Cuando pensamos en las computadoras de una empresa, no pensamos en activos que conserven su valor. Al contrario, pensamos en algo que se tiene que renovar de manera continua. Aún más, son activos que tradicionalmente no se transforman en creación de valor para la empresa, al menos no de la misma forma que una planta de ensamblaje o una línea de producción.
Jensen Huang está pidiendo que esto se repiense y que se considere a las computadoras, más puntualmente a las GPU de los centros de datos, el corazón de la IA moderna, como activos intercambiables. Y está tomando medidas activamente para lograr que esto suceda. Acaba de anunciar acuerdos con instituciones como BlackRock y Goldman Sachs, entre otras, para financiar a empresas que quieran comprar chips para construir centros de datos dedicados a la IA; chips que, incidentalmente, fabrica la empresa de Jensen.
Esto haría que todo el boom que actualmente estamos viendo alrededor de la IA se integrara de manera más profunda al sistema financiero. Al financiar la compra de chips y la construcción de centros de datos, los bancos aumentarían su exposición a los distintos productos relacionados con la IA. Conforme creciera esa exposición, también crecería su interés en que esos productos se vendieran y en que las empresas financiadas continuaran generando ingresos.
Los bancos también podrían crear nuevos productos financieros alrededor de estos préstamos y distribuir el riesgo entre fondos y otros inversionistas. Mientras más capital quedara ligado al crecimiento de la IA, más partes del sistema financiero dependerían de que la demanda continuara creciendo. De esta forma, la inteligencia artificial podría convertirse en algo demasiado grande para fallar.
Me parece una estrategia riesgosa para todo el sistema, especialmente porque la IA ya explica una parte desproporcionada del crecimiento de Estados Unidos. De acuerdo con una estimación de la Reserva Federal de San Luis, la inversión en categorías relacionadas con la IA, como equipos informáticos, software, investigación y centros de datos, explicó casi 40% del crecimiento real estadounidense durante los primeros nueve meses de 2025. Integrar todavía más al sector con el crédito significa que una caída ya no afectaría únicamente a las empresas tecnológicas.
La esperanza detrás del esquema es que el valor asociado con la inteligencia artificial sea suficiente para que estos vehículos de financiamiento resulten sumamente rentables, ya que las empresas relacionadas con la IA podrían generar ingresos para pagar sus deudas. El argumento de Huang es que, aun si la empresa a la que se le otorga el préstamo falla, otras empresas pueden utilizar los chips para generar más valor.
El gran problema es que no está claro que ese valor vaya a existir. Aunque los chips se pudieran mover de una empresa a otra, aún queda la incertidumbre de que más y más compañías capaces de producir nuevos procesadores entren al mercado y vuelvan obsoletos los mismos chips que Nvidia fabrica.
Es como basar toda la estrategia en la promesa de que autos con cinco años de antigüedad conservarán suficiente valor para respaldar la deuda después de esos años de depreciación, sin tomar en cuenta que para entonces podrían existir vehículos mejores o, aún peor, más económicos.
La apuesta de Nvidia es clara, ya que ahora mismo existen compañías como Groq capaces de producir chips que pueden ser utilizados, si bien no para entrenar estos modelos, sí para operarlos y responder las consultas de millones de usuarios. Ser el mejor para entrenar modelos no es tan redituable como ser el mejor para operarlos a esa escala.
Nvidia necesita mantenerse relevante y hacer indispensable su presencia dentro del ecosistema. Crear este motor de financiamiento a través de los bancos no es muy diferente de lo que hacen las empresas automotrices cuando ofrecen financiamiento para comprar sus autos. La diferencia es que Nvidia no está prestando directamente el dinero, sino organizando a las instituciones que pueden hacerlo.
Los acuerdos aún están tomando forma y muchos detalles permanecen en la oscuridad, pero es probable que, de ser exitosos, Nvidia se convierta en una empresa todavía más entrelazada con la situación económica global. Una falla podría extender las pérdidas más allá de Silicon Valley y alcanzar otras partes de la economía. Esto podría terminar exponiendo al público en general a esos riesgos a través de fondos de inversión y planes de retiro.
El banco de Jensen Huang comienza a mirar más allá de un futuro con IA. Nvidia entiende que su principal ventaja no estará únicamente en la calidad de sus chips, sino en su capacidad para convertirse en el centro de gravedad de la revolución de la inteligencia artificial.