Huang defiende la financiación de Nvidia a la IA: 'El riesgo es bajo'
El CEO de Nvidia responde a las críticas por financiar a sus propios clientes de IA: lo ve como una oportunidad única y asegura que su infraestructura se puede recolocar si algo falla. La compañía presenta resultados récord.
Jensen Huang, CEO de Nvidia, salió al paso de las críticas que acusan a la compañía de usar su poder financiero para inflar sus propios ingresos. En una entrevista con Jim Cramer en el programa 'Mad Money' de CNBC, el ejecutivo defendió el creciente papel del fabricante de chips en la financiación del ecosistema de inteligencia artificial y aseguró que el riesgo de estas operaciones es bajo. 'Es la primera generación de startups que necesita decenas de miles de millones de dólares para ponerse en marcha y ser rentable', explicó, y añadió que construir y desplegar IA es un proceso con un enorme consumo de capital.
Gracias a su dominio en los chips que alimentan los grandes modelos de lenguaje, Nvidia ha acumulado una caja enorme y la está utilizando para invertir en todo el ecosistema: desde laboratorios de IA como OpenAI y Anthropic hasta proveedores de nube que alquilan capacidad de cómputo con sus procesadores. Además, ha empezado a respaldar directamente proyectos de centros de datos, como los 105.000 millones de dólares comprometidos para un enorme campus de computación en Ohio, donde OpenAI será el inquilino, o la alianza con grandes firmas de Wall Street para organizar hasta 500.000 millones de dólares en financiación para centros de datos.
El problema, dicen los críticos, es que parte de ese apoyo recuerda a la 'financiación circular' de la burbuja de las puntocom: Nvidia financia a empresas que luego usan parte de ese dinero para comprar sus chips, lo que puede estar sosteniendo la demanda de forma artificial. Huang rechaza esa lectura y asegura que estas compañías no tienen la solvencia ni el historial financiero suficiente para conseguir capital barato por su cuenta. 'Ahí es donde Nvidia puede ser útil', afirmó.
El CEO también intentó despejar el miedo a que Nvidia se quede con el problema si una de las empresas financiadas fracasa. Su argumento: la infraestructura de computación se puede recolocar entre distintos clientes y cargas de trabajo, así que la exposición a una sola inversión es limitada. 'El dinero que hemos invertido va a generar rendimientos enormes. Creo que el riesgo es bajo', sentenció, y calificó a los laboratorios de IA de frontera como 'empresas únicas en una generación' en las que Nvidia quiere ser inversor y socio.
Los resultados presentados el mismo miércoles refuerzan su confianza. En su segundo trimestre fiscal de 2027, Nvidia ingresó 96.200 millones de dólares, más del doble que un año antes, y la facturación de su división de centros de datos creció un 117%, hasta 89.000 millones. La compañía además proyecta un crecimiento de ingresos de aproximadamente el 70% para el año fiscal 2028. Las acciones subieron cerca de un 4% en las operaciones posteriores al cierre, aunque en lo que va de año acumulan una subida de solo el 12%, un reflejo de las dudas que sigue generando el conjunto del sector de la IA.
El análisis de Salseo
- La 'financiación circular' no es solo un debate teórico: si Nvidia invierte o presta a laboratorios de IA que luego le compran chips, parte de sus ingresos récord puede estar alimentada por su propio balance. La señal clave será ver cuánta demanda procede de clientes externos reales y cuánta de empresas que dependen de su respaldo.
- El argumento de Huang de que la infraestructura se puede recolocar es válido a corto plazo, pero tiene un límite: si varios de esos laboratorios fracasan a la vez, habría mucha capacidad de cómputo buscando clientes, lo que presionaría los precios de alquiler y los márgenes de Nvidia.
- Nvidia está mutando de simple proveedor de chips a inversor y socio del ecosistema. Eso le da acceso a la revalorización de empresas que considera únicas, pero también expone su balance a pérdidas si alguna de esas apuestas no sale bien, algo que los inversores deberán vigilar en próximos resultados.
- La comparación con las puntocom tiene matices: entonces hubo financiación circular y demanda artificial, pero Nvidia parte de una demanda real y de cifras que se duplican. El riesgo no es un colapso inminente, sino la concentración: si un puñado de laboratorios de IA concentra gran parte de los pedidos, cualquier decepción futura se amplificará.