singapur participaron, con suscripciones que superaron los 30.000 millones de dólares. ByteDance amplió entonces el préstamo a 29.600 millones de dólares, unos 200.000 millones de yuanes, convirtiéndose en la segunda mayor operación de préstamo en dólares de Asia este año.

Lo más especial es que una cantidad tan grande de dinero no tiene garantía.

Una persona directamente involucrada en la operación afirmó que un préstamo no garantizado de tal magnitud es muy poco común. En pocas palabras, los bancos se atreven a prestar el dinero basándose únicamente en el crédito de ByteDance.

En 2024, ByteDance ya había pedido prestados 10.800 millones de dólares a unos 20 bancos nacionales y extranjeros y otras instituciones crediticias. Ahora, el tamaño del préstamo es casi el triple que hace dos años, y las condiciones de financiación son aún mejores.

¿Para qué se usará el dinero? ByteDance lo explicó como "fines corporativos generales", pero según informes de prensa, el dinero se destinará principalmente a apoyar la expansión de la IA de la empresa.

Alibaba ha tomado otro camino.

A finales de agosto de este año, Alibaba colocó nuevas acciones en Hong Kong, recaudando 80.000 millones de dólares de Hong Kong de una sola vez, y declaró de manera muy directa que todo el dinero se invertirá en IA, principalmente para ampliar la capacidad de cómputo, construir grandes centros de datos de IA y mejorar la infraestructura en la nube.

Tencent, por su parte, acudió al mercado de bonos. En junio de este año, Tencent emitió 2.450 millones de dólares y 15.000 millones de yuanes en bonos, parte de los cuales en yuanes vencen directamente en 2056, con un plazo de hasta 30 años. Tencent no dijo que este dinero se destinará específicamente a IA, pero al mismo tiempo, su inversión en infraestructura de IA se está acelerando notablemente.

La búsqueda de financiación por parte de los gigantes no se limita a China.

Hasta el 7 de julio de este año, Amazon, Alphabet, Meta y Oracle habían emitido en conjunto unos 194.000 millones de dólares en bonos durante el año, casi un 80% más que los 108.000 millones de dólares de todo 2025.

De ellas, Meta emitió 25.000 millones de dólares en bonos en una sola operación a finales de abril. Oracle planea recaudar este año entre 45.000 y 50.000 millones de dólares mediante bonos y acciones para complementar la financiación de su creciente inversión en infraestructura de nube e IA.

De China a Estados Unidos, cada vez más gigantes tecnológicos están empezando a buscar financiación externa de forma proactiva. No porque no tengan dinero, sino porque la IA quema demasiado dinero.

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Si vas al condado de Guangling, en Datong, provincia de Shanxi, y observas la infraestructura de cómputo de ByteDance, quizás entiendas de forma más intuitiva lo de "la IA quema dinero".

Allí, Volcano Cloud, filial de ByteDance, ha desplegado el enorme centro de cómputo Taihang. Solo la segunda fase del proyecto tiene una inversión total de 4.500 millones de yuanes, con más de 15.000 armarios de servidores planificados, y la segunda fase incluye también un proyecto de subestación y transmisión de 220 kV.

▲Fuente de la imagen: sitio web del Gobierno Popular del Condado de Guangling

La IA que vemos normalmente es un chatbot, un vídeo generado en segundos, pero cuando aterriza en el suelo, son edificios de salas de máquinas, filas de servidores y todo un conjunto de infraestructura enorme detrás.

Aunque los chips suelen acaparar la atención, conseguir los chips es solo el primer paso. Lo realmente difícil es convertir cada chip en capacidad de cómputo que funcione de forma estable.

Este año, las ventas del H200 de Nvidia a China han pasado por repetidos procesos de aprobación y entrega. Incluso obteniendo la licencia, no significa que los chips estén disponibles de inmediato. Al mismo tiempo, los centros de datos, desde la construcción y el despliegue de equipos hasta la conexión eléctrica final, también requieren tiempo.

Esto también significa que la inversión en infraestructura de IA no solo es enorme en cantidad, sino que debe planificarse con antelación y mantenerse de forma continua.

A medida que crece la demanda de cómputo, el gasto de capital de los gigantes también se dispara.

A principios de 2025, Alibaba anunció que invertiría al menos 380.000 millones de yuanes en los próximos tres años en infraestructura de IA y computación en la nube, y solo en el segundo trimestre de este año gastó unos 67.700 millones de yuanes.

ByteDance es aún más agresiva. Según informes de prensa, ByteDance ha discutido internamente elevar el gasto de capital de 2026 hasta un máximo de 70.000 millones de dólares, unos 470.000 millones de yuanes, con el foco puesto en centros de datos y otra infraestructura de IA. Esta cifra podría ajustarse finalmente, pero ya es suficiente para ilustrar la magnitud de esta carrera.

Esta sensación de urgencia también se percibe en Zhang Yiming.

Cuando anunció su dimisión como CEO de ByteDance en 2021, Zhang Yiming escribió en una carta interna que esperaba "en un horizonte de diez años" dedicar más tiempo a aprender, pensar sistemáticamente e investigar cosas nuevas.

En julio de este año, volvió a pronunciarse de forma inusual en una reunión interna del equipo Seed, dejando claro que no se debe depender de la destilación de modelos de la competencia para obtener clasificaciones a corto plazo, y expresó su disposición a sacrificar parte de los beneficios a corto plazo por objetivos a largo plazo.

En el desarrollo de modelos, Zhang Yiming sigue haciendo hincapié en el largo plazo, pero en la inversión en cómputo e infraestructura, ByteDance está claramente acelerando.

La razón no es complicada: si un modelo se queda atrás hoy, todavía se puede iterar en medio año. Pero si otros ya han instalado una gran cantidad de GPU en sus salas y las están ejecutando, y tu centro de datos todavía está en construcción o esperando electricidad, ese tiempo es muy difícil de recuperar.

Además, en la era de la IA, la infraestructura ya no es solo el soporte detrás del negocio, sino que se está convirtiendo en parte del propio negocio.

Hasta dónde puede llegar un modelo, a cuántos usuarios puede servir y si los costes pueden reducirse, todo está directamente limitado por la capacidad de cómputo. En cierto modo, hasta dónde llega la infraestructura, hasta ahí llega el techo del negocio.

Por lo tanto, la competencia en IA puede durar muchos años, pero la carrera por la infraestructura se concentra en estos pocos años. Lo que los gigantes realmente compiten no es solo por los chips, sino también por el tiempo.

Pero esto plantea otra pregunta: si tienen cientos de miles de millones de yuanes en efectivo en sus cuentas, ¿por qué no gastan directamente su propio dinero?

Porque el dinero de una empresa nunca se destina a una sola cosa. La recompra de acciones, la adquisición de empresas y el desarrollo de nuevos negocios requieren dinero, y también hay que reservar espacio para los riesgos y oportunidades que puedan surgir en el futuro.

Y los servidores y centros de datos, esta infraestructura, seguirán generando valor durante muchos años. Utilizar financiación a largo plazo para respaldar inversiones a largo plazo es en sí mismo una elección muy natural.

Tencent es un ejemplo muy claro. Aunque no ha vinculado específicamente los fondos de los bonos a la IA, la financiación a largo plazo evidentemente deja más espacio para futuras inversiones a gran escala.

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Por supuesto, hay una premisa importante para que los gigantes se atrevan a gastar así. Esta cuenta ya empieza a cuadrar.

En la conferencia de resultados del segundo trimestre de Tencent, un analista hizo una pregunta muy directa: si se calcula con un gasto de capital de unos 53.000 millones de yuanes en el segundo trimestre, el gasto de capital anualizado superaría los 200.000 millones de yuanes, entonces, ¿cómo afectarán la depreciación y amortización futuras a los beneficios? ¿Y cuánto tiempo tardarán los nuevos ingresos generados por la IA en cubrir estos costes?

La respuesta de James Mitchell, director de estrategia de Tencent, reveló otra lógica detrás del gasto de capital de la empresa.

Según sus palabras, con la demanda actual de cómputo y los precios de alquiler, si Tencent, como algunas empresas emergentes de computación en la nube, alquilara directamente la nueva capacidad de cómputo a terceros, podría cubrir casi de inmediato la depreciación de los equipos y obtener rápidamente buenos rendimientos.

El presidente de Tencent, Martin Lau, añadió otra cuenta: parte de la capacidad de cómputo que se pagó por adelantado y se encargó hace unos meses, si se revendiera ahora, podría incluso obtener un beneficio de más del 30%.

Esto equivale a proporcionar una "red de seguridad" para el gasto de capital en IA de Tencent: si el negocio propio de IA crece rápido, la capacidad de cómputo se usa internamente; si la demanda externa es más fuerte, también se puede monetizar a través de servicios en la nube.

La capacidad de cómputo está pasando de ser un simple coste a convertirse en un activo productivo capaz de generar ingresos.

Alibaba también ha empezado a hacer una cuenta similar. En agosto de este año, el CEO de Alibaba Group, Eddie Wu, declaró en la conferencia de resultados que, según el margen bruto medio actual de los productos de IA, el gasto de capital relacionado con la IA puede recuperarse en unos 3 años, y con la mejora del margen bruto y la eficiencia operativa, podría acortarse en el futuro a 2,5 años, o incluso unos 2 años.

También mencionó que los A100 comprados por Alibaba en 2020, e incluso los V100 comprados en 2018, siguen funcionando casi a plena carga, con una vida útil real mucho más larga que el ciclo de depreciación teórico.

Al mismo tiempo, los ingresos también han empezado a seguir el ritmo. Los ingresos de los productos relacionados con la IA de Alibaba han crecido a triple dígito durante 12 trimestres consecutivos, con ingresos anualizados que superan los 49.500 millones de yuanes. En el segundo trimestre de este año, los ingresos de Kling AI de Kuaishou también superaron los 850 millones de yuanes.

Estas cifras aún no demuestran que las inversiones de cientos de miles de millones de yuanes en IA ya se hayan recuperado por completo. Pero al menos, los gigantes ya no tienen que calcular el futuro de la IA solo con la imaginación. Cuánto invertir, cuánto tarda en recuperarse y cuántos ingresos puede generar: esta cuenta se está volviendo cada vez más clara.

Así, empieza a formarse un nuevo ciclo: cuanta más capacidad de cómputo, más modelos se pueden entrenar y más clientes se pueden atender; cuando los ingresos crecen, la empresa tiene más confianza para seguir invirtiendo y también le resulta más fácil obtener la siguiente ronda de financiación.

El dinero se convierte en capacidad de cómputo, la capacidad de cómputo genera negocio, y el negocio respalda la siguiente ronda de inversión.

Pero el viento en los mercados de capitales también está cambiando.

En la primera mitad de este año, tanto en China como en Estados Unidos, el capital estaba muy entusiasmado con la IA. Pero en la segunda mitad, el mercado se ha vuelto más cauteloso: si las altas valoraciones pueden materializarse y cuánto tardarán en recuperarse las enormes inversiones son cuestiones que reciben cada vez más atención.

Esto es lo que hace notable la colocación de acciones de Alibaba por 80.000 millones de dólares de Hong Kong. Alibaba no necesita dinero, pero aun así ha elegido conseguirlo ahora. La ampliación del préstamo sindicado de ByteDance y la emisión de bonos a largo plazo de Tencent responden en el fondo a consideraciones similares.

Para los gigantes, aprovechar que el dinero todavía es fácil de conseguir y preparar munición para los próximos años es claramente más prudente que esperar a necesitarlo de verdad para financiarse.

Porque las que necesitarán dinero no serán solo estas pocas empresas. Las plataformas, las empresas de chips, los proveedores de nube y las empresas de grandes modelos tendrán que seguir aumentando la inversión. Cuando todos necesiten al mismo tiempo decenas de miles de millones o cientos de miles de millones de yuanes, el capital en sí mismo puede convertirse en un recurso escaso.

Estos gigantes cada vez tienen más claro que la batalla de la IA no es igual que la de la era de internet. La tecnología decide si puedes sentarte a la mesa, pero la profundidad de tus bolsillos puede decidir cuánto tiempo puedes permanecer en ella.