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

Los gigantes de la computación en la nube solían ser los negociadores dominantes en las discusiones sobre el alquiler de centros de datos para IA. En el pasado, grandes proveedores de nube como Microsoft y Google, respaldados por su abultado capital y calificaciones crediticias de primer nivel, mantenían la sartén por el mango frente a operadores emergentes de nube y centros de datos como CoreWeave, Nebius y Nscale.

Pero según informó The Information el 7 de septiembre, a medida que proveedores como Microsoft buscan urgentemente que los racks de servidores de Nvidia entren en funcionamiento lo antes posible, operadores de centros de datos como CoreWeave han visto mejorar significativamente su posición negociadora, y los términos contractuales empiezan a inclinarse hacia el lado de la oferta.

Este cambio está remodelando el reparto de beneficios en toda la cadena industrial de infraestructuras de IA: desde el rigor de los acuerdos de nivel de servicio (SLA), los precios de la energía contratada, hasta la mayor implicación de los fabricantes de chips, las reglas se están reescribiendo.

Mayor poder de negociación para los operadores de centros de datos y condiciones de pago más estrictas

Los acuerdos de nivel de servicio (SLA) se han convertido en el epicentro de la controversia.

Anteriormente, las grandes empresas de nube exigían que el tiempo de actividad de cada rack superase el 99,9%, imponiendo además estándares extremadamente estrictos sobre la temperatura y la humedad en las salas de servidores.

Un alto directivo de un centro de datos reveló que llegó a ver cláusulas contractuales donde: si un solo rack se caía por un corte de energía, sobrecalentamiento o fallo del switch, el proveedor de nube podía cancelar medio año de alquiler. Si las violaciones del SLA se acumulaban, el proveedor podía incluso rescindir directamente el contrato de arrendamiento.

Ese directivo explicó que negociar el SLA es, en esencia, elegir entre “el mejor precio” y “la durabilidad del contrato”: cuanto más estrictos los términos, mayor el precio, pero también el riesgo. “Conseguir un SLA con menores penalizaciones, aunque implique un precio un poco más bajo, ya es una victoria”.

Actualmente, con el aumento del poder de negociación de los operadores, estas cláusulas extremas se están flexibilizando progresivamente.

No sólo los SLA, las condiciones de pago también empiezan a favorecer a los operadores.

Según citó el informe a un ejecutivo del área crediticia, conoció casos en los que un cliente alquila apenas una pequeña parte de un gran data center, pero en el contrato consta que si se atrasa con el pago, debe abonar el alquiler completo de toda la instalación durante cierto periodo.

Respecto a esta exigencia, el propio propietario del data center reconoció la dureza: “Él dijo, ‘Escuchá, sabemos que suena ridículo… pero podemos hacerlo’”.

Nvidia y AMD entran en escena: fabricantes de chips como respaldo crediticio

Los operadores ganaron más fichas en parte debido a la intervención proactiva de los fabricantes de chips.

Según relató otro directivo de centro de datos, para asegurar que los centros equipados con sus chips se construyan a tiempo, Nvidia y AMD a veces compiten por el mismo proyecto, ofreciendo garantías crediticias a los clientes.

“Nvidia es más agresiva, porque tiene un balance mucho más sólido”, comentó esta fuente.

Estos acuerdos benefician especialmente a los desarrolladores de centros: Nvidia y AMD están dispuestos a respaldar contratos de alquiler por hasta 15 años, cuando anteriormente los contratos de Nvidia con proveedores de nube emergentes sólo alcanzaban los 6 años.

Costo de energía: diferencias de hasta 400% en el mismo mes

La electricidad es el mayor costo individual en la operación de un centro de datos, a veces supera la quinta parte de los gastos totales, y en otros casos es muchísimo más.

El mencionado ejecutivo crediticio observó que, dentro del mismo mes, la variación en las tarifas eléctricas entre diferentes clientes puede alcanzar hasta 400%.

El problema es el siguiente: cada cliente cree haber conseguido una buena tarifa, pero en realidad, los grandes proveedores de nube suelen ser quienes pagan los precios de energía más altos, simplemente porque pueden afrontarlo.

La presión por la escasez de electricidad sigue creciendo. Según informó The Information anteriormente, Elon Musk estima que en 2027 habrá un gran déficit de energía y planea construir su propia fábrica de turbinas. A la vez, algunos desarrolladores de centros de datos están adquiriendo turbinas de gas natural a precios exorbitantes a “compañías truchas”, lo que eleva aún más los costos de seguros y financiación.

La suma de todos estos factores hace que prever los costos de los data centers sea extremadamente difícil.

Según el informe, en los últimos años, el costo de construir un centro de datos de 1 GW ya se ha más que duplicado. Si los costos siguen escalando, aumentará la presión sobre los inversores de las grandes empresas que cotizan en bolsa en todo el mundo.

Fragmentación del poder de cómputo: otra jugada de Nvidia

Ante la escasez de grandes data centers, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, propuso otra vía en la conferencia de clientes de Equinix.

“El poder de cómputo se está fragmentando”, expresó en la conferencia. “El mundo de la IA será, en esencia, descentralizado y altamente distribuido”.

Nvidia, Equinix y Together AI anunciaron en la misma conferencia un plan conjunto: Together AI comprará hardware de Nvidia y lo desplegará en los actuales data centers de Equinix, ofreciendo servicios de inferencia de modelos de IA open source a pymes.

Huang explicó la lógica detrás de esta arquitectura: las tareas de IA más sensibles a la latencia se procesarán en los data centers de Equinix más cercanos al usuario, mientras que las tareas de memoria e inferencia podrán realizarse en lugares más distantes.

Directivos de Google, Cisco y de la startup Lambda Labs también expresaron en la conferencia perspectivas similares: la inferencia de IA tenderá cada vez más a la descentralización, con una red distribuida formada por miles de pequeñas instalaciones, que probablemente sea el modelo dominante en el futuro.