La empresa de infraestructura para inteligencia artificial Nscale ha presentado la documentación para cotizar en Nueva York con una valoración potencial de hasta 35.000 millones de dólares. Fundada hace apenas dos años, la compañía continúa en una fase de fuerte inversión y registró una pérdida neta de 1.020 millones de dólares en los seis meses concluidos el 30 de junio de 2026. En un momento dado, su dirección advirtió en el folleto de la operación de que existía una duda sustancial sobre la capacidad de la empresa para continuar como negocio en marcha.
La operación ha atraído atención no solo por el volumen de las pérdidas, sino también por los vínculos comerciales y financieros de Nscale con Nvidia. El fabricante de chips es su mayor proveedor, además de inversor, y podría convertirse en uno de sus principales accionistas tras la oferta pública inicial. Para los inversores será clave entender cómo se relacionan los futuros contratos, los compromisos de capital y los ingresos efectivamente reconocidos por la compañía de servicios en la nube para IA.
Nscale apuesta por convertir 103.000 millones en ingresos
Con sede en Londres, Nscale está dirigida por su fundador y consejero delegado, Josh Payne. La empresa surgió en 2024 de Arkon Energy, una compañía australiana dedicada a la minería de criptomonedas. Nscale desarrolla o ayuda a financiar centros de datos diseñados para cargas de trabajo de inteligencia artificial y después alquila a sus clientes GPU y capacidad informática asociada.
En su consejo figuran la antigua directora de operaciones de Meta, Sheryl Sandberg; el exviceprimer ministro británico, Nick Clegg; y la expresidenta de Yahoo, Susan Decker. En la documentación de la cotización, Nscale declaró aproximadamente 103.000 millones de dólares en contratos y acuerdos comerciales, una base utilizada para justificar su objetivo de valoración de hasta 35.000 millones.
Sin embargo, una parte significativa de esos acuerdos aún no se ha formalizado. Su conversión en ingresos dependerá de la demanda de los clientes, del ritmo de construcción de los centros de datos y del acceso a financiación.
El crecimiento de los ingresos de Nscale ya se ha quedado por detrás del aumento de sus pérdidas. El último documento presentado muestra que la compañía perdió 1.020 millones de dólares en los seis meses hasta el 30 de junio. También recoge la expresión “duda sustancial sobre la continuidad como negocio en marcha”, lo que indica que Nscale necesita financiación adicional o una mejora de su generación de caja operativa para mantener sus planes de expansión.
Nvidia participa en una ronda de 3.100 millones
El 15 de septiembre, Nscale firmó un acuerdo de suscripción para una financiación de 3.100 millones de dólares. Nvidia prevé aportar 1.000 millones mediante una combinación de bonos convertibles o acciones sin derecho a voto. La estructura definitiva de la inversión y el porcentaje de participación de Nvidia dependerán del precio de la oferta y del mecanismo de emisión.
Las cuentas de Nscale en Reino Unido también muestran que Nvidia adquirió en octubre de 2025 warrants sobre más de 157.945 acciones de Nscale por 60 millones de dólares. Por separado, Nvidia acordó ofrecer hasta 860,3 millones de dólares en garantías para las obligaciones de arrendamiento de Nscale en una instalación del condado de Ward, Texas.
El consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, afirmó públicamente en abril que empresas como CoreWeave y Nscale no habrían alcanzado su escala actual sin el apoyo de Nvidia. La relación entre ambas compañías va, por tanto, más allá de la venta de chips e incluye inversión accionarial, acuerdos de financiación y garantías de arrendamiento.
Estos acuerdos también plantean una cuestión más amplia para el mercado: qué parte del crecimiento de la infraestructura de IA responde a una demanda real de capacidad informática por parte de los clientes finales y qué parte está respaldada por flujos financieros dentro de la propia cadena de suministro. Nvidia puede invertir, prestar fondos o garantizar a clientes que posteriormente utilizan ese capital para comprar sus GPU. En algunas operaciones también ha invertido en empresas de IA que adquieren capacidad de nuevos proveedores de servicios en la nube.
Para los inversores, separar la demanda externa y los compromisos firmes de los clientes del crecimiento respaldado por la financiación del sector puede resultar difícil.
CoreWeave ofrece una referencia bursátil
CoreWeave es la compañía cotizada más comparable a Nscale. Antes de su salida a bolsa en marzo de 2025, CoreWeave comunicó una pérdida neta de 863 millones de dólares en 2024. Sus ingresos estaban muy concentrados: Microsoft y otro cliente identificado ampliamente como una empresa vinculada a Nvidia representaban conjuntamente el 77% de la facturación.
CoreWeave fijó el precio de su oferta por debajo del rango anunciado y terminó prácticamente plana su primera sesión de cotización, pero sus acciones se duplicaron en los meses siguientes. El caso muestra que las pérdidas, la concentración de clientes y los estrechos vínculos con un proveedor no impiden necesariamente que una empresa alcance una valoración elevada. Sí hacen que esa valoración sea más sensible al ritmo de crecimiento, las condiciones de financiación y la renovación de los contratos.
El entorno de mercado al que se enfrenta Nscale difiere del que encontró CoreWeave en marzo de 2025. Se ha intensificado el debate sobre la velocidad de desarrollo de la IA y la rentabilidad del gasto de capital. Un índice de semiconductores cayó casi un 6% en una sola sesión reciente, mientras que el repunte de las rentabilidades de los bonos del Tesoro estadounidense ha llevado a los inversores a mostrarse más prudentes con las compañías de crecimiento que aún no son rentables.
Al mismo tiempo, el desarrollo de centros de datos afronta una mayor oposición social y política en varias regiones del mundo, con debates centrados en algunos casos en limitar la expansión acelerada. El modelo de Nscale depende de la construcción continuada de centros de datos y de grandes compras de GPU. Los permisos, la disponibilidad de energía, el coste de la electricidad y el uso efectivo por parte de los clientes podrían afectar tanto al cumplimiento de sus contratos como a su flujo de caja.
La OPV pondrá a prueba el apetito por la infraestructura de IA
Nscale avanza hacia una oferta pública inicial antes que Anthropic y OpenAI, y podría convertirse en una referencia para los inversores que valoran empresas de infraestructura para inteligencia artificial. Un precio de salida estable y una evolución sólida en bolsa podrían influir en los rangos de valoración aplicados a otras grandes compañías de IA que se estrenen posteriormente. Un comportamiento más débil ofrecería una señal temprana sobre las limitaciones que afrontan en los mercados públicos los modelos con fuertes necesidades de inversión y baja rentabilidad.
La documentación de Nscale concentra varias preguntas clave en un mismo balance: cuánto capital necesitará la empresa para completar su expansión de centros de datos, qué parte de los 103.000 millones de dólares en contratos podrá convertirse en ingresos reconocidos y hasta qué punto la financiación y las garantías de Nvidia sostienen la escala comunicada por la compañía.
El precio final de la oferta, la estructura accionarial posterior a la cotización y la concentración de los ingresos entre clientes serán indicadores determinantes para el mercado.
Gemini 4 entra en la primera fase de posentrenamiento
Koray Kavukcuoglu, responsable de Google DeepMind, afirmó que el próximo modelo insignia de la compañía, Gemini 4, ha entrado en una fase inicial de posentrenamiento y ha producido “resultados prometedores”. Google prevé publicar una versión preliminar lo antes posible antes de que termine este año, aunque todavía no ha anunciado una fecha concreta de lanzamiento.
Las declaraciones fueron la primera aparición pública de Kavukcuoglu desde que asumió la dirección de DeepMind. Gemini 4 se desarrolla mientras Google, Anthropic y OpenAI compiten por el mercado de modelos de frontera. El rendimiento de los modelos, el coste de inferencia y la velocidad de comercialización influirán en las decisiones de los clientes empresariales.
Altman y Amodei reclaman mecanismos internacionales de seguridad
El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, y el consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, comparecieron por separado ante el Consejo de Seguridad de Naciones Unidas y reclamaron una cooperación internacional más sólida en materia de seguridad de la IA.
Altman propuso estándares comunes para evaluar las capacidades de los sistemas de IA y medir sus riesgos, junto con canales seguros para compartir información sobre amenazas y extraer lecciones antes de que los incidentes escalen.
Amodei planteó un enfoque por fases. El proceso comenzaría con la prohibición de usos concretos, incluido el empleo de IA para desarrollar armas biológicas, y continuaría con sistemas destinados a hacer cumplir y verificar los compromisos. También pidió estándares comunes de prueba y obligaciones de notificación para incidentes graves relacionados con la IA.
Ambos ejecutivos centraron sus propuestas en las pruebas de los modelos, el intercambio de información entre gobiernos y la comunicación de incidentes, en lugar de confiar exclusivamente en compromisos voluntarios de cada empresa.
Los agentes de Claude identifican un sistema de enzimas de fagos
Anthropic afirmó que unos 950 agentes de Claude dedicaron 21 horas a buscar en grandes bases de datos de secuencias de ADN y redujeron una selección de más de 200.000 transcriptasas inversas a 20 candidatos principales. Uno de los agentes identificó secuencias repetidas de ADN cerca de un gen correspondiente a una transcriptasa inversa inusual.
Anthropic denominó al sistema “transcriptasa inversa asociada a matrices”, o ART, por sus siglas en inglés. Está compuesto por tres elementos y su matriz de secuencias repetidas se parece a una matriz CRISPR. Científicos humanos realizaron la validación en laboratorio, pero la función biológica específica del sistema aún no se ha establecido.
Feng Zhang, pionero de CRISPR en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y el Broad Institute, afirmó que el hallazgo mostraba una posible vía para que los agentes de IA participen en la investigación biológica. Su utilidad práctica, no obstante, requiere más confirmación experimental.
China concentra una mayor proporción de su talento principal en IA
Un estudio de seguimiento de Carnegie China concluyó que el 69% de más de 10.000 investigadores destacados en IA con formación universitaria en China trabaja actualmente en el país, frente al 57% en 2022. Los investigadores Damien Ma y Binyi Yang señalaron que el aumento de los empleos en la industria nacional de IA y el endurecimiento de las políticas estadounidenses de visados podrían ser los principales factores del cambio.
Según la muestra del estudio, China concentra ahora el 41% del talento mundial destacado en IA, frente al 27% en 2022. La proporción de Estados Unidos ha descendido del 46% al 34%. Los investigadores con formación universitaria en China representan el 57% del total de la muestra.
Estados Unidos todavía retiene el 89% de los investigadores con formación universitaria nacional, muy por encima del 69% de China, y registró un aumento neto de 2.145 investigadores en 2025. China anotó un descenso neto de 1.729 en el mismo periodo.
La brecha en los flujos de talento entre ambos países se está reduciendo, sin embargo: por cada investigador con formación estadounidense que trabaja en China, aproximadamente 30 investigadores con formación china trabajan en Estados Unidos, frente a una proporción de 46 a uno en 2022.
Para Nscale, el talento, la capacidad informática y el capital siguen siendo las tres condiciones sobre las que se apoya su expansión. La capacidad de la empresa para convertir sus acuerdos aún no finalizados en ingresos, y la posibilidad de que la financiación respaldada por Nvidia cubra el efectivo necesario para continuar creciendo, seguirán siendo cuestiones centrales a medida que se conozcan más detalles de la oferta propuesta.