La estructura de financiamiento circular del boom de GPU creada por NVIDIA, CoreWeave y Nebius

 (io-fund.com)
1 puntos por GN⁺ 4 시간 전 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • CoreWeave y Nebius consiguieron contratos masivos de largo plazo al suministrar rápidamente las GPU más recientes de NVIDIA, pero para convertir la energía contratada en capacidad real de centros de datos deben asumir gastos de capital muy por encima del flujo de caja
  • Los contratos de neocloud con Microsoft y Meta alcanzan hasta 122.200 millones de dólares, y los compromisos potenciales superan los 145.000 millones de dólares si se incluyen los contratos relacionados con OpenAI y Anthropic, pero los ingresos estimados para 2026 de CoreWeave y Nebius son de apenas 12.600 millones y 3.400 millones de dólares, respectivamente
  • Los hyperscalers aseguran rápidamente capacidad de GPU, mientras distribuyen como gasto operativo de largo plazo el capex inicial que requeriría construir por cuenta propia, trasladando así a las neoclouds la carga de inversión en infraestructura y financiamiento
  • NVIDIA invirtió 2.000 millones de dólares en cada una de las dos compañías y además garantiza la compra de capacidad no vendida de CoreWeave hasta 2032, mientras ambas vuelven a comprar grandes volúmenes de GPU de NVIDIA, formando una relación financiera circular
  • CoreWeave y Nebius necesitarán emitir más deuda o acciones para cubrir sus planes de inversión de 2026, y el alza de tasas e intereses presiona la rentabilidad y la posibilidad de autosuficiencia financiera pese al rápido crecimiento de ingresos y backlog

Más de 120.000 millones de dólares de capacidad comprometida por hyperscalers

  • Microsoft firmó contratos por unos 60.000 millones de dólares con CoreWeave, Nebius, Nscale y otros
  • El compromiso potencial de Meta llega hasta 62.200 millones de dólares
  • El total combinado de compromisos de Microsoft y Meta asciende a 122.200 millones de dólares, equivalente a alrededor del 90% de los ingresos de AWS en los últimos 12 meses
  • Si se incluyen los contratos respaldados por OpenAI y Anthropic, los compromisos potenciales suben a más de 145.000 millones de dólares
    • OpenAI es, junto con Meta, uno de los dos mayores clientes de CoreWeave
    • CoreWeave firmó un acuerdo multianual de cómputo con Anthropic
    • No se reveló el monto exacto de los contratos relacionados con OpenAI y Anthropic
  • La escala de los contratos supera ampliamente los ingresos actuales de ambas compañías
    • Los ingresos estimados de CoreWeave para el año fiscal 2026 son de 12.600 millones de dólares
    • Los ingresos estimados de Nebius para 2026 son de 3.400 millones de dólares
  • Detrás de la decisión de los hyperscalers de asignar capital a las neoclouds hay tres factores: acceso rápido a las GPU más recientes, alta utilización del cómputo y la posibilidad de no reconocer en su balance el capex que implicaría construir directamente

La velocidad para desplegar primero las GPU más recientes

  • Las neoclouds pueden añadir capacidad de cómputo más rápido que los centros de datos propios de los hyperscalers, reduciendo el tiempo entre el gasto y la generación de ingresos
  • JLL considera que, mientras construir un centro de datos hyperscale toma años, una neocloud puede desplegar infraestructura de GPU de alta densidad en cuestión de meses
  • CoreWeave dice haber sido uno de los primeros proveedores en ofrecer clústeres NVIDIA H100, H200 y GH200 en entornos de producción a escala de IA, y afirma haber sido el primer proveedor cloud en ofrecer al público instancias GB200 NVL72
  • Nebius también destaca su historial como uno de los primeros operadores en desplegar GPU NVIDIA de última generación
  • NVIDIA invirtió 2.000 millones de dólares en CoreWeave y otros 2.000 millones de dólares en Nebius, y ambas compañías buscan desplegar más de 5 GW de capacidad de centros de datos cada una hacia 2030
  • La alianza con NVIDIA se traduce en una ventaja de suministro para las neoclouds, que pueden construir antes que otros proveedores plataformas de próxima generación como Blackwell Ultra y Rubin

La utilización de GPU impulsada por software

  • CoreWeave combina el suministro de hardware con software y capacidades operativas para reducir el tiempo ocioso de las GPU y el desperdicio de cómputo
    • CoreWeave Kubernetes Service (CKS) asigna cargas de trabajo entre miles de GPU
    • SUNK ejecuta cargas de entrenamiento e inferencia en el mismo clúster para optimizar la utilización
    • CoreWeave Tensorizer reduce el tiempo de carga de modelos para disminuir el tiempo ocioso de las GPU
    • También ofrece funciones de detección y recuperación rápida de fallas
  • La utilización de FLOPs del modelo (MFU) no mide solo si una GPU está encendida, sino cuánto de su capacidad real de cálculo se usa efectivamente
    • La utilización convencional de GPU solo mide si se están ejecutando kernels en un momento dado, por lo que no muestra si se usan todos los núcleos o si se alcanza el nivel máximo de paralelización
    • La brecha de MFU entre el uso real y la capacidad teórica de cómputo suele rondar entre 30% y 40%
  • CoreWeave reveló al salir a bolsa que su MFU era de 35% a 45% y que estaba 20% por encima de la competencia
    • Esto se basaba en comparaciones con otros centros de datos de IA cuyo MFU estaba en la franja del 30%
    • En marzo de 2025 dijo haber logrado una MFU superior al 50% en GPU Hopper
  • La combinación de despliegue rápido de las GPU más recientes y alta utilización es la ventaja competitiva clave de las neoclouds

Convertir el capex de los hyperscalers en gasto operativo

  • Los hyperscalers pueden arrendar capacidad de neocloud y convertir un gran gasto de capital (capex) inicial en gasto operativo distribuido a lo largo de contratos de largo plazo
  • Considerando que los hyperscalers ya tienen capacidades propias para optimizar software y mejorar la utilización de GPU, esta estructura contable en sí misma se vuelve un argumento bajista para explicar la demanda de neocloud
  • El flujo de caja operativo estimado de Meta para 2026 es de 136.000 millones de dólares y su guía de capex es de 125.000 a 145.000 millones de dólares
    • Si el capex llega al extremo superior, el flujo de caja libre podría volverse negativo
    • Si construyera por cuenta propia hasta 62.200 millones de dólares en capacidad de neocloud, esa cantidad se registraría como capex y presionaría aún más el flujo de caja libre
    • Los contratos con CoreWeave y Nebius se extienden hasta 2031-2032, lo que permite distribuir los pagos operativos en menos de 10.000 millones de dólares anuales en promedio
  • La guía de capex de Microsoft para 2026 es de 190.000 millones de dólares, y su flujo de caja operativo estimado es de 200.000 millones de dólares
    • Si esas proyecciones se concretan, usaría el 95% del flujo de caja operativo en capex
    • Los contratos de neocloud por 60.000 millones de dólares funcionan como una forma de expandir capacidad de cómputo tratándola como gasto operativo durante varios años
  • El capex que los hyperscalers descargan de sus balances pasa a CoreWeave y Nebius, generando para ambas una gran necesidad de financiamiento externo

La estructura circular creada por la inversión, el suministro y la garantía de demanda de NVIDIA

  • NVIDIA es al mismo tiempo proveedor de GPU de las neoclouds, inversionista y garante de demanda
  • El flujo de caja libre de NVIDIA en los últimos 12 meses es de 119.000 millones de dólares, el segundo más alto entre las empresas del mundo después de Apple
    • El respaldo de NVIDIA, con su sólida posición financiera y flujo de caja, puede influir para que CoreWeave y Nebius consigan financiamiento en mejores condiciones
  • NVIDIA proporcionó a CoreWeave una red de seguridad financiera de 6.300 millones de dólares sobre capacidad de GPU no vendida
    • Si los clientes de CoreWeave no usan toda la capacidad del centro de datos, NVIDIA tendrá que comprar la capacidad remanente hasta el 13 de abril de 2032
    • Los 6.300 millones de dólares corresponden al valor inicial del contrato, por lo que esa cifra podría crecer con el tiempo
  • Cuando NVIDIA aporta capital accionario, CoreWeave y Nebius usan esos fondos para comprar GPU de NVIDIA en grandes volúmenes
    • Con una inversión accionaria relativamente pequeña, NVIDIA asegura relaciones con clientes que compran decenas de miles de millones de dólares en GPU
    • Si ambas compañías logran sostenerse por sí mismas, NVIDIA conservará dos grandes clientes a quienes seguir vendiendo sistemas de última generación
  • Mientras los ingresos de las neoclouds van dos a uno por detrás del capex, la pregunta central sigue siendo por cuánto tiempo deberán seguir levantando efectivo para nueva infraestructura

La carga financiera de convertir energía contratada en capacidad real

  • CoreWeave y Nebius aseguraron 3,5 GW de energía contratada cada una, pero la mayor parte aún no está en operación
  • CoreWeave opera actualmente 1 GW y busca convertir 1,7 GW para finales de 2026 y la mayor parte de su energía contratada en capacidad activa para finales de 2027
  • Nebius apunta a 800 MW a 1 GW de energía conectada para finales de 2026, incluida capacidad que puede activarse de inmediato una vez instaladas las GPU
  • Incluso si completan sus inversiones de 2026, la capacidad activa de CoreWeave sería de 1,7 GW, menos del 50% de lo contratado, y el extremo superior del objetivo de Nebius, 1 GW, seguiría siendo menos del 30% de su energía contratada
  • En un contexto donde las restricciones eléctricas limitan la expansión de centros de datos, convertir energía contratada en energía activa es lo que permite transformar el backlog en ingresos, pero ese proceso requiere inversión continua en infraestructura y financiamiento externo

El flujo de caja de CoreWeave y su deuda en rápido aumento

  • En el trimestre más reciente, los ingresos crecieron 112% interanual hasta 2.080 millones de dólares
    • El flujo de caja operativo fue de 2.980 millones de dólares, pero el capex llegó a 7.700 millones de dólares
    • El flujo de caja libre fue negativo en 4.710 millones de dólares
  • La caja cayó a 2.270 millones de dólares, 890 millones menos que el trimestre anterior, una baja de 28,3%
  • La deuda subió a 24.860 millones de dólares, unos 3.500 millones más que el trimestre anterior, un alza de 16,1%
  • La guía anual de capex es de 31.000 a 35.000 millones de dólares, con un punto medio de 33.000 millones de dólares
    • El capex que falta por ejecutar en el resto del periodo es de 25.300 millones de dólares
    • La proyección de flujo de caja operativo para 2026 es de 8.680 millones de dólares, de los cuales 5.700 millones corresponderían al resto del periodo
    • Incluso considerando los 2.270 millones de dólares en caja, la brecha de financiamiento sería de 17.330 millones de dólares
  • En las primeras cinco presentaciones de resultados desde su salida a bolsa, la emisión de acciones fue de 3.500 millones de dólares, pero la emisión de deuda superó cinco veces esa cifra, con 18.810 millones de dólares
  • Aun con una posición neta de caja de menos 22.600 millones de dólares, es probable que la deuda siga siendo el principal mecanismo para financiar el capex

La situación financiera relativamente mejor de Nebius y su financiamiento adicional

  • Nebius tiene 9.370 millones de dólares en caja, 8.450 millones de dólares en deuda y una posición neta de caja de 920 millones de dólares
  • En el trimestre más reciente, los ingresos crecieron 684% interanual hasta 339 millones de dólares
    • Gracias a grandes anticipos de clientes, el flujo de caja operativo subió 170,7% frente al trimestre anterior, hasta 2.260 millones de dólares
    • El capex fue de 2.470 millones de dólares y el flujo de caja libre fue negativo en 214,9 millones de dólares
  • El punto medio de su guía anual de capex es de 22.500 millones de dólares, y aún tendría que gastar alrededor de 20.000 millones de dólares en el resto del periodo
    • Incluso incluyendo la caja y compromisos contractuales por unos 6.900 millones de dólares, necesitaría 6.300 millones de dólares adicionales para cubrir el punto medio
  • Desde el cuarto trimestre de 2024, la emisión de acciones fue de unos 3.920 millones de dólares, incluyendo warrants prepagados por 2.000 millones comprados por NVIDIA, mientras que la emisión de deuda fue de 8.320 millones de dólares
  • Entre sus opciones de financiamiento están el asset-backed finance, los bonos corporativos y la emisión de acciones
    • Tiene un programa de emisión de acciones a precio de mercado por 25 millones de acciones que aún no ha utilizado
    • Si emitiera la totalidad a 200 dólares por acción, recaudaría 5.000 millones de dólares, pero diluiría aproximadamente 8% la participación de los accionistas existentes
  • Aunque su situación financiera es mejor que la de CoreWeave, por su trayectoria histórica es probable que el asset-backed finance y los bonos corporativos sigan siendo sus principales rutas de financiamiento

Préstamos respaldados por GPU y calificación crediticia de los clientes

  • CoreWeave depende fuertemente de préstamos a plazo con desembolso diferido respaldados por GPU (DDTL), en los que los fondos se van retirando por etapas a medida que avanza la construcción del centro de datos, y ya firmó seis facilidades en total
  • El DDTL 4.0 por 8.500 millones de dólares, firmado en marzo de 2026, fue el primero de su tipo en recibir una calificación crediticia de grado de inversión
    • Hasta el primer trimestre de 2026 solo se habían retirado 1.260 millones de dólares
    • Como la deuda total actual solo incluye lo ya retirado, nuevas disposiciones de DDTL 4.0 harán crecer aún más la deuda
  • En la evaluación de grado de inversión, los contratos de largo plazo con clientes y el valor de las GPU adquiridas funcionan como garantía
    • CoreWeave señaló que sus contratos de largo plazo con empresas de IA con grado de inversión respaldan esa calificación, lo que se presume vinculado al contrato reciente con Meta
    • Obtiene tasas más favorables, difíciles de conseguir solo con su propia situación financiera, gracias a la calidad crediticia de sus clientes y a las GPU como colateral
  • El DDTL 5.0 por 3.100 millones de dólares, firmado en mayo, se basa en dos contratos con clientes sin grado de inversión
    • Al no recibir grado de inversión, paga una tasa más alta que DDTL 4.0
  • El costo de financiamiento de CoreWeave depende no solo de su propia situación financiera, sino también de la calificación crediticia de los contratos con sus clientes

La presión sobre la rentabilidad que agrava el alza de tasas

  • La parte de tasa fija de DDTL 4.0 se determina sumando una prima de 2 puntos porcentuales al rendimiento de los bonos del Tesoro de EE. UU. con vencimiento promedio ponderado de 3,14 años
  • El rendimiento de los bonos del Tesoro en ese tramo subió de menos de 3,6% a inicios de 2026 a alrededor de 4,2% en junio, elevando el costo de financiamiento futuro
  • En el primer trimestre, los pagos de intereses de CoreWeave fueron de 536 millones de dólares
    • Equivalen al 25,8% de los ingresos de 2.080 millones de dólares
    • Representan el 46,3% del EBITDA ajustado de 1.157 millones de dólares
  • El punto medio de la guía para el siguiente trimestre es de ingresos por 2.525 millones de dólares y gasto por intereses de 690 millones de dólares
    • Se proyecta que la relación de gasto por intereses sobre ingresos suba a 27,3%
  • Mientras se mantenga la brecha entre flujo de caja operativo y capex, el aumento de deuda o la dilución accionaria podría continuar durante años, y las tasas altas seguirán presionando la rentabilidad mediante mayores costos financieros
  • La sostenibilidad del crecimiento de las neoclouds dependerá de cuánto dependen del respaldo de capital de NVIDIA, de qué tan entrelazada está la demanda de GPU de NVIDIA con el modelo de neocloud y de cuándo el flujo de caja operativo convergerá con el capex

Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 4 시간 전
Opiniones de Hacker News

  • No entiendo por qué esto es un problema tan grande. Nvidia compró una participación del 9% en CoreWeave por USD 2.000 millones, pero el gasto de capital de CoreWeave para 2026 es de USD 35.000 millones, así que la inversión de Nvidia representa apenas el 5,7% del gasto de un año, y los otros USD 32.000 millones se consiguen en otros lados; por eso es difícil verlo como financiamiento circular.
    La razón por la que Nvidia invierte en neoclouds es prepararse para una situación en la que los hyperscalers se vuelvan demasiado fuertes al priorizar sus propios chips y diseños de racks, y para hacer crecer competidores. Cuando una neocloud recibe inversión de Nvidia, puede asegurarse antes los chips nuevos; y los chips nuevos de Nvidia son aproximadamente entre 5 y 20 veces más eficientes que los anteriores, lo que les da una ventaja competitiva.
    Nvidia originalmente intentó competir directamente con los hyperscalers mediante DGX Cloud, pero como puede lograr el mismo objetivo sin chocar con sus mayores clientes, dejó de impulsarlo como oferta abierta y giró hacia invertir en neoclouds. Las neoclouds en las que tiene participación adoptan todo el stack de Nvidia, desde GPU hasta redes y racks de almacenamiento, y entregan datos de uso; en cambio, los hyperscalers prefieren sus propios diseños y no quieren revelar datos, así que desde el punto de vista de Nvidia es una estrategia razonable.

    • La gran moda reciente de la industria tecnológica, las criptomonedas, estuvo plagada de fraudes, engaños e inversiones sin sustancia, y también requería centros de datos intensivos en energía llenos de GPU. Por eso parece que mucha gente ve el auge de la IA desde la misma perspectiva.
    • Entiendo que el problema no es tanto el dinero en sí, sino la estructura del negocio. Si financias una empresa nueva y firmas un contrato de largo plazo, esa empresa usa el dinero recibido y una enorme deuda respaldada por ese contrato de largo plazo para construir centros de datos y comprar GPU en masa, y como resultado los números del inversionista también se ven mejor.
      Si se alcanza la rentabilidad, está bien; el problema llega cuando se agotan la deuda o el financiamiento. Si hay que recomprar capacidad no utilizada, también habrá que ver cómo cambian los resultados al recomprar grandes cantidades de GPU sin usar.
    • Parece que reaccionaste solo al título del artículo. El autor es optimista sobre la IA y no está diciendo que esto sea un gran problema, sino analizando la estructura en detalle.
    • Nvidia no solo da prioridad a las neoclouds en el suministro de GPU, sino que además parece absorberlas de facto si no se pueden revender. Según el contrato de CoreWeave, si sus propios clientes no usan toda la capacidad del centro de datos, Nvidia debe comprar la capacidad restante no vendida hasta el 13 de abril de 2032; solo el contrato inicial vale USD 6.300 millones y podría crecer más.
      No sé cómo contabiliza Nvidia las ventas de GPU a CoreWeave, pero deberían llevar una nota significativa. Se parece más a una venta en consignación que a una venta real, y si CoreWeave no paga efectivo por adelantado, tiene un fuerte incentivo para pedir GPU de más sin asumir riesgo.
    • Porque es fácil sacar un buen titular.

  • No está directamente relacionado con el texto, pero CoreWeave tenía una vibra muy tipo YC. Apliqué por recomendación y me entrevistó alguien que conocía a muchos de mis colegas, pero solo me hicieron preguntas de manual, de esas que parecen requerir haber estudiado formalmente ese rol en la universidad.
    En casi todos los demás aspectos sentí que yo sabía más, pero parece que mis respuestas no estuvieron a la altura de lo esperado. Todavía me deja un mal sabor, porque entrevisté tres veces para dos puestos.

    • Puede que alguien dentro de la empresa simplemente haya sentido que no encajabas bien como candidato. Yo también recomendé tres veces para el mismo puesto a una persona de la que estaba seguro que encajaría, porque había visto su trabajo real, pero los gerentes senior del proceso de contratación la siguieron rechazando por razones menores como que parecía faltarle entusiasmo o que otro candidato se vendía mejor.
      Al final esa persona dejó de postularse, y me siento culpable por haberla recomendado sin necesidad.

  • La discusión sobre el financiamiento circular ya se trató bastante, así que me parece más interesante si existe un camino para que esta construcción de centros de datos sea rentable económicamente. Habría que mirar el retorno de inversión por token por dólar y los presupuestos de tokens de las empresas, y determinar a partir de qué punto la infraestructura queda sobreconstruida en relación con el retorno de inversión de los tokens. También hay que considerar la presión a la baja que modelos de pesos abiertos y similares ejercen sobre el precio de los tokens.

    • No sé cómo se podría medir el retorno de inversión de los tokens. Los tokens no son un commodity fungible: podrías gastar millones de dólares en ellos sin que contribuyan en nada a los ingresos, o gastar solo 10 dólares en una tarea que sí produzca resultados reales.
    • El cambio es tan rápido que ahora es difícil responder preguntas como esa. Por eso parece que la gente se aferra a temas como el financiamiento circular, que pueden demostrarse de inmediato aunque el argumento sea algo débil.
    • A nivel empresa, puede ser rentable. Si una compañía tiene muchos desarrolladores de software, puede absorber tarifas de uso altas, pero la mayoría de las demás no querrá pagar los costos operativos reales.
      Al final, toda la industria tendría que contraerse mucho desde su tamaño actual y quedar solo un mercado núcleo mucho más pequeño que sí genere ganancias.

  • Pregunta de principiante: si el panel de capacidad de Nebius muestra que hay alrededor de 3 B200 no preemptibles, ¿eso significa que su inventario total es de 3, o que la cantidad que yo puedo alquilar bajo demanda es 3?
    Un eje de la rentabilidad es la utilización y el precio del hardware viejo dentro de unos años. Los H100 o A100 ya son mucho menos atractivos si se considera la diferencia de rendimiento y precio frente a los dispositivos nuevos. Personalmente estoy contento de poder usar H200 bajo demanda, pero en software y modelos optimizados, los B200 o B300 procesan muchísimo más trabajo por un costo apenas mayor, así que una empresa inevitablemente preferirá los nuevos mientras pueda mantenerlos ocupados.
    Si Vera Rubin es alrededor de 3 veces más eficiente, la obsolescencia gradual se agrava todavía más. La clave será si pueden mantener suficientemente el precio del equipo antiguo y llenar la demanda hasta que termine el período esperado de recuperación de la inversión.
    Para las neoclouds que hicieron grandes inversiones en hardware caro de Nvidia, una amenaza real podría ser que startups como Mythic AI o d-Matrix escalen rápidamente productos de mucha mayor eficiencia y bajen el precio de todo el hardware de Nvidia. Dicho eso, considerando los cuellos de botella de fabricación y energía, todavía no parece haber ninguna startup que prometa eficiencia revolucionaria y pueda escalar como Nvidia; y sospecho que detrás de eso también hay en parte sesgos y presiones para proteger inversiones existentes, más que un ecosistema libre y justo.

    • Todos los involucrados no esperan que los precios se mantengan para siempre, y seguramente ya lo incorporaron en sus planes. El precio de las GPU es más alto cuando son el tope de gama más reciente, y baja año tras año a medida que los modelos nuevos procesan el mismo trabajo a menor costo; por eso es importante que las neoclouds consigan primero los modelos nuevos.
      Si se miran los datos de precios de GPU, el H100 cayó casi linealmente de USD 3 por hora en 2023 a USD 1,75 en 2025. Pero este año es una situación excepcional por la escasez de suministro.

  • Con los precios de la RAM subiendo, siento que estas empresas, especialmente NVIDIA, nos deben dinero. Ahora que existe de facto un monopolio, el libre mercado no funciona correctamente, y la explosión de la IA dejó al descubierto ese problema. Me pregunto si los políticos no hacen nada porque ya fueron comprados demasiado.

  • No sé si el financiamiento circular sea un problema. NVIDIA es el nombre más fuerte del mercado de cómputo, así que cualquier empresa tiene que gastar dinero en activos de NVIDIA, y gracias a eso se volvió tan rica que no sabe en qué usar el dinero. Es más bien que está sosteniendo con financiamiento a empresas que le parecen interesantes.

  • Que las empresas no puedan construir centros de datos tan rápido como quisieran por financiamiento, energía, demoras en permisos, etc., podría ser en realidad una bendición disfrazada. Porque reduce el límite superior de la capacidad potencial de centros de datos sin usar que quedaría cuando se desinfle la burbuja de la IA.

    • No sé para quién sería una bendición disfrazada. La capacidad que quede después del estallido de la burbuja se venderá a precio de mercado, y eso aumentará las opciones de nuevos proveedores de nube y colocation.

  • Todo parece estar bien hasta que deja de estarlo; en el momento en que aparezcan problemas, se derrumbará un enorme castillo de naipes financiero.

  • Cuando estalle esta burbuja, todos seremos más pobres.

    • Tengo la misma sensación, pero después de leer este informe creo que los grandes hyperscalers sobrevivirán incluso si estalla la burbuja.
      Si en vez de poseer directamente enormes cantidades de GPU en centros de datos las alquilaron como gasto operativo, después del colapso podrán comprarlas como activos de capital a precio rebajado. Es una ruta parecida a cuando Amazon compró fibra oscura después de la burbuja puntocom.

  • Me pregunto si el autor quiere que Nvidia compre participaciones directamente con GPU en lugar de efectivo. Es difícil decir que esta operación realmente sea una estructura circular.

    • Sí es una estructura circular. Porque se pide un préstamo usando las GPU como garantía, y con ese préstamo se vuelven a comprar más GPU.