圣克斯Lucky1688

A finales de julio, el valor de las participaciones en empresas cotizadas y no cotizadas que posee el fabricante de chips Nvidia alcanzó 95.600 millones de dólares; y a principios de 2020 esa cifra era de menos de 100 millones de dólares. Nvidia señala que el importe total de sus inversiones en participaciones se sitúa actualmente en unos 99.000 millones de dólares.① Nvidia se hizo rica gracias al auge de la inteligencia artificial, y hoy también está «en el centro» para impulsar la siguiente fase de esta ola… ② En comparación con las llamativas cifras del estado de resultados del miércoles, algunos profesionales del sector consideran que el cambio más grande de Nvidia podría estar en su balance. Ante una expansión de capital tan impactante, el consejero delegado de Nvidia, Huang Renxun, no mostró ninguna preocupación el miércoles; al contrario, se le vio sereno: «Si es que tengo alguna inquietud, es que en aquel entonces no invertimos más y antes en estos laboratorios de IA». Y estas enormes inversiones en participaciones quizá sean solo un fragmento de un plan de capital aún más ambicioso de Nvidia… $Nvidia (NVDA.US)$ El director financiero, Kres, señaló que la demanda de potencia de cómputo por parte de los laboratorios de IA de vanguardia «crece de forma explosiva», pero que su «velocidad de expansión supera ampliamente los límites que pueden soportar sus propios balances y su calidad crediticia». En términos sencillos: los principales clientes de Nvidia, los que más rápido crecen, necesitan con urgencia infraestructuras de IA a gran escala, pero su situación financiera no les permite pagar facturas tan caras. Y Nvidia está llenando ese vacío. Esta estrategia de apoyo de capital se está convirtiendo gradualmente en una pieza cada vez más importante dentro del negocio central de Nvidia. Kres reveló que, para el próximo año, esos laboratorios de IA que dependen del respaldo de Nvidia en el balance, se prevé que aporten aproximadamente una cuarta parte de la cuota de negocio de la empresa. En los últimos meses, el modelo «Balance-Sheet-as-a-Service» ya ha llevado a los inversores de Wall Street a apodar a Nvidia con frecuencia como «el Banco Central del mundo de la IA». El modelo de financiación circular liderado por Nvidia —«Balance-Sheet-as-a-Service» (Balance como servicio)—, es decir, gracias a la sólida solvencia financiera de Nvidia, proporcionar de manera continua «sangre» a los clientes para sostener sus elevados gastos de compra. Incluso ha dado lugar a un fenómeno poco común en la industria: permitir que algunos grandes clientes retrasen el pago de las compras para centros de datos hasta por un año. Según los resultados publicados el miércoles, las cuentas por cobrar de $Nvidia (NVDA.US)$ (los importes impagados por los clientes) aumentaron de forma abrupta hasta 63.100 millones de dólares, y el periodo de pago promedio también se amplió de los 45 días anteriores a 60 días. Además, Nvidia también está «guardando» a sus clientes de una manera más directa. Para algunos proveedores de servicios en la nube de IA, Nvidia les fija una garantía mínima de ingresos para ayudarles a obtener financiación sin problemas; y una vez que el rendimiento real de un cliente supera ese umbral, Nvidia puede obtener una participación de esos beneficios. «Bajo este modelo, no solo estamos concediendo préstamos», dijo con plena confianza la fuente. «Bajo este modelo podemos obtener dos beneficios: tanto ganamos los márgenes de las ventas de hardware en el frente, como también obtenemos una participación de los ingresos por alquiler». Los resultados del miércoles de $Nvidia (NVDA.US)$ también revelaron una línea de garantía de hasta 108.500 millones de dólares. La gran mayoría —105.000 millones de dólares— está estrechamente vinculada al proyecto de construcción del centro de datos de SB Energy para OpenAI. Es necesario aclarar que este enorme capital no es dinero en efectivo que Nvidia necesite sacar de manera directa en el momento actual. Con la puesta en marcha de nueve centros de datos alrededor del ejercicio fiscal 2029, la responsabilidad de la garantía se activará por fases, y se reducirá gradualmente a medida que OpenAI vaya liquidando sus adeudos. Al mismo tiempo, $Nvidia (NVDA.US)$ también está impulsando activamente la entrada de más capital externo en esta fiebre de construcción. La empresa indicó que ya ha alcanzado acuerdos preliminares con varias grandes instituciones inversoras con el objetivo de captar más de 500.000 millones de dólares de capital social para destinarlo a la construcción de infraestructuras de IA. La lógica es muy simple: Nvidia no quiere asumir por sí sola el coste total de esta ola, sino que espera ayudar a que estos proyectos obtengan financiación de manera más fácil. Esto coincide con la visión de Nvidia de que la infraestructura de IA es una «clase de activos invertible». Esta estrategia sigue una tendencia que ya se intuía desde el trimestre anterior de Nvidia: en aquel momento, su enorme «máquina generadora de liquidez» ya estaba inyectando capital simultáneamente en los dos extremos de la oferta y la demanda del comercio de IA. Y ahora, los grandes gigantes tecnológicos también dependen cada vez más de la financiación mediante deuda para sostener a toda costa este plan de grandes obras en IA. De cualquier manera, el tamaño actual de su cartera de inversiones es ya lo suficientemente grande como para afectar sus beneficios; y su propio balance también se está convirtiendo en un pilar subyacente imprescindible para la infraestructura de IA. Invertir de forma regular en acciones de $Nvidia (NVDA.US)$ es una estrategia muy buena, ¡Come! $NVDAB

A medida que OpenAI y otros gigantes tecnológicos lanzan sus propios chips, los analistas empiezan a creer que la posición casi monopolística de $NVIDIA (NVDA.US)$ en el campo de los chips avanzados para IA se enfrenta a una «amenaza».
El martes (25 de agosto), OpenAI dio a conocer los detalles técnicos de su primer chip de inferencia personalizado, Jalapeno, y afirmó que la velocidad de respuesta y el desempeño en eficiencia energética de este chip ya superan a los de la GB300 de NVIDIA. En este momento, $Google-C (GOOG.US)$, $Amazon (AMZN.US)$ y $Meta Platforms (META.US)$ también están desarrollando sus propios chips de IA.
El analista técnico de Yole Group, Adrien Sanchez, afirmó que Jalapeno es un chip diseñado específicamente para la inferencia, lo que indica que «los chips diseñados por los proveedores de servicios cloud de ultra gran escala (hyperscalers) ya pueden igualar e incluso superar la eficiencia energética en inferencia de las GPU de la gama Blackwell de NVIDIA».