US$40.000 millones. Esa es la cantidad aproximada que Nvidia ha comprometido con empresas de IA en lo que va de 2026. No es dinero recibido por vender chips, sino capital que vuelve al ecosistema que compra, conecta y opera sus GPUs.
Según cifras citadas por TechCrunch el 9 de mayo, OpenAI concentra por sí sola US$30.000 millones mediante un acuerdo cerrado a finales de febrero. El resto se reparte entre varias inversiones bursátiles de miles de millones y unas 24 rondas privadas. Matt Bryson, de Wedbush, dijo a CNBC que la lógica refuerza el foso competitivo de Nvidia.
El mercado entiende las dos caras. La estructura incomoda, pero mientras el ciclo siga girando, pocos quieren detenerlo.
Qué hay dentro de los US$40.000 millones
Las operaciones divulgadas muestran un patrón. OpenAI recibe capital y sigue siendo el mayor cliente de GPUs de Nvidia. Corning puede usar hasta US$3.200 millones para ampliar fibra óptica para centros de datos de IA. IREN puede reconvertir infraestructura de minería en centros de datos con GPUs. En todos los casos, el final de la cadena es demanda para chips Nvidia.
En todo 2025 Nvidia hizo 67 inversiones de venture capital. En los primeros cinco meses de 2026, las rondas privadas ya se acercan a 25, además de grandes apuestas en compañías cotizadas y el compromiso con OpenAI. Esto ya no parece una actividad corporativa de inversión rutinaria.
Por qué preocupa la inversión circular
La inversión circular no es nueva, pero suele leerse como señal de alerta. La preocupación es que el mismo dinero circule entre varias compañías y haga que ingresos y crecimiento parezcan más fuertes que la demanda externa real.
La comparación histórica es la burbuja de telecomunicaciones alrededor de 2000. Los proveedores financiaban a las operadoras, y estas usaban ese dinero para comprar equipos de los mismos proveedores. Cuando la demanda final no alcanzó, la cadena se rompió.
La versión de Nvidia no es idéntica, porque compra acciones en lugar de limitarse a prestar a clientes. Pero el riesgo central se parece. Si la demanda real de consumidores y empresas no sigue el ritmo de la infraestructura de IA, un eslabón débil puede presionar a todo el sistema.
La apuesta real de Jensen Huang
Para Nvidia, el cuello de botella ya no está solo en la GPU. Energía, refrigeración, enlaces ópticos, inmuebles de centros de datos, suelo y acceso a la red eléctrica también limitan la expansión.
Por eso financia directamente las piezas que faltan: fibra en Corning, capacidad de centros de datos en IREN y visibilidad de demanda en compañías de modelos como OpenAI. Nvidia no solo vende chips; está armando un sistema de cómputo que funciona mejor dentro de su propio ecosistema.
Si ese circuito se sostiene, AMD, Broadcom, los TPU de Google y Trainium de Amazon tendrán más difícil entrar, incluso con chips competitivos, porque la cadena de suministro ya fue capitalizada alrededor de Nvidia.
El otro lado de la ingeniería financiera
La pregunta incómoda es la valoración. El múltiplo, el retorno sobre capital y la historia de flujo de caja de Nvidia se apoyan en la idea de que es una empresa de chips. Si una parte creciente de las ganancias se recicla hacia clientes y proveedores, los inversores podrían empezar a verla como una capa de inversión de la cadena de cómputo de IA.
Una fabricante de chips y un vehículo de inversión no reciben el mismo múltiplo. Si el mercado cambia la categoría, incluso una capitalización de US$3,5 billones podría quedar bajo presión.
Hasta dónde puede llegar
El movimiento de Huang en 2026 es claro: usar US$40.000 millones para moldear tanto la demanda como la oferta de cómputo de IA y mantener compradores y capacidad dentro de la órbita de Nvidia.
La estructura funciona mientras el crecimiento externo sea más rápido que el propio ciclo. La próxima prueba será la adopción de pago en OpenAI, Anthropic y otras compañías líderes de modelos. Si el mercado empresarial crece como se espera, el ciclo continúa. Si no, Nvidia tendrá que explicar cuánto del dinero invertido vuelve como demanda duradera de GPUs.
Huang apuesta por el primer escenario. La respuesta puede llegar en 2027.
Fuentes: CocoLoop, TechCrunch, CNBC