Nvidia ahora ofrece computación de inicio de IA, pague más tarde

En lugar de limitarse a vender chips, Nvidia ofrece a AI Cloud un modelo de reparto de ingresos y soporte crediticio para poner las GPU en manos de empresas que de otro modo no podrían permitírselas.

Nvidia está cambiando la forma en que se le paga. La compañía anunció el miércoles un nuevo acuerdo mediante el cual los proveedores de inteligencia artificial en la nube pueden acceder a una gran cantidad de sus chips a cambio de una parte de los ingresos que esos chips generan en última instancia, en lugar de pagar el costo total por adelantado.

El argumento, tal como lo plantea Nvidia, es una cuestión capital. Históricamente, las empresas emergentes de IA han tenido acceso limitado a la infraestructura intensiva en capital necesaria para entrenar y ejecutar modelos grandes, e incluso los compromisos a largo plazo de los clientes a menudo no han sido suficientes para desbloquear fondos para la computación.

La respuesta de Nvidia es permitir que AI Cloud compre su hardware y revenda la capacidad de nube impulsada por Nvidia, recaudando ingresos por productos estándar en chips Nvidia y luego tomando una parte adicional de lo que Cloud gana con sus alquileres.

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Es la misma crisis informática que ha elevado las valoraciones de los revendedores de GPU como Runpod, que en junio alcanzó una valoración de mil millones de dólares que alquila chips que no posee.

Actualmente hay dos empresas que utilizan el modelo. Sharon AI, un operador australiano de nube de IA, está implementando 40.000 GPU Nvidia Grace Blackwell GB300 en un contrato de seis años y 72 MW, un acuerdo que el cofundador y director ejecutivo James Manning llamó "un momento crucial" en el impulso de la compañía hacia la IA soberana a gran escala.

Pharmas, otro de los primeros socios, está construyendo un campus mucho más grande. La empresa australiana está construyendo una fábrica de IA Nvidia DSX de 360 ​​megavatios en Batam, Indonesia, que eventualmente albergará hasta 170.000 GPU en las plataformas Grace-Blackwell, Vera-Rubin y Vera de Nvidia.

Bloomberg informa que Pharmas espera entre 25.000 y 30.000 millones de dólares en acuerdos de compra comprometidos durante los primeros seis años del acuerdo, una escala que sólo tiene sentido si la demanda informática de los clientes nativos de IA sigue creciendo. Nvidia nombra a Baseten, Fireworks AI y Together AI como ejemplos de clientes.

Se trata de empresas que necesitan acceso instantáneo y resistente a la potencia de la nube de IA para capacitación, ajustes y estimaciones de gran volumen sin comprometerse con años de adquisición de hardware; una década de Nvidia hiperescalar ha sido un cliente distintivo.

Es una apuesta a la larga cola de constructores de modelos, plataformas de agentes y empresas que quieren calcular la frontera pero no el riesgo de balance de construir centros de datos.

El acuerdo le da a Nvidia algo que no había tenido antes a esta escala, un flujo de ingresos recurrente vinculado al uso, además de las ventas de hardware. El modelo combina el reparto de ingresos con el apoyo crediticio, lo que ayuda eficazmente a financiar la compra de pequeñas nubes de IA en primer lugar.

No es un préstamo, pero funciona como financiación del vendedor con una ventaja similar a la del capital. Nvidia no cambia nada de lo que vende y los chips siguen costando lo que cuestan.

Lo que cambia es quién puede comprarlos y en qué condiciones, lo cual es más importante de lo que parece. La selección del sitio, la adquisición de energía, la construcción y la puesta a punto del hardware pueden tardar años antes de que la carga de trabajo de una startup esté en funcionamiento, y el argumento de Nvidia es que los socios de la nube de IA pueden comprimir ese cronograma vendiendo las capacidades existentes.

La compañía ya ha comprometido más de 40 mil millones de dólares en inversiones de capital en IA este año, que abarcan OpenAI, Nebius y docenas de otras rondas más pequeñas. Un modelo de cálculo de reparto de ingresos hace algo similar sin tocar la tabla de límites máximos, colocando la exposición del balance en manos de sus socios en la nube en lugar de en sus propios libros.

Nvidia no ha revelado cuántas nubes de IA firmará sobre esta base o si los términos de Sharon AI y Pharma se estandarizarán para futuros socios.

Esto profundiza una dependencia que ya ha sido objeto de escrutinio, ya que una parte cada vez mayor del crecimiento de la industria de la IA está ligada contractualmente al propio éxito de Nvidia.

Si el modelo funciona, más computación llega a las startups más rápido de lo que permiten los métodos tradicionales de compra y sobreescritura. Si la demanda nativa de IA se ha enfriado, Nvidia ahora ha enfrentado esa desaceleración dos veces, acordando compartirla una vez a través de las ventas de chips y otra vez a través de los ingresos de la nube.