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NVIDIA, en colaboración con Blackstone, Goldman Sachs y otras 6 instituciones financieras de primer nivel, ha creado una plataforma de financiación para la capacidad de cálculo valorada en 500 mil millones de dólares. En esencia, lo que hace esta plataforma es facilitar que los laboratorios de IA puedan adquirir GPU mediante préstamos: los laboratorios no necesitan pagar todo de una vez, sino que pueden devolver el dinero a plazos gracias a los ingresos futuros generados por la capacidad de cálculo. Los inversores aportan el capital, pero temen los riesgos, por lo que NVIDIA utiliza su propia credibilidad como garantía (incluso se ha comprometido a compensar el 25% del valor residual de las GPU). Además, se ha creado una “capa de separación” (una empresa fantasma SPV) para desplazar los riesgos fuera de los libros contables de los inversores. Este modelo de “estructura cuádruple” resuelve los problemas de que los laboratorios de IA no tengan fondos para comprar, los inversores duden en invertir y los bancos se rehúsen a prestar. Sin embargo, el mayor riesgo recae sobre NVIDIA: el mercado ya está preocupado por que esta empresa se convierta en un “banco sin regulación”.
I. Estructura cuádruple: como si les estuvieran dando a los laboratorios de IA un préstamo para comprar GPU
Puedes imaginar esta estructura como una versión “de AI” del crédito hipotecario:
- Proveedor (NVIDIA): no solo vende las GPU, sino que también actúa como garante. Si no tienes suficientes fondos para comprarlas, nosotros te prestamos el dinero; en caso de que no puedas devolverlo o si las GPU se deprecian, nosotros asumimos la pérdida (compensando el 25% del valor residual). El objetivo es convertir las GPU en un activo financiable (Jensen Huang ha declarado que quiere que las GPU accedan al mercado privado de capitales, que representa 22 billones de dólares).
- Inversores (Blackstone, Goldman Sachs, etc.): son los que aportan el dinero, pero temen los riesgos. Por eso no lo entregan directamente a los laboratorios de IA, sino que lo transfieren a través de la empresa fantasma SPV, de modo que los riesgos no aparezcan en sus libros contables y puedan obtener intereses estables (al igual que cuando se toma un préstamo para comprar una casa).
- Empresa fantasma SPV: es una compañía ficticia que asume todos los riesgos. Compra las GPU y las alquila a los laboratorios de IA, mientras que los inversores y estos últimos no quedan afectados financieramente (por ejemplo, Anthropic ha pedido 35 mil millones en préstamo sin que esto se refleje en sus cuentas).
- Usuarios finales (OpenAI, Anthropic): son quienes utilizan la capacidad de cálculo. No necesitan pagar en efectivo por las GPU; pagan un alquiler mensual, similar a un pago hipotecario, y pueden asegurarse el acceso a una capacidad de cálculo escasa que actualmente es muy demandada.
Estos cuatro actores se complementan perfectamente: los laboratorios de IA no tienen fondos → los inversores proporcionan el capital; los inversores temen los riesgos → NVIDIA asume la garantía; los inversores desean ingresos estables → los laboratorios firman contratos a largo plazo (como OpenAI, que ha firmado un contrato de alquiler de 10 GW por 5 años).
II. ¿Por qué no comprar directamente? Las soluciones simples no funcionan
Algunos se preguntan: ¿No sería posible que los laboratorios de IA compraran las GPU directamente o solicitaran un préstamo bancario? La respuesta es negativa:
- Comprar directamente: Los laboratorios de IA pierden cientos de millones al año, y un centro de datos de 1 GW costaría 500 mil millones de dólares, lo cual es inalcanzable para ellos. Incluso si pudieran permitírselo, las GPU se actualizan rápidamente (cada año), por lo que podrían convertirse en “almacenes” de tecnología obsoleta si estas pierden valor.
- Pedir un préstamo bancario: Los laboratorios de IA no tienen flujos de caja estables, no cuentan con garantías adecuadas (las GPU se deprecian rápidamente) y sus modelos comerciales aún no han sido probados, lo que impide que los bancos les otorguen préstamos.
- Inversores prestando directamente: El dinero de los inversores pertenece a otros (aportaciones para pensiones, etc.), por lo que no quieren arriesgarse a que los laboratorios de IA quiebren. Buscan préstamos garantizados, no inversiones en empresas inciertas.
- NVIDIA asumiendo el pago: Si NVIDIA pagara todo de su propio bolsillo, se convertiría en una empresa prestamista, y su balance financiero podría verse afectado negativamente (por ejemplo, si el precio de sus pólizas de crédito CDS aumenta, significaría que el mercado está preocupado por sus riesgos).
Por lo tanto, esta estructura cuádruple no es más que una solución para superar las barreras existentes: NVIDIA cubre las necesidades de los laboratorios de IA, los inversores reducen sus riesgos y aseguran ingresos estables.
III. ¿El mayor riesgo? ¿NVIDIA se está convirtiendo en un “banco sin regulación”?
El punto débil de esta estructura reside en NVIDIA, ya que actúa como garante y asume todos los riesgos:
- Deudas ocultas: Se ha comprometido a compensar el 25% del valor residual de cada proyecto, con un límite total de 1250 mil millones de dólares (equivalente al tamaño de un banco de tamaño mediano). Aunque afirma que las GPU no se depreciarán, ha tomado medidas de protección contra esta posibilidad.
- Advertencias del mercado: El día en que se anunció la plataforma, el precio de las pólizas de crédito CDS de NVIDIA aumentó en 5.3 puntos básicos y su precio de acciones disminuyó un 2.86%. Esto indica que el mercado considera que los riesgos asumidos por NVIDIA son elevados. Más tarde, redujo la garantía para OpenAI de 2500 mil millones a menos de 1200 mil millones para evitar más dudas.
- Criticas de inversores agresivos: El autor del libro “The Big Short” calificó esta estructura como un riesgo aún mayor que el de Enron. Considera que NVIDIA está ocultando sus deudas mediante una compleja organización financiera, aunque la empresa lo niega.
NVIDIA se encuentra en una situación difícil: si no asume la garantía, no podrá vender sus chips; si lo hace, se convertirá en un “banco sin regulación” (a diferencia de los bancos, que cumplen con requisitos específicos de capital). Es el eslabón más vulnerable de toda la estructura; su caída podría llevar al colapso de todo el proyecto.
IV. ¿Puede el mercado chino adoptar esta estructura de arrendamiento de capacidad de cálculo?
El mercado chino de arrendamiento de capacidad de cálculo se预计ará superar los 2600 mil millones este año, pero funciona de manera diferente al extranjero:
- ¿Quién asume los riesgos?: En China, son las empresas estatales las que financian la construcción de centros de procesamiento de datos y luego los alquilan. El crédito de estas empresas se utiliza para cubrir los préstamos y los gastos de depreciación, con rentas muy bajas (por ejemplo, un proyecto de Jinan City Investment necesita 10 años para recuperar su inversión).
- ¿Quién se encarga del valor residual?: No existe una normativa clara para el valor residual de las GPU, lo que ha llevado a pérdidas para algunas empresas de arrendamiento (300 millones de dólares hasta la fecha). Si las GPU se deprecian, nadie asume los costos adicionales.
- ¿Construir primero o alquilar primero?: Muchos proyectos comienzan por construir los centros de procesamiento y luego buscan clientes, lo que resulta en una baja tasa de utilización (en algunos casos, menos del 50%). Esto significa que las máquinas permanecen inactivas mientras se genera depreciación.
A diferencia de la estructura extranjera, en China el crédito se utiliza para asumir los riesgos, mientras que en el exterior se busca movilizar capital. En China no se ha resuelto el problema del valor residual de las GPU; en el extranjero, hay garantistas que cubren estas pérdidas. Además, aquí se construye primero y luego se alquila, mientras que allí se alquila primero y después se construye.
Esta estructura no es la única posible, pero aclara quién asume los riesgos. Si China desea adoptarla, debe resolver tres cuestiones clave: ¿quién asumirá los costos?, ¿cómo se calculará el valor residual? y ¿dónde estarán los contratos de arrendamiento?
Conclusión
Aquí tienes tres criterios para evaluar esta estructura:
1. Desde la perspectiva del garante: ¿Estás dispuesto a asumir los riesgos por alguien más? ¿El mercado confiará en tu capacidad para hacerlo?
2. Desde la perspectiva de los inversores: ¿Te atreverías a invertir si no hay garantía por parte del proveedor de chips?
3. Desde la perspectiva del usuario: ¿Estás dispuesto a firmar contratos a largo plazo (de 3-5 años)? ¿Estás seguro de que podrás seguir en funcionamiento en el futuro?
La estructura cuádruple no es algo misterioso; se trata simplemente de compartir riesgos y responsabilidades entre las partes involucradas. Sin embargo, el mayor peso recae sobre el garante. Decidir si quieres asumir ese papel depende de cada uno.