NVIDIA busca crear una plataforma financiera de 500.000 millones de dólares

NVIDIA planea lanzar una iniciativa de financiación de infraestructura de IA junto a firmas como BlackRock y Goldman Sachs. El proyecto propone utilizar las GPU como garantía para préstamos, un modelo que busca expandir el mercado financiero pese a la incertidumbre sobre el valor de reventa de los chips.

NVIDIA se ha propuesto construir una plataforma financiera de infraestructura de IA de hasta 500.000 millones de dólares (aproximadamente 675 billones de wones) en colaboración con seis firmas financieras globales, entre las que se encuentran BlackRock y Goldman Sachs. El núcleo de esta iniciativa es el "Compute Financing", un sistema de financiación para empresas que desean construir centros de datos de IA mediante el suministro de fondos para la compra de GPUs. En particular, el método de "préstamos garantizados por GPU", que utiliza las propias unidades de procesamiento gráfico como colateral, se espera que abra las puertas a un nuevo mercado financiero; sin embargo, el sector bancario anticipa procesos de verificación rigurosos debido a la incertidumbre sobre el valor futuro de las GPU.

"Incluso las GPU antiguas generan ingresos": la confianza de NVIDIA y el caso de CoreWeave

El préstamo garantizado por GPU no es un concepto totalmente nuevo. Ya existen casos en el mercado donde empresas con grandes inventarios de GPU las utilizan como garantía para obtener financiación. Un ejemplo representativo es CoreWeave, conocida como una "Neo-cloud". Basándose en su experiencia previa poseyendo GPU para la minería de criptomonedas, CoreWeave se transformó en un negocio de nube especializado en computación de IA y, en agosto de 2023, obtuvo un préstamo de 2.300 millones de dólares (aproximadamente 3 billones de wones) de Blackstone y Magnetar Capital utilizando sus GPU NVIDIA H100 como garantía.

NVIDIA muestra una fuerte confianza en la capacidad de las GPU para generar ingresos a largo plazo. Su lógica sostiene que, si bien las GPU de última generación son esenciales para entrenar modelos de IA de vanguardia, las generaciones anteriores son perfectamente utilizables en las etapas de "inferencia" (aplicación de modelos ya entrenados a servicios) o en el "fine-tuning" (ajuste de modelos para propósitos específicos). NVIDIA explica que puede extender la vida económica de los equipos mejorando continuamente su software "CUDA" para aumentar la eficiencia de los dispositivos antiguos.

De hecho, según documentos presentados por CoreWeave ante la Comisión de Bolsa y Valores (SEC) de Estados Unidos, una empresa de investigación científica específica extendió su contrato para utilizar servicios de computación basados en A100 lanzadas en 2020 hasta el año 2029. La firma de valoración de GPU, Vーカー, también estima que la vida económica de ciertos modelos (GB200 NVL72) es de 9 a 10 años, pronosticando que será posible generar suficientes ingresos durante este periodo.

La pregunta clave del sector financiero: "¿Son los ingresos suficientes para pagar la deuda?"

No obstante, la perspectiva de las entidades financieras es fría. Aunque NVIDIA enfatice la utilidad de las GPU, las instituciones financieras deben evaluar por separado la solvencia de cada préstamo. Las preguntas del sector son claras: primero, si los ingresos generados por las GPU permiten amortizar el principal y los intereses del préstamo; y segundo, si en caso de impago se puede recuperar el dinero mediante la venta de las GPU que sirven como garantía.

El simple hecho de que las GPU puedan usarse durante mucho tiempo no es suficiente. Dado que la operación de las GPU conlleva costes de mantenimiento masivos, como el consumo eléctrico, se debe analizar si queda capacidad de pago real tras deducir estos gastos de los ingresos. Por ello, las financieras prestan más atención a las condiciones contractuales con los clientes que a la vida física de la GPU. En el acuerdo de préstamo de 8.500 millones de dólares que CoreWeave firmó el pasado marzo, el elemento clave no fue solo la GPU en sí, sino el contrato de "pago de suma fija" establecido con su cliente, Meta. Gracias a esta estructura contractual, en la que Meta se comprometió a pagar una cantidad determinada incluso si utilizaba menos capacidad de cómputo, la entidad financiera pudo asegurar ingresos previsibles.

En última instancia, el mercado financiero juzga la seguridad de los préstamos no solo por el rendimiento de las GPU, sino por quién es el cliente que las utiliza y qué tan sólido es su contrato.

La brecha entre el incierto valor de reventa y el "futuro de la ingeniería financiera"

Una variable aún mayor es el "valor residual" de las GPU. En una situación donde se deba vender el equipo para recuperar el préstamo, nadie puede garantizar a qué precio se negociarán las GPU dentro de unos años. A diferencia de otros activos como aviones o barcos, la velocidad del avance tecnológico en las GPU es tan alta que se carece de datos históricos suficientes para predecir su precio de reventa futuro. Por esta razón, las financieras mantienen una postura conservadora.

Andrew Chang, de la agencia de calificación crediticia S&P Global Ratings, reconoció que las GPU se utilizan durante más de cinco años, pero señaló que el valor de los chips debe evaluarse de forma muy conservadora. Tony Trzinka, de la gestora de activos Impax, también explicó que las financieras suelen evaluar los préstamos basándose en un periodo de amortización corto, de entre 3 y 4 años. Aunque el equipo pueda seguir siendo útil, las financieras reducen rápidamente su valoración para minimizar el riesgo de pérdida, limitando los límites de préstamo o exigiendo garantías adicionales.

Se están debatiendo diversas técnicas financieras para resolver esta incertidumbre. Se menciona una "estructura de seguro" para cubrir las pérdidas por la disposición de las GPU en caso de que una empresa de nube se declare en quiebra, y Goldman Sachs está revisando la posibilidad de titularizar los bonos derivados de estos préstamos garantizados por GPU para venderlos a otros inversores. Dado que el CEO de BlackRock, Larry Fink, comparó esta iniciativa con el nacimiento del mercado de valores hipotecarios (MBS) en la década de 1970 y la calificó como el "futuro de la ingeniería financiera", el hecho de que las GPU pasen de ser simples semiconductores a convertirse en gigantescos activos financieros dependerá de si logran demostrar su valor residual en el futuro.

Fuente: vídeo original (YouTube)