El “financiamiento circular” de Nvidia: Los ingresos son reales, pero el riesgo es que Nvidia se convierta en el entidad financiera responsable de la implementación de la IA.

Jensen Huang pasó parte de esta semana en la conferencia Communacopia de Goldman Sachs. Rechazó las acusaciones de que las inversiones en IA de Nvidia constituían un ciclo de retroalimentación, es decir, “financiamiento circular”, según la terminología del sector. Se rió de eso y lo llamó…Cómo siempre se ha hecho los negocios.Cuando una empresa contrata a otra, cada una analiza cuánto compra la otra. Si la relación no está equilibrada, alguien presiona a la otra empresa para que gaste más dinero. Solo eso atrae la atención, dijo él, porque las cifras en dólares son muy grandes.

La crítica merece ser leída con más atención que una simple indiferencia, porque señala algo real. Simplemente, señala lo incorrecto.

En pocas palabras, la acusación es la siguiente: Nvidia financia y adquiere participaciones en los laboratorios de IA que compran sus chips. OpenAI recibe dinero de Nvidia, lo utiliza para comprar hardware de Nvidia, y Nvidia registra esa venta como ingreso. Los escépticos…Algunos analistas de Goldman Sachs y el inversor Michael Burry también se encuentran entre ellos.Se ha comparado esta situación con la forma en que Cisco financió a ICG Communications, una empresa de telecomunicaciones que tenía problemas de liquidez, a finales de los años 90: préstamos del proveedor que parecían ser una solución viable, hasta que el cliente colapsó. La respuesta que ofrece Nvidia es parcialmente justa, pero también es una forma de evadir la realidad. Lo importante es distinguir entre estas dos situaciones para poder tomar decisiones informadas.

Los 500 mil millones de dólares en realidad son tres “bucles”.

La cifra destacada – 500 mil millones de dólares, a veces 750 mil millones de dólares – no es un solo número. Se trata de tres estructuras de capital diferentes que operan desde el mismo nodo, y cada una de ellas presenta riesgos muy diferentes.

El primero es la propia acción de Nvidia. Nvidia ha dicho que planea invertir hasta100 mil millones en OpenAIY el anuncio de financiamiento de OpenAI en febrero también fue registrado.30 mil millones de dólares de Nvidia, con una valoración previa de 730 mil millones de dólares.La directora financiera de Nvidia, Colette Kress, ha puesto al frente de la empresaLas inversiones y compromisos totales en empresas de IA suman aproximadamente 50 mil millones de dólares..

La segunda es el apoyo financiero a la hoja de balance. Nvidia aceptó proporcionarlo.Un garantía de hasta 105 mil millones de dólares.Para ayudar a financiar el centro de datos de Ohio, OpenAI realizará arrendamientos, además de una inversión de 1.5 mil millones de dólares en el desarrollador del proyecto, SB Energy de SoftBank.

La tercera estructura es la que determina los totales; y en realidad no se trata de dinero de Nvidia. En agosto, Nvidia firmó acuerdos de financiamiento con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR.Movilizar más de 500 mil millones de dólares en capital institucional.Se compran GPUs de Nvidia y la infraestructura de centros de datos, que luego son arrendados por las empresas de IA. La mayor parte de ese capital proviene de colectivos de seguros y pensiones que buscan activos con plazos de uso prolongado. Nvidia ha dicho que podría respaldar algunos de esos activos con garantías de valor residual de hasta el 25%. En efecto, se trata de una forma de seguro para asegurarse de que los chips utilizados en los préstamos sigan teniendo valor.

La descomposición es importante, porque permite disolver la versión más fuerte de la situación problemática relacionada con los bears. Nvidia ha generado alrededor de 127 mil millones de dólares en flujo de efectivo libre en los últimos doce meses, en comparación con unos 50 mil millones de dólares en inversiones y compromisos propios. En otras palabras: incluso si se elimina todo el “stack” circular de Nvidia, todavía quedaría un cuarto de esa cantidad.Los ingresos totales se duplicaron aproximadamente, a 96.2 mil millones de dólares; los ingresos relacionados con los centros de datos aumentaron un 117%, hasta llegar a 89 mil millones de dólares.Ese crecimiento se debe a una demanda real y externa de computación por parte de terceros, y no a que Nvidia ponga su propio dinero a disposición de los clientes y considere los ingresos obtenidos de esas préstamos como ingresos reales. La etiqueta “ingresos falsos” no sobrevive cuando se compara con el estado de resultados financieros.

Nvidia está convirtiéndose en el asegurador, y no en el proveedor.

Esto lleva al punto que Huang realmente no abordó, y al punto que su propia defensa, sin quererlo, admite.

Su argumento más sólido es estructural, y tiene verdadero mérito. Los laboratorios de investigación actuales son, como él dice, la primera generación de empresas que necesitan decenas de miles de millones de dólares para obtener ganancias. No están clasificadas como inversiones seguras y carecen de historial crediticio suficiente para poder obtener préstamos a bajo costo. Por eso, Nvidia cubre un vacío que los prestamistas tradicionales no pueden llenar. Además, el hardware en sí no constituye un costo inherente; si un cliente fracasa,…Las piezas pueden ser reutilizadas para otra tarea..

Pero ese argumento de reutilización de los chips tiene dos lados. El inventario de chips no es solo una carga para Nvidia; es también el activo que sirve como garantía para un montón de deudas de terceros. Los compradores de estas deudas –las cajas de pensiones y seguros– consideraron este activo como uno de bajo riesgo y de larga duración. Los analistas han señalado esto.La garantía de valor residual funciona como una reducción discreta de precios.Nvidia utiliza sus propios beneficios para reducir el costo de capital de los clientes. Cuando muchas empresas enfrentan problemas al mismo tiempo, los recursos informáticos “reutilizables” dejan de ser una solución para Nvidia y se convierten en una carga negativa para todos. La garantía que Nvidia ofrece se convierte entonces en una deuda que Nvidia tendría que pagar, precisamente cuando las empresas de IA no pueden pagar.

Ese es el cambio que se esconde detrás del “miedo circular”: Nvidia está pasando de ser un proveedor de chips – vende el hardware, obtiene dinero, el cliente es quien se encarga de los problemas – a ser el responsable de toda la operación comercial, manteniendo acciones en laboratorios que no generan ganancias y ayudando a cubrir las deudas necesarias para comprar sus propios productos. El mercado parece darse cuenta de esto, aunque el lenguaje utilizado sea incorrecto. Las acciones de Nvidia solo subieron aproximadamente un 12% durante el año, incluso cuando los ingresos se duplicaron más que eso. Además, en julio se anunció una nueva ronda de acuerdos comerciales.El valor de más de 750 mil millones de dólares provocó una caída del 5% en un día.Eso le quitó el título de empresa más valiosa del mundo. Unas pocas cifras no resuelven el debate, pero son consistentes con un mercado que ya dejó de pagar por el crecimiento y comenzó a valorar el riesgo de cola.

Dónde se encuentra la decisión del juez.

La forma más útil de interpretar la negación de Huang es como una defensa de los cargos erróneos que se le han hecho. Los ingresos que se generan debido a este crecimiento son reales y no provienen de los préstamos de Nvidia. Pero la crítica de que la financiación de las inversiones en IA se basa cada vez más en mecanismos circulares –y, según Goldman Sachs, un cuarto de todas las emisiones de valores de calidad en EE.UU. ahora está relacionado con IA– es más cierta de lo que él dice. Además, la deuda de terceros necesita encontrar compradores para poder seguir funcionando.

Entonces, la pregunta del operador no es “¿Es el crecimiento de Nvidia falso?”, sino: ¿qué parte del negocio de Nvidia se utiliza para satisfacer la demanda de sus propios chips? ¿Y qué pasa con esa participación accionaria y ese 25% de garantía si el capital institucional se cierra al mismo tiempo que los inversores del laboratorio enfrentan dificultades? Ese es el riesgo real al que se refiere el argumento del “financiamiento circular”, pero que no se menciona explícitamente. Y ese es el aspecto que vale la pena observar, porque ahí es donde el modelo de Nvidia deja de parecer una gran historia de vendedor y comienza a parecer un modelo de financiamiento apalancado.