BlackRock, Goldman y Apollo se unen a Nvidia en conversaciones para una expansión masiva de IA de 500.000 millones de dólares

BlackRock (NYSE: BLK), Goldman Sachs (NYSE: GS), Apollo Global Management (NYSE: APO), Blackstone (NYSE: BX), Brookfield Asset Management (NYSE: BAM) y KKR (NYSE: KKR) se alinean con Nvidia (NASDAQ: NVDA) para una nueva y gigantesca ronda de gastos en IA que podría alcanzar eventualmente los 500.000 millones de dólares.

Según el Financial Times, se espera que la colaboración se centre en financiar capacidades informáticas adicionales, suministro de electricidad y construcción de centros de datos. El acuerdo podría anunciarse tan pronto como el próximo lunes.

NVDA cayó un 1,4 % tras la noticia, lo que resultó en una pérdida de más de 70.000 millones de dólares en la valoración de la empresa.

Las discusiones se producen mientras Nvidia asume un papel más importante en el pago de la enorme expansión física detrás de la inteligencia artificial.

La empresa vale unos 5,25 billones de dólares y ya vende los procesadores gráficos utilizados para entrenar y ejecutar la mayoría de los mayores sistemas de IA de EE. UU. También suministra software y otras herramientas informáticas. Pero las GPU por sí solas no mantienen en funcionamiento un modelo de IA.

Para los operadores, esto requiere enormes cantidades de edificios con servidores, energía, refrigeración y financiación durante un período prolongado de tiempo. Nvidia ha estado contribuyendo cada vez más a ayudar a sus clientes a obtener esta financiación, además de invertir sus fondos en las empresas que compran su hardware.

Nvidia respalda a más clientes de IA mientras Mark Cuban advierte que la financiación podría «desmoronarse»

El multimillonario Mark Cuban ha expresado abiertamente su preocupación por la cantidad de deuda e ingeniería financiera que ahora subyace al auge del gasto en IA.

Su argumento es sencillo. Nvidia ya no solo cobra dinero cuando alguien pide chips. También ha estado ayudando a financiar a las empresas que realizan esos pedidos.

En julio, Mark comparó la situación actual con la fiebre de financiación que rodeó a las empresas de internet durante el período de las puntocom. Escribió que «en lugar de ofertas públicas iniciales (IPO), Nvidia es la IPO, financiando a todos y a cualquiera».

Esa financiación puede tomar diferentes formas. Nvidia ha ofrecido capital, acuerdos de participación en ingresos y arreglos que garantizan ciertos niveles de ingresos a los operadores de centros de datos y a los nuevos proveedores de nube. Esos acuerdos pueden facilitar que los clientes pidan GPU y comiencen a construir antes de que sus propios negocios generen suficiente efectivo para cubrir el costo total.

Durante la primera mitad de 2026, Nvidia invirtió más de 40.000 millones de dólares en sus iniciativas de IA. Esta cantidad incluyó inversiones y fondos relacionados con empresas como OpenAI, Corning (NYSE: GLW) e IREN (NASDAQ: IREN).

Algunas de las cifras son masivas incluso según los estándares de la IA. OpenAI ha estado vinculada a un programa propuesto de centros de datos por 100.000 millones de dólares. La financiación vinculada a xAI también ha utilizado vehículos de propósito especial por valor de miles de millones de dólares.

Estos acuerdos pueden depender de promesas de GPU como garantía para préstamos. Además, pueden implicar arrendamientos a largo plazo y proyecciones de ingresos basadas en empresas de IA emergentes.

Esto es relevante en caso de que los ingresos reales no cumplan con las cifras en las que confiaban los financiadores en el momento de la firma de los contratos.

Ya ha sido señalado por expertos legales que la financiación de la infraestructura de IA se ha vuelto bastante compleja. Un solo proyecto puede comprender préstamos privados, titulización de deudas y vehículos de propósito especial (SPV) creados específicamente para el propósito de mantener activos o pedir prestado sin balance.

Esto puede involucrar a bancos, compañías de seguros y fondos de pensiones.

Wall Street coloca más capital detrás de las GPU a medida que los valores del hardware caen más rápido

El valor del propio hardware también es un peligro.

Por ejemplo, Nvidia ha estado lanzando nuevas generaciones de chips de IA una vez al año. Eso implica que un centro de datos podría estar aún en proceso de pagar un lote de procesadores cuando una versión aún mejor esté disponible.

Como resultado, las GPU antiguas pueden depreciarse más rápido de lo que asumieron los prestamistas al principio.

Este punto es importante si tenemos en cuenta el hecho de que es el propio hardware el que garantiza el préstamo. Por ejemplo, los bancos o las instalaciones de crédito privado pueden otorgar préstamos para equipos que tienen costos muy altos en el momento de la instalación.

Una desaceleración en el gasto en IA podría dañar a los operadores que invirtieron en capacidad para satisfacer una demanda que no se materializó. Las actualizaciones de hardware más frecuentes podrían hacer que las instalaciones costosas queden obsoletas antes. Un chip mejorado de un competidor podría reducir la demanda de sistemas basados en Nvidia.

Cualquiera de estos factores podría resultar en que los operadores tengan que pagar grandes deudas contra instalaciones que generan menos ingresos de lo esperado.

Es mucho más que simplemente invertir en acciones tecnológicas normales. La financiación apalancada se está utilizando para financiar centros de datos, GPU y proyectos de energía.