OpenAI retira su plan de expansión del centro de datos Stargate con Oracle

• OpenAI detuvo el plan de expansión del centro de datos Stargate en Abilene, Texas, y se enfocará en nuevas instalaciones que utilicen chips Nvidia de próxima generación
• Oracle impulsa la expansión de su infraestructura de IA con una inversión basada en deuda de más de 100 mil millones de dólares, mientras su flujo de caja libre es negativo
• La velocidad de construcción de centros de datos no logra seguir el ritmo del ciclo de reemplazo generacional de chips, lo que genera un riesgo de obsolescencia tecnológica para toda la inversión en infraestructura
• Nvidia lanza nuevos GPU cada año, y su chip más reciente, Vera Rubin, ofrece un rendimiento de inferencia 5 veces superior al de la generación anterior
• Oracle es el único hiperescalador con más de 100 mil millones de dólares en deuda, y su flujo de caja libre ya pasó a ser negativo
• Las acciones de Oracle han caído 23% en lo que va del año, mientras aumentan las preocupaciones del mercado sobre la sostenibilidad de la inversión en infraestructura de IA

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Fin de la colaboración entre OpenAI y Oracle

• OpenAI retiró su plan de expansión del centro de datos Stargate con Oracle y cambió hacia grandes clústeres en otras ubicaciones que usarán GPU Nvidia de próxima generación
  • La instalación de Abilene iba a usar procesadores Nvidia Blackwell, pero el suministro eléctrico no estaría operativo sino hasta dentro de un año
  • OpenAI espera contar para entonces con chips Nvidia más avanzados para expandirse en otras ubicaciones
• Oracle ya había avanzado en la adquisición del sitio, los pedidos de hardware y una inversión de miles de millones de dólares en construcción y personal
• Bloomberg informó primero sobre la noticia, y Oracle la rechazó en una publicación en X como una "información falsa", pero solo mencionó el avance del proyecto existente y no se refirió al plan de expansión

Desbalance entre el ritmo de renovación de chips y la construcción de infraestructura

• El ciclo de actualización de chips de IA avanza más rápido que la construcción de centros de datos
  • Nvidia antes lanzaba nuevos productos cada dos años, pero ahora presenta un nuevo GPU cada año
  • El chip más reciente, Vera Rubin, ofrece un rendimiento de inferencia 5 veces superior al de Blackwell
• Las empresas que desarrollan modelos de IA prefieren los chips más recientes porque la brecha de rendimiento afecta directamente los benchmarks, el uso, los ingresos y la valuación
• A las empresas de infraestructura les toma al menos entre 12 y 24 meses asegurar terrenos, conectar energía y completar instalaciones, por lo que la brecha generacional tecnológica es inevitable
• Pero los clientes quieren los chips más recientes, que se actualizan cada año, así que existe el riesgo de que, para cuando termine la construcción, el hardware ya pertenezca a una generación anterior
• Todos los contratos de infraestructura que se firman hoy podrían terminar siendo inversiones en hardware obsoleto incluso antes de la conexión eléctrica

La estructura de expansión basada en deuda de Oracle

• Oracle es el único gran hiperescalador que expande infraestructura de IA con deuda
  • Tiene más de 100 mil millones de dólares de deuda total y su flujo de caja libre pasó a ser negativo
  • Google, Amazon y Microsoft financian sus inversiones con su propia capacidad de generación de efectivo
• Blue Owl, socio de Oracle, rechazó financiar instalaciones adicionales y anunció un plan de recorte de hasta 30 mil empleos
• Oracle se prepara para presentar sus resultados del tercer trimestre, y los inversionistas están atentos a si podrá sostener su plan de gasto de capital por 50 mil millones de dólares y la continuidad de su financiamiento

Reacción del mercado y comportamiento de la acción

• La acción de Oracle ha caído 23% en lo que va del año y más de la mitad frente a su máximo de septiembre de 2025
• Los inversionistas están poniendo atención en la sostenibilidad de la inversión en infraestructura de IA y en la carga de deuda

Depreciación de GPU y riesgo para todo el mercado de IA

• La depreciación de GPU es un riesgo que puede impactar no solo a Oracle, sino a todo el mercado de infraestructura de IA
• La desalineación entre la velocidad de mejora de los chips y el tiempo de construcción de centros de datos es un factor de riesgo central para la inversión en infraestructura de IA
• Este problema estructural podría afectar la eficiencia y el retorno de inversión en todo el ecosistema de IA

[GN⁺]

Comentarios en Hacker News

• Dirijo una pequeña empresa de inferencia de LLM de código abierto, Synthetic.new
  Creo que el reporte de CNBC no es preciso. Oracle no está construyendo un "centro de datos de ayer", sino un Blackwell DC. El problema es que van a terminar el "DC de hoy" "mañana". Para entonces, Vera Rubin ya habrá salido y tendrá una eficiencia 5 veces mayor, pero es poco probable que Oracle baje los precios 5 veces
  Las máquinas a escala de rack de Nvidia (GB200-NVL72, GB300-NVL72) son racks completos a los que solo hay que conectar energía y red. Oracle podría simplemente comprar racks Vera Rubin y ponerlos en el nuevo DC, y así tener el "DC del mañana" "mañana"
  Aun así, puede que Oracle ya haya firmado para recibir Blackwell mañana, o que la construcción del DC se haya retrasado y las GPU estén quedándose sin uso. Solo con el reporte de CNBC no queda claro qué tan grave es la situación real

  • Una mejora de eficiencia de 5 veces en una sola generación suena demasiado exagerada. Últimamente las mejoras por miniaturización del proceso se han reducido
    Si ves este benchmark de rendimiento/energía de GPU, la diferencia entre la 1080 Ti (de hace 9 años) y la 5090 es de unas 2.56 veces. Es probable que en cargas reales de trabajo ni siquiera se mantenga esa cifra
    Las GPU antiguas de centro de datos todavía se siguen usando bastante bien
  • Probablemente esta sea una estrategia ajustada para entornos militares o confidenciales. En esos entornos, por validación de firmware, certificaciones criptográficas y demás, no se aprueba nada hasta 18 a 36 meses después del lanzamiento comercial
    Los Blackwell ya desplegados se quedarían para uso civil, y el gobierno tendría que comprar hardware nuevo por separado. Oracle podría estar apostando por este ciclo lento del mercado de seguridad
    Además, como el gobierno casi nunca ha operado directamente infraestructura masiva de GPU, Oracle podría terminar absorbiendo esa demanda más adelante
  • Deirdre Bosa de CNBC dijo algo parecido. Incluso dentro de la empresa hay mucha gente que no sabe bien qué tan seria es la situación
    Como Oracle carga con riesgo de deuda a largo plazo, esta decisión podría ser la primera señal
  • Según otros reportes, en realidad sí se trata de un retraso en la construcción. El terreno de Stargate todavía se está acondicionando, y la instalación de GPU está prevista hasta 2026
    El hecho de que Nvidia esté dando contratos de Blackwell por miles de millones de dólares a otras empresas también parece una medida para mantener activa la línea de producción. También se dice que ya hay chips entregados acumulándose en bodegas
  • No entiendo la premisa de que un centro de datos quede atado a una generación específica de GPU. AWS tampoco construye edificios nuevos cada vez que sale un Xeon nuevo

• El punto central del proyecto Stargate es la "economía de inferencia"
  La diferencia de costos entre infraestructura de hyperscalers y neoclouds especializadas llega a alrededor del 75%. Esa brecha complica mucho la decisión de empresas como OpenAI entre construir por cuenta propia vs comprar afuera
  En a7om.com están siguiendo los precios de inferencia de más de 40 vendors, y esos datos muestran lo riesgosa que puede ser una inversión de DC de 500 mil millones de dólares

• No estoy de acuerdo con eso de que Stargate sea un "centro de datos de ayer"
  Oracle conoce la hoja de ruta de Nvidia y está construyendo por fases para soportar densidades de potencia del orden de 200kW/rack. En las fases siguientes también debería poder alojar sin problema generaciones como Rubin y Feynman

  • 200kW/rack es un consumo eléctrico verdaderamente enorme. Cuesta imaginar una instalación de ese tamaño
  • Entonces queda la duda de por qué CNBC reportó que OpenAI se va porque "quiere GPU nuevas". Hace falta explicar si fue simplemente un error periodístico o una distorsión de fuentes internas

• Me intriga el destino de las GPU antiguas de centro de datos. Me pregunto si existe un mercado secundario o si Nvidia mete cláusulas de no reventa

  • Ya puedes comprar A100/H100 en eBay. Por el costo de electricidad no tiene sentido en casa, pero hay gente que las corre por diversión
  • El mercado de segunda mano para partes de servidor comunes es bastante activo, pero las GPU son un equipo demasiado especializado y a particulares les cuesta usarlas. Algo como una H200 ni siquiera es fácil de meter en una PC casera
    Las GPU son caras, y ni siquiera está claro si la ley de Moore aplica tal cual en este campo. Si las mejoras de rendimiento no son tan grandes, los ciclos de reemplazo también se alargarán
  • AWS todavía ofrece instancias g4dn basadas en GPU T4 (lanzada en 2018). Las nubes gigantes siguen operándolas por mucho tiempo incluso después de depreciarlas, así que no parece que vayan a usar las GPU que nosotros descartamos
  • Las GPU de centro de datos se diseñan para una durabilidad de 5 a 7 años bajo operación 24/7, pero su vida útil real ronda más bien los 3 a 4 años. Según benchmarks de Meta, alrededor del 9% falla cada año. La tasa de defectos en los primeros 3 meses es especialmente alta
  • Algunas GPU están diseñadas para racks exclusivos de refrigeración líquida, así que no caben en un gabinete de PC normal. Yo incluso compré una NEC SX Aurora TSUBASA y, como no tenía ventiladores, tuve que ponerle tres ventiladores de 40mm por mi cuenta

• OpenAI ha tenido problemas con todos sus socios de cómputo hasta ahora. También hay bastante exageración en este caso. En la práctica no hay ningún socio que pueda suministrar chips de próxima generación más rápido

• El tema más interesante es la estructura financiera de Oracle y la posibilidad de una adquisición
  Industrias clave como gobierno y finanzas siguen usando Oracle DB, pero la presión por pagar deuda va a seguir empujando aumentos de precios. Al final eso acelerará la fuga de clientes y una adquisición hostil podría volverse una opción realista

  • También sorprende que IBM, al igual que Oracle, siga operando con tecnología anticuada

• Cuesta entender por qué Oracle compró tantas GPU antiguas. La electrónica se deprecia rápido, así que pagar hoy precio completo por chips que vas a usar dentro de 2 años parece una inversión irracional

• Hay quien pregunta si un centro de datos realmente puede reemplazar GPU cada año

  • Para seguir siendo competitivo, hace falta actualizar cada año