Nvidia utiliza su balance para impulsar el auge de la IA. ¿Es un arma de doble filo?

Desde una estrategia que se ha denominado «balance sheet as a service» hasta que se describe a la propia Nvidia como el banco central de la inteligencia artificial, el papel creciente del fabricante de chips en la financiación del ecosistema de IA está atrayendo cada vez más la atención de los inversores.

Nvidia se ha transformado de una empresa de semiconductores en uno de los patrocinadores financieros más importantes del auge de la infraestructura de IA.

Sus participaciones en renta variable públicas y privadas alcanzaron $95.6 billion a finales de julio, frente a menos de $100 million a principios de 2020, mientras que la compañía ha dicho que sus inversiones en acciones en sentido amplio suman ahora aproximadamente $99 billion.

Su cartera incluye participaciones en Intel, CoreWeave, Coherent, Nokia, Synopsys y Nebius, entre otros.

Al mismo tiempo, Nvidia está proporcionando cada vez más garantías, respaldos y otras formas de apoyo financiero a empresas que construyen los centros de datos necesarios para ejecutar modelos de IA.

Esa estrategia podría ayudar a acelerar el gasto en infraestructura y asegurar la demanda futura de los chips de Nvidia.

Pero también plantea una pregunta más incómoda para los inversores: ¿qué ocurre si la oferta de infraestructura de IA crece más rápido que la demanda?

Nvidia se está convirtiendo en algo más que un fabricante de chips

Las iniciativas de financiación más recientes de Nvidia demuestran lo drásticamente que ha cambiado su papel en la industria de la IA.

La compañía acordó comprar hasta un estimado de 500 megavatios de capacidad de centro de datos sin usar a CoreWeave por $6.3 billion.

Si CoreWeave no puede alquilar la capacidad a otros clientes, Nvidia pasa a ser, de facto, el cliente último.

Nvidia también ha aportado un apoyo financiero significativo a desarrollos de centros de datos, incluido un campus de computación planeado en Ohio donde se espera que OpenAI sea inquilino.

La compañía finalmente acordó proporcionar una garantía de hasta $105 billion para ayudar a OpenAI a arrendar la extensa instalación, según informaciones.

Esa cifra fue sustancialmente inferior al compromiso de $250 billion que se había discutido previamente tras las preocupaciones de los inversores sobre la exposición de Nvidia.

Nvidia contribuyó por separado con $30 billion a la ronda de financiación récord que OpenAI cerró en marzo.

La escala de esas transacciones ha llevado a algunos inversores a preguntarse si Nvidia está simplemente financiando la expansión de una industria que luego utiliza el capital resultante para comprar productos de Nvidia.

Ese es el meollo de la preocupación sobre la financiación circular.

En un arreglo circular típico, una empresa proporciona apoyo financiero a clientes que, posteriormente, usan parte de ese apoyo para comprar sus productos.

Los críticos sostienen que tales estructuras pueden hacer que la demanda parezca más fuerte de lo que sería sin la financiación.

La comparación ha despertado recuerdos de prácticas de financiación durante la burbuja puntocom, aunque la economía subyacente del mercado de infraestructura de IA actual es muy diferente.

El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, ha rechazado la idea de que la empresa esté usando inversiones para inflar artificialmente su crecimiento.

“Creo que el único arrepentimiento que tengo es no haber invertido más y antes”, dijo Huang sobre las inversiones de Nvidia en laboratorios de IA.

Morgan Stanley ve una exposición de $200 billion

Morgan Stanley ha examinado más de cerca los riesgos potenciales.

El banco inició recientemente cobertura crediticia de Nvidia con una opinión neutral, argumentando que el crecimiento excepcional de la compañía está convirtiendo la fortaleza del balance en una herramienta estratégica de financiación de la IA, a la vez que introduce nuevos riesgos.

“Iniciamos cobertura crediticia de Nvidia con una visión neutral mientras el crecimiento excepcional convierte la fortaleza del balance en una herramienta estratégica de financiación de la IA —y introduce nuevos riesgos,” escribió la analista de Morgan Stanley Lindsay Tyler.

Los analistas estiman que Nvidia podría tener una exposición crediticia total de aproximadamente $200 billion para finales de 2028.

Es importante señalar que la mayor parte de esa cifra no representaría endeudamiento convencional.

Morgan Stanley estima que alrededor de $170 billion podrían provenir de garantías y respaldos que actualmente están fuera del balance de Nvidia pero que podrían convertirse en obligaciones financieras si las condiciones se deterioran.

El banco ha apodado la estrategia “balance-sheet-as-a-service”.

La cuestión central es cómo deberían tratar los inversores los paquetes de apoyo de Nvidia, los compromisos de arrendamiento y las garantías.

Si bien no son necesariamente deuda en el sentido tradicional, pueden crear obligaciones financieras que se vuelven significativas si los proyectos o los clientes a los que Nvidia respalda tienen problemas.

Esa distinción importa porque la enorme rentabilidad y generación de efectivo de Nvidia le otorgan hoy una considerable flexibilidad financiera.

La preocupación no es tanto si Nvidia puede afrontar estos compromisos en circunstancias normales, sino si múltiples garantías podrían activarse simultáneamente durante una caída del ciclo de la IA.

Nvidia quiere desbloquear $500 billion de inversión en IA

La cuestión ha cobrado urgencia tras el anuncio de Nvidia de acuerdos de “plataforma de financiación repetible” con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR, destinados a movilizar más de $500 billion en capital de terceros para proyectos de infraestructura de IA.

El objetivo es atraer capital institucional a una industria en la que se requieren enormes inversiones iniciales para construir centros de datos, comprar GPUs y desarrollar la infraestructura de soporte.

Nvidia ha enfatizado que no está aportando la totalidad de esos $500 billion.

En su lugar, la compañía podría ofrecer respaldo de valor residual de hasta el 25% de una oportunidad individual, dependiendo del proyecto.

En términos prácticos, eso significa que Nvidia podría absorber una porción definida de la pérdida si las GPUs u otros activos que respaldan un proyecto resultan valer menos de lo esperado.

Al 25% de $500 billion, el máximo teórico ascendería a $125 billion.

Eso no significa que Nvidia se haya comprometido a desembolsar $125 billion en efectivo.

La exposición real dependería de los proyectos financiados, del monto dispuesto, del valor de los activos y de las circunstancias bajo las cuales se activan las garantías.

Aun así, el tamaño de la obligación potencial explica por qué los inversores prestan más atención.

El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, ha sostenido que incorporar a instituciones financieras importantes en el proceso representa “el inicio de un mercado de capital abierto para la infraestructura de IA”.

El enfoque también podría ayudar a abordar las preocupaciones sobre la financiación circular al trasladar más de la carga financiera a inversores externos en lugar de a la propia Nvidia.

El verdadero riesgo aparece si la demanda de IA se debilita

La cuestión más difícil es qué ocurre si las hipótesis que sustentan el despliegue de IA resultan ser demasiado optimistas.

Morgan Stanley ha utilizado un acuerdo de arrendamiento de chips de $35 billion que involucra a Broadcom y a unidades de procesamiento tensorial diseñadas por Google para Anthropic como un modelo para entender cómo podrían funcionar estas estructuras.

En arreglos similares, los chips pueden venderse a vehículos de crédito privado financiados por inversores institucionales, con el fabricante proporcionando cierto grado de apoyo.

Morgan Stanley estima que, si Nvidia firmara 15 acuerdos de financiación comparables para finales de 2028, su exposición de riesgo extremo podría alcanzar casi $90 billion poco después, teniendo en cuenta desembolsos y amortizaciones.

El banco también señaló que las agencias de rating han mostrado preferencia por tratar aproximadamente $125 billion de las estructuras de financiación de Nvidia como asimilables a deuda.

El área más opaca son los acuerdos individuales de Nvidia con clientes y empresas neocloud.

Nvidia describió recientemente un “modelo de participación en ingresos y apoyo crediticio” diseñado para ampliar el acceso a sus chips más allá de los mayores hyperscalers.

Una estructura posible implicaría que Nvidia garantice un precio mínimo por la capacidad de GPU alquilada por proveedores neocloud, a la vez que se quede con una parte de los ingresos por encima de ese umbral además de sus ventas tradicionales de chips.

El acuerdo podría ayudar a proveedores de infraestructura de IA más pequeños a obtener financiación y dar a Nvidia otra vía para ampliar su mercado accesible.

Pero también crea un punto común de vulnerabilidad.

Si la demanda de IA se debilita, los precios de alquiler de GPUs podrían caer, la capacidad de los centros de datos podría quedar sin usar y el valor de GPUs más antiguas podría disminuir.

Esas son precisamente las circunstancias en las que las garantías de Nvidia podrían volverse más costosas.

Nvidia, en la práctica, está asegurando su propio mercado

Vested Finance ha argumentado que los números principales deben ponerse en perspectiva.

Los enormes ingresos y la capacidad de generación de caja de Nvidia significan que $200 billion de exposición potencial no se traducen automáticamente en una crisis de balance.

Los cálculos de Morgan Stanley sitúan el apalancamiento bruto en alrededor de 0.4 veces actualmente, subiendo a aproximadamente 0.7 veces si el crecimiento se estabiliza en 2028.

Por tanto, la compañía podría absorber una cantidad considerable de obligaciones financieras adicionales antes de acercarse a niveles de apalancamiento que normalmente activarían serias preocupaciones crediticias.

Pero el momento de las pérdidas potenciales importa.

“La cuestión real es cuándo se reclaman las garantías”, dijo Vested Finance.

El apoyo de valor residual se volvería relevante si las GPUs usadas valieran menos de lo esperado.

Las garantías de ingresos podrían resultar costosas si las neoclouds no alquilan su capacidad a tarifas rentables.

Los respaldos al estilo CoreWeave podrían activarse si la capacidad de los centros de datos quedara sin uso.

Los tres escenarios apuntan, en última instancia, al mismo problema subyacente: la demanda de cálculo para IA quedando por debajo de la oferta.

Eso crea una relación inusual entre los compromisos financieros de Nvidia y su negocio operativo.

Si la demanda de IA cae lo suficiente como para activar garantías, Nvidia podría enfrentarse simultáneamente a una reducción de pedidos de sus propios chips.

En otras palabras, la compañía podría verse obligada a proporcionar apoyo financiero a un ecosistema precisamente en el momento en que sus propios ingresos y flujos de caja están bajo presión.

Vested Finance describió a Nvidia como, en la práctica, vendiendo opciones put sobre su propio mercado final, comparándolo con un asegurador que suscribe pólizas contra terremotos sobre edificios situados en su propia ciudad.

La analogía captura la preocupación central.

Nvidia se beneficia enormemente cuando la demanda de infraestructura de IA se mantiene sólida, pero su exposición financiera podría aumentar cuando esa misma demanda empieza a debilitarse.

La depreciación de las GPU añade otra capa de incertidumbre

La estrategia de financiación también está estrechamente ligada a un debate de larga data sobre la vida útil económica de los aceleradores de IA.

Los operadores de cómputo han sostenido que las GPUs pueden seguir siendo económicamente útiles mucho más allá de los plazos de depreciación de seis años que se usan comúnmente con fines contables.

Los escépticos creen que el rápido ritmo del avance tecnológico significa que algún hardware podría volverse económicamente obsoleto en tres a cinco años.

La diferencia importa enormemente para los acuerdos de financiación de Nvidia.

Si las GPUs retienen su valor durante mucho tiempo, las garantías de valor residual pueden nunca ejecutarse. Nvidia podría entonces facilitar cientos de miles de millones de dólares en inversión en infraestructura mientras asume pérdidas relativamente limitadas.

Si los valores de las GPUs caen rápidamente, no obstante, la compañía podría verse obligada a absorber la diferencia entre los valores de activo esperados y los reales.

Y esas pérdidas podrían materializarse durante una recesión del sector, cuando las ventas de Nvidia estén bajo presión.

Los compromisos de Nvidia están aumentando con rapidez

Las últimas divulgaciones de la compañía ilustran la escala de la expansión.

Nvidia informó compromisos de suministro y capacidad por $279 billion, frente a $119 billion en el trimestre anterior, principalmente debido a compromisos para asegurar memoria.

Los compromisos futuros totales se situaron en aproximadamente $366 billion.

La compañía también informó otros $56 billion en compromisos de arrendamiento de IA en la nube y de terceros, mientras que las garantías brutas máximas alcanzaron $108.5 billion.

Hasta $105 billion de esa cantidad está vinculado al desarrollo del centro de datos de OpenAI y SB Energy en Ohio.

Por otra parte, las asociaciones de Nvidia con grandes instituciones financieras tienen la intención de movilizar más de $500 billion de capital de terceros para la infraestructura de IA.

Los compromisos no son necesariamente prueba de debilidad financiera.

De hecho, podrían reforzar la posición competitiva de Nvidia al ayudar a los clientes a obtener infraestructura escasa y asegurar que sus chips se desplieguen a escala.

Pero la complejidad de las relaciones financieras de Nvidia con sus clientes está aumentando.

“Esto no convierte automáticamente los ingresos en circulares. Sí significa que Nvidia está cada vez más ayudando a crear y financiar el ecosistema en el que vende”, dijo Charu Chanana de Saxo.

Los inversores ahora tienen más que las ventas de GPU que vigilar

Durante años, la pregunta principal para los inversores en Nvidia fue sencilla: ¿cuántas GPUs puede vender la compañía y con qué márgenes?

Esa ecuación se está volviendo más compleja.

Las inversiones en acciones de Nvidia, garantías, arrendamientos, acuerdos de participación en ingresos y compromisos de infraestructura están cada vez más entrelazados con el crecimiento del mercado de IA.

“Estos acuerdos pueden ayudar a Nvidia a asegurar oferta escasa, acelerar los despliegues de clientes y ampliar su mercado direccionable”, dijo Chanana.

“Pero también complican el perfil de riesgo de la compañía. Los inversores necesitan considerar cada vez más la calidad crediticia de los clientes, los arrendamientos, las garantías, los acuerdos de participación en ingresos y las inversiones en acciones de Nvidia —no solo los envíos de GPUs”, dijo Chanana.

La posición financiera de la compañía sigue siendo sólida, y su estrategia de financiación podría acabar siendo muy rentable si la demanda de IA continúa expandiéndose al ritmo que Nvidia espera.

La estrategia también podría ayudar a resolver uno de los mayores retos de la industria: encontrar suficiente capital para construir los centros de datos necesarios que soporten modelos de IA cada vez más potentes.

Pero el propio éxito del modelo podría hacer que los riesgos sean más difíciles de ver durante el boom.

Mientras la demanda de IA siga excediendo la oferta, las garantías de Nvidia probablemente no parecerán especialmente amenazantes. Los valores de las GPUs se mantienen altos, los centros de datos permanecen ocupados y los clientes siguen pidiendo chips.

La prueba llegará si esa ecuación cambia.

Nvidia ha pasado años construyendo la infraestructura, el software y el ecosistema de semiconductores alrededor del auge de la IA. Ahora está ayudando cada vez más a financiarlo también.

Eso podría convertir a la compañía en un beneficiario aún más poderoso de la expansión continua de la IA. Pero también significa que, si el ciclo de la IA finalmente gira, Nvidia puede tener algo más que su negocio de chips en juego.