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Nvidia ya no solo vende chips. Ahora intenta financiar la sala donde esos chips van a trabajar.
La empresa ha anunciado un plan de financiación de 500.000 millones de dólares para ayudar a sus clientes a pagar centros de datos y clústeres de GPU. El diseño tiene una particularidad que cambia el ángulo de la noticia, porque casi todo ese dinero procederá de terceros y Nvidia solo pondrá su firma en una parte limitada de cada operación.
Nvidia busca que el crédito mueva también sus GPU
Para levantar esa estructura, la compañía ha firmado acuerdos con Apollo Global Management, BlackRock, Blackstone, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs y KKR. El objetivo consiste en crear plataformas de financiación de capacidad de cómputo, una fórmula que encaja con la deuda que alimenta la IA mucho más que con la imagen clásica de un fabricante de hardware.
Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, ha fijado un límite claro y ha dicho que la empresa solo avalará hasta el 25 % de cualquier operación dada.
"Evaluando minuciosamente caso por caso" y "basado en el valor residual y diseñado para complementar (no sustituir) la suscripción independiente de riesgos" - Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia
Esa precisión importa porque el aval no funciona como un cheque en blanco. Nvidia intenta presentarse como un apoyo parcial, apoyado en el valor futuro de las GPU y en el análisis de cada cliente, no como el financiador principal de proyectos que pueden tardar años en amortizarse.
OpenAI aparece en el centro de las cifras más grandes
Mientras tanto, Nvidia mantiene conversaciones para avalar hasta 250.000 millones de dólares destinados al desarrollo de un centro de datos de 10 gigavatios en Ohio que OpenAI planea alquilar.
A esa cifra se suma otra negociación todavía más voluminosa. Nvidia también mantiene conversaciones para ayudar a financiar 350.000 millones de dólares en compras de chips de OpenAI para ese mismo proyecto, una escala que ayuda a entender por qué la industria ya no discute solo sobre modelos, sino sobre quién paga la infraestructura física.
No es un detalle menor.
Felix Wang, director general de tecnología global en Hedgeye Risk Management, sitúa el problema en el precio real del producto. Para él, este tipo de operaciones abarata en la práctica las GPU para los clientes sin recortar de verdad su precio y hace que la demanda futura de chips dependa más de las condiciones crediticias, una idea que conecta con la expansión financiera de Nvidia.
"Sin recortar realmente los precios de las GPU" y convierte la demanda futura de chips "más dependiente de las condiciones crediticias" - Felix Wang, director general de tecnología global en Hedgeye Risk Management
Wang añade otra duda que va al corazón del negocio y pregunta qué debe considerarse demanda real. Si una parte creciente de las compras depende del crédito, la frontera entre necesidad industrial y capacidad de endeudamiento empieza a desdibujarse.
El mercado leyó riesgo donde Nvidia dibujó apoyo
La reacción bursátil fue inmediata. Las acciones de Nvidia cayeron aproximadamente un 1,4 % tras conocerse la noticia y, al cierre del lunes, la caída se amplió a casi un 3 %, con una pérdida de más de 70.000 millones de dólares en valor de mercado.
Ben Emons, fundador de FedWatch Advisors, identifica el punto más frágil en la depreciación de los activos. Su advertencia parte de una hipótesis concreta, porque una guerra de precios provocada por chips chinos más baratos podría erosionar el valor de las GPU que sostienen estos préstamos antes de que la deuda quede amortizada.
La operación depende de que las GPU conserven valor suficiente durante más tiempo que el crédito asociado.
Ahí aparece la contradicción que explica el nerviosismo. Nvidia quiere impulsar ventas sin bajar precios, pero cuanto más descanse ese impulso en avales y financiación externa, más peso tendrán factores ajenos al laboratorio y más importará algo tan poco glamuroso como el valor residual de una máquina cuando todavía queda deuda por pagar.