• Nvidia aporta el hardware por adelantado — GPU, redes y el diseño completo de referencia DSX (Data Center AI Factory) de Nvidia, que incluye refrigeración líquida, pila de software y planos arquitectónicos .
• Los socios de nube construyen, operan y venden servicios de computación de IA a sus clientes utilizando esa infraestructura .
• Nvidia obtiene dos fuentes de ingresos: ingresos estándar por producto en el momento del despliegue, más una parte recurrente de los ingresos de nube generados por el uso de los clientes durante el periodo de colaboración .

En la práctica, Nvidia pasa de una venta única de GPU a un modelo de "GPU como servicio" o coinversión, donde sus ganancias están directamente ligadas a la cantidad de computación de IA que sus socios logren vender.

Sharon AI: 4.880 millones de dólares por 72 MW de capacidad de IA en Australia

El ejemplo público más detallado es Sharon AI (NASDAQ: SHAZ), que anunció una colaboración estratégica de seis años con Nvidia el 12 de junio de 2026 . Los términos clave, confirmados en un formulario 8-K ante la SEC (el regulador bursátil de EE.UU.), son:

• Valor del contrato: Hasta 4.880 millones de dólares según un Acuerdo Maestro de Servicios en la Nube con la Orden de Compra n.º 1, fechada el 8 de junio de 2026 .
• Ubicación y escala: 72 megavatios (MW) de nueva capacidad de centro de datos en Australia, lo que eleva la capacidad total prevista de fábrica de IA de Sharon AI a 132 MW .
• GPU: Hasta 40.000 GPU Nvidia Grace Blackwell GB300 .
• Estructura financiera: Modelo de reparto de ingresos y apoyo crediticio. Sharon AI no compra los chips directamente; Nvidia y prestamistas financian gran parte del hardware a cambio de una parte de los ingresos de nube .
• Ya contratado: 102 MW de capacidad ya están comprometidos con clientes finales .

Sharon AI vende servicios de nube impulsados por Nvidia, y Nvidia obtiene tanto ingresos estándar por producto como una parte de los ingresos de nube sobre esa capacidad respaldada . El documento presentado ante la SEC señala riesgos de ejecución significativos, incluyendo plazos de entrega ajustados y necesidades de financiación .

Firmus Technologies: 30.000 millones de dólares, 170.000 GPU en Indonesia

Poco más de dos semanas después, el 28 de junio de 2026, Firmus Technologies anunció una alianza estratégica con Nvidia que se extiende hasta 2034 — un compromiso de más de 8 años . Las cifras principales son impactantes:

• Escala del campus: Un campus dedicado de 360 MW con diseño Nvidia DSX AI Factory en Batam, Indonesia, una isla frente a la costa de Singapur .
• GPU: Hasta 170.000 GPU Nvidia .
• Contratos de venta previstos: Hasta 30.000 millones de dólares en acuerdos de compra comprometidos (off-take) en los primeros seis años .
• Estructura financiera: Firmus adquiere hardware de Nvidia bajo el mismo marco de reparto de ingresos y apoyo crediticio DSX, apuntando a "empresas nativas de IA globales" con computación de alto rendimiento a bajo costo .

Firmus y la singapurense DayOne desarrollarán el campus de Batam. El proyecto forma parte de un esfuerzo más amplio por ofrecer capacidad de cómputo fuera de los grandes hiperescalares .

Otros socios conocidos

Nvidia también ha anunciado acuerdos similares con:

• Naver (Corea del Sur): Construcción de infraestructura de IA basada en DSX a escala de gigavatios, comenzando con 55 MW y escalando a 200 MW para 2028, con un objetivo a largo plazo de 1 GW .
• SK Telecom (Corea del Sur): Entrada en el negocio de nube de IA basado en DSX, expandiéndose desde Corea a toda Asia .
• IREN: Alianza con Nvidia para operacionalizar la arquitectura DSX a escala de gigavatios, donde IREN es propietaria de las capas física, de datos y de IA . IREN firmó un contrato de nube de IA por cinco años y 3.400 millones de dólares con Nvidia para despliegues de GPU Blackwell en 60 MW de capacidad de centro de datos .

Lo que esto significa para la estrategia de Nvidia

Estas alianzas revelan un cambio deliberado en la forma en que Nvidia aborda el mercado de infraestructura de IA. La compañía pasa de vender chips individuales a financiar su ventaja de hardware en varias capas:

• De ventas únicas a ingresos recurrentes. En lugar de vender una GPU una sola vez, Nvidia cobra un porcentaje de cada token de IA vendido en ese hardware durante 6 a 10 años . Esto suaviza los ciclos de ingresos y vincula el crecimiento al consumo real de IA, no solo a la construcción de centros de datos.

• De proveedor de componentes a arquitecto de plataforma. Nvidia proporciona el plano completo de la fábrica de IA DSX — diseños de refrigeración líquida, redes (NVLink/NvSwitch/InfiniBand), software CUDA y AI Enterprise, y arquitecturas de referencia . Los socios operan fábricas con la marca Nvidia, lo que le da a Nvidia control sobre la arquitectura de referencia incluso cuando no es propietaria del edificio.

• Exposición financiera en múltiples capas. Nvidia ahora tiene:

  1. Ingresos por producto por adelantado por la venta de GPU para estas fábricas.
  2. Participación recurrente en ingresos de nube por uso durante varios años.
  3. Exposición crediticia y de financiación — al coinvertir, Nvidia asume parte del riesgo de balance en el éxito de sus socios .
  4. Bloqueo del ecosistema — un enredo financiero más profundo dificulta que competidores como AMD o Intel entren en esos centros de datos.

• Expansión más allá de los hiperescalares. Al financiar proveedores de nube de IA más pequeños, Nvidia amplía el mercado total más allá de AWS, Azure y GCP. Estos socios atienden a startups y empresas de IA que quizás no tienen acceso a la capacidad de GPU de la nube hiperescalar .

En resumen, Nvidia apuesta a que su balance y su apalancamiento de producto pueden capturar valor en cada capa de la cadena de computación de IA — no solo en el momento de la venta del chip, sino a lo largo de años de uso, márgenes de servicio en la nube y adopción del ecosistema.

• Nvidia aporta el hardware por adelantado — GPU, redes y el diseño completo de referencia DSX (Data Center AI Factory) de Nvidia, que incluye refrigeración líquida, pila de software y planos arquitectónicos .
• Los socios de nube construyen, operan y venden servicios de computación de IA a sus clientes utilizando esa infraestructura .
• Nvidia obtiene dos fuentes de ingresos: ingresos estándar por producto en el momento del despliegue, más una parte recurrente de los ingresos de nube generados por el uso de los clientes durante el periodo de colaboración .

En la práctica, Nvidia pasa de una venta única de GPU a un modelo de "GPU como servicio" o coinversión, donde sus ganancias están directamente ligadas a la cantidad de computación de IA que sus socios logren vender.

Sharon AI: 4.880 millones de dólares por 72 MW de capacidad de IA en Australia

El ejemplo público más detallado es Sharon AI (NASDAQ: SHAZ), que anunció una colaboración estratégica de seis años con Nvidia el 12 de junio de 2026 . Los términos clave, confirmados en un formulario 8-K ante la SEC (el regulador bursátil de EE.UU.), son:

• Valor del contrato: Hasta 4.880 millones de dólares según un Acuerdo Maestro de Servicios en la Nube con la Orden de Compra n.º 1, fechada el 8 de junio de 2026 .
• Ubicación y escala: 72 megavatios (MW) de nueva capacidad de centro de datos en Australia, lo que eleva la capacidad total prevista de fábrica de IA de Sharon AI a 132 MW .
• GPU: Hasta 40.000 GPU Nvidia Grace Blackwell GB300 .
• Estructura financiera: Modelo de reparto de ingresos y apoyo crediticio. Sharon AI no compra los chips directamente; Nvidia y prestamistas financian gran parte del hardware a cambio de una parte de los ingresos de nube .
• Ya contratado: 102 MW de capacidad ya están comprometidos con clientes finales .

Sharon AI vende servicios de nube impulsados por Nvidia, y Nvidia obtiene tanto ingresos estándar por producto como una parte de los ingresos de nube sobre esa capacidad respaldada . El documento presentado ante la SEC señala riesgos de ejecución significativos, incluyendo plazos de entrega ajustados y necesidades de financiación .

Firmus Technologies: 30.000 millones de dólares, 170.000 GPU en Indonesia

Poco más de dos semanas después, el 28 de junio de 2026, Firmus Technologies anunció una alianza estratégica con Nvidia que se extiende hasta 2034 — un compromiso de más de 8 años . Las cifras principales son impactantes:

• Escala del campus: Un campus dedicado de 360 MW con diseño Nvidia DSX AI Factory en Batam, Indonesia, una isla frente a la costa de Singapur .
• GPU: Hasta 170.000 GPU Nvidia .
• Contratos de venta previstos: Hasta 30.000 millones de dólares en acuerdos de compra comprometidos (off-take) en los primeros seis años .
• Estructura financiera: Firmus adquiere hardware de Nvidia bajo el mismo marco de reparto de ingresos y apoyo crediticio DSX, apuntando a "empresas nativas de IA globales" con computación de alto rendimiento a bajo costo .

Firmus y la singapurense DayOne desarrollarán el campus de Batam. El proyecto forma parte de un esfuerzo más amplio por ofrecer capacidad de cómputo fuera de los grandes hiperescalares .

Otros socios conocidos

Nvidia también ha anunciado acuerdos similares con:

• Naver (Corea del Sur): Construcción de infraestructura de IA basada en DSX a escala de gigavatios, comenzando con 55 MW y escalando a 200 MW para 2028, con un objetivo a largo plazo de 1 GW .
• SK Telecom (Corea del Sur): Entrada en el negocio de nube de IA basado en DSX, expandiéndose desde Corea a toda Asia .
• IREN: Alianza con Nvidia para operacionalizar la arquitectura DSX a escala de gigavatios, donde IREN es propietaria de las capas física, de datos y de IA . IREN firmó un contrato de nube de IA por cinco años y 3.400 millones de dólares con Nvidia para despliegues de GPU Blackwell en 60 MW de capacidad de centro de datos .

Lo que esto significa para la estrategia de Nvidia

Estas alianzas revelan un cambio deliberado en la forma en que Nvidia aborda el mercado de infraestructura de IA. La compañía pasa de vender chips individuales a financiar su ventaja de hardware en varias capas:

• De ventas únicas a ingresos recurrentes. En lugar de vender una GPU una sola vez, Nvidia cobra un porcentaje de cada token de IA vendido en ese hardware durante 6 a 10 años . Esto suaviza los ciclos de ingresos y vincula el crecimiento al consumo real de IA, no solo a la construcción de centros de datos.

• De proveedor de componentes a arquitecto de plataforma. Nvidia proporciona el plano completo de la fábrica de IA DSX — diseños de refrigeración líquida, redes (NVLink/NvSwitch/InfiniBand), software CUDA y AI Enterprise, y arquitecturas de referencia . Los socios operan fábricas con la marca Nvidia, lo que le da a Nvidia control sobre la arquitectura de referencia incluso cuando no es propietaria del edificio.

• Exposición financiera en múltiples capas. Nvidia ahora tiene:

  1. Ingresos por producto por adelantado por la venta de GPU para estas fábricas.
  2. Participación recurrente en ingresos de nube por uso durante varios años.
  3. Exposición crediticia y de financiación — al coinvertir, Nvidia asume parte del riesgo de balance en el éxito de sus socios .
  4. Bloqueo del ecosistema — un enredo financiero más profundo dificulta que competidores como AMD o Intel entren en esos centros de datos.

• Expansión más allá de los hiperescalares. Al financiar proveedores de nube de IA más pequeños, Nvidia amplía el mercado total más allá de AWS, Azure y GCP. Estos socios atienden a startups y empresas de IA que quizás no tienen acceso a la capacidad de GPU de la nube hiperescalar .

En resumen, Nvidia apuesta a que su balance y su apalancamiento de producto pueden capturar valor en cada capa de la cadena de computación de IA — no solo en el momento de la venta del chip, sino a lo largo de años de uso, márgenes de servicio en la nube y adopción del ecosistema.