Por Canuto  

Nvidia, el gigante de los chips, está invirtiendo más de USD $750.000 millones en sus propios competidores. La estrategia es simple: si toda la IA crece, todos necesitarán sus GPU, incluso aquellos que quieren reemplazarlas.
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  • Nvidia considera inversiones y acuerdos de IA por más de USD $750.000 millones.
  • El fabricante de chips financia a laboratorios de IA que compiten por construir alternativas a sus GPU.
  • Una garantía de hasta USD $250.000 millones para un centro de datos de OpenAI expone a Nvidia si la deuda no se paga.

Nvidia, la compañía de semiconductores más valiosa del mundo, está apostando por una estrategia poco convencional: financiar a sus propios rivales. Según PitchBook, es el mayor inversor corporativo en inteligencia artificial por valor de acuerdo, y Bloomberg reporta propuestas de asociaciones y financiamiento por más de USD $750.000 millones. La lógica detrás de este movimiento es que cualquier crecimiento en el mercado de computación beneficiará en última instancia su negocio de chips.

El cofundador de OpenAI, Greg Brockman, declaró que “alguien va a empezar a competir con ellos”. Sin embargo, Nvidia parece indiferente, pues invierte en varios laboratorios de IA porque no le importa qué empresa modelo gane mientras compren sus GPU. Esta estrategia busca expandir el mercado total de IA, incluso si eso significa ayudar a quienes podrían eventualmente dejar de comprarle.

La apuesta de USD $750.000 millones

La cifra que Bloomberg maneja incluye propuestas de asociaciones en IA y acuerdos de financiamiento, aunque aclara que solo una parte representaría capital directamente en riesgo para Nvidia. El monto total es asombroso, especialmente comparado con la capitalización de mercado de muchas empresas tecnológicas. Nvidia también está discutiendo una garantía de hasta USD $250.000 millones para un proyecto de centro de datos de OpenAI, según el Wall Street Journal. Esa garantía ayudaría a reducir los costos de endeudamiento de OpenAI, pero expone a Nvidia si esa deuda no se paga.

Jay Hatfield, director de inversiones de QVOL, señaló a Axios que “alguien va a empezar a competir con ellos”, refiriéndose a Nvidia. Ese alguien ya existe: Meta, Microsoft, Google y Amazon están desarrollando sus propios chips de IA. Sin embargo, solo Google y Amazon los hacen ampliamente disponibles para los clientes a través de sus plataformas en la nube. Moorhead, CEO de Moor Insights, dijo que estas compañías creen que pueden mejorar el costo total de propiedad para ejecutar inferencia y en algunos casos el entrenamiento de los modelos.

La idea central es que si la demanda de IA continúa superando la computación disponible, los chips alternativos podrían expandir el mercado general sin dañar a Nvidia. Más capacidad podría reducir los costos de IA, aumentar el uso y crear una demanda adicional para los sistemas de Nvidia. Pero si Nvidia ayuda a financiar más capacidad de la que el mercado puede absorber, podría enfrentar precios de chips más débiles, pedidos más lentos y pérdidas en garantías o inversiones.

OpenAI es un caso particular. Todavía depende de los chips de Nvidia para entrenamiento, pero ha lanzado su propio chip para atender consultas de IA. Recientemente contrató a un ejecutivo de computación, lo que podría indicar ambiciones más grandes. Patrick Moorhead dijo a Axios que sería un desafío, pero “es posible” que OpenAI compita con Nvidia, añadiendo que a Google le tomó una década competir con la estrategia de chips de Nvidia.

¿Competencia o garantía de mercado?

Nvidia es el mayor inversor corporativo en IA por valor de acuerdo, según PitchBook. Esto significa que su estrategia de inversión es masiva. La compañía está financiando a los mismos clientes que compiten por construir alternativas a sus chips, y esa paradoja es el centro de la discusión. Algunos ven esto como una forma de consolidar su dominio, mientras otros lo interpretan como una señal de debilidad a largo plazo.

Jay Goldberg, el único analista de Wall Street con una calificación de venta en Nvidia, señala que la compañía actualmente posee el mercado para el entrenamiento de modelos de IA. Sin embargo, cree que eso podría disminuir con el tiempo si la IA se convierte en una mercancía y la brecha de rendimiento entre modelos de primer nivel se reduce. En ese mundo, la demanda de chips de inferencia que se utilizan para ejecutar modelos de IA podría superar la demanda de chips de entrenamiento en los que Nvidia se especializa. Goldberg afirmó que Nvidia “no tiene un monopolio” en el mercado de inferencia, donde ahora hay docenas de ofertas de chips competidores.

Los clientes de Nvidia repiten que no intentan competir con el gigante de los chips. Greg Brockman cree que “seguiremos en esta escasez de computación sin importar qué”, lo que significa que hay espacio para que más jugadores ingresen al espacio. Nvidia también tiene el historial de Jensen Huang a su favor, quien ha sabido navegar las transiciones tecnológicas del mercado.

El desenfoque entre los intereses de Nvidia y los de sus clientes se intensifica cuando se consideran los desarrollos de chips personalizados. Meta, Microsoft, Google y Amazon invierten fuertemente en silicio propio para reducir costos y aumentar eficiencia. Estos chips no reemplazan completamente los de Nvidia, pero cubren cargas de trabajo específicas de inferencia. Esto podría erosionar gradualmente la cuota de mercado de Nvidia en el futuro, a pesar de que hoy depende de sus GPU para entrenar los modelos más avanzados.

La conclusión es que Nvidia está financiando a clientes que aún necesitan sus chips más avanzados hoy, mientras les ayuda a alcanzar la escala requerida para reemplazar a Nvidia en más de sus cargas de trabajo mañana. Esta estrategia podría describirse como un juego de ajedrez a largo plazo: si bien parece contraintuitivo, podría permitir a Nvidia mantener el liderazgo en un mercado en expansión. Si el pastel crece, incluso una porción menor puede ser más grande que la actual.

Riesgos y oportunidades

La exposición financiera de Nvidia no es trivial. La garantía de USD $250.000 millones para OpenAI es una cifra monumental, comparable al PIB de algunos países. Si OpenAI no puede pagar su deuda, Nvidia sería responsable de cubrirla. Pero si todo va bien, esta garantía reduce los costos de endeudamiento de OpenAI y le permite acelerar su infraestructura, lo que implica comprar más GPU de Nvidia en el corto plazo.

Además, las inversiones en otros laboratorios de IA podrían diversificar el riesgo. Nvidia invierte en múltiples jugadores para cubrirse ante la incertidumbre de qué modelo dominará el mercado. Si un laboratorio fracasa, su inversión en otros podría compensar. Esta estrategia de “apostar a todos los caballos” es típica de capitalistas de riesgo, pero Nvidia lo hace con una escala sin precedentes.

El mercado de chips está en constante evolución, y Nvidia ha demostrado capacidad para adaptarse. Jensen Huang, su CEO, ha impulsado la compañía desde el gaming hasta la IA, y ahora busca asegurar un lugar en el futuro de la computación. Si bien los competidores están emergiendo, ninguno iguala el ecosistema de software y el rendimiento de las GPU de Nvidia en el entrenamiento de modelos a gran escala.

Sin embargo, el analista Jay Goldberg advierte que el dominio actual no es eterno. La inferencia, que es la ejecución de modelos ya entrenados, podría ser el mercado más lucrativo a medida que la IA se vuelva ubicua. En ese campo, Nvidia enfrenta una competencia más fuerte, incluyendo chips de empresas como Google con su TPU, Amazon con su Inferentia, y startups como Cerebras. Nvidia no tiene monopolio ahí, y su ventaja competitiva podría erosionarse.

La pregunta clave es si la estrategia de Nvidia dará frutos o si terminará cavando su propia tumba financiando a sus futuros reemplazos. Por ahora, la compañía parece confiar en que el crecimiento de la IA superará cualquier pérdida de participación de mercado. El tiempo dirá si esta apuesta es brillante o desesperada.

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Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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