norteEn muchos sentidos, Vidia no se parece en nada a Enron, el gigante energético de Houston que implosionó debido a un fraude contable multimillonario en 2001. Tampoco es comparable a empresas como Lucent o Worldcom que quebraron durante la burbuja de las puntocom.
Pero el hecho de que tenga que repetir esto a sus inversores está lejos de ser ideal.
Con un valor actual de más de 4 billones de dólares (3 billones de libras esterlinas), Nvidia fabrica la tecnología especializada que impulsa el auge mundial de la IA: chips de silicio y paquetes de software que entrenan y alojan sistemas como ChatGPT. Sus productos llenan centros de datos desde Noruega hasta Nueva Jersey.
Este año ha sido excepcional para la compañía: ha cerrado al menos 125 mil millones de dólares en acuerdos, que van desde una inversión de 5 mil millones de dólares en Intel -para facilitar su entrada en el mercado de PC- hasta 100 mil millones de dólares invertidos en OpenAI, la startup detrás de ChatGPT.
Pero incluso cuando esos acuerdos impulsaron el aumento de los precios de las acciones y allanaron el camino para la enérgica gira mundial del presidente ejecutivo, Jensen Huang, han surgido dudas sobre cómo Nvidia conduce sus negocios, especialmente porque se ha vuelto cada vez más central para la salud de la economía global.
El comienzo de estas preocupaciones fue la naturaleza circular de muchas de sus transacciones. Estos acuerdos son similares a la financiación de proveedores: Nvidia presta dinero a los clientes para que puedan comprar sus productos.
El mayor de ellos es su acuerdo con OpenAI, que implica que Nvidia invierta 10 mil millones de dólares en la compañía cada año durante los próximos 10 años, la mayor parte de los cuales se destinarán a la compra de chips de Nvidia. Otro ejemplo es su acuerdo con CoreWeave, una empresa que proporciona capacidades informáticas bajo demanda a grandes empresas de inteligencia artificial, esencialmente mediante el arrendamiento de chips de Nvidia.
La circularidad de estos acuerdos ha llevado a comparaciones con Lucent Technologies, una empresa de telecomunicaciones que también prestó dinero agresivamente a sus clientes, sólo para extenderse demasiado y colapsar a principios de la década de 2000. Nvidia ha refutado agresivamente las sugerencias de cualquier similitud, diciendo en un memorando filtrado recientemente que “no depende de acuerdos de financiación de proveedores para aumentar los ingresos”.
James Anderson, un renombrado inversor en tecnología, se describe a sí mismo como un “gran admirador” de Nvidia, pero dijo este año que el acuerdo con OpenAI presentaba “más motivos de preocupación que antes”.
Y añadió: “Tengo que decir que las palabras ‘financiación de proveedores’ no suenan bien para alguien de mi edad. No es exactamente lo que hacían la mayoría de los proveedores de telecomunicaciones en 1999-2000, pero tiene algunas rimas. No creo que me sienta del todo cómodo desde ese punto de vista”.
Otros acuerdos recientes de alto perfil incluyen que la empresa de tecnología Oracle gaste 300 mil millones de dólares en centros de datos para OpenAI en los EE. UU., y luego el desarrollador ChatGPT reembolse aproximadamente la misma cantidad por el uso de esos centros de datos. En octubre, OpenAI y el fabricante de chips AMD firmaron un acuerdo de chips multimillonario que también le dio a OpenAI la opción de comprar una participación en su rival Nvidia.
También existe un acuerdo con CoreWeave mediante el cual, además del compromiso de comprar 22 mil millones de dólares de capacidad del centro de datos del proveedor de la nube, OpenAI recibe 350 millones de dólares en acciones de CoreWeave. Cuando se le preguntó este mes sobre la circularidad en la industria de la inteligencia artificial, el director ejecutivo de CoreWeave, Michael Intrator, dijo: “Las empresas están tratando de hacer frente a un cambio violento en la oferta y la demanda. Se logra trabajando juntos”.
Todas estas iniciativas son parte de la apuesta de 1,4 billones de dólares de OpenAI a la capacidad de la informática para construir y operar modelos que, según afirma, transformarán las economías y recuperarán esos gastos. OpenAI sostiene que, si bien los acuerdos con Nvidia y AMD tienen un componente de inversión, este sólo entra en vigor una vez que los chips han sido comprados e implementados, mientras que las inversiones en sí mismas crean incentivos alineados para construir infraestructura de IA a escala.
Nvidia también utilizó estructuras llamadas vehículos de propósito especial (SPV) en operaciones de financiación. El ejemplo más conocido es el SPV vinculado a xAI de Elon Musk: una entidad en la que Nvidia ha invertido 2.000 millones de dólares, dinero que se utilizará para comprar los chips de Nvidia.
Esto generó comparaciones con Enron, que utilizó SPV para mantener deudas y activos tóxicos fuera de sus balances, convenciendo a inversionistas y acreedores de su estabilidad mientras ocultaba deudas crecientes.
Nvidia también negó rotundamente ser como Enron: en el mismo memorando filtrado donde hablaba de Lucent, dijo que sus informes eran “completos y transparentes” y que “a diferencia de Enron” “no utiliza entidades con fines especiales para ocultar deuda e inflar ingresos”.
El periodista Ed Zitron, un destacado escéptico del auge de la IA, coincide en que Nvidia no es como ninguna de las empresas. A diferencia de Lucent, no parece estar asumiendo mucha deuda para financiar sus acuerdos circulares, afirma, y la mayoría de los clientes a los que apoya no son tan obviamente riesgosos como los socios de la burbuja puntocom de Lucent. Y no es como Enron, dice Zitron, porque la compañía es bastante transparente acerca de sus complejas transacciones fuera de balance.
Entonces, ¿qué podría justificar una comparación? Nvidia “no oculta sus deudas, pero depende en gran medida de la demanda financiada por los proveedores, lo que crea exposición si el crecimiento de la IA se desacelera”, dice Charlie Dai, analista de la firma de investigación Forrester. “La preocupación es por la sostenibilidad, no por la legalidad. »
Esencialmente, la capacidad de Nvidia para tener éxito depende de que la IA realmente despegue, generando miles de millones para sus usuarios empresariales y dejando a empresas como OpenAI, Anthropic y CoreWeave (clientes de Nvidia) firmemente en números negros y capaces de seguir comprando sus sistemas. Esta posibilidad por sí sola es cuestionable. Si eso no sucede, dice Dai, Nvidia “podría afrontar amortizaciones de sus participaciones y deudas impagas”: eso significa que podría perder mucho dinero y el precio de sus acciones podría caer.
Cuando se le pidió un comentario, un portavoz de Nvidia remitió a The Guardian a los comentarios que su directora financiera, Colette Kress, hizo a los inversores a principios de diciembre. Kress dijo que no ve una burbuja de IA, sino miles de millones de dólares en negocios esperando a Nvidia durante la próxima década.
En particular, Kress argumentó que los recientes (masivos) acuerdos de Nvidia son solo el comienzo para la compañía y que se ganará dinero real en los próximos años, en gran parte reemplazando casi todos los chips en los centros de datos existentes con sus productos.
Hay otra complejidad: la salud de Nvidia –y por lo tanto la salud de la economía global en su conjunto– también depende de que la IA despegue a tiempo para que Nvidia y sus clientes paguen la deuda resultante de la construcción de sus enormes centros de datos y sus importantes gastos de capital.
Añádase a esto una última categoría de preocupaciones: los grandes acuerdos recientes con países como Corea del Sur y Arabia Saudita, por valor de varios miles de millones de dólares, y cuyos términos son opacos. En octubre, Nvidia anunció que suministraría 260.000 de sus chips Blackwell al gobierno y empresas surcoreanas. EL valor de esta oferta no ha sido revelado, pero se estima que asciende a miles de millones.
Lo mismo ocurre con Arabia Saudita. Su startup gubernamental de IA, Humain, se ha comprometido a implementar hasta 600.000 chips Nvidia: aún no se ha revelado cuándo este despliegue implicará compras reales ni a qué precio. Nvidia tiene otras asociaciones estratégicas como ésta (con Italia, con el campeón francés de IA Mistral y con Deutsche Telekom, por ejemplo), todas ellas involucrando miles de chips y sumas de dinero desconocidas.
Es probable que los gobiernos paguen. No hay nada circular en una asociación soberana con Alemania. Pero estos acuerdos implican más incertidumbre –bastante significativa– enclavada en una tensa red de compromisos que requieren enormes gastos de capital y dependen de supuestos ambiciosos sobre qué economía revolucionará en los próximos años.
“Concentran los riesgos en unos pocos clientes importantes”, explica Dai. “Si se producen retrasos en la ejecución, el reconocimiento de ingresos y el flujo de caja de Nvidia podrían verse afectados”.
