Nvidia ha recaudado 500.000 millones de dólares para financiar una gran expansión de centros de datos de IA, según anuncios e informes de la compañía. La medida convierte al diseñador de chips en uno de los mayores constructores de infraestructura informática del mundo. Nvidia dijo que el dinero apoyará tanto sus propios campus como proyectos para clientes que necesitan capacidad rápidamente.
Una reserva récord para la informática
La cifra de 500.000 millones supera los esfuerzos anteriores de recaudación de fondos en la industria. Nvidia está recurriendo a los mercados de deuda y compromisos de inversores para asegurar los fondos. La compañía dijo que el efectivo se destinará a terrenos, energía, sistemas de refrigeración y servidores. Gran parte del hardware utilizará las GPU más nuevas de Nvidia, que tienen alta demanda. La escala del plan refleja lo rápido que han crecido las cargas de trabajo de IA. Los proveedores de nube no pueden construir lo suficientemente rápido, así que Nvidia interviene para llenar el vacío.
Por qué Nvidia construye centros de datos ella misma
El negocio principal de Nvidia es diseñar chips, pero ahora vende sistemas completos. Al poseer centros de datos, la compañía puede ofrecer potencia informática lista para usar a empresas que carecen de equipos técnicos. La estrategia también crea un mercado para sus procesadores más nuevos. Algunos analistas señalan que las GPU más antiguas, que pierden valor en el mercado de reventa, aún pueden ejecutar muchas tareas de IA. El plan de Nvidia da a esos chips una segunda vida dentro de sus propias instalaciones.
Riesgos en una carrera por la escala
La estrategia no está exenta de riesgos. Los centros de datos tardan años en construirse y la escasez de energía está frenando proyectos en todo EE.UU. Las tasas de interés elevan el costo de los préstamos, y una desaceleración en el gasto en IA dejaría a Nvidia con edificios vacíos y costosos. La compañía dice que la demanda sigue siendo fuerte y que los contratos a largo plazo con clientes reducen el riesgo a la baja. Los competidores observan de cerca. Si Nvidia tiene éxito, controlará una porción más grande de la economía de IA. Si tropieza, el costo podría ser alto.