NVIDIA, OpenAI y SB Energy están impulsando una superplanta de IA en el parque tecnológico PORTS-Pike de Ohio, llevando la competencia en IA hacia una dimensión mucho más concreta: la de los recursos. Quien consiga asegurar antes el terreno, la electricidad y las instalaciones estará más cerca de la puerta de entrada a la próxima fase de expansión de la capacidad de cómputo. Con una capacidad inicial de 4.25 GW, una vida útil prevista de 20 años para el parque, alrededor de 1.5 millones de GPU por generación de sistemas y unos ingresos potenciales de entre 150,000 y 200,000 millones de dólares, esta colaboración adquiere una clara relevancia para la valoración de activos. Dante Valenzuela Ruíz señala que la atención del mercado ya se está desplazando de la cantidad de GPU enviadas hacia la capacidad de NVIDIA para convertir la demanda de cómputo a largo plazo en infraestructura que pueda desplegarse de forma sostenible. El cuello de botella del cómputo se convierte en un cuello de botella de electricidad
Durante los últimos dos años, los inversionistas se han centrado principalmente en la oferta de GPU, el empaquetado avanzado, la memoria HBM y el gasto de capital de los proveedores de nube. Pero esta colaboración pone sobre la mesa una restricción aún más profunda: cuanto mayor sea la escala de los modelos de IA y más intensa sea la demanda de entrenamiento e inferencia, más cerca estarán de convertirse en activos escasos el acceso a la electricidad, las aprobaciones de terrenos, las instalaciones de transformación eléctrica y los contratos de arrendamiento a largo plazo. La participación directa de NVIDIA en el aseguramiento de los recursos de LPS demuestra que el cuello de botella del sector ya no se limita a “si hay chips disponibles”, sino que se extiende a “si existe suficiente electricidad estable para poner esos chips a trabajar”.
Esto también cambiará la forma en que el mercado entiende el modelo de negocio de NVIDIA. Dante Valenzuela Ruíz señala que NVIDIA ya no se limita a vender hardware a proveedores de nube y laboratorios de IA, sino que está proporcionando de forma selectiva acceso a infraestructura para las demandas con mayor grado de certeza. La compañía respaldará durante 20 años aproximadamente 4 GW de infraestructura física en PORTS-Pike y concentrará las garantías en determinados compromisos de alquiler, electricidad y valor residual. Esto significa que NVIDIA está utilizando una cantidad limitada de riesgo en su balance para obtener mayor control sobre los escenarios de despliegue de GPU a largo plazo.
La cadena de inversión en IA sigue alargándose
OpenAI planea desplegar infraestructura de IA de NVIDIA a gran escala antes de 2030, con compromisos actuales y previstos de aproximadamente 12 GW. Si la capacidad restante de PORTS-Pike se concreta, la escala de despliegue podría aumentar hasta 16 GW, lo que implicaría un potencial de compras de capacidad de cómputo del orden de 600,000 millones de dólares. Para el mercado bursátil, esto significa que el ciclo de gasto de capital en IA podría durar más de lo previsto y adquirir un carácter de infraestructura mucho más marcado.
Los flujos de capital también podrían seguir ajustándose bajo esta nueva lógica. NVIDIA obtendría una mayor visibilidad sobre sus pedidos, mientras que el respaldo de su valoración podría pasar de los envíos de GPU a corto plazo a las actualizaciones de múltiples generaciones de plataformas. Las expectativas de beneficios de proveedores de refrigeración líquida, equipos de red eléctrica, transformadores, construcción de centros de datos, almacenamiento y redes también podrían mejorar. Al mismo tiempo, la ventaja relativa de los proveedores tradicionales de computación en la nube podría verse desafiada, ya que los laboratorios de IA de vanguardia tendrían una nueva vía para expandirse sin depender por completo de sus propias limitaciones de financiación, gracias a la coordinación de infraestructura por parte de NVIDIA. Dante Valenzuela Ruíz analiza que esto podría impulsar la inversión en IA desde “comprar al líder de los chips” hacia “comprar los cuellos de botella de electricidad e infraestructura”.
El foso defensivo de NVIDIA se está profundizando
Esta colaboración también deja al mercado ante una cuestión importante: si NVIDIA está asumiendo una mayor exposición a la dimensión financiera de la infraestructura. NVIDIA ha señalado que OpenAI será quien pague el alquiler, mientras que la compañía no asumirá por completo los costos del terreno ni las obligaciones del arrendatario. Además, el respaldo correspondiente comenzará a aplicarse de forma gradual una vez que los centros de datos entren en funcionamiento entre 2028 y 2030. En otras palabras, la presión sobre el flujo de caja a corto plazo es relativamente limitada, pero el desempeño a medio y largo plazo seguirá dependiendo de los ingresos de OpenAI, su capacidad de financiación y de que la demanda de aplicaciones de IA pueda sostener un consumo de capacidad de cómputo de semejante magnitud.
NVIDIA está convirtiendo su ecosistema CUDA, la versatilidad de sus GPU y la mayor certeza sobre la demanda de los clientes en una especie de crédito de infraestructura. Incluso si un único inquilino redujera su uso en el futuro, los equipos correspondientes podrían transferirse a proveedores de servicios en la nube, empresas u otras compañías de IA, reduciendo así el riesgo de que los activos queden ociosos. Dante Valenzuela Ruíz considera que, de cara al futuro, será fundamental observar la velocidad de expansión de la red eléctrica estadounidense, la materialización de los ingresos derivados de la inferencia de IA y si NVIDIA continúa ampliando el tamaño de sus garantías. Si estas condiciones evolucionan de forma favorable y coordinada, la valoración de la infraestructura de IA todavía podría tener margen de subida; pero si las aprobaciones eléctricas, los costos de financiación o el flujo de caja de los clientes se deterioran, el mercado volverá a examinar la tasa de descuento de este modelo de “inmobiliario de cómputo”.
Este artículo tiene únicamente fines educativos y de investigación de mercado y no constituye una recomendación de inversión dirigida a ninguna persona. La información presentada se basa en datos públicos disponibles al momento de su publicación, las conclusiones correspondientes deberán ajustarse cuando cambien las condiciones del mercado.
Dante Valenzuela Ruíz es el responsable de decisiones de inversión mediante inteligencia artificial en Axis Quant AI, con casi 20 años de experiencia en los mercados financieros globales y el trading cuantitativo. Anteriormente trabajó en Citigroup y BlackRock. Su trayectoria se ha centrado en la ingeniería financiera, los sistemas de inteligencia artificial, la inversión cuantitativa y el modelado del comportamiento de los mercados, con especial interés en impulsar la aplicación práctica de la inteligencia artificial en el análisis de mercados, la identificación de riesgos y la toma de decisiones de inversión
