Por Canuto  

Nvidia, bajo el liderazgo de Jensen Huang, busca transformarse en el ‘banco central de la IA’ al facilitar que Wall Street financie infraestructura de cómputo con más de USD $500 mil millones. Sin embargo, el inversor Gavin Baker y el copresentador David Sacks advierten sobre el riesgo de ‘GPU oscuras’ si el exceso de oferta presiona los precios.
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  • Nvidia lanza un plan con firmas de Wall Street para movilizar más de USD $500 mil millones en infraestructura de IA, y ya invirtió USD $1.500 millones en un centro de datos en Ohio.
  • El inversor Gavin Baker compara a Nvidia con la ‘Reserva Federal de la IA’, porque sus chips se convierten en una clase de activo financiable con respaldo de valor residual del 25%.
  • David Sacks alerta sobre el riesgo de ‘GPU oscuras’: un exceso de cómputo que recuerda a la fibra óptica sin usar en la era puntocom, mientras los mercados de predicción dan un 61% de probabilidad de que los precios de alquiler de H100 suban.

Nvidia (NASDAQ: NVDA) está construyendo lo que podría convertirse en la “Reserva Federal de la IA”, según Gavin Baker, director de inversiones de Atreides Management, en el podcast All-In. El inversor sostiene que el CEO Jensen Huang está transformando los chips de Nvidia en una clase de activo financiable, lo que abre la puerta para que Wall Street financie un despliegue de IA mucho mayor que el actual. Sin embargo, el copresentador David Sacks advirtió que hay una forma en que esta estrategia podría terminar mal para todos: las “GPU oscuras”.

La visión de Baker se apoya en un movimiento concreto: Nvidia dio a conocer la semana pasada un plan con firmas de Wall Street para movilizar más de USD $500 mil millones destinados a infraestructura de IA. El lunes, la compañía respaldó el desarrollo del centro de datos de SB Energy en Ohio y anunció una inversión de USD $1.500 millones en el promotor, según reportó Benzinga. Estas acciones reflejan la intención de eliminar el cuello de botella financiero que, según Baker, limita el crecimiento de la industria.

El nuevo rol de Nvidia como intermediario financiero

Baker explicó que la financiación se ha convertido en un obstáculo para la expansión de la IA, porque el mercado está “limitado por la capacidad de financiar este despliegue”. Nvidia busca eliminar esa restricción facilitando que los prestamistas otorguen créditos respaldados por sus GPU, que generan ingresos por alquiler y mantienen su productividad durante años. La compañía incluso ofrece un respaldo del valor residual de hasta el 25% en acuerdos individuales, lo que reduce el riesgo percibido por los bancos.

Este mecanismo convierte a Nvidia en una “intermediaria” entre los compradores de cómputo y los prestamistas, según Baker, quien afirma que la empresa podría volverse el “banco central de la IA, la Reserva Federal de la IA”. La analogía no es casual: así como una reserva federal regula el flujo de dinero en una economía, Nvidia controlaría el flujo de cómputo en el ecosistema de IA. La estrategia implica que los chips no solo se venden, sino que se financian, creando un mercado secundario de capacidad computacional.

El movimiento de Nvidia no es único en el sector, pero sí destaca por su escala y por el respaldo directo de una empresa de semiconductores. Otras grandes tecnológicas han invertido en centros de datos, pero pocas han convertido su hardware en un activo financiero con valor residual garantizado. Esto podría atraer a inversores institucionales que buscan rendimientos estables en un mercado de alto crecimiento, aunque también añade una capa de complejidad regulatoria y financiera.

La advertencia de las ‘GPU oscuras’

David Sacks, conocido inversor y copresentador del podcast All-In, planteó el escenario negativo: ¿qué ocurre si se financia demasiado cómputo? Sacks lo describió como el mayor riesgo, comparándolo con la era de las puntocom, cuando las líneas de fibra óptica sin usar se conocían como “fibra oscura”. En este caso, las “GPU oscuras” serían chips de alto rendimiento que permanecen ociosos porque la oferta de cómputo supera la demanda real.

“Si tuvieras GPU oscuras, sería un desastre para todos”, advirtió Sacks, y explicó que un financiamiento más fácil podría impulsar un despliegue masivo, dejando la oferta por delante de la demanda. Esto presionaría a la baja los precios de alquiler de las GPU y también sus valores residuales, lo que afectaría directamente a Nvidia y a los prestamistas que usan esos activos como colateral. En un escenario extremo, el exceso de oferta podría provocar una corrección en el mercado de cómputo de IA, similar a lo que ocurrió con las empresas de telecomunicaciones en 2001.

Sacks añadió que existen frenos naturales contra el exceso de construcción, como las disputas por permisos, las restricciones energéticas y la resistencia política a los centros de datos. Estos factores podrían ralentizar el ritmo de implementación, pero no eliminan el riesgo de que los inversores se sobrecarguen. La lección de la fibra oscura es que la construcción de infraestructura a gran escala puede superar a la demanda durante años, y el mismo destino podría aguardar a la IA si no se calibran las inversiones.

Los mercados de predicción y las señales del mercado

Los operadores de Kalshi, una plataforma de mercados de predicción, no están fijando el precio de un exceso de cómputo: dan un 61% de probabilidad de que los precios de alquiler de H100 SXM terminen el año por encima de USD $3,23 la hora, frente a los USD $2,79 actuales. Esta apuesta sugiere que el mercado espera que la demanda de cómputo de IA se mantenga fuerte, al menos a corto plazo. Sin embargo, una caída sostenida de los precios de alquiler sería una señal de advertencia clara de un exceso de oferta, como el que describe Sacks.

Baker ve el impulso financiero de Nvidia como la eliminación de la mayor restricción al despliegue de la IA, permitiendo que los proyectos avancen sin depender únicamente del capital de las grandes tecnológicas. La advertencia de Sacks es que eliminar esa restricción con demasiado éxito podría crear un nuevo problema: demasiado cómputo en el mercado. Este equilibrio entre financiación y demanda será crucial para el futuro de la industria, y también para la estabilidad de los precios de los activos relacionados con IA.

El contexto más amplio muestra que la IA se ha convertido en un motor clave del mercado de capitales, con empresas como Nvidia a la cabeza. La capacidad de financiar infraestructura de cómputo podría democratizar el acceso a la IA, permitiendo que startups y empresas medianas obtengan poder de procesamiento sin grandes inversiones iniciales. No obstante, la historia de la fibra óptica es un recordatorio de que el optimismo desmedido puede llevar a la sobrecapacidad y a pérdidas masivas para los inversores.

La estrategia de Nvidia, por tanto, no solo redefine su propio modelo de negocio, sino que también podría sentar las bases para un ecosistema de IA más financiarizado. A medida que más capital fluya hacia la infraestructura de cómputo, los precios de alquiler y los valores residuales se convertirán en indicadores clave para evaluar la salud del sector. Los próximos meses serán decisivos para ver si la ‘Reserva Federal de la IA’ logra mantener el equilibrio o si, por el contrario, se enfrenta a la pesadilla de las ‘GPU oscuras’.

El papel de Wall Street en este esquema es fundamental, pues serán los prestamistas quienes evalúen el riesgo de financiar compras de GPU. La garantía de valor residual ofrecida por Nvidia reduce el riesgo, pero no lo elimina por completo, especialmente si los precios de alquiler caen en picada. Los inversores institucionales, atentos a estas señales, podrían ajustar sus estrategias en función de la evolución del mercado de cómputo de IA.

La combinación de una empresa de semiconductores actuando como banco central y de mercados de predicción fijando precios para el alquiler de chips añade una dimensión innovadora al ecosistema financiero tradicional. Es un experimento que aún está en sus primeras etapas, pero que podría transformar la forma en que se financia la tecnología a gran escala. Si la apuesta de Nvidia funciona, el modelo podría replicarse en otros sectores intensivos en capital e infraestructura.


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