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La carrera por la inteligencia artificial ya no se juega solo en laboratorios ni en presentaciones de producto. Nvidia quiere mover más de 433.000 millones de euros hacia centros de datos, chips, servidores, edificios y electricidad sin que ese coste pese directamente sobre los balances de sus grandes clientes.
La fórmula mezcla tecnología y finanzas. Nvidia ha firmado memorandos de entendimiento con Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs y KKR para captar más de medio billón de dólares mediante plataformas que recurrirán a dinero institucional, fondos de seguros y crédito privado.
Nvidia quiere que las GPU funcionen como una autopista de crédito
Ahí aparece el giro de fondo, porque la deuda emitida a través de estas estructuras no se contabiliza en los balances de los hiperescalares, sino en los vehículos de financiación que sostienen cada operación.
Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, sitúa la propuesta en términos poco habituales para un fabricante de chips.
"Ahora son activos que generan ingresos" - Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia
La idea consiste en tratar las unidades de procesamiento gráfico como bienes productivos, duraderos y además transferibles entre clientes. Nvidia incluso se reserva la opción de garantizar hasta una cuarta parte de cada operación para abaratar el tipo de interés que pagan quienes compran esa infraestructura.
Eso abre una puerta para compañías como CoreWeave y Nebius, que pasan a buscar capital en condiciones que hasta ahora parecían reservadas a los gigantes de la nube.
Los hiperescalares gastan tanto que buscan sacar la inversión fuera del balance
Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta y otros hiperescalares ya han anunciado entre 720.000 millones de dólares y 745.000 millones de dólares de inversión de capital para 2026. Bank of America añade otra señal del salto, porque las previsiones de gasto para 2027 pasaron de 480.000 millones de dólares en agosto de 2025 a 1,08 billones de dólares.
Una cifra ayuda a entender la presión. Alphabet registró un flujo de caja libre negativo de 5.900 millones de dólares en un trimestre en el que destinó 44.900 millones de dólares a proyectos.
Detrás de esos números hay un problema muy físico. Cada ola de inteligencia artificial exige chips, equipos de red, edificios preparados, refrigeración y suministro eléctrico continuo, una lógica que encaja con el coste energético de la IA y también con la financiación con bonos que ya practican varias grandes tecnológicas.
El mercado compra la promesa, pero también mide el desgaste
Huang describe la acogida de la propuesta con una frase reveladora.
"solo se dirigió a estas seis compañías y ninguna rechazó la propuesta" - Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia
La escena sugiere hasta qué punto Wall Street da por hecho que la demanda de capacidad para IA seguirá absorbiendo cantidades gigantescas de capital. David Solomon, consejero delegado de Goldman Sachs, definió el acuerdo como "un momento decisivo de un ciclo de inversión histórico en IA".
No todos miran esa ingeniería financiera con el mismo entusiasmo.
Nigel Green, de la firma de asesoría financiera deVere Group, lanzó la objeción más simple y probablemente la más incómoda. Si los chips pierden valor deprisa cuando aparece una generación nueva, la garantía real que hoy parece sólida puede envejecer mucho más rápido que un edificio o una red eléctrica.
"Los chips se deprecian rápido y pierden valor en cuanto aparece una generación más nueva" - Nigel Green, deVere Group
También hay otra señal menos vistosa, pero muy concreta. El coste de asegurar la deuda propia de Nvidia frente a un impago se ha duplicado aproximadamente desde finales de mayo.
Ese contraste resume bien el momento. Las GPU se presentan como activos capaces de generar ingresos y atraer crédito masivo, pero el mercado ya les pone precio también como una garantía que puede perder valor a la velocidad de la siguiente generación.