Nvidia pierde China ante Huawei y financia GPUs por $500.000M

María González · Empresas y Resultados · 25 de octubre de 2026, 20:59

La cuota de Nvidia en chips de IA para China cayó a 34% en la primera mitad del año, con envíos que se desplomaron 44%. Wall Street respondió: ahora las GPUs son colateral de cientos de miles de millones en financiamiento.

Nvidia cerró el viernes en $210.96, acumulando una caída de 7,5% en octubre. La acción refleja una transformación que va más allá del precio: la compañía perdió de forma efectiva el mercado chino de chips de IA para centros de datos, con su cuota de mercado cayendo a 34% en el primer semestre de 2026 y sus envíos desplomándose 44% interanual a 678.000 unidades, según el reporte de IDC del 14 de octubre.

Pero el vacío que dejó China lo ocupó Wall Street. Nvidia anunció el 10 de agosto asociaciones con seis instituciones financieras para movilizar más de $500.000 millones en capital de terceros destinado a infraestructura de IA. El modelo: usar las <abbr title="Unidades de procesamiento gráfico, los chips que aceleran cálculos de inteligencia artificial">GPUs</abbr> como <abbr title="Activo que garantiza un préstamo y permite al prestamista recuperar su dinero si el deudor no paga">colateral</abbr> de <abbr title="Líneas de crédito o préstamos estructurados con condiciones específicas">facilidades de préstamo</abbr> masivas.

Huawei gana lo que Nvidia pierde

Las restricciones de exportación estadounidenses bloquearon a Nvidia del mercado de computación de centros de datos en China. Según su propio reporte anual fiscal 2026 presentado a la SEC, la compañía quedó prácticamente excluida de ese segmento a finales del primer trimestre fiscal 2027, aunque aún puede enviar productos no regulados como GPUs para gaming y estaciones de trabajo.

Huawei ocupó el espacio: envió 572.000 <abbr title="Chips diseñados para acelerar cálculos de inteligencia artificial, alternativa a las GPUs tradicionales">aceleradores</abbr> en la primera mitad del año, alcanzando una cuota de 28%. Por primera vez, los aceleradores no basados en GPU superaron a las GPUs tradicionales en el mercado chino, señal de un giro estructural hacia tecnología doméstica. Jensen Huang, CEO de Nvidia, reconoció en mayo que Huawei era «muy, muy fuerte» y que Nvidia había «prácticamente concedido» un mercado de $50.000 millones.

La magnitud del bloqueo quedó documentada en el reporte del 23 de octubre: ByteDance, Alibaba y Tencent ordenaron más de 3 millones de chips RTX PRO 5500, pero Nvidia advirtió que solo entregaría entre el 5% y el 10%. La demanda china duplica la producción global prevista para 2027.

Wall Street convierte chips en colateral

Mientras China se cierra, Nvidia redireccionó su modelo de negocio. El 10 de agosto firmó acuerdos de cooperación con Apollo Global Management, BlackRock, Blackstone, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs y KKR para estructurar plataformas de financiamiento destinadas a infraestructura de IA. El objetivo: movilizar más de $500.000 millones en capital de terceros a lo largo del tiempo.

El precedente ya estaba en marcha. CoreWeave cerró el 31 de marzo una facilidad de préstamo de $8.500 millones respaldada por inventario de GPU. Lambda siguió con dos operaciones: $926 millones el 27 de agosto y $1.008 millones el 1 de octubre. IREN Ltd. estructuró en mayo un programa de $3.600 millones, compuesto por $1.500 millones en préstamo garantizado y $2.100 millones en notas.

Casos más pequeños completan el mapa. Alpha Compute ejecutó en abril una facilidad de $31,9 millones garantizada por GPUs B300 de Nvidia para expandir centros de datos en Suecia. USD.AI proporcionó en junio $34 millones a Nex Gen Cloud, financiando la compra directa de GPUs para arrendarlas y generar flujo de caja.

El riesgo: qué pasa si cae la demanda de IA

Cientos de miles de millones en deuda respaldada por un activo que se <abbr title="Pérdida de valor de un bien con el tiempo, en este caso por obsolescencia tecnológica o caída de precios">deprecia</abbr> rápidamente plantean un riesgo sistémico. Si la demanda de IA se debilita, si los precios de reventa de GPUs caen o si los clientes que arriendan capacidad incumplen, los prestamistas podrían no recuperar su dinero.

• Volatilidad del colateral: las GPUs pierden valor con cada nueva generación de chips; una GPU de 2025 no vale lo mismo en 2027.
• Riesgo de crédito: si un operador de infraestructura no puede pagar, el prestamista se queda con hardware que debe revender en un mercado que podría estar saturado.
• Debilitamiento de demanda: si las empresas ralentizan inversión en IA, la capacidad instalada deja de generar ingresos por arrendamiento y el flujo de caja necesario para pagar la deuda se evapora.

El modelo funciona mientras la infraestructura de IA siga siendo escasa y cara. Pero si la oferta crece más rápido que la demanda, o si aparecen alternativas tecnológicas más baratas —como las que Huawei ya está desplegando en China—, el colateral pierde respaldo real.

Un mercado de $50.000M por uno de $500.000M

Nvidia cambió un mercado chino de $50.000 millones por un mercado global de financiamiento de $500.000 millones. En términos aritméticos, el trade-off es favorable: diez veces más capital movilizado. Pero el modelo chino era venta directa con pago de contado; el modelo de Wall Street es deuda con colateral depreciable y riesgo de incumplimiento.

La capitalización de Nvidia cerró el viernes en $5,12 billones. La compañía mantiene su dominio en infraestructura de IA fuera de China, pero el mercado que perdió no volverá: Huawei ya construyó un ecosistema de desarrolladores y clientes que no depende de chips estadounidenses. Nvidia respondió financiarizando su hardware. Queda por ver si el modelo resiste una corrección en la demanda de IA o un ciclo de crédito adverso.