Nvidia is the central bank of AI. But will its loans prove sound?
Enviado por José Arellano en Lun, 09/14/2026 - 22:59The Economist [2026], "Nvidia is the central bank of AI. But will its loans prove sound?", The Economist, 5 de septiembre, https://www.economist.com/interactive/briefing/2026/09/03/nvidia-is-the-... [1]
El apoyo financiero de Nvidia a sus clientes ¿gran acierto o un fiasco costoso?
Nvidia se ha convertido en la empresa más valiosa del mundo, con una valoración de mercado cercana a los 5.4 billones de dólares. Se espera que el próximo año (2017) sus ventas se dupliquen y que para 2029 alcance ingresos anuales superiores a un billón de dólares.
Sin embargo, no solo la fabricación de chips ha impulsado este impresionante crecimiento: Jensen Huang, el director ejecutivo de la compañía, ha recurrido también a la ingeniería financiera para garantizar la demanda de sus productos. Por ejemplo, la empresa acordó proporcionar un respaldo financiero de hasta 105 mil millones de dólares para un centro de datos en Ohio que utilizará sus chips.
Asimismo, planea movilizar más de 500 mil millones de dólares en inversión para infraestructura de inteligencia artificial (IA) con el apoyo de seis grandes firmas de Wall Street. Además, ha ayudado a varios clientes a financiar grandes centros de datos comprometiéndose a complementar sus ingresos si no alcanzan los objetivos establecidos.
El Sr. Huang sostiene que, mediante estas inversiones, Nvidia está dando un empujón a proyectos perfectamente viables para que no tengan la necesidad de endeudarse a costos elevados. El problema es que esta práctica recuerda a lo sucedido a finales de los años noventa del siglo XX con la burbuja dotcom. En aquel entonces, fabricantes de equipos de telecomunicaciones como Cisco y Lucent prestaron miles de millones de dólares a proveedores de servicios que compraban sus equipos. Cuando la demanda de estos servicios no alcanzó las expectativas, muchas de esas empresas colapsaron, dejando a Cisco y Lucent con enormes pérdidas.
Prestamista de gran recurso
Algunos han comenzado a llamar a Nvidia “el banco central de la IA”, ya que se ha convertido en el principal financiador del desarrollo de esta industria. Su objetivo es que el sector siga creciendo y manteniéndose rentable para su propio negocio de chips (dato crucial 1).
En parte, Nvidia ha diseñado esta estrategia de ingeniería financiera como respuesta a sus mayores rivales: los hiperescaladores (gigantes tecnológicos como Amazon, Google, Meta y Microsoft), los cuales representan aproximadamente 50% de sus ingresos (dato crucial 2).
Estos hiperescaladores están optando por desarrollar sus propios chips personalizados y no solo buscan utilizarlos internamente, sino también comercializarlos. Se estima que 50% de las ventas de Nvidia podrían ser reemplazadas por estos chips personalizados, convirtiendo a los hiperescaladores en los principales competidores de Nvidia. Por esta razón, la empresa busca nuevas oportunidades de crecimiento: está asesorando a gobiernos que desean invertir en infraestructura nacional de IA, así como a empresas que construyen sus propios centros de datos y a las neonubes (firmas que alquilan capacidad de cómputo de IA) (dato crucial 3).
Los hiperescaladores enfrentan pocos problemas para financiar estos proyectos gracias a sus enormes flujos de caja y a sus altas calificaciones crediticias de grado de inversión, las cuales reducen sus costos de endeudamiento. Nvidia busca recortar esa brecha adquiriendo participaciones accionarias en startups que serán sus futuras clientas, impulsando de forma directa la demanda de sus chips.
Flexibilización cualitativa
Nvidia no se limita a invertir en empresas emergentes de IA, sino que también ayuda a financiar grandes proyectos de manera más directa. En julio de 2026, se comprometió a complementar los ingresos de las neonubes, hasta alcanzar un nivel mínimo acordado. De esta manera, se garantizan los ingresos futuros de las neonubes, haciendo que sean más predecibles y reduciendo el costo de la deuda necesaria para construir sus instalaciones, estimulando a su vez la demanda de los procesadores de Nvidia (datos cruciales 4 y 5).
La estrategia más creativa de Nvidia para atraer capital externo es su alianza de 500 mil millones de dólares con grandes firmas de Wall Street. A través de esta asociación, buscará inversores institucionales como fondos soberanos, aseguradoras y fondos de pensiones para financiar vehículos independientes que comprarán hardware de Nvidia, construirán infraestructura y venderán capacidad de cómputo (dato crucial 6).
Todo esto se basa en la promesa de que los chips de Nvidia mantendrán su valor y de que la demanda de cómputo seguirá creciendo a un ritmo acelerado; sin embargo, ninguna de estas dos premisas está garantizada. La propia Nvidia lanza chips nuevos y mejorados cada año, y ante la llegada de estos modelos avanzados, los chips antiguos difícilmente conservan su valor original. Encontrar un equilibrio entre ambas dinámicas resulta problemático.
Orientación errada
En teoría, el precio del cómputo debería caer a medida que aumente la oferta. Los hiperescaladores y empresas como OpenAI están desarrollando chips de inferencia a medida para sus centros de datos, dado que el gasto en inferencia ha superado al gasto en entrenamiento. Aun así, Nvidia mantiene márgenes brutos envidiables de alrededor de 75%, frente a aproximadamente 55% de AMD, su rival más cercano.
El mayor riesgo para los precios de los chips radica en la demanda. Nvidia enfrenta el riesgo de que sus neonubes e inversiones no sean rentables, al menos en una etapa inicial, lo que la obligaría a inyectar más dinero para cubrir la caída de precios o pagar por capacidad energética no utilizada. Una eventual desaceleración de la demanda representa un gran peligro para que Nvidia logre sus aspiraciones de mercado en el futuro, pudiendo provocar un duro golpe a sus ganancias (datos cruciales 7 y 8).
Otras empresas han comenzado a replicar las herramientas financieras que utiliza Nvidia con el fin de asegurar sus ingresos futuros. En medio de esta carrera por amarrar ventas y créditos, existe el riesgo de que proyectos especulativos –que de otro modo no habrían obtenido financiamiento– terminen construyéndose. Si al final los resultados quedan por debajo de lo esperado o tardan más en materializarse, el resultado será una sobreoferta de chips costosos e inactivos. Los inversores de Nvidia deben ser conscientes de que, cuanto más financien este boom de la inteligencia artificial, mayor será la carga que tendrán que soportar en caso de un eventual quiebre.
1) Los compromisos financieros de Nvidia son enormes y crecen rápidamente. En los últimos tres años ha prometido más de 70 mil millones de dólares en inversiones en startups (empresa de reciente creación que utiliza la tecnología para ofrecer un producto innovador) y ha ofrecido 300 mil millones de dólares en apoyo financiero a sus clientes.
2) En 2026 se prevé que los hiperescaladores inviertan alrededor de 800 mil millones de dólares, principalmente en infraestructura de IA. Pero la mayoría de ellos ha comenzado a diseñar sus propios chips, lo que pone en duda sus compras futuras a Nvidia.
3) Una instalación de un gigavatio, del tipo utilizado por los grandes laboratorios de IA, contiene alrededor de medio millón de chips. Bernstein, una firma de investigación, estima que equipar una con el hardware más reciente de Nvidia cuesta alrededor de 47 mil millones de dólares, de los cuales dos quintas partes se destinan únicamente a los chips.
4) En agosto, Nvidia acordó pagar a Poolside, una startup que construye modelos de código de IA, 6 mil millones de dólares para licenciar su software y otros 1 mil millones de dólares por una participación. También se informa que acordó comprar Hugging Face, una plataforma que aloja modelos de "pesos abiertos" (parámetros y resultados abiertos), por 12 900 millones de dólares. La intención detrás de tales inversiones es impulsar la demanda de los chips de Nvidia mediante la proliferación de productos y empresas de IA que sean independientes de los hiperescaladores.
5) CoreWeave, una neonube en la que Nvidia ha acumulado una participación de 11% por más de 2 mil millones de dólares. CoreWeave espera construir más de 5 GW (gigavatios) de capacidad de centros de datos utilizando chips de Nvidia para 2030. Nvidia ha acordado gastar hasta 6 300 millones de dólares en la capacidad no utilizada de CoreWeave para 2032, si fuera necesario. Nvidia es simultáneamente inversora, proveedora y cliente de CoreWeave.
6) La compleja red de inversiones y acuerdos comerciales de Nvidia con diversas empresas del sector tecnológico entre 2023 y 2026.
7) Nvidia ha prometido alrededor de 25 mil millones de dólares en futuras inversiones de capital. Debe alrededor de 33 mil millones de dólares. Sus pasivos potenciales con clientes ascienden a unos 300 mil millones de dólares, pero solo entran en juego en una desaceleración, por lo que no aparecen en su balance general. Estos incluyen la garantía de 105 mil millones de dólares detrás del centro de datos de OpenAI; hasta 125 mil millones de dólares a través de la asociación con Wall Street; y alrededor de 67 mil millones de dólares en otros respaldos.
8) Morgan Stanley, un banco de inversión, calcula que la deuda "total" de Nvidia aumentará de 53 mil millones de dólares a principios del 2027 a 200 mil millones de dólares para principios de 2029 a medida que las garantías entren en vigor. Pero eso se compensa con una reserva de efectivo y valores líquidos que actualmente vale 99 mil millones de dólares, y un negocio que generará alrededor de 200 mil millones de dólares en efectivo este año.
La industria de la IA está generando disputas geopolíticas por su control y su inversión. Se cree que se está financiando una burbuja similar al dotcom y la crisis de 2009, por lo que podría estar llevando a otra crisis. Con las practicas financieras que está realizando Nvidia, el negocio de la IA y chips con un solo error podría provocar esta crisis. El costo ambiental y energético que esta industria exige es problemático para países que la están desarrollando, compitiendo entre sí, para ganar, no solo es una lucha de para obtener rentabilidad sino una lucha geopolítica con fines militares.