El mercado de chips de Inteligencia Artificial ya no se juega únicamente en el terreno del rendimiento por vatio o del tamaño del clúster. Cada vez más, la batalla se decide también en la capacidad de financiar la infraestructura que hace posible entrenar y servir modelos a escala. En ese contexto, AMD ha dado un movimiento poco habitual para un fabricante de semiconductores: garantizar un préstamo de 300 millones de dólares para la startup de nube Crusoe, con el objetivo de acelerar la compra y despliegue de aceleradores de IA de AMD en un nuevo centro de datos.

La operación, adelantada por The Information y recogida por Reuters, está estructurada por Goldman Sachs y utiliza como colateral los propios chips y el equipamiento asociado. La clave del acuerdo es el “seguro” que pone AMD sobre la mesa: si Crusoe no logra atraer suficiente demanda para alquilar esa capacidad a clientes (por ejemplo, desarrolladores de IA), AMD se compromete a arrendar de vuelta esos chips, reduciendo el riesgo para el prestamista y facilitando un coste de financiación más atractivo para la startup.

Un préstamo con colateral en forma de GPU y un “plan B” firmado por AMD

El detalle que más llama la atención es el mecanismo de respaldo. En lugar de limitarse a vender hardware, AMD participa de forma indirecta en la ecuación financiera: si el negocio no despega al ritmo esperado, la compañía aceptaría alquilar la capacidad (o el hardware) para evitar que quede infrautilizado, una fórmula que en la industria se asocia a estrategias “de aseguramiento de demanda”.

Según la información publicada, este respaldo habría permitido fijar el préstamo con un interés del 6%, un nivel que no sería trivial para una compañía intensiva en capital en pleno ciclo de inversión en centros de datos. En la práctica, el acuerdo convierte el hardware en activo financiero: es el producto que se vende, pero también es la garantía que sostiene el préstamo.

Ohio como punto de aterrizaje y Brookfield en la trastienda

El despliegue de estos aceleradores se vincula a un nuevo centro de datos en Ohio desarrollado por la firma canadiense 5C y con apoyo de Brookfield, según la cobertura de Reuters. Crusoe, por su parte, lleva tiempo presentándose como un operador “energy-first” que quiere crecer en infraestructura de IA con foco en escalabilidad y energía.

Esta no sería la primera palanca financiera relevante para la compañía: Crusoe ya había anunciado una facilidad de crédito de 750 millones de dólares con Brookfield para acelerar lo que denomina “AI factories”, y también comunicó una ronda Serie E de 1.375 millones de dólares con una valoración por encima de 10.000 millones. En otras palabras: el proyecto no es un “experimento pequeño”, sino una apuesta de gran presupuesto.

Por qué este movimiento se parece al manual de NVIDIA

El paralelismo con NVIDIA aparece por una razón concreta: en 2025, Reuters informó de un acuerdo por el que NVIDIA se comprometía a comprar capacidad no utilizada a CoreWeave (hasta 6.300 millones de dólares), un colchón destinado a reducir el riesgo de demanda del operador de nube especializado en GPU. Ese tipo de esquemas —donde el proveedor de chips ayuda a estabilizar los ingresos del cliente para que éste pueda seguir comprando e instalando más hardware— se han interpretado como una forma de acelerar la expansión del “GPU cloud” cuando la demanda es fuerte, pero el CAPEX es gigantesco.

En el caso de AMD y Crusoe, el formato cambia (garantía y arrendamiento de vuelta en vez de compra de capacidad), pero la lógica se mantiene: quitar riesgo para que el despliegue ocurra antes.

La lectura incómoda: “ingeniería financiera” en plena fiebre de la IA

Este tipo de acuerdos no llegan sin debate. Reuters señala que algunos inversores y analistas están pendientes del auge de los llamados “circular deals”: operaciones donde la cadena económica se cierra sobre sí misma —el chip financia el préstamo, el préstamo compra el chip, y el fabricante reduce el riesgo con un compromiso adicional—. El argumento a favor es claro: permite construir infraestructura más rápido y ampliar la oferta de cómputo para IA. El argumento en contra es igualmente directo: desplaza parte del riesgo del operador hacia el proveedor de hardware, aunque sea de forma condicionada.

Para AMD, el incentivo es evidente: ganar presencia real en un mercado donde NVIDIA domina y donde cada despliegue en la nube tiene un efecto multiplicador (más disponibilidad para desarrolladores, más ecosistema, más referencias comerciales). Pero la contrapartida es asumir un compromiso que, si el mercado se enfría, podría convertirse en un coste operativo o en una obligación de absorción de inventario/capacidad.

Qué significa para empresas y desarrolladores: más oferta, más opciones, más presión en precios

Más allá del debate financiero, el impacto práctico podría notarse en dos frentes:

• Más capacidad de GPU AMD en la nube: si Crusoe despliega a gran escala, los equipos técnicos tendrán un nuevo proveedor con músculo para ejecutar cargas de inferencia y entrenamiento sobre aceleradores AMD, lo que puede beneficiar a quienes buscan alternativas a la saturación o al coste del ecosistema dominante.
• Competencia real en “AI cloud”: cuando un operador levanta financiación para comprar hardware específico, está apostando por crear un pool de recursos que, con el tiempo, puede presionar precios y mejorar disponibilidad para el usuario final.

La consecuencia estratégica es que la guerra del silicio se está moviendo hacia la guerra de la capacidad instalada: quien consiga poner más racks en producción antes —y mantenerlos ocupados— gana ventaja.

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Preguntas frecuentes

¿Qué significa que AMD “garantice” un préstamo para Crusoe?
Implica que AMD aporta un respaldo adicional al préstamo (en este caso, mediante un compromiso de arrendar de vuelta los chips si Crusoe no logra clientes suficientes), reduciendo el riesgo percibido por el banco y facilitando mejores condiciones.

¿Por qué se usa el propio hardware como colateral en un préstamo para centros de datos de IA?
Porque los aceleradores y el equipamiento asociado son activos de alto valor y relativamente líquidos dentro del sector. Se convierten en garantía para financiar su compra y despliegue.

¿Esto puede afectar al precio o disponibilidad de GPUs para entrenar modelos de IA?
Potencialmente sí: más despliegues en la nube suelen traducirse en más oferta de cómputo. Si además entra más competencia entre proveedores, puede haber presión para mejorar precio/rendimiento y disponibilidad.

¿Qué riesgos tiene este tipo de “acuerdos circulares” en la industria de IA?
El principal riesgo es que, si la demanda baja o se concentra en pocos clientes, parte del riesgo operativo se desplace hacia fabricantes y financiadores. El beneficio es acelerar despliegue cuando el mercado está en expansión.