Los fondos buitre ya aceptan chips de Nvidia como aval y esto explica la nueva batalla de la IA

Hasta hace relativamente poco tiempo, Nvidia era una empresa más del sector tecnológico, pasando desapercibida para el público general. Su principal producto, las tarjetas gráficas, interesaba principalmente a los aficionados a los videojuegos. Con el auge de la minería de criptomonedas, su negocio despegó ligeramente, ya que estos componentes proporcionaban la fuerza bruta necesaria para generar divisas digitales. Sin embargo, esto no se compara con lo que está ocurriendo ahora. La multinacional estadounidense está en estado de gracia.

Lleva tres trimestres multiplicando notablemente su facturación, para el deleite de los inversores y los mercados, que la han catapultado a convertirse en la sexta gran tecnológica, junto a Google, Amazon, Meta, Microsoft y Apple. De hecho, la firma amenaza con desbancar al fabricante del iPhone como la segunda compañía más valiosa del mundo, después de que Apple perdiera el trono de la mayor capitalización bursátil a favor de Microsoft en enero de este año.

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Que esto suceda o no depende básicamente de dos factores: que sus rivales logren desarrollar un producto comparable al suyo y que el interés por la inteligencia artificial generativa no decaiga. Ha sido esta tecnología la que ha actuado como una hormona de crecimiento para su negocio.

¿La razón? Sus chips, que hace poco solo interesaban a los gamers, son ahora los más capaces, prácticamente los únicos, para entrenar desarrollos que dan vida a aplicaciones como ChatGPT o Gemini.

Lo que Nvidia debe a Tesla y a Google

"Nvidia le debe mucho tanto a Tesla como a Google", afirma Fernando Pérez, fundador de Aunoa, una empresa dedicada al desarrollo de software de IA. En 2017, un grupo de investigadores que trabajaban para el buscador más conocido del mundo publicó en abierto un modelo neuronal llamado Transformers. Sin entrar en demasiados vericuetos técnicos, lo diferencial es que era capaz de procesar texto de forma muy efectiva. Aquella innovación fue clave para el entrenamiento de la IA generativa y de rebote para el fenómeno OpenAI, que, si no fuese por este descubrimiento, no existiría. Es más, la T de ChatGPT viene de ahí.

¿Pero qué tiene que ver esto con Nvidia? Pues básicamente se benefició de que los creadores de los Transformers encontraron mucho más útil utilizar tarjetas gráficas para ejecutarlos. "Los algoritmos tradicionales funcionan mejor en una CPU. En este caso hacía falta mucha computación sencilla, pero en paralelo. Y eso es lo que ofrecen las GPU y por eso les benefició tanto", explica Pérez, ingeniero industrial electrónico. "Tesla también ha ayudado mucho a Nvidia, porque entendió que sus chips eran los mejores para desarrollar la conducción autónoma, ya que eran capaces de procesar al mismo tiempo la información de los cientos de sensores de sus automóviles. Aquello empujó mucho el negocio".

Actualmente, se estima que Nvidia tiene una cuota de mercado superior al 80%. Su buen estado se refleja en su último informe de resultados, presentado hace unos días. En los últimos tres meses, ingresaron 26.000 millones de dólares, tres veces más de lo que lograron en el mismo periodo del ejercicio anterior.

Llevan varios trimestres así. "Ha comenzado la próxima gran revolución industrial", afirmó Jensen Huang, CEO de la compañía, quien cree que el papel de las "fábricas" en la IA será desempeñado "por los centros de datos". El que era su principal sustento, las gráficas para videojuegos, ha quedado desdibujado en su cuenta de resultados. Su facturación supone aproximadamente seis veces menos de lo que generan las gráficas para centros de datos de IA, y esta cifra puede multiplicarse en los próximos tiempos.

Fernando Pérez sitúa la ventaja de Nvidia frente a la competencia en unos siete años. "Cuando todos se centraron en el software, ellos siguieron avanzando con el hardware", remacha. Un dato muy ilustrativo de cómo han avanzado: en la última década, la potencia de sus gráficas se han multiplicado por mil.

Existen, aunque ninguna ha alcanzado la posición dominante de Nvidia. AMD es su principal competidor, mientras que Intel, tradicionalmente más enfocado en productos de consumo, también está entrando en el mercado. Meta (antes Facebook) planea desarrollar sus propios chips para IA para reducir su dependencia de Nvidia. Startups como Rain Neuromorphics, financiada por Sam Altman de OpenAI, también están emergiendo

La ventaja de Nvidia no radica solo en la calidad de sus chips, sino también en su plataforma CUDA. Este software permite a los clientes optimizar el rendimiento de las GPU para diferentes propósitos, similar a lo que Apple hace con sus Vision Pro. Empresas como Samsung y Microsoft están trabajando en una alternativa, pero su desarrollo tomará años. En los últimkos años, Nvidia ha tenido que proteger CUDA de competidores como AMD, que intentaron crear emuladores para sus tarjetas gráficas.

Otro factor clave fue la adquisición de Mellanox en 2019 por 7 mil millones de dólares, lo que mejoró significativamente sus tecnologías de redes. Esto es crucial para los centros de datos que utilizan miles de GPUs conectadas entre sí para maximizar el poder de cálculo. Además, Nvidia intentó comprar ARM por 40.000 millones de dólares, pero los reguladores bloquearon la adquisición, evitando así que consolidara aún más su dominio en el mercado de chips para dispositivos móviles y centros de datos.

"Están en una situación de cuasi monopolio. Lo que pueden vender es muy superior a lo que pueden producir, entonces tienen mucha libertad para fijar precios", analiza Pérez. El B200, su nuevo producto estrella, es un súper chip que cuesta entre 30.000 y 40.000 dólares, un precio notablemente superior a sus predecesores y sintomático de la posición dominante de Nvidia en el mercado actual. Cualquier cosa que ponen en el mercado se agota rápidamente, en parte porque sus principales clientes son empresas tecnológicas que no tienen problemas financieros.

Precisamente, el fundador de Aunoa cree que las big tech pueden ser las primeras, más allá de AMD o Intel, en tener alternativas sólidas a Nvidia. "Hacerse con todos estos recursos les supone un golpe tremendo, de miles de millones de euros, a sus cuentas", afirma. Desde hace un tiempo a esta parte, los grandes de Silicon Valley están diseñando sus propios chips. Uno de los grandes anuncios de Google en el pasado I/O fue Trillum, la sexta generación de circuitos integrados destinados al aprendizaje automático. Los de Mountain View no son los únicos. Amazon y Microsoft ya están diseñando sus chips de IA personalizados. Eso sí, hasta que logren que sean lo suficientemente solventes y los produzcan en el volumen deseado, siguen atados a Nvidia.

Gráficas como aval

Esta demanda voraz por sus componentes ha tenido otro efecto colateral notable: los productos de Nvidia están comenzando a ser aceptados como aval de préstamos millonarios. Algunas de las mayores operaciones de financiación de deuda privada de la historia ahora estan respaldas por estas GPUs, esenciales para la revolución de la IA generativa.

Un buen ejemplo de esto es CoreWeave. Esta empresa estadounidense, considerada una de las 100 más influyentes de la industria según la revista Time, no se dedica a entrenar directamente esta tecnología, sino a crear la infraestructura necesaria para hacerlo y ofrecerla a terceros. Empresas como Amazon, Microsoft o Google pueden invertir grandes sumas en crear sus propios súper centros de datos con cientos o miles de tarjetas gráficas, pero una startup, por mucho interés que genere entre los inversores de capital de riesgo, no puede hacerlo.

Aquí es donde entra en juego CoreWeave, que compra las GPUs de Nvidia y las alquila a terceros para entrenar sus servicios. Entre sus clientes se encuentra Mistral, una de las grandes esperanzas de Europa para no quedarse atrás en esta carrera. CoreWeave logró hace unos días levantar una ronda de financiación de 7.500 millones de dólares, liderada por Blackstone, el fondo buitre conocido por sus intereses inmobiliarios. El objetivo de esta inversión es expandir y ampliar su infraestructura.

Actualmente, solo tiene 14 centros, todos ellos en Estados Unidos. Pretende acabar el año con el doble. La cuestión es que esta operación no está exenta de riesgo, entre otras cosas porque compite contra gigantes como Amazon o Google, que tienen megaconstrucciones de este tipo repartidas por todo el mundo y pretenden reforzarlas. Hace unos días, AWS, la filial del gigante del comercio electrónico dedicada a los servicios en la nube, anunció una inversión de 15.600 millones en Aragón en los próximos años para construir un total de siete centros de datos.

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Pues bien, todo esto ha hecho que CoreWeave haya tenido que poner sobre la mesa la ingente cantidad de gráficas que tienen como garantía para cerrar el acuerdo con Blackstone y el resto de sus prestamistas. Según informaba el WSJ hace unos días, hasta tres operaciones similares se han cerrado con este modus operandi en las últimas semanas.

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Pero todo esto, además de refrendar el extraordinario momento que atraviesa Nvidia, también apunta al próximo gran pelotazo relacionado con la tecnología que pretende lograr el capital privado: el de los centros de datos. Porque no solo es Blackstone, también otras firmas como Carlyle Group y KKR han movido sus recursos económicos entre bambalinas, lejos del interés general, para invertir en esta industria.

Blackstone ya entró en este mercado antes del big bang provocado por ChatGPT. Compró un proveedor especializado, QTS, hace tres años. Tuvo que desembolsar 10.000 millones por ello. En la última llamada con los inversores para informar de sus cuentas trimestrales, la dirección de la compañía reconoció que los huevos que había puesto en esta cesta, la de los centros de datos, eran ya de 50.000 millones de euros. En la cita, la compañía explicó que la inteligencia artificial era un nuevo "acelerador" de un negocio que estaba creciendo "a más del 20% anualmente" antes de eso.

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Cuando se habla de centros de datos, se habla mucho de Nvidia y sus gráficas, pero hay muchos otros elementos en liza, como los sistemas de refrigeración y otros materiales que han disparado su precio por la alta demanda.

"Se espera que la capacidad de los centros de datos a hiperescala se multiplique por seis en los próximos años", augura un informe de KKR. Este crecimiento salvaje se va a traducir en un incremento de la factura eléctrica. Se estima que estas instalaciones, para finales de la década, podrían consumir el 25% de toda la energía que anualmente se consume en EEUU. Eso ha hecho que estos fondos también hayan invertido sumas importantes en plantas eólicas o solares para dar soporte a estos centros, así como a las nuevas fábricas de chips de vanguardia, también imprescindibles para la IA. Carlyle, por ejemplo, ha gastado 2.000 millones de dólares en una granja solar cerca de Phoenix donde TSCM, el gigante taiwanés de los semiconductores, está levantando varias plantas.