Medios informan: incluso Amazon Cloud sufre escasez de energ ía, miles de millones de chips Nvidia se acumulan en depósitos juntando polvo
Archivos internos de Amazon muestran que la empresa recibe aproximadamente $3 mil millones mensuales en racks de chips GB300 de Nvidia, pero debido a la falta de suministro eléctrico en los centros de datos, estos racks terminan acumulándose en bodegas de tránsito. El CFO de AWS afirmó que esto ya ha causado que el flujo de caja libre de la empresa sea negativo y que la situación continuará durante varios años. El exceso de chips en los depósitos no ha disminuido el precio de alquiler de GPU; por el contrario, la verdadera escasez de “potencia computacional conectada” ha provocado un aumento del 40% en el precio de alquiler del B200 respecto a su mínimo a comienzos de año, afectando a todos los usuarios finales que alquilan capacidad de cómputo.
Un archivo interno del mayor proveedor de computación en la nube del mundo revela una situación incómoda en la carrera armamentista de la IA: chips de última generación de Nvidia por valor de miles de millones de dólares están acumulándose en los depósitos de Amazon porque no pueden conectarse a la electricidad.
Según documentos internos de Amazon obtenidos recientemente por Business Insider y una grabación de una reunión de empleados, la división de computación en la nube AWS de Amazon está guardando los racks Nvidia GB300 en un “almacén intermedio”, ya que los centros de datos de destino “tienen espacio para más racks, pero no suficiente energía disponible para encenderlos”.

Correos electrónicos internos muestran que solo en agosto Amazon planea recibir racks GB300 por unos 5.000 millones de dólares, y después continuar recibiendo aproximadamente $3.000 millones mensuales, manteniendo este ritmo “en el futuro previsible”.
Durante una reunión interna de empleados en septiembre, el CFO de AWS, John Felton, bromeó con el ejecutivo responsable de la infraestructura de IA, Prasad Kalyanaraman: “Hiciste que nuestro flujo de caja libre se volviera negativo, felicitaciones”. Kalyanaraman no lo contradijo, reconociendo que el flujo de caja libre de la empresa probablemente se mantendrá negativo “durante los próximos años”.
En julio de este año, al presentar los resultados del segundo trimestre, el flujo de caja libre acumulado de Amazon ya se había vuelto claramente negativo, registrando -7.600 millones de dólares, la primera vez en años.

El impacto de esta situación ya se hace notar en el mercado. Los chips inactivos en el almacén no generan ningún poder de cómputo, lo que lleva a una escasez sostenida de capacidad disponible online, y los precios de alquiler de GPU permanecen elevados, formando un típico cuello de botella inflacionario: enormes cantidades de capital, mano de obra y energía se consumen por adelantado, pero la producción se retrasa meses o incluso años.
“Recibo adelantado”: la guerra por los chips adelanta los pagos
La práctica habitual de Amazon era pagar solo al instalar el equipo en el centro de datos, trasladando a los proveedores los costos financieros del hardware en tránsito. Sin embargo, documentos internos muestran que Amazon introdujo un nuevo proceso llamado "Early Rack Receipt", en el que toma la propiedad del hardware antes de que los racks lleguen al centro de datos.
Los medios interpretan que, debido a la feroz competencia por las GPU de Nvidia, Amazon debe asegurarse el hardware incluso antes de saber si hay lugar para instalarlo, para evitar que sus rivales se adelanten. Esto significa que Amazon paga primero y conecta después; cualquier retraso en la instalación aplaza el momento en que estos activos empiezan a generar ingresos, aunque el dinero ya fue desembolsado.

La nota también indica que al menos un equipo de la cadena de suministros de AWS no tiene “una vía de previsión clara” sobre “cómo ingresar los racks a los centros de datos”. Un vocero de Amazon respondió que la empresa acostumbra a almacenar hardware cerca del sitio de despliegue esperando que la energía esté lista, y que esta práctica es “la mejor desde el punto de vista comercial”.
El instituto de investigación Bernstein señala: el ritmo de obtención de permisos eléctricos, sistemas de refrigeración, equipos eléctricos, construcción y hardware avanza a velocidades diferentes, haciendo que sea “casi imposible sincronizarlos a la perfección”.
Cuello de botella energético: la principal limitante en la construcción de centros de datos
La raíz de la acumulación de chips es el severo retraso en la infraestructura eléctrica. Kalyanaraman reveló en una reunión interna que Amazon, en el oeste de Texas, tuvo que costear alojamientos para trabajadores ante la escasez de plomeros y electricistas, para que puedan residir en el lugar durante los dos o tres años de obra antes de la finalización de los proyectos.
Según datos de Cleanview Research, Amazon actualmente desarrolla 44 GW de capacidad en centros de datos en 16 estados de EE.UU., más de tres veces los 13,9 GW que tiene actualmente en operación. Estos 13,9 GW ya superan en un 69% a Microsoft, y equivalen al doble de Google y Meta.

AWS incluso tiene un tablero interno llamado “Secured Power at Risk” (capacidad eléctrica garantizada bajo amenaza), para rastrear cuellos de botella de transmisión, exigencias de restricción de energía y cláusulas de “úsalo o piérdelo”: si un proyecto no cumple ciertos hitos, Amazon puede perder la cuota eléctrica asignada.
Kalyanaraman también señaló que en 2023 prometió al CEO Andy Jassy que AWS saldría de la crisis de capacidad antes de 2027. Ahora, Amazon prevé que en 2027 la demanda superará la capacidad disponible.
Los chips se apilan en el almacén, pero el alquiler de GPUs sigue subiendo
Por lógica, la acumulación de chips en los depósitos debería bajar el precio del poder de cómputo. Pero ocurre exactamente lo contrario.
La razón es simple: las GPU guardadas en cajas generan cero horas de computación. Lo verdaderamente escaso es la “capacidad energizada”, cuyo precio sigue en alza.
Rich Privorotsky, líder de la mesa de trading Delta-One de Goldman Sachs, comentó en un informe interno del 16 de octubre:
“Hay demasiado capital buscando posicionarse en relación a la oferta disponible de capacidad energizada. El repricing es un proceso que el mercado seguirá experimentando, a veces gradual, a veces abrupto, y puede convertirse en riesgo sistémico. Lo curioso es que los precios al contado del poder de cómputo siguen siendo muy sólidos. B200, H200, H100, incluso la antigua A100, mantienen rentas considerables. La capacidad que, en teoría, debería depreciarse rápido, sigue manteniendo su valor. La escasez de capacidad disponible es innegable, y esto favorece estructuralmente a quienes ya disponen de ella”.
El índice de alquiler de Silicon Data B200 seguido por Goldman Sachs (fuera de la nube hiperescala) cotiza a $6,01 por GPU/hora, cerca del récord de $6,11 de marzo y un 40% más que el mínimo de $4,29 de enero.

Venta de chips por $8 mil millones: ¿alivio al balance o algo más?
Este contexto brinda una nueva perspectiva a una reciente operación de Amazon que llamó la atención. Según el Financial Times británico, el 2 de octubre, Amazon busca vender a inversores externos, a través de un vehículo de propósito especial (SPV), unos $8.000 millones en chips Grace Blackwell de Nvidia, para luego alquilarlos nuevamente. El SPV se financiará con deuda y venderá hasta un 10% de su capital; Amazon no poseerá acciones en la entidad y oficialmente busca lograr un balance financiero “más liviano”.
Sin embargo, al contrastar la operación con los archivos internos, la línea temporal resulta sugestiva: en agosto, Amazon inicia el proceso de “recibo adelantado”, ese mes recibe racks GB300 por $5.000 millones y luego $3.000 millones mensuales; en septiembre, el CFO de AWS confirma el flujo de caja libre negativo; el 2 de octubre, Amazon busca vender chips por $8.000 millones. La suma de las entregas previstas de agosto y septiembre coincide exactamente con el tamaño del SPV.

Según el Financial Times, los chips del SPV ya están desplegados en más de una docena de centros de datos en cinco estados de EE.UU., aunque el informe no especifica si son GB300. De cualquier modo, quienes adquieran el SPV están comprando activos en continua depreciación —la línea Grace Blackwell será reemplazada pronto por la nueva arquitectura Vera Rubin de Nvidia, y cada mes que los chips permanezcan sin usar en el almacén, se pierde un mes de su vida útil de cinco años sin generar ingresos.
¿Quién paga los intereses de todos estos chips acumulando polvo?
En noviembre pasado, Satya Nadella, CEO de Microsoft, casi admitió públicamente este problema al decir: “el mayor problema ahora no es la sobreoferta de cómputo sino la energía”, y reconoció que Microsoft “probablemente también tiene una pila de chips en inventario que no puede conectar”.
Hasta abril de este año, de los centros de datos estadounidenses previstos para comenzar en 2026, aproximadamente la mitad enfrenta cancelación o retrasos, y de los 16 GW programas, sólo unos 5 GW realmente están en construcción.
Según los medios, el propio Kalyanaraman sostiene: “cuanto más podamos retrasar el gasto de capital, mejor para nosotros”. Sin embargo, la carrera armamentista de IA ha dado vuelta este razonamiento: ahora Amazon compite por gastar antes, comprando chips que no puede usar solo para evitar que caigan en manos de rivales —y si los rivales los obtienen, probablemente tampoco los usen.
Aplicando esta lógica a todos los grandes y nuevos proveedores de la nube que compiten por la cuota de Nvidia, surge un problema de inventario ocioso de decenas de miles de millones de dólares. Muchas de estas existencias aparecen en “obras en curso”, y antes de su puesta en uso, ni siquiera se deprecian ni figuran en los balances…
Desde una perspectiva más macro, la euforia por la infraestructura de IA depende cada vez más de financiamiento con deuda. Cada mes que los chips permanecen sin energizar implica pagar un mes de intereses por un activo de rendimiento cero. Mientras tanto, el alquiler de poder computacional sigue subiendo, costo que finalmente recae sobre cada laboratorio, empresa o startup de IA que alquila GPU.
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