¿Jensen Huang se separa de OpenAI?

Actualización tras la colaboración entre OpenAI y Nvidia

¿La colaboración multimillonaria que el mercado consideraba perfecta podría haber sido solo un hermoso malentendido? Jensen Huang respondió recientemente de manera clara: la inversión de 100 mil millones de Nvidia en OpenAI es solo una invitación, no un compromiso formal con fuerza legal, y mucho menos significa que Nvidia vaya a invertir necesariamente esa cantidad. Entonces, ¿esta respuesta tan contundente de Huang implica que Nvidia está tomando distancia de OpenAI? ¿Qué tipo de riesgos enfrenta la cadena de OpenAI? Veamos juntos.

Según The Wall Street Journal, el domingo en Taipéi, Jensen Huang aclaró ante los medios que la empresa sí recibió una invitación de OpenAI para invertir hasta 100 mil millones de dólares, pero que será un proceso evaluado ronda por ronda; Nvidia no invertirá esa suma de una sola vez. La respuesta de Huang refuta directamente la especulación del mercado de que la transacción ya estaba aprobada. Los medios señalan que el plan de inversión está actualmente estancado. Aunque Huang negó públicamente los rumores de ruptura con OpenAI, según fuentes cercanas, dentro de Nvidia hay dudas sobre los términos del acuerdo, y en privado Huang ha señalado la falta de disciplina comercial de OpenAI y ha expresado su preocupación por el entorno competitivo feroz que enfrenta la empresa.

La acusación de falta de disciplina no es solo de Huang; por ejemplo, filtraciones de la segunda mitad del año pasado muestran que Amy Hood, CFO de Microsoft, expresó preocupaciones similares. Ellos creen que las demandas de Sam Altman sobre capacidad de cómputo superan ampliamente lo que actualmente se puede soportar, y su indiferencia financiera va mucho más allá del umbral de control de riesgos de la empresa. Por eso, Microsoft decidió soltar las riendas y dejar que Oracle se hiciera cargo de este problema caliente de OpenAI; si de paso logran debilitar o dificultar la situación de Oracle, también eliminan a un competidor. Es como el truco de Zhou Yu para sembrar discordia, y Cao Cao ejecutando a Cai Mao.

Volviendo al artículo, se menciona a continuación que el cambio de actitud de Jensen Huang refleja la sutil evolución en el mercado de chips de IA. Aunque ambas partes firmaron un memorando de entendimiento en septiembre del año pasado para construir instalaciones de cómputo de 10 gigavatios, las negociaciones aún no han avanzado sustancialmente. Actualmente, Nvidia es más cautelosa porque Gemini de Google y Claude de Anthropic están ralentizando el crecimiento de ChatGPT, y los competidores no dependen exclusivamente de Nvidia para sus opciones de hardware.

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

El autor considera que una preocupación más profunda radica en el modelo de inversión de los gigantes tecnológicos en sus clientes, que actualmente suscita dudas en el mercado sobre el riesgo de transacciones circulares. Nvidia invierte en clientes como OpenAI y CoreWeave, quienes a su vez utilizan esos fondos para comprar chips de Nvidia. Este circuito cerrado de capital preocupa a los inversores sobre si la demanda del mercado está siendo artificialmente inflada.

Los datos muestran que actualmente OpenAI tiene compromisos de capacidad de cómputo por hasta 1.4 billones de dólares, más de 100 veces las expectativas de ingresos del año pasado. Bajo un apalancamiento financiero tan grande, Nvidia enfatiza la evaluación ronda por ronda, en realidad para reestablecer válvulas de seguridad en este juego de capital de alto riesgo.

Jason opina que coincide con el autor en cuanto a las dudas sobre la disciplina de OpenAI, pero lo que merece más análisis es el modelo de financiación de OpenAI, que a diferencia del endeudamiento de Oracle, depende más de la financiación por acciones para intercambiar o alquilar capacidad de cómputo.

Entonces, ¿cuál es el problema con este modelo de financiación accionaria aparentemente común?

Primero, hay que reconocer que no existe un modelo de financiación perfecto. Pero actualmente, el exceso de financiación accionaria de OpenAI tiene el inconveniente de que hace más difusa la separación de riesgos.

Por ejemplo, en situaciones estándar de financiación por deuda, los acreedores tienen el mayor rango de pago. Tras deducir tarifas de liquidación, sueldos y otras deudas prioritarias, incluso si la empresa enfrenta una crisis, los acreedores pueden recuperar algo liquidando los activos restantes.

Pero OpenAI ha convertido a los proveedores en accionistas, la posición de mayor riesgo. Esto significa que el riesgo comercial está altamente ligado: si OpenAI enfrenta una crisis de liquidez o interrupción de flujo de caja, estos proveedores-accionistas no pueden retirarse como lo haría un acreedor y, para proteger su inversión inicial, se ven obligados a salir a respaldar a la empresa.

En segundo lugar, la atribución de derechos se vuelve confusa. Es el viejo problema de la financiación circular: yo invierto en vos, vos comprás mis GPU. Aunque las normas contables no exigen compensar estas transacciones relacionadas bajo ciertos límites, en la cadena real de fondos es difícil de rastrear y, de hecho, genera dudas entre los inversores. Estos son los dos puntos del artículo con los que estoy de acuerdo.

En cuanto al impacto en las ventas de Nvidia, mantengo reservas sobre esa opinión.

Aunque el negocio de Nvidia puede llamarse diversificado pero no altamente rentable, hablando solo del área de centros de datos, su cartera 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 que están creciendo rápidamente.

Por lo tanto, se puede decir que la curva de crecimiento de Nvidia puede no ser tan empinada como antes, pero afirmar que esa curva, ya de por sí alta, se invertirá claramente es una preocupación exagerada.

Además, tanto la investigación del CEO de TSMC, C.C. Wei, como los movimientos de Nvidia para solicitar capacidad de producción a TSMC, o el consenso de los principales bancos de inversión, todos estos datos objetivos y opiniones subjetivas indican que el problema de Nvidia sigue siendo el cuello de botella en la oferta, no la falta de demanda. En otras palabras, exista o no esta orden de OpenAI, es muy probable que la capacidad de GPU de Nvidia siga siendo absorbida instantáneamente por el mercado.

Por último, hay que aclarar que Nvidia no ha dejado de invertir en OpenAI; las últimas informaciones indican que participó en esta ronda con unos 20 mil millones, aunque probablemente esta inversión no responde al mismo marco de los cien mil millones y los diez gigavatios anteriores.

Estimo que, tras llegar a un acuerdo inicial con Nvidia, OpenAI buscó después a AMD y Broadcom, dos competidores de Nvidia. Esto, por supuesto, beneficia a AMD y Broadcom y ayuda a OpenAI y Altman a diversificar riesgos de suministro, pero para Nvidia y Jensen Huang, esto podría haber dañado la confianza comercial e incluso ser percibido como una traición.