llamas a tu colega de Nvidia y le dices "oye, ¿puedo conseguir 1000 B300 y ponerles un poco de Infiniband?" Nvidia responde "eso serán 30 semanas, pero como eres mi compi, igual puedo colarte en un envío porque alguien (guiño guiño OpenAI) acaba de comprar 200 mil GPUs"
"va"
llamas a tu contacto en un OEM "¿me puedes dar un presupuesto para unos B300 refrigerados por aire?" "sí, serían 10 gajillones de dólares" vuelves a llamar a tu colega de Nvidia "oye, el OEM me acaba de decir que serían 10 gajillones de dólares" "nah, déjame hablar con ellos a ver qué puedo hacer" el OEM te devuelve la llamada "oye, lo siento, hemos revisado nuestro presupuesto y lo hemos bajado a 5 gajillones de dólares, pero ¿tienes centro de datos?" "va, déjame hablar con mi contacto" llamas a tu contacto del centro de datos "oye, ¿todavía tienes energía en Santa Clara?" "nah, lo siento, acabamos de llenar eso, pero podría ponerte en Montreal" "vale, genial, entonces estamos listos" "vale, pero acabamos de hablar con el banco, ¿puedes hacer como un 50% de entrada en un contrato de 3 años a unos $4.50/GPU/hora y, por cierto, solo hay un 95% de tiempo de actividad en red y GPUs?"
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El mayor cuello de botella en la industria de las GPU en este momento no son los chips, el CoWoS, ni siquiera la energía.
Sí, es cierto que los plazos de entrega están aumentando, Nvidia anuncia subidas de precios, los OEM aumentan los precios en secreto, las obleas son más escasas que nunca, hay minimonopolios dispersos por toda la vasta y compleja cadena de suministro, pero al final del día, si tienes suficiente dinero, nada de esto importa.
Te dirán que son 30 semanas para conseguir un conmutador NVLink, pero si compras suficiente o pagas lo suficiente, ¡se reduce a 14! Toda la industria está construida deliberadamente sobre relaciones y es muy "si lo sabes, lo sabes", pero el mayor problema es en realidad mucho más simple.
El mayor problema es el crédito. Específicamente, la falta de mercados residuales.
El valor residual es básicamente el valor del activo al final de su depreciación. Piensa en un coche usado después de alquilarlo y lo que vale. Claramente, al menos el precio de sus piezas es valioso, si no el coche funcional.
Pero nadie sabe cómo modelar el valor residual de las GPU. Por ejemplo, los bancos simplemente lo modelan como 0 después de una depreciación lineal porque no hay un mercado público líquido.
El valor residual es importante porque es el factor limitante para titularizar el activo y crear un instrumento para cubrir el riesgo, lo que permite un menor costo de capital. Esto es malo para los actores más pequeños, ya que no tienen acceso a financiación barata.
Cuando las tasas vigentes para estos préstamos son SOFR + 900 puntos básicos (SOFR es la tasa de interés utilizada para fijar el precio de préstamos, derivados y bonos en dólares estadounidenses), necesitas pagos iniciales masivos que ningún pequeño actor puede permitirse.
Para demostrarlo, considera este ejemplo realista de financiación cara.
Supongamos que compras B300, 128 nodos (8 GPU) durante 5 años, a $3.50/hora/GPU, con un 30% de entrada (por debajo del precio actual del mercado, por cierto).
TCV = 128 \ 8 \ 3.50 \ 24 \ 365 * 5 =
$156,979,200
lo que significa que tu pago inicial es 156,979,200 * 0.3 =
$47,093,760
.
Ten en cuenta que estás rezando para que los SLA sean buenos, probablemente 14 semanas de RFS en algunas construcciones de SMCI donde consiguieron piezas de algún rincón de Malasia que no se pueden reemplazar cuando se rompen exactamente un año después.
¿Tienes $47,093,760 por ahí como startup? ¿Estás seguro de que puedes llenar esos nodos inmediatamente? Ah, y es bajo pedido, así que solo pedirán las piezas una vez que firmes y ni siquiera puedes probarlas antes de hacerlo.
Además, 128 nodos de B300 refrigerados por aire también son aproximadamente 2.5 MW, incluida la refrigeración. Los ingresos de Anthropic son de unos $50m / MW.
Suponiendo que puedas exprimir ingresos de tu cómputo como Anthropic, solo obtienes $125m por tus 128 nodos de B300. Estás pagando $32m más que esto, que puedes considerar como la prima que pagas por tu préstamo.
Vale, basta de despotricar. Analicemos los residuales, cómo los maneja la industria actualmente, cómo los manejan otras industrias y cómo podría ser el futuro.
¿Cómo son los grandes acuerdos públicos actuales?
¿Cómo están manejando el valor residual?
En agosto de 2026, NVIDIA presentó un documento titulado Garantía de Valor Residual. Promete un valor mínimo de hasta $105B en los centros de datos que SB Energy está construyendo para OpenAI, aproximadamente 4.25 GW de ellos. El fabricante de chips está garantizando el valor residual, caso cerrado, ¿verdad? Lee la presentación.
El valor garantizado se define como los costos relacionados con el centro de datos, la energía y la transmisión, y el equipo propio de NVIDIA se separa en una cláusula de recuperación de la posesión fuera del monto garantizado. La garantía cubre el edificio y la energía que lo alimenta, no los chips montados en su interior. NVIDIA deliberadamente no pone un número a las GPU.
¿Y el préstamo senior garantizado de $926M de Lambda? Tiene un precio de SOFR + 300 y 99.5, tiene una calificación Baa2 de Moody's, está garantizado por servidores GPU y los flujos de efectivo que generan, y se amortiza completamente hasta un vencimiento en 2030 que la empresa describe como alineado con los flujos de efectivo contratados y la vida útil de la infraestructura.
Pero lo que realmente funciona es el anuncio: "dedicado a un tomador con grado de inversión". El cliente ancla el crédito, no un valor de liquidación observable.
Luego está CoreWeave, que ha pedido prestado más contra GPU que cualquier otra persona en el registro público. Sus préstamos son préstamos a plazo de disposición diferida: un grupo de prestamistas compromete una cantidad de dinero por adelantado, y CoreWeave la retira a medida que se entregan las GPU contra un contrato de cliente específico, por lo que el préstamo y el contrato crecen juntos. El más grande es de $8.5B y obtuvo una calificación A3 de Moody's, que CoreWeave llamó la primera financiación respaldada por GPU con calificación de grado de inversión.
Si existe una suposición de valor residual en algún lugar de los préstamos de GPU, debería estar en estos documentos, así que los leí.
Realicé una búsqueda de texto completo del acuerdo más reciente: 35 instancias de GPU y cero para cada término que un prestamista usaría para valorar el hardware en relación con una referencia externa. Sin tasación, sin valor residual, sin liquidación ordenada, sin tasa de anticipo, sin relación préstamo-valor, sin base de endeudamiento, sin reventa.
¿Cómo han manejado otras industrias de activos usados el valor residual?
¿Cómo está surgiendo esto para las GPU?
Un coche usado puede valorarse con respecto al Índice de Valor de Vehículos Usados de Manheim, un punto de referencia construido mediante el análisis estadístico de más de 5 millones de transacciones mayoristas al año, y lo suficientemente sólido como para que Kalshi haya listado contratos que se liquidan en él. El mismo sitio lista contratos al contado de memoria DDR5. En ambos casos, el mercado puede apuntar a un precio externo, derivado de transacciones, para el activo en sí, mientras que los mercados de cómputo solo tienen la mitad de la ecuación.
Para las GPU, tenemos las escaleras de H100 de Kalshi, que son mercados binarios bilaterales apilados por strike. Estos son contratos cotizables en un mercado aún muy pequeño. Silicon Data también publica un punto de referencia diario de alquiler de H100 en un ticker de Bloomberg y lo extiende a una curva de 36 meses. Ornn proporciona la liquidación de Kalshi.
CME tiene previsto listar futuros de alquiler de H100 y B200 liquidados en efectivo el 5 de octubre, pendiente de revisión regulatoria. El mercado de cómputo finalmente hizo lo que hacen los mercados de materias primas. Construyó una tasa.
Un futuro de alquiler es útil para una neocloud cuyos ingresos se mueven con los precios de las horas de GPU. Hace mucho menos por un prestamista que está en una sala de datos después de un incumplimiento, tratando de decidir cuánto obtendrá un rack en particular. La generación, la topología, el estado, la ubicación, la energía, la red y el costo de reubicación se encuentran en la base entre la hora y la caja.
El trabajo académico es cuidadoso con esta brecha. Federico Bandi y Yinan Su de Johns Hopkins, trabajando con datos de Silicon Data y Ornn, encuentran que el cómputo no es almacenable, por lo que el vínculo habitual de no arbitraje entre el contado y los futuros falla (como los mercados de energía) y que los futuros sintéticos construidos a partir de contratos de alquiler a plazo son probablemente límites superiores de los precios reales de los futuros.
Las dos empresas más cercanas a este problema están dirigidas por la misma persona, Carmen Li, y entre ellas han construido ambos extremos del mercado sin el medio.
La respuesta de Silicon Data al residual es un DCF. Su producto de Valor Residual de GPU, lanzado el 25 de agosto, toma las tasas de alquiler a plazo de la propia curva de Silicon Data, asume que la utilización disminuye a medida que los chips más nuevos se hacen cargo de las cargas de trabajo, deduce los costos operativos y descuenta lo que queda durante la vida útil restante de la tarjeta.
Ese es un número real y no es un precio. Es el índice de alquiler en una unidad diferente. Te dice lo que vale una GPU para quien la sigue utilizando, que es una pregunta diferente de lo que obtiene un prestamista cuando tiene que venderla, y la segunda es el número que necesita una agencia de calificación.
Compute Exchange, bajo el mismo CEO, abrió un mercado de GPU usadas el 17 de julio. Publica rangos de precios por modelo y estado obtenidos de cotizaciones agregadas de proveedores, empareja a un comprador con vendedores verificados y hace la presentación.
No toma custodia, no retiene fondos ni actúa como parte en la transacción, y su propia página dice que los precios son solo de referencia. Por lo tanto, el modelo produce un valor y el lugar produce cotizaciones, y ninguno de los dos produce una transacción impresa.
Las transacciones impresas se encuentran en Compute Credit Index Research (CCIR), un administrador de puntos de referencia formado en Delaware en marzo que no opera ningún mercado ni mantiene posiciones. Tiene tres años de ventas ejecutadas de GPU usadas: 3,009 listados vendidos, 10,911 unidades, $26.3M en total.
Para poner esto en perspectiva, Manheim realiza más de 5 millones de transacciones al año a través de sus propias subastas, y tres años de todo el mercado documentado de GPU usadas ascienden a aproximadamente el 0.3% de una instalación de $8.5B de CoreWeave.
El 21 de agosto, la CFTC abrió una solicitud de comentarios sobre el listado de contratos de derivados de cómputo. Su opinión preliminar: "los mercados de cómputo están fragmentados y la formación de precios ocurre principalmente en transacciones bilaterales opacas, lo que dificulta la disponibilidad de datos de precios actuales e históricos". Los participantes dominantes, agrega, "pueden ejercer un poder de fijación de precios significativo que puede conducir a la manipulación", por lo que "el cómputo puede no exhibir aún ciertas de las características de las materias primas que normalmente subyacen a un mercado de derivados de materias primas, incluida la fungibilidad, la estandarización y la liquidez suficiente".
La Comisión basa su caso en parte en Bandi y Su, citando el mismo artículo de Johns Hopkins tres veces. Sus dos pistas terminan en el orden incorrecto. Las presentaciones de CME están en Aprobación Pendiente bajo un período de revisión que finaliza el 25 de septiembre, por lo que a menos que la Comisión actúe, los contratos se aprueban por defecto y comienzan a negociarse el 5 de octubre.
El período de comentarios que pregunta si el cómputo está listo para subyacer a los derivados permanece abierto hasta el 20 de octubre. El producto específico se aprueba antes de que se cierre la pregunta general, lo que significa que el primer futuro de cómputo regulado podría negociarse durante dos semanas mientras la Comisión todavía está recopilando respuestas sobre si el mercado subyacente puede soportar uno.
Dando un paso atrás, claramente hay muchas cosas emocionantes sucediendo en los mercados de cómputo. Pero, como dijo una vez Sun Tzu: "si no hay un mercado líquido pero hay necesidad de residuales, debes usar forwards, no futuros".
Creo que algún día tendremos suficiente liquidez para tener futuros de GPU y préstamos ABS garantizados por el valor residual real de las GPU, pero no creo que llegue lo suficientemente pronto. La gente quiere (necesita, suplica, implora) GPU AHORA y si no encontramos una forma de cubrir el riesgo lo antes posible, entonces todos podríamos estar perdidos.
Fuentes
Todo lo siguiente fue leído directamente. Las cifras del mercado se verificaron entre el 29 de agosto y el 2 de septiembre de 2026; los agregados de CCIR están sellados al 31 de agosto; el estado de CME y CFTC es al 2 de septiembre.
Documentos presentados
- NVIDIA, Formulario 8-K presentado el 2026-08-17 (Elemento 1.01): la garantía para los centros de datos PORTS-Pike de SB Energy con OpenAI como inquilino, límite de $105 mil millones, aproximadamente 4.25 GW de carga de TI. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581026000069/nvda-20260817.htm
- NVIDIA, Formulario de Garantía de Valor Residual, Anexo 10.1 al 10-Q del segundo trimestre del año fiscal 2027 presentado el 2026-08-26: valor mínimo garantizado "compuesto por costos relacionados con el centro de datos, la energía y la transmisión", "cuatro y un cuarto (4.25) GW de carga crítica de TI", equipo de NVIDIA en una cláusula de recuperación de la posesión separada. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1045810/000104581026000075/nvda2027q2ex101.htm
- CoreWeave, acuerdo de crédito DDTL 5.5 con fecha 2026-08-07, Anexo 10.1 al 8-K presentado el 2026-08-10. Este es el acuerdo detrás de la búsqueda de texto completo (35 instancias de GPU; cero para tasación, valor residual, liquidación ordenada, tasa de anticipo, relación préstamo-valor, base de endeudamiento, reventa). https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962826000357/ex101creditagreement.htm
- CoreWeave, comunicado de prensa del 2026-03-31 sobre la instalación de $8.5 mil millones: A3 de Moody's, A (bajo) de DBRS, "primera financiación respaldada por GPU con calificación de grado de inversión" y los mecanismos de disposición diferida. https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1769628/000176962826000129/ex991.htm y noticia de calificación de Moody's https://ratings.moodys.com/ratings-news/462400
- Lambda, "Lambda fija el precio de un préstamo a plazo B senior garantizado de $926 millones" (2026-08-12) y la publicación de cierre (2026-08-27): SOFR + 3.00% a 99.5, Baa2 de Moody's, garantizado por los servidores GPU y sus flujos de efectivo, amortización completa hasta el 2030-12-31, "dedicado a un tomador con grado de inversión". https://lambda.ai/blog/lambda-prices-926-million-senior-secured-term-loan-b-facility y https://lambda.ai/blog/lambda-closes-926-million-senior-secured-term-loan-b-facility
Bolsa y regulador
- API pública de Kalshi, series y mercados: la serie del Índice de Valor de Vehículos Usados de Manheim (KXMANHEIMUSEDCAR), la serie al contado de DDR5 (KXDDR5MS) y las escaleras mensuales de H100 (KXH100MS), con Ornn nombrado como la fuente de liquidación. https://api.elections.kalshi.com/trade-api/v2/
- Comunicado de prensa de CME Group y Silicon Data, 2026-08-11: futuros de alquiler de H100 y B200 para listarse el 2026-10-05, pendiente de revisión regulatoria. https://www.prnewswire.com/news-releases/cme-group-and-silicon-data-to-launch-compute-futures-on-october-5-to-unlock-new-way-to-hedge-ai-risks-302848593.html
- Presentaciones de la CFTC para los Futuros del Índice de Alquiler de H100 y B200 de Silicon Data (NYMEX), estado "Aprobación Pendiente (45)", presentado el 2026-08-11 con la revisión de 45 días que finaliza el 2026-09-25. https://www.cftc.gov/IndustryOversight/IndustryFilings/TradingOrganizationProducts/62544 y Presentación de NYMEX 26-370 https://www.cftc.gov/filings/ptc/ptc08112615405.pdf
- CFTC, Solicitud de Comentarios sobre el Listado de Contratos de Derivados de Cómputo, 91 FR 54259, publicado el 2026-08-21, comentarios hasta el 2026-10-20. Cada frase citada es textual del comunicado, que cita a Bandi y Su en las notas al pie 5, 42 y 43. https://www.federalregister.gov/documents/full_text/text/2026/08/21/2026-17163.txt
Páginas de empresas
- Manheim (Cox Automotive), metodología del Índice de Valor de Vehículos Usados: "análisis estadístico de su base de datos de más de 5 millones de transacciones de vehículos usados anualmente". https://site.manheim.com/en/services/consulting/used-vehicle-value-index.html
- Silicon Data: el índice de alquiler de H100 SDH100RT https://www.silicondata.com/products/silicon-index/h100 ; la Curva a Plazo de GPU (hasta 36 meses) https://www.silicondata.com/products/forward-curve ; el producto de Valor Residual de GPU y su metodología (tasa de alquiler x descuento x (1 menos relación de costo operativo) durante la vida útil esperada, tasas extraídas de la curva a plazo) https://www.silicondata.com/products/gpu-residual-value ; publicación de lanzamiento del 2026-08-25 https://www.linkedin.com/posts/silicon-data_the-gpu-residual-value-launches-today-straight-line-activity-7498011372006424576-idgc
- Compute Exchange: la página del Mercado de Hardware (rangos de precios "obtenidos de cotizaciones agregadas de proveedores", solo presentaciones, sin custodia ni fondos, precios "solo de referencia") https://compute.exchange/hardware-market ; el comunicado de lanzamiento del mercado del 2026-07-17 https://www.einpresswire.com/article/927423264/compute-exchange-launches-secondary-gpu-hardware-marketplace-as-demand-for-refurbished-ai-infrastructure-accelerates ; la página Acerca de, Carmen Li como CEO de Silicon Data y Compute Exchange https://compute.exchange/about
- CCIR (Compute Credit Index Research LLC): página de gobierno, LLC de Delaware formada el 2026-03-11, "no opera ningún mercado, no gestiona ninguna mesa de negociación y no mantiene posiciones" https://ccir.io/documents/governance ; página de hardware, tres años de ventas ejecutadas, 3,009 listados vendidos, 10,911 unidades, $26.3M https://ccir.io/hardware
Artículos y podcasts
- Federico M. Bandi y Yinan Su (Johns Hopkins), "(Early) AI Compute Asset Pricing," arXiv 2607.12156, julio de 2026: el cómputo no es almacenable, por lo que el vínculo de no arbitraje entre contado y futuros falla, y los futuros sintéticos de alquileres a plazo son probablemente límites superiores. https://arxiv.org/abs/2607.12156
- Hendrik Bessembinder y Michael Lemmon, "Equilibrium Pricing and Optimal Hedging in Electricity Forward Markets," Journal of Finance, 2002: el resultado estándar de que los forwards de electricidad se fijan en función del contado esperado más una prima de riesgo porque la energía no se puede almacenar, la analogía detrás de "como los mercados de energía".
- Podcast de Dwarkesh con Dylan Patel, la discusión sobre el cómputo marginal mencionada anteriormente. https://www.youtube.com/watch?v=aV26V1UvkJw&t=1352s
