El nuevo plan de Nvidia no se limita a financiar hasta 500.000 millones de dólares para construir centros de datos de inteligencia artificial; su esencia más profunda es intentar crear un mercado secundario para las unidades de procesamiento gráfico a medida que envejecen, de modo que estos chips no pierdan rápidamente su valor y sigan siendo capaces de atraer financiación y uso.
Nvidia anunció esta semana que Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR están dispuestas a comprometerse a proporcionar hasta 500.000 millones de dólares para construir centros de datos de inteligencia artificial. Sin embargo, para convencer a estas grandes instituciones financieras, la empresa acordó garantizar, utilizando sus propios fondos, el valor de los chips usados como garantía en estas operaciones.
Garantía del valor de los chips
Según el plan, Nvidia cubrirá hasta el 25 % de la diferencia si las unidades de procesamiento gráfico utilizadas como garantía no mantienen el valor previsto. Si el propietario de un centro de datos no puede devolver un préstamo y el prestamista se ve obligado a liquidar los activos, y los chips no logran alcanzar el precio registrado en los libros, Nvidia pagará parte de la pérdida dentro de ese límite.
Julie Bort, editora de la sección de empresas emergentes y capital riesgo de TechCrunch, considera que esta medida es poco habitual, inteligente y peligrosa al mismo tiempo. El plan generó preocupación en los mercados de bonos hasta el punto de que el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, tuvo que explicar los límites de los riesgos de la empresa a través de X y de medios especializados en negocios.
Uno de los puntos de riesgo es lo que los financiadores conocen como «riesgo de dirección contraria». Las obligaciones de Nvidia aumentarán al mismo tiempo que se debilite la demanda de sus chips, un escenario que también podría presionar los ingresos de la empresa.
Una apuesta por una infraestructura reutilizable
El plan vincula la financiación de los centros de datos con el mantenimiento de la demanda de hardware de Nvidia cuando este envejezca. Según el análisis, Huang quiere que surja un amplio ecosistema de hardware usado que permita a empresas emergentes, instituciones e investigadores acceder a varios tipos de dispositivos, cada uno adecuado para distintas necesidades de inteligencia artificial.
Huang describe los servidores de Nvidia como «fábricas de inteligencia artificial» y los compara con los ferrocarriles o las aerolíneas, no con activos de consumo rápido como los ordenadores personales. Según su visión, cuando cambien las necesidades, la fábrica de computación podrá pasar a otro cliente, otra nube u otro operador. Esta ampliación de la base de usuarios potenciales y compradores finales podría ayudar a proteger el valor residual de las capacidades informáticas.
Si esta visión se cumple, Nvidia no se interesará únicamente por las nuevas arquitecturas, sino también por la capacidad de las arquitecturas más antiguas para seguir funcionando dentro de un mercado más amplio. Bort considera que esto podría abrir a empresas emergentes, instituciones e investigadores la posibilidad de utilizar hardware menos costoso, de manera similar a elegir modelos de inteligencia artificial con pesos abiertos junto con modelos avanzados.
La comparación con Lucent y los riesgos de la financiación circular
La comparación con Lucent Technologies se cierne sobre el plan. Lucent era un proveedor de equipos de telecomunicaciones, y creció para luego hundirse con la burbuja de las empresas de internet después de prestar dinero a sus clientes para comprar sus productos. Huang conoce esta comparación y escribió en X que la nueva iniciativa está diseñada para abordar esta preocupación mediante la incorporación de capital institucional independiente y a largo plazo al mercado de la infraestructura de inteligencia artificial.
Según el análisis, el plan se diferencia del modelo de Lucent en que Nvidia no asume directamente la mayor parte del capital y los riesgos, sino que intenta atraer a otras instituciones comprometiéndose a proteger parte del valor de sus chips en el futuro. Aun así, la empresa sigue proporcionando miles de millones de dólares a quienes compran sus chips, entre ellos los laboratorios de inteligencia artificial OpenAI y Anthropic, y las nuevas empresas de la nube CoreWeave, a la que se atribuye la idea de utilizar chips de Nvidia como garantía, además de Nebius, Firmus y Lambda. Bloomberg también calculó que Nvidia estaba trabajando durante este verano en otras operaciones circulares por valor de 750.000 millones de dólares.
¿Continuará la demanda de inteligencia artificial?
El plan llega en un momento en que algunos métodos tradicionales de financiación han empezado a debilitarse. Algunas empresas de computación a hiperescala han asumido más deuda, como Oracle, han emitido nuevas acciones, como Google, y han gastado grandes cantidades de efectivo, como Meta. Además, el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella, recomendó recientemente el libro «1873» durante la última llamada de resultados de la empresa; el libro aborda la ingeniería financiera en la era de los ferrocarriles y el colapso económico que le siguió.
El riesgo principal es que el actual auge de la inteligencia artificial no continúe, en un momento en que la demanda supera la capacidad disponible. Los consumidores y las instituciones podrían reducir su uso, o podrían aparecer tecnologías que hagan más eficiente la infraestructura actual o vuelvan obsoleta una parte de ella. En ese caso, la demanda de servidores y chips podría secarse, el valor de las garantías disminuiría y Nvidia sufriría una presión doble sobre sus obligaciones y sus ingresos.
Bort concluye que la fortaleza de Nvidia y la ventana temporal de la que dispone le ofrecen una oportunidad para intentar construir este sistema. El éxito del plan significaría nuevas fuentes de financiación para crear centros de datos de inteligencia artificial y un mercado más amplio para el hardware obsoleto; su fracaso vincularía aún más a la empresa con la capacidad de la demanda de inteligencia artificial para continuar.