Lambda, compañía de cloud computing especializada en inteligencia artificial, ha cerrado un acuerdo de financiación por 1.000 millones de dólares en deuda privada a corto plazo para adquirir chips de IA de Nvidia que posteriormente arrendará a Microsoft, según informa Bloomberg.
Los términos del préstamo, que Bloomberg señala que fue organizado por JP Morgan Chase, reflejan la confianza de Lambda en que podrá desplegar rápidamente los chips y comenzar a generar ingresos con ellos, lo que le permitirá devolver la deuda en poco tiempo utilizando el flujo de caja entrante.
Este movimiento se suma a una serie de préstamos recientes que Lambda está utilizando para financiar infraestructura de GPUs destinada a clientes específicos. En mayo, la empresa cerró una línea de crédito garantizada de 1.000 millones de dólares. Esta misma semana anunció el cierre de un préstamo de 926 millones de dólares para financiar GPUs Nvidia GB300, uno de los modelos de chip más recientes de Nvidia, en el marco de un despliegue contratado para la propia empresa de semiconductores.
Ronda pre-IPO de 3.000 millones en el horizonte
El acuerdo de deuda privada por 1.000 millones llega mientras Lambda se encuentra, según fuentes citadas por Bloomberg, en negociaciones para una ronda de financiación pre-IPO de 3.000 millones de dólares. La compañía recaudó en noviembre pasado 1.500 millones de dólares en capital riesgo con una valoración post-money de 5.430 millones de dólares, según datos de PitchBook.
Lambda no es la única empresa que recurre a la deuda para financiar la expansión de infraestructura de IA. Según datos recopilados por Bloomberg, bancos y empresas tecnológicas han levantado más de 400.000 millones de dólares en deuda relacionada con IA a nivel global solo en lo que va de 2026.
El modelo de negocio de Lambda se centra en comprar chips de computación avanzados y alquilarlos a empresas que los necesitan para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial, sin tener que realizar la inversión directa en hardware. Este enfoque le ha permitido posicionarse como proveedor clave en un momento en que la demanda de infraestructura de IA se dispara a nivel global.
