Jensen Huang afirma que las apuestas de Nvidia en empresas de IA tienen "bajo riesgo" después de un trimestre récord
El CEO de Nvidia defendió el creciente hábito del fabricante de chips de financiar startups de IA horas después de reportar ingresos trimestrales de $96.2 mil millones, más del doble que hace un año.
Puntos clave
- Nvidia reportó ingresos de $96.2 mil millones en su segundo trimestre fiscal de 2027, más del doble que el mismo período del año anterior.
- Los ingresos de centros de datos, el dinero que Nvidia obtiene por vender chips y sistemas a empresas de nube e IA, aumentaron 117% a $89 mil millones en el mismo trimestre.
- Un campus de computación de $105 mil millones en Ohio, donde OpenAI será el inquilino principal, tiene respaldo financiero de Nvidia.
- Nvidia y varios grandes bancos de Wall Street arreglaron recientemente financiamiento por hasta $500 mil millones para construcción de centros de datos.
- El CEO Jensen Huang proyectó un crecimiento de ingresos de aproximadamente 70% para el año fiscal 2028.
Nvidia ganó más dinero el trimestre pasado que lo que la mayoría de los países gastan en sus presupuestos de defensa completos. Ahora su CEO está explicando por qué la empresa también está actuando como un banco.
Hablando con Jim Cramer de CNBC en Mad Money poco después de la divulgación de resultados del miércoles, Jensen Huang rechazó las críticas de aquellos que dicen que Nvidia está impulsando sus propias ventas prestando dinero a los mismos clientes que compran sus chips. Esta práctica, cuando una empresa financia clientes que luego gastan ese dinero en sus propios productos, a veces se llama financiamiento circular. Ayudó a inflar la burbuja de las puntocom hace dos décadas. Nuestro primer análisis de ese patrón, publicado el 30 de agosto de 2026, señaló que la proyección de ingresos de Huang ya estaba generando inquietud sobre cómo se está financiando la construcción de IA.
¿Está Nvidia haciendo algo arriesgado?
Huang dice que no, y su argumento es sencillo: las empresas de IA necesitan más capital para comenzar que cualquier startup en la historia, y los prestamistas tradicionales aún no las tocarán.
"No son de grado de inversión", le dijo Huang a Cramer, usando un término financiero que significa que se considera que un prestatario es lo suficientemente confiable para grandes prestamistas institucionales. "No tienen el historial para poder asegurar capital a bajo costo. Y aquí es donde Nvidia podría ser útil".
En términos simples: Huang cree que los laboratorios de IA fronteriza, el pequeño grupo de empresas que construyen los sistemas de IA más poderosos, no pueden obtener préstamos baratos de los bancos por sí solos. Entonces Nvidia interviene.
Huang también argumentó que el hardware subyacente no está vinculado a ningún cliente único. Si una empresa de IA respaldada por Nvidia tuviera problemas, dijo, la infraestructura informática podría redistribuirse a un operador diferente. "El riesgo es bajo", afirmó.
¿De qué acuerdos estamos hablando realmente?
| Acuerdo | Cantidad | Detalles |
|---|---|---|
| Campus de computación en Ohio | $105 mil millones | OpenAI como inquilino principal |
| Fondo de centro de datos de Wall Street | Hasta $500 mil millones | Arreglado con grandes bancos |
| Participaciones accionarias | Sin divulgar | Incluye OpenAI y Anthropic |
| Ingresos Q2 FY2027 | $96.2 mil millones | Más del doble año a año |
| Ingresos de centros de datos | $89 mil millones | Aumento de 117% año a año |
El poder financiero de Nvidia proviene de su cuasi-monopolio en GPU (unidades de procesamiento gráfico, el hardware que realiza los cálculos pesados que requieren los modelos de IA), que impulsan los modelos de lenguaje grande. Un modelo de lenguaje grande es la tecnología central detrás de herramientas como ChatGPT y Claude. Casi todas las principales empresas de IA compran sus chips a Nvidia.
Esa posición generó el efectivo que Nvidia ahora está reciclando nuevamente en el ecosistema como préstamos e inversiones de capital, siendo el capital una participación accionaria en lugar de un simple préstamo.
¿Qué significa esto para la gente común?
Para la mayoría de las personas, la consecuencia más directa es que las herramientas de IA que usan en el trabajo o en sus teléfonos probablemente seguirán expandiéndose, porque la infraestructura que las financia no se está secando. La proyección de crecimiento de ingresos del 70% de Nvidia para el año fiscal 2028 sugiere que las empresas que construyen esa infraestructura aún están gastando mucho.
La preocupación más amplia, que Huang no rechazó completamente, es si parte de este gasto refleja demanda genuina o se mantiene artificialmente por el propio financiamiento de Nvidia. Los inversores claramente aún lo están ponderando: a pesar del trimestre récord, las acciones de Nvidia han ganado solo alrededor del 12% este año, muy por debajo del ritmo de 2023 y 2024.
La respuesta de Huang es segura. "El dinero que hemos invertido generará retornos tremendos", dijo. Si esa confianza está justificada tardará años en saberlo. Lo siguiente a observar es si los clientes empresariales más pequeños comienzan a dar el peso, una pregunta que nos hacíamos antes de los resultados del miércoles.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el financiamiento circular y por qué preocupa a la gente?
El financiamiento circular es cuando una empresa presta dinero a clientes que luego lo usan para comprar los propios productos de esa empresa, creando ventas que de otro modo no habrían ocurrido. Los críticos se preocupan de que enmascare una demanda débil subyacente, el mismo patrón que infló y luego colapsó la burbuja de las puntocom a principios de los años 2000.
¿Esto me afecta si uso herramientas de IA?
No directamente, por ahora. El financiamiento mantiene funcionando los centros de datos que impulsan los productos de IA que usa. Si el ciclo de inversión se volviera negativo, el desarrollo podría ralentizarse, pero no hay señales de eso en las cifras actuales.
