CoreWeave firma contrato de nube A100 que extiende los chips de Nvidia de 2020 hasta 2029
Jensen Huang dice que CUDA mantiene útil el hardware más antiguo mientras CoreWeave intenta extraer ingresos más allá de los contratos iniciales de sus GPUs.
By RuntimeWire Staff · Published
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Why it matters
A 2029 A100 contract gives cloud operators evidence that older AI GPUs can outlive their first leases, reducing a key risk behind debt-funded data centers.
Jensen Huang (@JensenHuang) dijo el 13 de agosto que la flota A100 de Nvidia puede permanecer "capaz de cumplir la misión" hasta 2029, amplificando un contrato de CoreWeave que cuestiona la suposición de que los aceleradores de IA se convierten en activos varados en unos pocos años.
"Las poderosas flotas A100 son capaces de cumplir la misión desde 2020 hasta 2029", escribió el cofundador y CEO de Nvidia en una publicación en X. Huang acreditó a CUDA por ofrecer a los desarrolladores y a los ingenieros de Nvidia una plataforma de software común para actualizar sistemas construidos sobre las arquitecturas Ampere, Hopper y Blackwell a lo largo de su vida operativa.
La evidencia inmediata vino de CoreWeave. Durante su llamada de resultados del 11 de agosto, el proveedor de nube de IA dijo que había firmado un contrato de A100 que se extiende hasta 2029 "a un precio atractivo". CoreWeave describió el acuerdo como un ejemplo de infraestructura más antigua de Nvidia que genera ingresos después de que expiran los contratos originales con los clientes.
Un contrato pone a prueba las suposiciones sobre la depreciación de las GPU
Nvidia introdujo la A100 el 14 de mayo de 2020 como la primera GPU para centros de datos basada en su arquitectura Ampere. Un contrato que llegue hasta 2029 pondría parte de esa infraestructura a trabajar hasta nueve años después de la introducción del producto, abarcando varias generaciones de hardware más rápido de Nvidia.
CoreWeave tiene una razón financiera directa para enfatizar esa vida útil. El director financiero Nitin Agrawal dijo a los inversionistas que un contrato típico de cinco años con un cliente requiere un fuerte gasto de capital inicial, financiado mediante deuda, prepago de clientes y capital corporativo. CoreWeave espera que el contrato inicial pague la deuda a nivel de activo asociada a un clúster. Cualquier renovación o reventa después de ese punto puede agregar ingresos sin la carga de financiación original.
Ese argumento importa porque la expansión de CoreWeave sigue siendo intensiva en capital. CoreWeave informó $2,575 millones en ingresos del segundo trimestre, junto con una pérdida neta de $626 millones y $640 millones en gastos netos por intereses. Los gastos de capital alcanzaron $9.4 mil millones durante el trimestre mientras CoreWeave continuaba añadiendo capacidad de centros de datos.
Vidas de ingreso más largas para las GPU podrían mejorar los retornos de ese gasto. Vidas más cortas obligarían a CoreWeave a reemplazar hardware caro mientras carga con los costos de financiamiento e infraestructura asociados con su expansión. CoreWeave dijo que sus flotas anteriores Ampere y Hopper permanecen en gran parte agotadas y que los precios de las generaciones más antiguas se mantienen cerca o por encima de los niveles vistos un año antes.
El contrato hasta 2029 aporta un dato concreto. No establece que cada clúster A100 vaya a permanecer completamente utilizado o económicamente competitivo durante el mismo período. Los requisitos de carga de trabajo, los costos de electricidad, la fijación de precios por parte de los clientes y las mejoras de rendimiento que ofrezca el hardware más nuevo determinarán qué sistemas más antiguos continúan generando ingresos.
CUDA es el argumento de durabilidad de Nvidia
El respaldo de Huang convierte el contrato de CoreWeave en una defensa más amplia del modelo de pila completa de Nvidia. Nvidia vende aceleradores con un calendario de lanzamientos rápido mientras CUDA da a los desarrolladores una capa de programación estable entre generaciones.
La matriz de arquitectura de CUDA actual de Nvidia enumera el soporte del toolkit y del driver para Ampere como vigente. La documentación también indica que la API del driver de CUDA es retrocompatible, permitiendo que drivers más nuevos ejecuten aplicaciones compiladas con toolkits CUDA más antiguos. La matriz de soporte de frameworks de Nvidia sigue listando la A100 junto a sistemas Hopper y Blackwell en configuraciones soportadas.
El soporte de software no puede borrar la diferencia de rendimiento entre una A100 de 2020 y aceleradores más nuevos. Puede mantener el hardware más antiguo disponible para cargas de trabajo que no requieren el entrenamiento o la inferencia más rápidos. CoreWeave dijo a los inversionistas que los clientes están usando infraestructura de generación previa en una gama más amplia de cargas de trabajo de IA, mientras que sus clústeres más nuevos atienden los trabajos más exigentes.
Nvidia también se beneficia de la misma tesis de vida útil de los activos
Nvidia también tiene un interés financiero en el éxito de CoreWeave. El 26 de enero, Nvidia invirtió $2,000 millones en acciones Clase A de CoreWeave a $87.20 cada una. Las dos empresas acordaron profundizar su relación, incluyendo despliegues de múltiples generaciones de Nvidia y el uso del balance de Nvidia para ayudar a CoreWeave a asegurar terrenos, energía y edificios para centros de datos.
La publicación de Huang respalda ambos lados de esa relación. CoreWeave obtiene validación sobre la vida útil útil de los activos que sustentan su nube financiada con deuda. Nvidia refuerza el argumento de que los clientes compran una plataforma de cómputo cuyo software puede preservar hardware más antiguo incluso cuando Nvidia introduce chips más rápidos.
El contrato de la A100 muestra cómo ese modelo puede funcionar en la práctica. Las nuevas arquitecturas acaparan las cargas de trabajo que necesitan el máximo rendimiento. Las GPU más antiguas pueden pasar a inferencia, despliegues empresariales y otros trabajos donde la disponibilidad y el precio importan tanto como el liderazgo en benchmarks. Mantener productivas a ambas generaciones permite que el ritmo anual de hardware de Nvidia coexista con infraestructura diseñada para operar durante la mayor parte de una década.