Aprendiendo sobre Nvidia: Google y Broadcom comienzan a activar el "ciclo cerrado de chips de IA"

Autor: Dong Jing; Fuente: Wall Street Journal

El imperio comercial de chips de IA construido por Nvidia mediante garantías financieras y financiamiento rotatorio está siendo copiado uno por uno por sus competidores más fuertes. Google y Broadcom están utilizando sus propios balances para aprovechar el "guion" de Nvidia y avanzar con fuerza en el mercado de potencia de cálculo de IA.

Google está lanzando el golpe más directo hasta ahora contra la posición dominante de Nvidia en chips de IA, siguiendo su estrategia. Según reportó el 18 de junio The Wall Street Journal, Google ha copiado toda la estrategia de bloqueo de clientes de Nvidia, proporcionando garantías financieras para proyectos de centros de datos y utilizando financiamiento rotatorio para impulsar la compra de chips, respaldado por un plan de financiamiento de acciones de 85 mil millones de dólares, y compitiendo agresivamente por clientes externos de potencia de cálculo.

Al mismo tiempo, Wall Street Journal señala que Broadcom también está siguiendo un camino similar: junto con Apollo y Blackstone, estableció una plataforma de financiamiento de potencia de cálculo de IA de 35 mil millones de dólares, ofreciendo garantías de diferencia para bonos senior con su propia calificación crediticia, vinculando fabricantes de chips, créditos privados y demanda de potencia de cálculo de IA en un nuevo ciclo de financiamiento, apuntando a la participación de más del 90% de Nvidia en el mercado de chips de IA.

El núcleo de este desafío radica en: cuando la escasez de potencia de cálculo se convierte en la variable decisiva en la competencia de IA, quien pueda resolver los problemas de financiamiento de sus clientes, ganará los pedidos de chips. Los análisis indican que el significado de estas medidas en el mercado radica en que el modelo de negocio de Nvidia, que ha ayudado a reducir los costos de financiamiento de centros de datos y a impulsar la compra de chips mediante financiamiento rotatorio, está siendo sistemáticamente adoptado por Google y Broadcom.

Esta tendencia no solo significa que la estructura competitiva del mercado de chips de IA está siendo redefinida, sino que también indica que la profunda vinculación entre créditos privados y financiamiento de infraestructura de IA se convertirá en una nueva norma de la industria, representando un desafío sustancial a la participación de más del 90% de Nvidia en el mercado.

Google copia el guion de Nvidia: garantías financieras a cambio de pedidos de chips

Según informes, Google está sistemáticamente replicando la estrategia comercial central de Nvidia: usar garantías financieras para ayudar a los centros de datos a obtener financiamiento con costos más bajos, y mediante "financiamiento rotatorio", hacer que parte de su inversión vuelva en forma de compras de chips.

El ejemplo más representativo es el proyecto Lake Mariner, ubicado en la orilla sur del lago Ontario, en Nueva York. Google proporcionó garantías financieras por 3.2 mil millones de dólares para este clúster de centros de datos de IA, desarrollado en conjunto por TeraWulf y el proveedor de servicios en la nube FluidStack, respaldado por Google, y el poder de cálculo será alquilado a la gigante de IA Anthropic. Nazar Khan, cofundador y CTO de TeraWulf, afirmó: "Estas empresas con gran capital creen firmemente que el mercado de potencia de cálculo generará un valor enorme, y no quieren quedarse atrás."

La estrategia de garantías financieras de Google va mucho más allá. Según fuentes, Google también respaldó otro proyecto de Anthropic, River Bend, cerca de Baton Rouge, Louisiana, con un tamaño de 7 mil millones de dólares, y proporcionó garantías adicionales de 1.4 mil millones de dólares para un proyecto de alquiler de potencia de cálculo de IA en Colorado City, Texas.

En una estrategia más amplia, Google anunció recientemente un acuerdo de 5 mil millones de dólares con Blackstone para crear una nueva compañía de servicios en la nube, compitiendo directamente con los proveedores de servicios en la nube que usan hardware de Nvidia, como CoreWeave y Nebius. Stacy Rasgon, analista de tecnología en Bernstein, comentó:

"Claramente, ahora tienen un enfoque más oportunista que hace unos años, y están más activos en monetizar sus propios activos. Pero hace unos años, esa oportunidad no existía. Ahora, lo que escuchamos es que la potencia de cálculo no es suficiente."

Ventas directas de TPU: de herramienta interna a arma de competencia externa

El camino de comercialización del chip de IA propio de Google, TPU (Unidad de Procesamiento de Tensores), ha pasado por tres etapas: de uso interno exclusivo a apertura al público, y luego a ventas directas.

Según The Wall Street Journal, todo comenzó en 2013. Jeff Dean, entonces investigador de IA en Google y ahora científico jefe de DeepMind, realizó un "experimento mental" al estudiar reconocimiento de voz: para lanzar un modelo de voz a 100 millones de usuarios, la potencia requerida sería el doble de la que tenía Google en sus servidores en ese momento. Concluyó: "Necesitamos construir hardware dedicado."

Inicialmente, TPU solo se usaba internamente en Google para soportar su motor de búsqueda y otros productos de IA. Con la explosión de la demanda externa de potencia de cálculo, Google comenzó a abrir TPU a clientes externos a través de su plataforma Cloud, impulsando un rápido crecimiento en su negocio en la nube. En mayo de este año, Google anunció planes de vender TPU directamente a clientes y lanzó su primer producto TPU diseñado específicamente para inferencia, que competirá directamente con la nueva Groq 3 LPU de Nvidia.

Mark Lohmeyer, vicepresidente de IA y infraestructura de computación en Google Cloud, afirmó que los chips optimizados para inferencia, junto con las mejoras en la colaboración entre chips en diferentes sistemas, han atraído a nuevos clientes que antes no consideraban TPU. Entre ellos, Citadel Securities, que ha comenzado a usar TPU en algunos trabajos de software de investigación, y cuyo CTO, Josh Woods, dijo que los costos de operación de cargas de trabajo clave se redujeron un 30%, con una mejora de velocidad de hasta cuatro veces.

Broadcom apuesta por "diferencia de ajuste": cambiar mercado por crédito

Por otro lado, Wall Street Journal también informó que Broadcom está usando su propia calificación crediticia para ganar participación en el mercado de chips de IA, creando un nuevo modelo de financiamiento que combina fabricantes de chips, créditos privados y demanda de potencia de cálculo de IA.

La semana pasada, Broadcom, Apollo y Blackstone anunciaron la creación conjunta de la plataforma "AI XPV", con una primera transacción de 35 mil millones de dólares para financiar la expansión de infraestructura de más de 1 gigavatio de capacidad de IA para Anthropic, en una de las mayores transacciones de SPV (vehículo de propósito especial) de crédito privado hasta ahora. La transacción se basa en un SPV liderado por Atlas SP Partners, filial de Apollo, que compra chips y los alquila a Anthropic, usando los alquileres para pagar la deuda.

La estructura de la deuda tiene tres niveles: 600 millones de dólares en bonos A1 con un 100 puntos base por encima de los bonos del Tesoro, vendidos a bancos; 24 mil millones en bonos A2 con un rendimiento del 5.75%, vendidos a inversores institucionales; y 4.5 mil millones en bonos subordinados sin respaldo de Broadcom, con una tasa del 8.5%. Además, Atlas SP Partners ofrece 800 millones en acciones. La clave para obtener financiamiento de bajo costo en los bonos senior radica en la garantía de "diferencia de ajuste" proporcionada por Broadcom: si Anthropic incumple y los ingresos por venta de chips no cubren el principal y los intereses, Broadcom cubrirá las pérdidas de los inversores en los bonos A1 y A2.

En marzo de este año, el CEO de Broadcom, Hock E. Tan, expresó cautela respecto a usar su balance para garantías de este tipo, pero luego cambió de postura. La presión para hacerlo proviene de que Nvidia ha adoptado una estrategia similar de financiamiento de proveedores para acelerar ventas de chips, y Broadcom no puede quedarse atrás en la competencia de chips de IA. Tan describió esta colaboración como "la primera de muchas transacciones futuras" y planea proporcionar más de 20 gigavatios de potencia de cálculo para laboratorios de IA de vanguardia para 2028, con un potencial de compras de chips que podría alcanzar los 700 mil millones de dólares.

La barrera de Nvidia: ecosistema CUDA y la "prisión de Jensen"

Frente a la presión de Google y Broadcom, la posición de Nvidia sigue siendo bastante resistente. Su participación superior al 90% en el mercado de chips de IA se sustenta en un ecosistema fuerte de hardware plug-and-play y la facilidad de uso de su biblioteca de programación CUDA.

Se informa que algunos nuevos proveedores de servicios en la nube temen que, si se apartan del stack completo de hardware de Nvidia, puedan perder cuotas de chips, y este problema se denomina en la industria como la "prisión de Jensen". Adam Fisher, socio de Bessemer Venture Partners, comentó:

"No todos los proveedores de servicios en la nube de Nvidia dirían esto, algunos dirían que Nvidia les da todo lo que necesitan, pero hay otros que desean tener alternativas y no pueden obtenerlo de otros proveedores."

Respecto a los desafíos de los competidores, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha sido claro: en una entrevista en un podcast en abril, afirmó que Nvidia tiene una ventaja significativa sobre Google y otros fabricantes de chips personalizados (ASIC), y cuestionó la supuesta ventaja de costo del TPU: "Me encantaría que demostraran que el TPU es más barato, porque en mi opinión no tiene sentido." También enfatizó que Anthropic es el único cliente externo importante del TPU de Google.

Sin embargo, Amin Vahdat, CTO de infraestructura de IA en Google, tiene una visión diferente. Dijo que no se centra en competir con Nvidia o cualquier otro, ya que Nvidia es tanto un competidor como un socio importante, dado que los centros de datos de Google también usan GPUs de Nvidia. "Para mí y para nosotros, esto no es un juego de suma cero, la demanda del mercado es suficiente."

El gasto de capital de un billón de dólares genera nuevos patrones de financiamiento

Las acciones de Google y Broadcom reflejan la rápida expansión de la demanda de financiamiento para infraestructura de IA en la industria.

Según predicciones de Morgan Stanley, el mercado de financiamiento en EE. UU. para IA alcanzará los 400 mil millones de dólares, y podría superar el billón de dólares para 2028, en línea con una demanda de gasto de capital de aproximadamente 1.8 billones en los próximos dos años. Los bancos tradicionales enfrentan presión para absorber grandes deudas relacionadas con IA, por lo que el crédito privado se vuelve una alternativa importante.

Google anunció este mes que planea recaudar 85 mil millones de dólares en financiamiento de acciones para apoyar la construcción de infraestructura de IA. Otros ejemplos recientes incluyen:

Meta completó una transacción SPV de 27.3 mil millones de dólares para su centro de datos Hyperion en Louisiana, con Blue Owl proporcionando crédito privado y Morgan Stanley liderando la estructuración, con soporte de garantía similar de Meta; Amazon emitió aproximadamente 14 mil millones de dólares en bonos en el mercado canadiense, la mayor emisión en la historia del mercado de bonos en dólares canadienses.

Para Anthropic, esta estructura es una señal clara de su movimiento hacia la autosuficiencia en suministro de potencia de cálculo, buscando liberarse de la dependencia de Google o Amazon. Wall Street Journal menciona que, según The Information, Anthropic ha organizado garantías de Google para sus cinco centros de datos, asegurando espacio físico para la instalación de chips.

Estas series de acuerdos muestran que, en la lucha por la potencia de cálculo de IA, los intereses de fabricantes de chips, gigantes tecnológicos y capital privado se están entrelazando a una velocidad y profundidad sin precedentes, y el modelo de "garantía financiera a cambio de participación de mercado" de Nvidia se ha convertido en un nuevo paradigma que toda la industria busca imitar.