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

Financiamiento del proveedor = el proveedor presta dinero a los clientes para que puedan comprar los productos del proveedor. Brillante hasta que el tiovivo se detiene.

En 1999, Lucent comprometió $ 8.1 mil millones. Nortel extendió $3.1B. Cisco prometió $ 2.4 mil millones. Luego, 47 compañías de telecomunicaciones quebraron. El 33-80% de los préstamos de proveedores no se cobraron. Las redes de fibra utilizaban el <0,002% de su capacidad.

Avance rápido hasta 2025. Los $ 100 mil millones de Nvidia a OpenAI (estructurados como 10 tramos de $ 10 mil millones cada uno). Participación de $ 3 mil millones en CoreWeave. $ 3.7 mil millones en otras nuevas empresas de IA. Más $ 15 mil millones en el mercado de deuda respaldado por GPU.

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

Pero esto es lo que es diferente, y es importante: Los clientes de Lucent fueron CLEC apalancados quemando 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 respaldado por GPU de $ 10B + asume que las GPU mantienen su valor durante 4-6 años. Los préstamos respaldados por GPU tienen tasas de interés de ~ 14%, triple 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 los supuestos contables de 6 años. Entrenamiento Llama 3 de Meta: tasas anuales de falla de GPU del 9% (falla del 27% en 3 años).

Cómo los hiperescaladores están jugando con la depreciación: • Amazonía: 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 retroceso importante. ¿Son estas políticas genuinas o solo ópticas?

SPV en todas partes. Los hiperescaladores se asocian con empresas de capital privado, construyen centros de datos en entidades legales separadas y alquilan capacidad. 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 Hyperscaler ha alcanzado ~50% de los ingresos operativos, niveles históricamente asociados con la construcción de infraestructura gubernamental, no con las empresas tecnológicas.

Amenaza de silicio personalizado: Microsoft tiene como objetivo usar "principalmente silicio de Microsoft" (aceleradores Maia). Google tiene TPU. Amazon tiene Trainium e Inferentia. Meta desarrolla procesadores MTIA. Si los clientes cambian al silicio interno, el financiamiento del proveedor de Nvidia se convierte en exposición a los clientes que crean alternativas competitivas.

Pero Nvidia no es Lucent: • Lucent manipuló $ 1.148 mil millones en ingresos, la SEC acusó a 10 ejecutivos • Nvidia: sin evidencia de fraude, auditado por PwC, clasificación Aa3 • Lucent: Flujo de caja operativo de 304 millones de dólares • Nvidia: $ 50B + flujo de efectivo operativo anual y $ 46.2B de efectivo neto

La IA ya está ampliamente implementada: el 40% de los empleados estadounidenses usaron IA en el trabajo en septiembre de 2025, el doble del 20% en 2023. Los salarios aumentan el doble de rápido en las industrias expuestas a la IA. Pero el estudio del MIT: el 95% de los pilotos de IA no lograron generar un impacto medible en las pérdidas y ganancias debido a una mala integración.

OpenAI reportó una pérdida de $ 4.7 mil millones en el primer semestre de 2025 con ingresos de $ 4.3 mil millones. Casi la mitad de la pérdida es compensación basada en acciones. Todavía no es rentable, pero a diferencia de los clientes de la burbuja de telecomunicaciones, la demanda es real y los pasajeros están pagando.

Lo que estoy viendo: • Tasas de utilización de GPU • Monetización de OpenAI • Incumplimientos de deuda respaldados por GPU • Tendencias de RA (mejoradas del 68% al 30%, pero vigila el deterioro) • 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 fibra puntocom)? A diferencia de la burbuja de las telecomunicaciones donde la demanda era especulativa y los clientes quemaban efectivo, este tiovivo tiene pasajeros que pagan. Pero lo que está en juego es 4 veces mayor que la exposición de Lucent.

Coda: El fraude de Lucent involucró relleno de canales ($452M ventas fantasma), acuerdos paralelos secretos con distribuidores y manipulación de reservas. La compañía pagó 25 millones de dólares, la multa más grande de la historia por no cooperar con la SEC. Cuando WinStar colapsó, Lucent canceló $ 700 millones en deudas incobrables.