Nvidia gana 22 mil millones de dólares al día, y sus beneficios netos anuales ya superan a los de 4 Tencent

Resumen:

En un nuevo sistema de coordenadas, los tokens son el nuevo petróleo crudo y la inferencia es el nuevo motor.

El miércoles por la tarde, después del cierre, Nvidia presentó unos resultados que aún dejan en silencio a toda Wall Street: en el cuarto trimestre fiscal, los ingresos de Nvidia alcanzaron un récord de 681.27 mil millones de dólares, un aumento del 73% respecto a los 393.31 mil millones del mismo período del año anterior; el beneficio neto fue de 429.60 mil millones de dólares, un incremento del 94% respecto a los 220.91 mil millones del año anterior. Además, el ingreso total de Nvidia en todo el año pasado fue de 2,159.38 mil millones de dólares, con un beneficio neto de 1,200.67 mil millones, lo que equivale a ganar aproximadamente 3.28 millones de dólares diarios (unos 22 mil millones de yuanes). Con su último beneficio neto anual, ya equivale aproximadamente a 4.22 veces el beneficio neto de Tencent en 2024 (194 mil millones de yuanes), y unas 6.34 veces el beneficio neto de Alibaba en el año fiscal 2025 (129 mil millones de yuanes).

Mientras toda la industria tecnológica discute sobre reducción de costos y aumento de eficiencia, y cuándo explotará la burbuja de la IA, este gigante de los chips con unos ingresos anuales de 2,159 mil millones de dólares, anuncia al mercado una realidad algo dura: para los verdaderos líderes, no hay invierno, solo el regreso del rey.

Pero el rendimiento de Nvidia nunca ha sido solo una historia de liderazgo, sino un indicador de la demanda general de IA. La carrera desenfrenada de Nvidia significa que toda la demanda de cálculo en el mercado está en auge.

Frente a la gran preocupación de los analistas de Wall Street por la burbuja de la IA y el gasto en centros de datos de los proveedores de la nube, Huang Renxun se muestra muy confiado. Dice tener mucha confianza en el crecimiento del flujo de caja de sus clientes, “la razón es muy simple. Ahora, ya hemos visto un punto de inflexión en la IA agentica, y todos también reconocen el valor real de los agentes de IA en todo el mundo y en diferentes empresas.”

Es muy consciente de que, en esta nueva era de IA, la capacidad de cálculo de una empresa equivale a sus ingresos. Sin capacidad de cálculo, no se pueden generar tokens; sin tokens, no hay posibilidad de aumentar ingresos.

Logros récord no son suficientes, el objetivo de Nvidia es “conquistar todo”

Si buscas en los informes financieros de Nvidia alguna evidencia de una “reducción en el gasto en IA”, probablemente te decepcionarás. Los 681 mil millones de dólares en ingresos trimestrales no solo representan una celebración numérica, sino que también reflejan con precisión la situación actual del sector: la IA sigue siendo un juego extremadamente costoso, y los costos de entrada están siendo cada vez más altos para las principales empresas.

Al analizar los informes, no es difícil notar que el negocio de centros de datos aportó 62.3 mil millones de dólares en un solo trimestre, un aumento del 75% respecto al año anterior, y su porcentaje de participación subió a más del 91%. Este crecimiento está respaldado por las inversiones casi locas de los cuatro grandes proveedores de la nube: Google, Amazon, Meta y Microsoft. Las estadísticas de Wall Street muestran que su gasto de capital conjunto en 2026 podría acercarse a los 700 mil millones de dólares.

Además, en todo el año fiscal 2026, Nvidia alcanzó un récord de ingresos de 2,159.38 mil millones de dólares, superando por primera vez los 2,000 mil millones en un año.

Desde la perspectiva externa, Nvidia ha ocupado una posición central en la era de la IA gracias a su dominio en capacidad de cálculo.

Pero la ambición de Nvidia es tenerlo todo en su plataforma: “A medida que construimos un ecosistema completo de IA de Nvidia en el futuro, ya sea IA, IA física, física de IA, ciencias de la vida, biología, robótica o manufactura, esperamos que estos ecosistemas puedan establecerse en la plataforma de Nvidia”, afirmó Huang Renxun.

Para ello, Nvidia está reforzando su barrera de protección mediante medios de capital. En una reunión, Huang Renxun mencionó que Nvidia está cerca de llegar a un acuerdo con OpenAI. Esta colaboración, inicialmente proyectada como un proyecto de infraestructura de IA valorado en 100 mil millones de dólares, fue descrita por Huang como una empresa “única en una generación”. Además, a finales del año pasado, Nvidia adquirió la tecnología de la startup de chips de inferencia de IA Groq por unos 200 millones de dólares y reclutó a su equipo central para completar el rompecabezas de la capacidad de inferencia.

Por otro lado, Nvidia también es consciente de los cambios en el escenario competitivo global. En agosto del año pasado, tras obtener la aprobación, Nvidia vendió en China chips H20 por aproximadamente 60 millones de dólares. Pero desde que en 2026 se otorgó la licencia para H20, Nvidia aún no ha generado ingresos con el proyecto H200.

El CFO de Nvidia, Colette Kress, admitió directamente que los competidores en China están “progresando” y mencionó a empresas que han fortalecido su posición tras recientes IPOs. Señaló que estas compañías tienen potencial para alterar el panorama actual de la IA a nivel mundial y podrían afectar la capacidad competitiva de Nvidia en todo el mundo.

Tomemos como ejemplo a Cambrian, una empresa china que cotiza en bolsa, que en su pronóstico de resultados para 2026 anticipa que sus ingresos operativos para 2025 estarán entre 6 y 7 mil millones de yuanes, con un crecimiento superior a 4 veces respecto al año anterior. Más importante aún, se espera que su beneficio neto atribuible a la matriz alcance entre 1.85 y 2.15 mil millones de yuanes, logrando así su primera ganancia anual desde su salida a bolsa.

¡Bienvenido a la era de la IA agentica!

Otra cara del informe financiero de Nvidia es la demanda global de cálculo en auge.

Un estudio reciente de McKinsey muestra que más del 70% de los CIO de grandes empresas planean duplicar su inversión en tecnología entre 2026 y 2027, y el 70% de ese presupuesto se está redirigiendo hacia áreas relacionadas con la IA.

Aunque Microsoft y Meta están comprando GPUs a gran escala, un socio senior de McKinsey admitió que el ROI (retorno de inversión) en IA todavía es “elusivo”. Los clientes, al firmar grandes pedidos, suelen exigir una mejora del 20% al 40% en productividad, en esencia, usando la diferencia de eficiencia para compensar los altos costos de cálculo. La brillantez de los resultados financieros de Nvidia se basa precisamente en esta contradicción: “dolor y alegría” de los clientes.

Pero para Huang Renxun, esta lógica comercial está experimentando un cambio fundamental. En una llamada, reiteró un punto clave: “La inferencia ahora mismo equivale a los ingresos de nuestros clientes”.

Describió en detalle la lógica detrás: “Debido a que los agentes inteligentes están generando tantos tokens y los resultados son tan efectivos, cuando un agente inteligente escribe código, genera miles, decenas de miles o incluso cientos de miles de tokens, porque operan durante minutos u horas. Así, estos sistemas, estos agentes, están emergiendo como un equipo de diferentes agentes inteligentes.”

Desde su perspectiva, “el número de tokens generados está creciendo exponencialmente. Por eso, necesitamos realizar inferencias a mayor velocidad. Cuando inferimos más rápido, cada token se monetiza, y eso se traduce directamente en ingresos.”

El auge de la IA agentica ha resonado con el reciente éxito de OpenClaw.

El creador de OpenClaw, Peter Steinberger, afirmó en una entrevista con OpenAI que en el último año, una sola persona realizó más de 90,000 commits en GitHub, abarcando más de 120 proyectos. Esto es considerado un nuevo milagro en la historia del software. La aparición de la IA agentica ha reducido enormemente los costos de desarrollo; lo que antes requería un equipo completo de arquitectos, frontend, backend y testers para crear un producto mínimo viable (MVP), ahora puede ser realizado por una sola persona en unas horas. Esto demuestra que la era de la IA agentica se acelera, y contratar a un empleado de silicio pronto será la norma.

Peter es un firme defensor de esta idea: “Creo que el CEO de Nvidia dijo que, a corto plazo, no serás reemplazado por la IA, sino por quienes usan la IA.”

Incluso, debido a su gran popularidad, empresas chinas de grandes modelos están ganando cuota en el extranjero con una relación calidad-precio muy alta. Kimi, tras lanzar la versión K2.5 el 27 de enero de 2026, se convirtió rápidamente en el primer modelo principal soportado y llamado gratis por OpenClaw. Se dice que, 20 días después del lanzamiento de K2.5, sus ingresos superaron los del año completo de 2025.

En cualquier caso, la demanda de cálculo está “explosionando”.

Actualmente, el inventario de Nvidia está programado hasta 2027. La rotación de productos se realiza de forma fluida. La arquitectura Blackwell está en fuerte ascenso, y la próxima plataforma Vera Rubin ya ha dado pasos sustanciales. Kress afirmó: “Ya enviamos las primeras muestras de Vera Rubin a principios de esta semana y estamos en la senda de comenzar la producción en masa en la segunda mitad de este año. Esperamos que cada creador de modelos en la nube implemente Vera Rubin.”

En este nuevo sistema de coordenadas, los tokens son el nuevo petróleo crudo, la inferencia es el nuevo motor, y la ambición de Nvidia es convertirse paso a paso en el contratista general de infraestructura de este nuevo mundo.