¿Jensen Huang se desvincula de OpenAI?

Seguimiento de la colaboración entre OpenAI y Nvidia

La cooperación de miles de millones que el mercado consideraba “la pareja dorada” quizás no fue más que un hermoso malentendido. Jensen Huang ha respondido recientemente de manera clara: la inversión de 100 mil millones de Nvidia en OpenAI fue solo una invitación, no un compromiso formal legalmente vinculante, y mucho menos significa que Nvidia vaya a invertir esa suma. Entonces, ¿esta respuesta tajante significa que Nvidia está desvinculándose de OpenAI? ¿Qué riesgos enfrentará la cadena de OpenAI? Veámoslo juntos.

Según informó The Wall Street Journal, Jensen Huang aclaró el domingo en Taipéi ante los medios que la empresa sí recibió una invitación de OpenAI para invertir hasta 100 mil millones de dólares, pero que esto será un proceso de evaluación por etapas, y Nvidia no invertirá tanto de una sola vez. La respuesta de Jensen Huang refuta directamente la especulación del mercado sobre la aprobación de esta transacción. Los medios señalan que el plan de inversión se encuentra actualmente estancado; aunque Huang negó públicamente rumores de ruptura con OpenAI, fuentes revelan que dentro de Nvidia existen dudas sobre los términos del acuerdo y que Huang ha señalado en privado la falta de disciplina comercial en OpenAI, además de expresar preocupación por el entorno competitivo feroz que enfrenta la compañía.

La acusación de falta de disciplina no proviene solo de Jensen Huang; por ejemplo, información filtrada a mediados del año pasado muestra que Amy Hood, CFO de Microsoft, también expresó preocupaciones similares. Consideran que Altman exige una capacidad de cómputo muy por encima de lo que es soportable actualmente, y su indiferencia financiera supera el umbral de control de riesgos de la empresa. Por eso, Microsoft decidió liberar restricciones y dejar que Oracle tomara el “papel caliente” de OpenAI. Si de paso logran arrastrar a Oracle a dificultades, sería una forma de eliminar un competidor para Microsoft, usando la estrategia de “dividir y conquistar”.

Volviendo al artículo, éste señala que el cambio de actitud de Jensen Huang refleja los sutiles cambios en la estructura del mercado de chips de IA. Aunque ambas partes firmaron en septiembre pasado un memorando de entendimiento para construir una infraestructura de cómputo de 10 GW, las negociaciones no han avanzado sustancialmente. Actualmente, Nvidia adopta una postura más cautelosa, ya que Gemini de Google y Claude de Anthropic están ralentizando el crecimiento de ChatGPT, y los competidores no dependen exclusivamente de Nvidia en la elección de hardware.

El autor menciona que el riesgo clave ahora es que Anthropic depende en gran medida del chip Trainium diseñado por Amazon y del TPU de Google para entrenar sus modelos, lo que desafía directamente la posición monopolística del GPU de Nvidia en el mercado. Si OpenAI pierde terreno en la competencia, Nvidia, como su principal acreedor, inversor y proveedor, sufrirá un impacto directo en sus ventas.

El autor considera que la preocupación más profunda radica en el modelo de los gigantes tecnológicos de invertir en sus clientes, lo que actualmente está generando dudas en el mercado sobre el riesgo de transacciones circulares. Nvidia invierte en OpenAI y CoreWeave, y estos clientes utilizan ese dinero para comprar chips de Nvidia. Este ciclo cerrado de fondos hace que los inversionistas se pregunten si la demanda del mercado está siendo artificialmente inflada.

Los datos muestran que OpenAI actualmente está comprometida con hasta 1.4 billones de dólares en capacidad de cómputo, más de 100 veces los ingresos esperados del año pasado. Bajo tal apalancamiento financiero, la insistencia de Nvidia en realizar evaluaciones por cada ronda es, en esencia, reestablecer un “fusible de seguridad” para esta apuesta de capital de alto riesgo.

Jason considera que está de acuerdo con las dudas del autor sobre la disciplina de OpenAI, pero que lo más relevante para analizar es el modelo de financiamiento de OpenAI. A diferencia de la deuda de Oracle, OpenAI depende más del financiamiento mediante capital para intercambiar o alquilar capacidad de cómputo.

Entonces, ¿qué problema tiene este modelo de financiamiento, aparentemente similar al de una financiación ordinaria de capital?

Primero hay que admitir que no existe un modelo de financiamiento perfecto. Sin embargo, el defecto de la sobre-financiación vía capital de OpenAI es que hace que el aislamiento de riesgos sea más difuso.

Por ejemplo, en escenarios de financiamiento tradicional de deuda, los acreedores tienen el derecho de cobro más alto; tras deducir gastos de liquidación, salarios y otras deudas prioritarias establecidas por la ley, incluso si la empresa atraviesa una crisis, los acreedores pueden priorizar la liquidación de activos para minimizar sus pérdidas.

Pero OpenAI ha colocado a los proveedores en la posición de accionistas, el lugar de mayor riesgo. Esto significa que el riesgo empresarial está altamente vinculado y, si OpenAI enfrenta una crisis de liquidez o corte de flujo de caja, estos proveedores-accionistas no podrán retirarse como lo haría un acreedor; por el contrario, para proteger su inversión inicial, se verán obligados a respaldarla conjuntamente.

El segundo punto es que la titularidad de los derechos se vuelve confusa; esto es el clásico problema de financiamiento circular: yo invierto en ti, tú compras mis GPU. Aunque las normas contables no exigen obligatoriamente compensar este tipo de transacciones relacionadas dentro de ciertos límites, en la práctica la cadena de fondos resulta poco clara y, efectivamente, despierta dudas entre los inversionistas. Estas son las dos ideas del artículo con las que estoy de acuerdo.

En lo que no coincido es en la opinión de que las ventas de Nvidia se verán afectadas.

Aunque el negocio de Nvidia puede calificarse como diversificado pero no necesariamente altamente rentable, en lo que respecta al segmento de centros de datos, su base de clientes es extremadamente amplia: además de OpenAI, incluye a Microsoft, Google, Oracle, Amazon y prácticamente todos los gigantes de la nube, así como clientes de IA soberana y sectores no tecnológicos en rápido crecimiento.

Por lo tanto, se puede decir que la curva de crecimiento de Nvidia quizás ya no sea tan empinada como antes, pero afirmar que esta curva, ya de por sí alta, va a dar la vuelta y caer, es claramente una preocupación exagerada.

Además, tanto la investigación del CEO de TSMC, C.C. Wei, como las gestiones de Nvidia para obtener capacidad de producción en TSMC, y el consenso de los principales bancos de inversión, muestran tanto objetivamente como en opinión subjetiva que el problema de Nvidia sigue siendo la limitación de la oferta, no la falta de demanda. En otras palabras, existan o no las órdenes de OpenAI, la capacidad de GPU de Nvidia probablemente seguirá siendo absorbida instantáneamente por el mercado.

Por último, cabe aclarar que Nvidia no ha dejado de invertir en OpenAI; la información actual indica que ha participado en esta ronda de financiación con unos 20 mil millones, solo que esta inversión probablemente no forma parte del marco anterior de 100 mil millones y 10 GW.

Estimo que después de que OpenAI llegara a un acuerdo de intención con Nvidia, acudió a AMD y Broadcom, dos competidores de Nvidia. Esto, por supuesto, es positivo para AMD y Broadcom, y para Altman y OpenAI diversifica el riesgo de suministro, pero para Nvidia y Jensen Huang, esto puede haber dañado la confianza comercial o incluso sentirse como una traición.