Nvidia acaba de comprometer $110 mil millones en financiamiento de proveedores—85% de los ingresos anuales. ¿El libro de jugadas de Lucent en 2000? 20%. ¿Es esta la burbuja de telecomunicaciones de nuevo? Analicé los números. Hilo 🧵

Financiación del vendedor = el proveedor presta dinero a los clientes para que puedan comprar los productos del proveedor. Brillante hasta que el carrusel se detiene.

En 1999, Lucent comprometió $8.1B. Nortel extendió $3.1B. Cisco prometió $2.4B. Luego, 47 empresas de telecomunicaciones se declararon en quiebra. El 33-80% de los préstamos a proveedores no se cobraron. Las redes de fibra estaban utilizando <0.002% de su capacidad.

Avancemos hasta 2025. La inversión de Nvidia de $100B en OpenAI (estructurada en 10 tramos de $10B cada uno). Participación de $3B en CoreWeave. $3.7B en otras startups de IA. Además, $15B en el mercado de deuda respaldada por GPU.

Las similitudes son sorprendentes: • Lucent: 23% de los ingresos de los 2 principales clientes • Nvidia: 46% de los ingresos de los 4 principales clientes • 88% de los ingresos de Nvidia provienen de centros de datos

Pero aquí está lo que es diferente—y es importante: Los clientes de Lucent eran CLECs apalancados que quemaban capital. Los 4 principales clientes de Nvidia generaron $451 mil millones en flujo de caja operativo en 2024 (Microsoft $119 mil millones, Alphabet $125 mil millones, Amazon $116 mil millones, Meta $91.3 mil millones).

Nuevo riesgo: el mercado de deuda respaldada por GPU de más de 10 mil millones de dólares asume que las GPU mantienen su valor durante 4-6 años. Los préstamos respaldados por GPU tienen tasas de interés de aproximadamente el 14%, tres veces más que la deuda corporativa de grado de inversión.

Verificación de la realidad: las CPU duran de 5 a 10 años. Las GPU en los centros de datos de IA duran de 1 a 3 años en la práctica, a pesar de las suposiciones contables de 6 años. Entrenamiento de Llama 3 de Meta: tasas de fallo de GPU del 9% anuales (27% de fallos en 3 años).

Cómo los hiperescaladores están manipulando la depreciación: • Amazon: 3→6 años (2020-2023), luego 6→5 años (2025) • Google: 3→6 años • Meta: 4→6 años • CoreWeave: 6 años La reversión de Amazon en 2025 es el primer gran retroceso. ¿Son estas políticas genuinas o solo una cuestión de apariencia?

SPVs por todas partes. Los hyperscalers se asocian con firmas de capital privado, construyen centros de datos en entidades legales separadas, y alquilan capacidad de vuelta. La deuda no aparece en su balance. Paul Kedrosky: "No quiero que las agencias de calificación crediticia miren lo que estoy gastando."

Las empresas tecnológicas gastarán entre 300 y 400 mil millones de dólares en infraestructura de IA en 2025. El gasto de capital de los hiperescaladores ha alcanzado aproximadamente el 50% de los ingresos operativos, niveles históricamente asociados con la construcción de infraestructura gubernamental, no con empresas tecnológicas.

Amenaza de silicio personalizado: Microsoft tiene como objetivo utilizar "principalmente silicio de Microsoft" (aceleradores Maia). Google tiene TPUs. Amazon tiene Trainium e Inferentia. Meta desarrolla procesadores MTIA. Si los clientes cambian a silicio interno, la financiación de proveedores de Nvidia se convierte en exposición a clientes que construyen alternativas competitivas.

Pero Nvidia no es Lucent: • Lucent manipuló $1.148B en ingresos, la SEC acusó a 10 ejecutivos • Nvidia: no hay evidencia de fraude, auditada por PwC, calificación Aa3 • Lucent: $304M en flujo de caja operativo • Nvidia: más de $50B en flujo de caja operativo anual y $46.2B en efectivo neto

La IA ya está ampliamente desplegada: el 40% de los empleados en EE. UU. usaron IA en el trabajo para septiembre de 2025, el doble del 20% en 2023. Los salarios están aumentando el doble de rápido en las industrias expuestas a la IA. Pero un estudio del MIT: el 95% de los pilotos de IA no lograron entregar un impacto medible en P&L debido a una mala integración.

OpenAI reportó una pérdida de $4.7B en H1 2025 con $4.3B de ingresos. Casi la mitad de la pérdida es compensación basada en acciones. Aún no es rentable, pero a diferencia de los clientes de la burbuja de telecomunicaciones, la demanda es real y los usuarios están pagando.

Lo que estoy observando: • Tasas de utilización de GPU • Monetización de OpenAI • Defaults de deuda respaldada por GPU • Tendencias de AR (mejoradas del 68% al 30%, pero estar atento a la deterioración) • Concentración de clientes • Adopción de silicio personalizado • Consolidación de proveedores

La gran pregunta: ¿Es la demanda de IA real (como la computación en la nube) o especulativa (como la burbuja de las puntocom)? A diferencia de la burbuja de telecomunicaciones donde la demanda era especulativa y los clientes quemaban efectivo, este carrusel tiene pasajeros que pagan. Pero las apuestas son 4 veces mayores que la exposición de Lucent.

Coda: El fraude de Lucent involucró el "channel stuffing" (ventas fantasma de $452M), acuerdos secretos con distribuidores y manipulación de reservas. La empresa pagó $25M, la multa más grande jamás impuesta por no cooperar con la SEC. Cuando WinStar colapsó, Lucent canceló $700M en deudas incobrables.