Nvidia ha anunciado un plan que podría cambiar las reglas del mercado de hardware de inteligencia artificial: la empresa garantizará con su propio capital que sus chips mantendrán su valor cuando se utilicen como colateral en préstamos para construir centros de datos de IA. Seis gigantes financieros —Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR— han acordado comprometer hasta 500.000 millones de dólares en esta iniciativa, según informa TechCrunch.
La cifra astronómica captó titulares inmediatos, pero la verdadera noticia es más profunda: Nvidia está creando deliberadamente un ecosistema para hardware de IA usado, asegurando que sus GPUs conserven valor comercial incluso cuando envejezcan. La compañía promete cubrir hasta el 25% de la diferencia si los chips utilizados como garantía no mantienen el precio esperado cuando los prestamistas necesiten liquidarlos tras un impago.
Riesgo calculado o repetición de errores históricos
El plan ha generado comparaciones inmediatas con el colapso de Lucent Technologies durante la burbuja de las puntocom, cuando el fabricante de equipos de telecomunicaciones prestó dinero a sus propios clientes para comprar sus productos. Los mercados de bonos reaccionaron con nerviosismo suficiente para que el CEO Jensen Huang saliera a dar explicaciones públicas en redes sociales y televisión empresarial.
Lo que los analistas financieros llaman «riesgo en la dirección equivocada» (wrong way risk) significa que las obligaciones de Nvidia crecerán precisamente cuando la demanda se debilite, momento en que sus ingresos también estarían bajo presión. Sin embargo, Huang insiste en que esto no es financiación circular como en el caso Lucent: «Estamos trayendo capital institucional independiente y a largo plazo al mercado de infraestructura de IA», escribió en X.
A diferencia de Lucent, Nvidia no está asumiendo la mayor parte del capital o el riesgo. Está consiguiendo que otros lo hagan, mientras ella se limita a proteger una porción del valor futuro de sus chips. Y las comparaciones con otros sectores son deliberadas: Nvidia no es la única empresa de chips buscando formas creativas de financiación en este momento de frenética expansión de IA.
Infraestructura a largo plazo o activos desechables
Huang vende una visión de la IA como «infraestructura invertible a largo plazo», comparando sus servidores —que él denomina «fábricas de IA»— con ferrocarriles o aerolíneas en lugar de PCs que se deprecian rápidamente. «Cuando las necesidades cambien, la fábrica puede ser utilizada por otro cliente, otra nube u otro operador. Este amplio ecosistema proporciona a la computación de Nvidia un mercado profundo de usuarios y compradores potenciales, ayudando a proteger el valor residual», prometió.
El plan llega cuando métodos tradicionales de financiación se han agotado: algunos hiperescaladores ya han contraído grandes deudas (como Oracle), emitido nuevas acciones (Google) o quemado enormes cantidades de efectivo (Meta). La situación es tan delicada que Satya Nadella de Microsoft recomendó recientemente en su última llamada de resultados el libro «1873», sobre la ingeniería financiera de la era ferroviaria que colapsó la economía estadounidense.
Apostando por un mercado secundario
Si el plan funciona, Nvidia habrá encontrado nuevas fuentes de dinero para la construcción de centros de datos de IA tras haber comprometido ya miles de millones en inversiones directas en laboratorios de IA de frontera como OpenAI y Anthropic, neoclouds como CoreWeave (el originador de usar chips de Nvidia como colateral), así como Nebius, Firmus y Lambda. Bloomberg ha calculado que la empresa ha estado trabajando en otros 750.000 millones de dólares en acuerdos circulares este verano.
El verdadero riesgo es que el boom actual de IA —donde la demanda supera ampliamente la capacidad— no continúe mucho más tiempo. Si las empresas y consumidores moderan su uso de IA, o nuevas tecnologías hacen más efectiva la infraestructura existente o directamente obsoleta, la demanda se secaría y todo colapsaría.
Como rey de la IA, Nvidia tiene el poder y la ventana de oportunidad para hacer realidad su visión. En ese futuro, la compañía se preocuparía tanto por la arquitectura envejecida como por los nuevos chips, y quizá startups, empresas e investigadores accederían a una variedad más amplia de hardware, cada uno ajustado a diferentes necesidades de IA, del mismo modo que están empezando a elegir modelos open-weight asequibles junto a las opciones de frontera.
