El mercado de crédito empezó a ponerle precio al auge de la inteligencia artificial. El precio no coincide con el de Nvidia.

El fabricante lanzó en agosto un marco de financiamiento de hasta 500 mil millones de dólares que permite a desarrolladores de IA acceder a capacidad de cómputo usando los propios chips como garantía. El modelo imita el arrendamiento de aeronaves y tiene como socios financieros a Blackstone, Apollo y KKR. Bloomberg reportó este 1 de octubre que los prestamistas no están comprando el supuesto central.

El desacuerdo es técnico y caro: cuánto dura un chip. Jensen Huang, director general de Nvidia, sostiene que las GPU siguen siendo útiles hasta diez años, y la compañía estima nueve o diez años de vida útil para sus sistemas GB300 NVL72. Los bancos deprecian ese hardware en tres o cuatro años. Sobre esa diferencia se construye —o no— deuda por miles de millones de dólares.

Nvidia propuso garantías de valor residual de apenas 25% en algunas operaciones. Los banqueros consultados señalan que los prestamistas pedirán garantías más fuertes en todas las transacciones, o bien contratos de ingresos respaldados por grandes tecnológicas.

Hay precedentes en ambos sentidos. CoreWeave colocó un crédito de 8,500 millones de dólares con calificación de grado de inversión A3, respaldado por contratos con Meta. Broadcom armó una estructura de 35 mil millones de dólares para Anthropic en la que garantiza más de 80%. La lectura es clara: el crédito fluye cuando alguien con balance sólido asume el riesgo, no cuando el colateral es solo silicio.

Las casas de análisis lo dicen sin adornos. Andrew Chang, de S&P Global Ratings, señaló que la calificadora adopta una visión conservadora del valor de esos chips. Loren Moran, de Wellington Management, anticipa que los inversionistas exigirán tasas más altas y colchones financieros mayores antes de respaldar préstamos garantizados con chips de IA. Brian Gelfand, de TCW, apuntó que las operaciones precedentes indican que la comunidad acreedora no suscribe vidas promedio largas para estos activos. Tony Trzcinka, de Impax Asset Management, resumió que Wall Street es mucho más conservador que Nvidia sobre la capacidad de un chip especializado de generar ingresos durante una década.

Falta además historia estadística. No existen series largas que permitan proyectar el valor residual de una GPU, y los escépticos ya comparan el esquema con estrategias fallidas de la burbuja puntocom.

La lectura para la empresa fuera del sector es práctica. Primero, el costo del cómputo de IA depende de cómo se financien los centros de datos; si el crédito se encarece, el precio de los servicios de IA lo refleja. Segundo, quien ya invierte en hardware propio para cargas de IA debe revisar su supuesto de amortización: tres o cuatro años es el número que usa la banca, no diez. Tercero, los proveedores de infraestructura —energía, construcción industrial, enfriamiento— deben leer este debate como la señal más fiable sobre el ritmo real de expansión de los centros de datos en los próximos trimestres.

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