El chip Nvidia de 2020 que sigue dando guerra: la clave oculta del boom de la IA
CoreWeave firma un contrato para alquilar GPU A100 hasta 2029, desafiando el miedo a que los chips de IA queden obsoletos en dos o tres años. Una señal de que la vida útil del hardware de IA es más larga de lo que muchos inversores temían.
CoreWeave, la empresa de computación en la nube especializada en IA, acaba de dar una pista muy valiosa en uno de los debates más calientes del sector: ¿cuánto tiempo pueden seguir siendo útiles y generando ingresos los chips de inteligencia artificial?
La compañía ha firmado un contrato para alquilar GPU Nvidia A100 hasta bien entrado 2029, según explicó su director financiero, Nitin Agrawal, en una conferencia con analistas. Las A100 se lanzaron en 2020, lo que significa que los clientes se están comprometiendo a usar estos chips para tareas de IA casi nueve años después de su debut.
Este dato es relevante porque los inversores llevan tiempo discutiendo con intensidad sobre la rapidez con la que el hardware de IA pierde valor económico. Los críticos y vendedores en corto argumentaban que los avances de Nvidia podrían dejar obsoletos a los chips más antiguos en dos o tres años. Si eso ocurriera, las empresas que están invirtiendo miles de millones en infraestructura de IA tendrían que amortizar esas inversiones mucho más rápido, dañando sus beneficios.
El último acuerdo de CoreWeave sugiere que podría estar pasando justo lo contrario. Agrawal señaló que el contrato se firmó "a un precio atractivo" y que la compañía está "prácticamente agotada" de generaciones anteriores de chips de Nvidia. Los datos del mercado de alquiler respaldan esta visión: Silicon Data, que rastrea los precios de las GPU, afirma que las tarifas de alquiler de las A100 se han mantenido bien tras un fuerte repunte en 2026.
Hay razones de peso para que los chips más antiguos sigan siendo útiles. Los más nuevos son clave para construir los modelos de IA más avanzados, pero una vez creados, hay muchas otras tareas de computación que no requieren el último hardware. Las GPU más veteranas pueden reutilizarse para trabajos menos exigentes y seguir generando ingresos. Ejecutivos de Crusoe y Lambda han comentado que la vida útil efectiva de estos chips puede extenderse a siete u ocho años, y que las garantías de cinco años ayudan a mantener las flotas operativas al reemplazar las unidades que fallan.
Este asunto es cada vez más importante a medida que Wall Street inyecta dinero en infraestructura de IA. Nvidia anunció esta semana alianzas con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR para movilizar más de 500.000 millones de dólares con el tiempo. Esas inversiones dependen en parte de que el hardware de IA conserve su valor durante años. Que una A100 siga atrayendo clientes en 2029 es una prueba poderosa de esa suposición y, por ahora, alentadora.
El análisis de Salseo
- El contrato de CoreWeave hasta 2029 con chips A100 de 2020 es una evidencia concreta de que la vida útil económica de las GPU de IA es mucho más larga de lo que temían los cortos. Si los chips de hace seis años siguen alquilándose a buen precio, el riesgo de amortización acelerada para los grandes compradores de hardware se reduce drásticamente.
- El motivo de fondo es que no todas las tareas de IA necesitan el último chip. Los modelos más avanzados se entrenan con hardware nuevo, pero luego hay un montón de trabajo de inferencia y procesamiento menos exigente que puede correr en GPU más antiguas. Esto crea un mercado secundario de alquiler que sostiene los precios.
- Para Nvidia, esta noticia refuerza la tesis de que su ecosistema no se devalúa tan rápido como algunos piensan, lo que anima a los clientes a seguir comprando sin miedo a quedarse con hardware obsoleto. Además, las alianzas recientes con grandes fondos para financiar infraestructura de IA dependen de que ese valor se mantenga.
- El matiz: que una empresa como CoreWeave firme contratos largos no garantiza que todos los chips antiguos conserven su valor. Habrá que vigilar los datos de precios de alquiler de Silicon Data y los márgenes de CoreWeave en esos contratos a largo plazo para confirmar que la rentabilidad se mantiene.