¿Nvidia se asocia con seis gigantes de Wall Street para captar 500.000 millones de dólares, reavivando las preocupaciones sobre la 'financiación circular'?

En los últimos años, la inversión en infraestructura de IA se ha expandido rápidamente, y las principales empresas tecnológicas han incrementado de forma continua sus gastos de capital en centros de datos, GPUs, energía e instalaciones de red. Morgan Stanley estimó anteriormente que el gasto relacionado por parte de los operadores de centros de datos a gran escala podría alcanzar billones de dólares entre 2026 y 2028.

Semejantes necesidades masivas de capital han superado lo que se puede cubrir únicamente mediante el flujo de caja operativo corporativo. Además de emitir acciones y bonos corporativos, las empresas tecnológicas también han comenzado a recurrir con mayor frecuencia al crédito privado, la titulización de activos y la financiación de proyectos para captar fondos.

Nvidia aspira a desempeñar un papel más activo en este proceso.

En el pasado, Nvidia generaba ingresos principalmente mediante la venta de GPUs y sistemas relacionados, mientras que esta iniciativa de financiación se extiende más abajo en la cadena industrial. Al incorporar a bancos, capital privado y fondos institucionales a largo plazo, Nvidia confía en ayudar a sus clientes a cubrir la financiación necesaria para adquirir GPUs y construir centros de datos, acelerando así el ritmo de construcción de infraestructuras de computación.

Jensen Huang ha calificado este modelo como una nueva etapa en la financiación de infraestructuras de IA. Considera que los equipos informáticos de IA no deben verse simplemente como productos electrónicos de rápida depreciación, sino que pueden convertirse en activos productivos similares a las infraestructuras de energía, telecomunicaciones y transporte.

«Comenzamos fabricando chips y hoy estamos ayudando a construir un nuevo tipo de infraestructura», declaró Huang, y añadió que las fábricas de IA pueden generar ingresos al proporcionar capacidad de cómputo de forma continua, sentando así las bases para convertirse en activos de inversión a largo plazo.

El núcleo del plan de Nvidia consiste en cambiar la forma en que las instituciones financieras consideran tradicionalmente el valor de las GPUs.

En el pasado, las GPUs se consideraban generalmente como productos de rápida evolución, cuyo valor de mercado podía reducirse rápidamente a medida que se lanzaban nuevas generaciones de chips. En consecuencia, resultaba difícil para las instituciones financieras ofrecer financiación a largo plazo para las GPUs del mismo modo en que evalúan los bienes inmuebles, las autopistas de peaje u otras infraestructuras a largo plazo.

Sin embargo, Jensen Huang cree que la potencia de cómputo de la IA está experimentando una transformación.

Señaló que una fábrica de IA no se compone únicamente de GPUs, sino que es más bien una plataforma completa que incluye computación acelerada, redes, software de sistema, marcos de trabajo de IA y un ecosistema de desarrolladores.

Dada la amplia base de clientes de Nvidia, cuando cambian las necesidades de un cliente específico, la capacidad de cómputo correspondiente se puede reorientar teóricamente hacia otras empresas, proveedores de servicios en la nube o incluso operadores de diferentes regiones.

Esto significa que cuando las instituciones financieras evalúan estos activos, pueden centrarse en su capacidad para generar flujos de efectivo futuros en lugar de limitarse al valor residual de los propios chips.

Huang también citó como ejemplo la A100, lanzada en 2020 y que todavía se utiliza hoy en día para el entrenamiento, la inferencia, el ajuste fino de IA y la computación de alto rendimiento. Argumentó que, a medida que el software CUDA mejora continuamente el rendimiento y la eficiencia del hardware más antiguo, la vida útil económica de ciertos equipos de cómputo de IA podría ser significativamente más larga que la de los productos electrónicos tradicionales.

Nvidia también señala los precios del mercado de alquiler de GPUs como prueba que respalda esta lógica; Huang citó datos de mercado que muestran que los precios de alquiler de las GPUs de gama alta como la H100 han continuado subiendo en los últimos años, mientras que la nueva serie Blackwell exige una prima destacada en el mercado de la nube.

Desde la perspectiva de Nvidia, si las GPUs pueden generar ingresos por alquiler de forma continua durante un período prolongado, dichos activos de cómputo cumplen los requisitos para recibir financiación mediante deuda a largo plazo.

Sin embargo, el plan de financiación de 500.000 millones de dólares también ha desatado el debate en el mercado sobre la financiación circular dentro de la cadena de suministro de la IA.

Durante los últimos meses, Nvidia ha firmado acuerdos de inversión y colaboración a gran escala con múltiples empresas de IA, mientras que algunas de estas firmas de IA han utilizado el capital captado para comprar chips de Nvidia. Este modelo interconectado entre capital, chips y potencia de cálculo ha planteado inquietudes entre algunos inversores sobre la posibilidad de que la demanda dentro de la cadena de suministro de IA sea, en cierta medida, circular.

La colaboración directa de Nvidia con grandes entidades financieras para crear una plataforma de financiación ha vuelto a situar esta cuestión en el centro de atención del mercado.

Tras conocerse la noticia, Nvidia cerró el lunes con una caída de aproximadamente el 2,8%, perdiendo más de 70.000 millones de dólares en valor de mercado en una sola jornada.

Sin embargo, Jensen Huang negó explícitamente que este modelo implique generar demanda de IA de forma artificial. Subrayó que cada proyecto de la plataforma de financiación será evaluado de manera independiente por las entidades financieras, teniendo en cuenta factores como la solvencia del cliente, la demanda real de potencia de cálculo, las tasas de utilización, el flujo de caja y el valor residual de los activos.

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En otras palabras, Nvidia proporciona una plataforma informática y un ecosistema, en lugar de decidir por las entidades financieras qué proyectos deben recibir financiación.

Jensen Huang también reveló que, en determinados proyectos, Nvidia podría ofrecer respaldo al valor residual de hasta cerca del 25%, pero dichos acuerdos se evaluarán proyecto por proyecto. Asimismo, enfatizó que este mecanismo no sustituye la propia diligencia debida de las entidades financieras.

Este contenido ha sido traducido por IA y revisado por humanos. Se ofrece solo con fines de referencia e información general, y no constituye asesoramiento en materia de inversión.