Jensen Huang construyó la empresa más valiosa del mundo al ser pionero en los chips informáticos especializados que impulsaron el auge de la inteligencia artificial.

Para hacer realidad su visión de futuro, el fundador de Nvidia intenta ahora un tipo de ingeniería diferente: convencer a los inversores de Wall Street de que esos chips son activos financieros a largo plazo, comparables a los bienes inmuebles comerciales o a las carreteras de peaje.

Su apuesta depende de superar los avances en IA de China.

Esta semana, Nvidia anunció acuerdos con seis de las mayores gestoras de activos del mundo: BlackRock, Blackstone, Apollo, KKR, Brookfield y Goldman Sachs. El objetivo era crear una cartera de proyectos valorada en 500.000 millones de dólares para financiar la construcción de centros de datos y clústeres de GPU destinados a empresas que carecen de la calificación crediticia o del efectivo necesarios para comprar directamente chips por valor de millones de dólares.

Una premisa fundamental de su plan —anunciado por Huang junto a los líderes de las seis firmas de Wall Street— es que las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia mantendrán su valor con el paso del tiempo, comportándose más como activos tangibles tradicionales que como productos electrónicos de consumo que se deprecian rápidamente.

«La plataforma de «fábrica de IA» de Nvidia es, en realidad, un activo invertible, un activo de infraestructura», afirmó Huang. «La razón es que es productiva, genera ingresos, es fungible, la utilizan prácticamente todos los proveedores de servicios en la nube y ejecuta todos los modelos de IA».

En la financiación convencional respaldada por activos, un banco presta dinero porque, si el prestatario incumple el pago, la entidad puede embargar el activo —como un edificio, un almacén o un buque de carga— y venderlo para recuperar su inversión. Estos activos físicos cuentan con mercados secundarios consolidados y pueden durar décadas.

Sin embargo, la vida útil productiva de las GPU de última generación es una incógnita.

Aunque los nuevos chips impulsan el entrenamiento de modelos de vanguardia, al cabo de unos años quedan relegados a tareas de inferencia de menor margen; un cambio que afecta directamente a su valor de reventa y a su valor como garantía.

«La depreciación es el riesgo clave en este caso», señaló Ben Emons, fundador de FedWatch Advisors, quien estructuró préstamos similares respaldados por activos para IndyMac antes de incorporarse a Pimco como gestor de carteras. Los chips de Nvidia «podrían depreciarse más rápido de lo previsto», advirtió.

¿Tipos de interés de alto rendimiento?.

En particular, Emons considera que la mayor amenaza para el modelo de financiación de Nvidia proviene de China, país que está aumentando rápidamente su capacidad de computación interna y que podría optar por inundar el mercado con chips de bajo coste en una guerra de precios.

Si la producción china provoca un desplome en los precios del hardware, las garantías que respaldan cientos de miles de millones en préstamos privados podrían depreciarse mucho más rápido de lo que dictan los plazos de la propia deuda, dejando a los inversores expuestos a pérdidas, según Emons.

Para compensar al menos en parte dicho riesgo, Emons estima que los inversores tratarán las GPU como equipos de alta depreciación en lugar de como activos inmobiliarios, exigiendo rentabilidades elevadas —en el rango del 11% al 17%— dependiendo de su posición en la estructura de capital.

Además, es probable que los prestatarios sean empresas sin grado de inversión que no tienen acceso a los mercados de deuda tradicionales, incluidas las *startups* de IA y los proveedores de servicios en la nube emergentes (*neoclouds*), según una nota de Bank of America Securities.

Si estos prestatarios de mayor riesgo quiebran, los gestores de fondos de Wall Street se verán obligados a recuperar y revender los chips usados ​​en un mercado potencialmente a la baja.

Los riesgos que plantea China no se materializarían a corto plazo. Huawei, el principal proveedor chino de chips para IA, figura en la «Lista de Entidades» del Departamento de Comercio de EE.UU. desde 2019. Asimismo, en mayo, el gobierno estadounidense declaró que los chips Ascend de Huawei infringen los controles de exportación de EE.UU., lo que impide a cualquier empresa estadounidense utilizarlos.

Mientras tanto, Nvidia sigue siendo, con gran diferencia, el principal proveedor de chips para IA en EE.UU., con una cuota de mercado superior al 75% según la mayoría de las estimaciones.

Por ahora, las condiciones económicas siguen favoreciendo a Huang. Impulsadas por la escasez derivada de la carrera de los proveedores de hiperescala (*hyperscalers*) por ampliar su capacidad, las tarifas de alquiler de los chips H100 de Nvidia han pasado de aproximadamente 1,70 dólares por hora de GPU a finales de 2025 a unos 2,35 dólares por hora de GPU este año, señaló Huang.

Un aspecto clave es que Nvidia sostiene que su capa de software CUDA —que permite a los desarrolladores ejecutar cargas de trabajo de IA en sus GPU— mejora continuamente el rendimiento del hardware tras su implementación, lo que permite que los chips más antiguos sigan siendo productivos y generen rentabilidad durante más tiempo del que predicen los modelos contables tradicionales.

El futuro del despliegue de la IA —y cientos de miles de millones de dólares de inversores— podría depender de quién tenga razón.