El lunes, NVIDIA cayó con fuerza y todo el sector de hardware de la bolsa estadounidense también siguió bajando. Principalmente, la caída se debió a que NVIDIA armó una plataforma de financiación por 500.000 millones de dólares, lo que generó preocupación en el mercado: se cree que es algo así como «pisar con el pie izquierdo el derecho».
Así es la cosa. NVIDIA se asoció con varias instituciones financieras para crear una plataforma. Los clientes pueden financiarse o pedir préstamos poniendo como garantía los GPU de NVIDIA dentro de ese sistema. Si hubiera un incumplimiento, NVIDIA se encargaría de cubrir el riesgo. Por eso, varias instituciones financieras estuvieron dispuestas a sumarse al proyecto.
Para NVIDIA, se trata de algo prácticamente sin riesgo: lo único que pone en juego es su propia credibilidad asociada a su valoración de billones de dólares en el mercado. Aun así, puede vender más chips y, además, fijar un precio financiero para sus chips de segunda mano.
Para los clientes, comprar GPU ya es un gasto de gran peso de capital, pero los bancos no consideran ese activo como garantía, así que no pueden hacer financiación y el capital queda limitado.
Suena muy bien. El único inconveniente es si el valor del chip realmente puede convertirse en un activo pignorable como una casa; si no, sería solo otro tipo de burbuja. Esa es precisamente la preocupación del mercado.
Al respecto, Huang Renxun publicó un texto para explicarlo, sobre la «financiación en ciclo». Explicó que la razón de integrar instituciones financieras es precisamente evitar caer en una financiación en ciclo.
En realidad, esta plataforma también tiene otra ventaja: resolver el problema contable en Norteamérica relacionado con la depreciación y la valoración de los GPU al presentar reportes financieros. En este momento, el mercado no lo termina de comprar porque, en AI, aparte de los grandes modelos, todavía no han aparecido aplicaciones más concretas y aterrizadas. Si más adelante surgen aplicaciones “estrella” o incluso robots, entonces el valor de los GPU se podría materializar de manera más concreta.
En los últimos años, Huang ha dado pasos especialmente fuertes. Si te interesa, puedes ver «La biografía de Huang Renxun». En su momento, para desplegar la arquitectura CUDA, invirtió una cantidad enorme de dinero y, finalmente, llegó la etapa de explosión.
Ahora, NVIDIA tiene una ambición enorme. Ya no se conforman con ser solo una empresa que fabrica chips; ni siquiera les basta el ámbito de los centros de datos. Su objetivo actual es fijar el precio para la capacidad de cómputo y convertir la capacidad de cómputo en una especie de moneda; en el fondo, es como el «imprentador» del AI en la era de la IA.
$NVDAB $MUB $SKHYNIX
Así es la cosa. NVIDIA se asoció con varias instituciones financieras para crear una plataforma. Los clientes pueden financiarse o pedir préstamos poniendo como garantía los GPU de NVIDIA dentro de ese sistema. Si hubiera un incumplimiento, NVIDIA se encargaría de cubrir el riesgo. Por eso, varias instituciones financieras estuvieron dispuestas a sumarse al proyecto.
Para NVIDIA, se trata de algo prácticamente sin riesgo: lo único que pone en juego es su propia credibilidad asociada a su valoración de billones de dólares en el mercado. Aun así, puede vender más chips y, además, fijar un precio financiero para sus chips de segunda mano.
Para los clientes, comprar GPU ya es un gasto de gran peso de capital, pero los bancos no consideran ese activo como garantía, así que no pueden hacer financiación y el capital queda limitado.
Suena muy bien. El único inconveniente es si el valor del chip realmente puede convertirse en un activo pignorable como una casa; si no, sería solo otro tipo de burbuja. Esa es precisamente la preocupación del mercado.
Al respecto, Huang Renxun publicó un texto para explicarlo, sobre la «financiación en ciclo». Explicó que la razón de integrar instituciones financieras es precisamente evitar caer en una financiación en ciclo.
En realidad, esta plataforma también tiene otra ventaja: resolver el problema contable en Norteamérica relacionado con la depreciación y la valoración de los GPU al presentar reportes financieros. En este momento, el mercado no lo termina de comprar porque, en AI, aparte de los grandes modelos, todavía no han aparecido aplicaciones más concretas y aterrizadas. Si más adelante surgen aplicaciones “estrella” o incluso robots, entonces el valor de los GPU se podría materializar de manera más concreta.
En los últimos años, Huang ha dado pasos especialmente fuertes. Si te interesa, puedes ver «La biografía de Huang Renxun». En su momento, para desplegar la arquitectura CUDA, invirtió una cantidad enorme de dinero y, finalmente, llegó la etapa de explosión.
Ahora, NVIDIA tiene una ambición enorme. Ya no se conforman con ser solo una empresa que fabrica chips; ni siquiera les basta el ámbito de los centros de datos. Su objetivo actual es fijar el precio para la capacidad de cómputo y convertir la capacidad de cómputo en una especie de moneda; en el fondo, es como el «imprentador» del AI en la era de la IA.
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