El fin de semana llegó una noticia que el mundo de la inteligencia artificial no puede ignorar. Nvidia está en conversaciones para garantizar hasta $250 mil millones en financiamiento de deuda para OpenAI, permitiéndole al creador de ChatGPT levantar capital usando el crédito de Nvidia, no el propio, para arrendar un campus de centros de datos de 10 gigavatios en Pike County, Ohio, que en total podría costar más de $500 mil millones incluyendo los chips dentro de las instalaciones. El campus se construye sobre el terreno de una antigua planta de enriquecimiento de uranio y es desarrollado por SB Energy, la subsidiaria energética de SoftBank. Su primera fase de 800 megavatios está proyectada para 2028.
Para dimensionar la escala: 10 gigavatios equivale al consumo eléctrico anual de 8 millones de hogares americanos. No es un centro de datos. Es una ciudad de cómputo.
La estructura que tiene al mercado dividido
Para entender por qué esta noticia generó una caída de más del 4% en Nvidia hoy lunes, hay que entender la mecánica del acuerdo. El problema no es el tamaño. Es la estructura.
OpenAI no tiene el crédito necesario para levantar $250 mil millones en deuda por sí sola porque no es rentable. Nvidia, con su posición financiera extraordinaria, actúa como garante: presta su crédito para que OpenAI pueda endeudarse a tasas más favorables. OpenAI usa ese dinero para arrendar el campus de Ohio. El campus de Ohio se llena de chips de Nvidia. Nvidia vende esos chips y recupera el flujo.
Michael Burry, el inversor que predijo la crisis de 2008 y que aumentó su posición corta en Nvidia el viernes pasado, lo resumió con cuatro palabras en su cuenta de X: "Around and around we go." La crítica implícita es clara: Nvidia está garantizando la deuda de su mayor cliente para que ese cliente compre más chips de Nvidia. Es un círculo financiero donde la demanda de chips que el mercado está descontando como orgánica y estructural es en parte una demanda que Nvidia misma está financiando con su propio balance.
Esa preocupación no es irracional. Nvidia ya invirtió $30 mil millones en OpenAI este año, tiene posiciones en Anthropic y ha respaldado a múltiples empresas de nube especializadas que rentan sus chips a terceros. La pregunta que el mercado está haciendo hoy con el precio de la acción es cuánto de la demanda futura de chips es demanda real de mercado y cuánto es demanda que Nvidia está creando y financiando activamente para sostener sus propios ingresos.
Por qué a pesar de todo esto Nvidia sigue teniendo el argumento más poderoso del sector
La caída de hoy no borra la tesis fundamental. Si el campus de Ohio se construye como está planeado, Nvidia tiene demanda garantizada de sus chips más avanzados por años, en cantidades que ningún cliente individual del mundo podría consumir solo. Esa visibilidad de ingresos futura, si el acuerdo se concreta, es exactamente lo que los fondos institucionales pagaron cuando llevaron la acción al billón, dos billones, tres billones y cuatro billones de capitalización de mercado.
El CEO Lip-Bu Tan de Intel lo dijo esta semana con precisión: la IA está generando demanda sin precedente de capacidad de cómputo. Esa afirmación no cambia porque Nvidia esté financiando parte de la infraestructura que aloja sus propios chips. Lo que sí cambia es el perfil de riesgo del balance de Nvidia, que ahora tiene exposición financiera directa al éxito de OpenAI como negocio, no solo como cliente de chips.
Las empresas que se benefician directamente
SoftBank es la primera beneficiaria del acuerdo. Su subsidiaria SB Energy desarrolla el campus de Ohio y un acuerdo de esta magnitud convierte a SoftBank en el propietario y operador de la infraestructura de IA más grande del mundo. La valoración de esa posición es inconmensurable si el campus se construye a la escala planificada.
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Supermicro, que fabrica los servidores y sistemas de rack donde se instalan los chips de Nvidia, tiene demanda directa garantizada por cualquier campus que se llene de GPUs. Vertiv y Eaton, que fabrican sistemas de gestión de energía y enfriamiento para centros de datos, también son beneficiarios estructurales porque un campus de 10 gigavatios necesita infraestructura de energía y cooling a una escala que no tiene precedente histórico.
Las empresas de construcción de infraestructura de datos como Quanta Services y Comfort Systems tienen visibilidad de contratos que puede extenderse por años. Los productores de energía nuclear y utilities eléctricos de Ohio también entran en la categoría de beneficiarios porque alimentar 10 gigavatios de cómputo requiere fuentes de energía estables y de alta capacidad que solo la energía nuclear puede proveer a esa escala de forma confiable.
Las empresas que quedan rezagadas o bajo presión
Microsoft es el caso más interesante y más incómodo del acuerdo. Hoy OpenAI obtiene la mayor parte de su capacidad computacional de Azure. La construcción de un campus propio de esta magnitud es la primera señal concreta de que OpenAI quiere controlar su propia infraestructura en lugar de seguir dependiendo de Microsoft indefinidamente. Amazon y Oracle, que también proveen capacidad computacional a OpenAI, enfrentan la misma presión a largo plazo. No es un riesgo inmediato, el campus no estará listo hasta 2028, pero es el primer paso de una estrategia de independencia infraestructural que los tres proveedores de nube tienen que tomar en serio.
AMD lleva semanas construyendo su narrativa con el anuncio de Helios y el respaldo de Microsoft precisamente para posicionarse como alternativa a Nvidia. Si OpenAI, el cliente más importante del sector, termina construyendo un campus exclusivamente equipado con chips de Nvidia garantizados por la propia Nvidia, la ventana para que AMD capture una porción significativa de ese cliente específico se cierra. No es el fin de AMD, que tiene otros clientes importantes, pero sí reduce su espacio de crecimiento en el segmento más visible del mercado.
Qué significa esto para Anthropic, Google, Meta y el resto del ecosistema de IA
La dimensión competitiva del acuerdo es quizás la más relevante de todas para el futuro del sector. OpenAI está apostando a que controlar su propia infraestructura a esta escala le dará una ventaja de costo y capacidad que los competidores que dependen de nube pública no podrán igualar. Es la misma lógica que llevó a Google a construir sus propios TPUs y a Meta a invertir $145 mil millones en infraestructura propia.
Para Anthropic, que no tiene el balance para construir infraestructura propia a esa escala y que depende de Google Cloud y AWS para su capacidad computacional, este acuerdo amplía la brecha de recursos entre OpenAI y el resto del sector. Anthropic tiene los modelos Claude que compiten directamente con GPT-4 y sus sucesores, pero si OpenAI opera sobre infraestructura propia con costos de cómputo significativamente menores que los precios de mercado de la nube pública, la competencia en términos de costos de inferencia puede volverse asimétrica de formas que hoy son difíciles de modelar.
Google tiene la posición más defensiva dentro de este nuevo escenario porque tiene tanto infraestructura propia a través de Google Cloud como modelos propios a través de Gemini, lo que la posiciona en ambos lados del mercado. Meta también tiene infraestructura propia suficiente para no depender de terceros. Pero los laboratorios de IA de menor tamaño, Mistral, Cohere, xAI de Musk y decenas de startups que entrenan y sirven modelos sobre capacidad arrendada, enfrentan un entorno donde el costo de la infraestructura puede convertirse en la barrera de entrada más alta de la industria, más alta incluso que el talento de investigación o la calidad de los datos.
Lo que hay que vigilar en los próximos días
El acuerdo todavía está en negociaciones y puede cambiar o no concretarse. La acción de Nvidia cayó más del 4% hoy y arrastró a todo el sector de semiconductores con ella. El Philadelphia Semiconductor Index bajó de forma generalizada. Esa reacción refleja dos preocupaciones simultáneas: la preocupación sobre la estructura circular de la financiación que Burry articuló, y la noticia paralela de que modelos de IA chinos desarrollados con restricciones de acceso a chips avanzados están mostrando avances técnicos que cuestionan si la ventaja de escala computacional de Nvidia es tan decisiva como el mercado había asumido.
El mercado va a estar muy atento a cualquier declaración oficial de Nvidia o de Jensen Huang sobre la estructura del acuerdo y sobre cómo la empresa justifica usar su balance de esta forma. Si Nvidia puede articular que el acuerdo tiene retornos financieros independientes de la demanda de chips, la preocupación sobre la circularidad se modera. Si la única justificación es que garantiza demanda futura de sus propios chips, la pregunta sobre la sostenibilidad del ciclo de inversión en IA va a ganar más peso en la conversación del mercado.
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