Por Canuto  

Nvidia sorprendió con un plan de USD $500 mil millones para financiar centros de datos de IA, pero lo más llamativo es su apuesta por crear un mercado secundario de GPUs usados. Te contamos por qué esta jugada es tan arriesgada como brillante.
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  • Seis gigantes financieros comprometerían hasta USD $500 mil millones para infraestructura de IA.
  • Nvidia garantizará hasta el 25% del valor de sus chips usados como colateral.
  • La estrategia busca sostener la demanda de hardware envejecido y evitar el fantasma de Lucent Technologies.

Nvidia anunció esta semana que Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR estaban dispuestos a comprometer hasta USD $500 mil millones para construir centros de datos de IA.

La cifra asombrosa captó mucha atención, pero la historia más grande es el esfuerzo de Nvidia por crear un mercado secundario para GPUs envejecidos.

Para convencer a esas grandes empresas financieras, Nvidia acordó garantizar con su propio dinero que sus chips utilizados como garantía en estos acuerdos mantendrán su valor.

Muchos analistas han comentado lo inusual, inteligente y peligroso que es este plan.

Los mercados de bonos se asustaron tanto que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, acudió a la red social X y a la televisión de negocios para explicar mejor cómo se limitaría el riesgo de Nvidia.

Debajo de las maniobras financieras para financiar centros de datos de IA y mantener el flujo de ingresos, hay algo quizás mucho más interesante para startups y empresas.

Huang quiere asegurar que florezca un ecosistema de hardware de IA usado, ayudando a sostener la demanda de hardware de Nvidia a medida que envejece.

Específicamente, Nvidia promete que si los GPUs utilizados como garantía no mantienen su valor como se espera, la compañía cubrirá hasta el 25% de la diferencia.

Entonces, si el propietario de un centro de datos incumple un préstamo y el prestamista debe liquidar, pero los chips no pueden alcanzar el precio que los libros dicen que deberían, Nvidia intervendrá.

La parte peligrosa para Nvidia es que esto crea algo que los financieros llaman riesgo de “camino equivocado”; las obligaciones de Nvidia crecerán a medida que la demanda se debilite.

El mercado secundario de GPUs como estrategia central

La promesa de Nvidia no es solo una garantía financiera, sino un intento deliberado de crear un mercado líquido para hardware usado.

Si los GPUs más antiguos pueden revenderse o reutilizarse, su valor residual se mantiene más alto.

Esto es crucial para los prestamistas, que necesitan activos colaterales con precios predecibles.

El plan de Nvidia se diferencia de la comparación con Lucent Technologies que algunos han hecho.

Lucent era el proveedor de equipos de telecomunicaciones que subió y cayó con la burbuja de las puntocom después de prestar dinero a sus clientes para comprar sus productos.

La comparación con Lucent es una sombra sobre Nvidia, y Huang lo sabe.

Sin embargo, a diferencia de Lucent, Nvidia está logrando que otros asuman la mayor parte del capital y el riesgo, simplemente al aceptar proteger una parte del valor de sus chips en el futuro.

Si este plan funciona, Nvidia habrá encontrado nuevas fuentes de dinero para la construcción de centros de datos de IA, después de que muchos de los métodos tradicionales han comenzado a agotarse.

La financiación circular y el agotamiento de las fuentes tradicionales

Huang respondió a las críticas sobre financiación circular en un mensaje en X: “¿Es este financiamiento circular? Esta iniciativa está diseñada para abordar esa preocupación. Estamos aportando capital institucional independiente y a largo plazo al mercado de infraestructura de IA”.

Nvidia definitivamente ha comprometido miles de millones hacia aquellos que compran sus chips, incluidos los laboratorios de IA fronterizos OpenAI y Anthropic, así como neoclouds como CoreWeave, Nebius, Firmus y Lambda.

Además, la compañía ha estado trabajando en otros USD $750 mil millones en acuerdos circulares este verano, según ha calculado Bloomberg.

Algunos hiperescaladores ya han asumido mucha deuda, como Oracle; emitido nuevos tramos de capital, como Google; y quemado mucho efectivo, como Meta.

La situación se ha vuelto tan delicada que el CEO de Microsoft, Satya Nadella, recomendó recientemente el libro “1873” durante su última llamada de resultados.

El libro trata sobre la ingeniería financiera de la era ferroviaria que colapsó la economía del país.

El riesgo es que el auge actual de la IA, donde la demanda supera con creces la capacidad, no continúe por mucho más tiempo.

En lugar de estar en las primeras entradas, ¿qué pasa si las empresas y los consumidores moderan el uso de la IA o surgen nuevas tecnologías que hagan la infraestructura existente más efectiva u obsoleta?

Entonces, como tantos látigos de coche frente a los automóviles, la demanda se seca y todo colapsa.

La visión de Huang: infraestructura invertible a largo plazo

Huang argumenta que ese escenario no sucederá al vender una visión de la IA como una “infraestructura invertible” a largo plazo.

Según él, los servidores de IA, que llama “fábricas de IA”, son similares a los ferrocarriles o las aerolíneas, en lugar de activos que se deprecian rápidamente como las PC.

“Cuando las necesidades cambien, la fábrica puede ser utilizada por otro cliente, otra nube u otro operador”, prometió Huang.

“Este amplio ecosistema le da a la computación de NVIDIA un mercado profundo de usuarios potenciales y compradores, ayudando a proteger el valor residual”.

En ese futuro, Nvidia se preocupa tanto por la arquitectura envejecida como por los nuevos chips.

Quizás las startups, empresas e incluso investigadores aprovecharán una variedad más amplia de hardware, cada uno ajustado a diferentes necesidades de IA.

Esto sería similar a cómo están comenzando a elegir modelos asequibles de peso abierto junto con las opciones fronterizas.

Como rey de la IA, Nvidia tiene el poder y la ventana de oportunidad para hacer que eso suceda.

Implicaciones para el ecosistema y riesgos finales

Si Nvidia logra establecer un mercado secundario robusto, los costos de entrada para startups podrían reducirse.

Los GPUs usados más baratos permitirían a más empresas experimentar con IA sin depender de los últimos modelos de gama alta.

Esto también podría aliviar la presión sobre la cadena de suministro y extender la vida útil de hardware que de otro modo se desecharía.

Sin embargo, el riesgo de “camino equivocado” sigue latente: si la demanda de IA se enfría, Nvidia deberá desembolsar garantías en el peor momento.

Además, una obsolescencia tecnológica rápida, por ejemplo con arquitecturas más eficientes, podría erosionar el valor de los chips usados más rápido de lo previsto.

Aun así, el plan es audaz y refleja la confianza de Nvidia en que la infraestructura de IA será una inversión a largo plazo como la electricidad o las telecomunicaciones.

Los próximos trimestres mostrarán si los mercados aceptan esta visión o si la sombra de Lucent se materializa.


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