El poder de negociación en los centros de datos está cambiando: antes mandaban las empresas de la nube, ahora los "CoreWeave" empiezan a imponerse.

Autor | Long Yue

      Edición | Duro IA

Los gigantes del cloud computing solían ser la parte fuerte indiscutible en las negociaciones de alquiler de centros de datos para IA. En el pasado, grandes proveedores como Microsoft o Google, gracias a su capital y calificación crediticia superior, ocupaban una posición dominante frente a nuevas empresas como CoreWeave, Nebius y Nscale, tanto proveedores de nube emergentes como operadores de centros de datos.

Sin embargo, según informó The Information el 7 de septiembre, a medida que empresas como Microsoft se ven necesitadas de poner rápidamente en funcionamiento los racks de servidores Nvidia, los operadores como CoreWeave están ganando poder de negociación y el equilibrio de los contratos empieza a inclinarse hacia el lado de la oferta.

Esta transformación está redefiniendo el reparto de intereses de toda la cadena de infraestructura de IA: desde la rigidez de los acuerdos de nivel de servicio, hasta la tarificación de la compra de energía, pasando por el papel de los fabricantes de chips, todas las reglas están siendo rediseñadas.

Aumento del poder negociador de los operadores de centros de datos; también se endurecen los términos de pago

El Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) es el campo de batalla central de la disputa.

Anteriormente, las grandes empresas de la nube exigían en la negociación que el tiempo de actividad de cada rack de servidor fuera cerca del 100%, estableciendo además estándares extremadamente estrictos para la temperatura y humedad de las salas técnicas.

Un directivo de un centro de datos reveló que ha visto cláusulas contractuales como la siguiente:si un solo rack queda fuera de servicio por corte de energía, sobrecalentamiento o falla en el switch, la empresa de la nube puede cancelar seis meses de alquiler. Si los incumplimientos del SLA se acumulan hasta cierto nivel, la compañía de la nube puede incluso rescindir el contrato de arrendamiento de inmediato.

Este directivo señala que negociar el SLA es, en esencia, una elección entre "mejor precio" y "duración del contrato": cuanto más estrictos los términos, más alto el precio, pero también mayor el riesgo. "Si puedes conseguir un SLA con penas más ligeras, incluso pagando algo menos, merece la pena."

Actualmente, con el aumento de poder de negociación de los operadores, estas cláusulas extremas están siendo gradualmente suavizadas.

No solo los SLA, los términos de pago también se están inclinando a favor de los operadores.

Según un alto cargo del sector crediticio citado en el artículo, ha visto casos donde un cliente alquilaba solo una pequeña parte de un gran centro de datos, pero el contrato estipulaba que si no pagaba a tiempo, debía asumir el alquiler total de toda la instalación durante cierto período.

Frente a esta exigencia, el propietario del centro de datos admitió lo drástico de la cláusula: "Dijo, 'Mira, sabemos que es una locura... pero podemos hacerlo.'"

Nvidia y AMD participan: los fabricantes de chips se convierten en garantes de crédito

Para que los operadores obtengan más margen de maniobra, hay otro factor relevante: la intervención activa de los fabricantes de chips.

Según otro directivo de centro de datos citado en el artículo, para garantizar que los centros de datos equipados con sus propios chips se construyan con éxito, Nvidia y AMD a veces compiten por el mismo proyecto, tratando de atraer a los clientes con garantías crediticias.

"Nvidia es más agresiva porque tiene un balance más fuerte", señala la fuente.

Este tipo de acuerdos es particularmente beneficioso para los desarrolladores de centros de datos: Nvidia y AMD están dispuestas a ofrecer garantías para los contratos de arrendamiento de hasta 15 años, mientras que previamente, los plazos de los contratos de Nvidia con emergentes proveedores de servicios en la nube apenas llegaban a 6 años.

Costo de la electricidad: diferencia de hasta el 400% en el mismo mes

La energía representa el mayor gasto de operación en un centro de datos, a veces más de una quinta parte del coste total, y en ocasiones mucho más.

Según el alto cargo del sector crediticio citado, observó que las tarifas eléctricas para distintos clientes en un mismo mes pueden variar hastaun 400%.

La paradoja: todos los clientes creen tener un buen precio, pero en realidad, los mayores proveedores de cloud suelen pagar los costes eléctricos más altos—simplemente porque pueden permitírselo.

La presión de la escasez energética sigue expandiéndose. Según informó anteriormente The Information, Elon Musk prevé un grave déficit de energía en 2027 y planea construir su propia fábrica de álabes de turbinas. Al mismo tiempo, algunos desarrolladores de centros de datos están comprando turbinas de gas natural a supuestas "compañías fantasmas", lo que incrementa aún más los costes de financiamiento y seguros.

Todos estos factores hacen que prever los costes de los centros de datos sea extremadamente difícil.

Según informaciones, en los últimos años, el coste de construir un centro de datos de un gigavatio ya se haduplicado. Si los costes siguen subiendo, la presión sobre los inversores de muchas grandes empresas cotizadas globales aumentará.

Fragmentación de la computación: la otra jugada de Nvidia

Ante la escasez de grandes centros de datos, Jensen Huang, CEO de Nvidia, propuso una alternativa en el congreso de clientes de Equinix.

"La capacidad de cómputo se está fragmentando", afirmó durante el evento, "el mundo de la IA será fundamentalmente descentralizado y altamente distribuido."

Nvidia, Equinix y Together AI anunciaron en el evento un plan conjunto: Together AI comprará hardware de Nvidia y lo desplegará en los centros de datos existentes de Equinix para ofrecer servicios de inferencia de modelos de IA open source a pequeñas y medianas empresas.

Huang explicó la lógica de esta arquitectura: las partes de las tareas de IA sensibles a la latencia funcionan en el centro de datos Equinix más cercano al usuario; mientras que la memoria y las tareas de inferencia pueden ejecutarse de forma remota.

Ejecutivos de Google, Cisco y del emergente proveedor Lambda Labs también expresaron juicios similares en el evento: la inferencia de IA irá cada vez más hacia la descentralización, y las redes distribuidas formadas por miles de pequeñas instalaciones podrían convertirse en la forma predominante del futuro.