Nvidia: ¿por qué el mercado la está castigando?

La acción de Nvidia (NVDA.US) cayó ayer 5% hasta US$196,51, su mayor descenso diario desde el 5 de junio, y quedó por debajo de Apple en capitalización. El castigo vino de una avalancha de compromisos por más de US$750.000 millones que, en lugar de tranquilizar al mercado, reavivó su mayor inquietud, el financiamiento circular. Entenderlo es importante para definir si el gasto en inteligencia artificial refleja demanda genuina o una estructura que se sostiene a sí misma.

La arquitectura de los US$750.000 millones

Nvidia anunció una alianza con el conglomerado surcoreano SK Group valorada en más de US$500.000 millones, que incluye tanto la compra de sus supercomputadoras por parte de SK como el gasto de la compañía en chips de memoria, además de la construcción de más de 2 gigavatios de centros de datos en la península coreana. En paralelo, negocia respaldar hasta US$250.000 millones para que OpenAI arriende capacidad de cómputo de un proyecto en Estados Unidos, y discute financiar otros US$350.000 millones en compras de sus propios chips por parte de esa misma firma.

A ello se sumó una inversión de US$5.000 millones en Safe Superintelligence, la startup cofundada por el exjefe científico de OpenAI Ilya Sutskever, y otra de US$1.000 millones en la surcoreana Naver. Solo este año, Nvidia ha anunciado más de US$540.000 millones en acuerdos de este tipo, sin contar el potencial pacto con OpenAI. A esa lista se agregó un reporte del Financial Times según el cual la compañía sería el inquilino detrás de un arriendo de hasta US$50.000 millones del centro de datos de Hut 8 en Texas, un compromiso de quince años que podría subarrendar a sus socios de nube que compran sus GPU y revenden cómputo. La empresa no solo vende hardware, sino que cada vez más asegura por adelantado tanto la oferta como la demanda de su propio ecosistema.

La lógica industrial tiene sentido y conviene reconocerla, porque el acercamiento a SK Group le asegura a Nvidia acceso a memoria de alto ancho de banda, o HBM, un componente en escasez crítica por la expansión global de centros de datos, y le permite participar en el diseño de los futuros chips de SK Hynix. En un mercado donde la memoria es cuello de botella, garantizar suministro es una ventaja competitiva real para un fabricante de semiconductores, no un gesto financiero.

Por qué el mercado ve un círculo y no una cadena

Nvidia aparece en el centro de una red donde invierte en empresas que, a su vez, son las principales compradoras de sus chips. Financia a OpenAI, que le compra procesadores, toma participaciones en CoreWeave, Nebius e IREN, que operan con su hardware, además, respalda arriendos de centros de datos cuyos inquilinos despliegan sus GPU. El flujo de capital, en lugar de moverse en línea recta desde un cliente final hacia el proveedor, tiende a girar sobre sí mismo.

El riesgo que esto plantea es doble, porque, primero, el financiamiento circular puede inflar artificialmente la demanda, porque parte de las compras de chips están financiadas por el propio vendedor, lo que dificulta distinguir cuánto apetito es orgánico y cuánto es inducido por el capital que Nvidia inyecta. Segundo, entrelaza al sector de tal modo que un tropiezo en cualquier nodo se propaga por toda la red. Estos avales son tanto una señal de demanda como un recordatorio de la tensión de financiamiento que atraviesa la construcción de infraestructura de inteligencia artificial.

Nvidia en el centro de las negociaciones circulares sobre IA. Fuente: Bloomberg. 

El fenómeno tampoco es exclusivo de Nvidia, y esa generalización es parte de lo que inquieta. Por ejemplo, Google acordó respaldar los pagos de arriendo de cinco centros de datos para Anthropic, ayudando a la rival de OpenAI a obtener el equivalente a un préstamo de US$35.000 millones, y Broadcom hizo algo similar a comienzos de año al avalar buena parte de una transacción de financiamiento de chips por US$35.000 millones para la misma Anthropic. Cuando los mayores proveedores de hardware se convierten en garantes de sus clientes, la línea entre vender y prestar se difumina, y con ella la capacidad del mercado para medir la demanda real. La consecuencia es un tejido de dependencias cruzadas que, según los escépticos, podría amplificar cualquier pérdida si la rentabilidad de la IA no llega en el plazo que descuentan las valuaciones.

Figuras que van desde Goldman Sachs hasta el inversionista Michael Burry llevan meses advirtiendo sobre esta dinámica, y el propio Jensen Huang la ha rechazado, calificando de ridícula la idea de que sus acuerdos sean circulares y argumentando que representan una fracción menor del capital que esas empresas deben levantar de todos modos. El desacuerdo principal no es sobre los hechos, que ambas partes reconocen, sino sobre su interpretación, si se trata de un ecosistema que se refuerza o de un castillo de naipes financiero.

La alerta se trasladó al mercado de crédito

El costo de proteger los bonos de Nvidia ante un eventual impago se disparó el mayor monto desde que esos instrumentos comenzaron a negociarse activamente en noviembre, subiendo hasta 0,82 puntos porcentuales anuales para la cobertura a cinco años. Es una lectura relevante porque el mercado de crédito suele anticipar tensiones antes que el accionario.

Financiar a OpenAI exigiría calificaciones de grado de inversión, difíciles de sostener para empresas que queman caja aceleradamente, de modo que el respaldo tendría que apoyarse en el propio balance de Nvidia. Un estratega de crédito describió el temor como una alquimia financiera alimentada por opacidad, operaciones fuera de balance y relaciones entre compañías vinculadas, con el riesgo de rebajas de calificación. Esa preocupación se inscribe en un fenómeno más amplio, en que la deuda de las grandes tecnológicas ya pesa más en el riesgo del mercado de bonos corporativos estadounidense que la de los seis mayores bancos, medida por duración por spread.

Ese peso creciente no es trivial para el resto del mercado, Barclays estima que las grandes tecnológicas emitirán cerca de US$285.000 millones en deuda de grado de inversión este año, y buena parte a plazos largos para asegurar capital mientras la demanda de los inversionistas se mantiene. Los spreads de la deuda tecnológica ya se ampliaron hasta cerca de 89 puntos base, desde unos 76 a comienzos de año, y algunos bonos de larga duración de los hyperscalers cotizan a niveles cercanos a la deuda de alto rendimiento pese a ostentar calificaciones elevadas. La conclusión es que, en la trayectoria actual de emisión, el desborde hacia el índice más amplio luce inevitable, convirtiendo una concentración sectorial en un problema de mercado.

La caída de Nvidia llega días después de que Alphabet reportara su primer flujo de caja libre trimestral negativo desde su salida a bolsa en 2004 y elevara su gasto a US$205.000 millones, y en una semana en que Microsoft, Meta, Apple y Amazon publican resultados y planes de inversión. La presión sobre los grandes gastadores de IA para justificar sus desembolsos es transversal, y un índice de fabricantes de chips cedió 2,2% en la jornada previa, neutralizando incluso el alivio de un petróleo a la baja. El mercado quiere saber cuándo y cuánto rendirá el capital invertido en la inteligencia artificial. Mientras esa respuesta no llegue, cada nuevo megaacuerdo de Nvidia será leído menos como una conquista comercial y más como una obligación adicional sobre un balance que empieza a mirarse con lupa.

Las acciones de Nvidia suben un 0.4% al final de la sesión de hoy y modera un poco los tres días consecutivos de caídas. Fuente: xStation5.