Análisis del rendimiento de Nvidia en el año fiscal 2026: ¡Se están produciendo tres grandes cambios!

Como un gigante mundial de chips de inteligencia artificial (IA), Nvidia ha vuelto a publicar unos resultados “superiores a las expectativas”. Los informes financieros del cuarto trimestre fiscal 2026 y del año completo de 2026 para su negocio de centros de datos alcanzaron nuevos récords, y las previsiones para la próxima temporada también superaron las expectativas del mercado. Al analizar los resultados publicados por Nvidia, se pueden identificar tres grandes cambios en marcha.

Actualización del modelo de negocio

Aunque el fundador y CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha enfatizado en varias ocasiones que Nvidia no solo vende chips, sino que es una fábrica de IA, la impresión general sigue siendo que esa es la percepción dominante. Sin embargo, los últimos resultados confirman que la exitosa actualización del modelo de negocio de Nvidia está en marcha.

En el año fiscal 2026, Nvidia logró unos ingresos anuales de 215.9 mil millones de dólares, un aumento del 65% respecto al año anterior. Bajo la normativa GAAP, el beneficio neto fue de 120.067 millones de dólares, también un aumento del 65%. Las ganancias por acción alcanzaron los 4.9 dólares, un incremento del 67% respecto al año anterior.

Como núcleo de su negocio, los centros de datos mostraron un crecimiento sólido, con ingresos en el cuarto trimestre que alcanzaron un récord de 62.3 mil millones de dólares, un aumento del 75% interanual. Los ingresos anuales totalizaron 193.7 mil millones de dólares, representando casi el 90% de los ingresos totales de la compañía.

El analista principal de DeepCore Alliance, Gu Zhengshu, señaló que el negocio de centros de datos de Nvidia ya está en transición de componentes individuales a sistemas integrados de pila completa. Al guiar a los clientes desde la compra de una sola GPU B200 hasta la implementación de sistemas en bastidor GB200 NVL72, el precio medio del producto se elevó de aproximadamente 40,000 dólares a entre 2 y 3 millones de dólares, logrando una actualización en la dimensión del modelo de negocio.

“Esta integración en bastidor no solo aumenta el límite de ingresos, sino que también, mediante tecnologías como NVLink, la CPU Grace y software de pila completa, vincula profundamente a los cuatro principales proveedores de servicios en la nube: Amazon, Google, Meta y Microsoft, en el ecosistema de Nvidia, contrarrestando significativamente las amenazas potenciales a largo plazo de los chips ASIC desarrollados internamente por grandes empresas”, afirmó Gu Zhengshu.

Además, como base del negocio de centros de datos de Nvidia, el sector de redes experimentó un crecimiento sin precedentes.

Impulsado por la fuerte adopción de NVLink, Spectrum X Ethernet y InfiniBand, el negocio de redes de Nvidia mostró un crecimiento destacado, alcanzando ingresos en 2026 que superaron los 31 mil millones de dólares. En comparación con la adquisición de la empresa Mellanox en 2021 para fortalecer su negocio de redes, el crecimiento en este sector ha sido más de diez veces mayor.

Un analista del sector electrónico comentó a los periodistas que el negocio de redes es una “arma secreta” importante fuera del ecosistema CUDA de Nvidia, que se está infiltrando de manera más flexible en las filas de los competidores. Además, a medida que aumentan las entregas de nuevos bastidores, la proporción de ingresos por redes también crecerá.

Según Huang, las redes son una extensión natural de la plataforma: “Ofrecemos todos los componentes de forma abierta, los clientes pueden combinarlos y gestionarlos en diferentes escalas, integrándolos en centros de datos personalizados”. En el cuarto trimestre, Nvidia anunció que proporcionará soporte NVLink a Amazon AWS para integrarlo con sus chips desarrollados internamente.

Apuesta total por la era de la inferencia

Como producto principal de Nvidia, la plataforma basada en la arquitectura Blackwell avanza con éxito, y se planea que la próxima generación, la plataforma Rubin, comience su producción en masa en la segunda mitad de 2026. Se informa que, en comparación con la plataforma Blackwell, el modelo de entrenamiento híbrido MoE de Rubin requiere un 75% menos de GPU, y el costo por token de inferencia se reduce hasta diez veces, posicionándose con precisión para satisfacer la demanda de bajos costos en la era de la inferencia.

Huang ha reiterado que la inteligencia artificial de agentes inteligentes ha llegado a un punto de inflexión, ocurrido en los últimos dos o tres meses. Aunque la industria ha observado esto durante aproximadamente seis meses, el mundo recién ahora está despertando, y la demanda de potencia de cálculo está creciendo exponencialmente, porque “la potencia de cálculo es igual a ingresos”.

Como líder en la era de entrenamiento de IA, Nvidia también está invirtiendo fuertemente en la inferencia de IA. En diciembre pasado, la compañía adquirió por 20 mil millones de dólares en efectivo la tecnología de inferencia de baja latencia de Groq y su equipo de ingeniería. Esta adquisición no exclusiva de tecnología y talento, y que no sigue el esquema tradicional, es la mayor en la historia de Nvidia.

“Esta adquisición tiene un valor estratégico muy alto”, afirmó Yu Yiran, director general de CIC Zhaoshi Consulting. La LPU (Unidad de Procesamiento de Lenguaje) de Groq tiene ventajas en baja latencia y alto rendimiento en escenarios específicos de inferencia, como la generación de texto en modelos de lenguaje grande. La adquisición ayuda a Nvidia a integrar diferentes rutas tecnológicas, ofreciendo soluciones de inferencia más completas y consolidando su posición como “tienda única de potencia de cálculo de IA”.

Yiran también señaló que esta estrategia es necesaria para responder a la competencia diferenciada. En el mercado de inferencia, los clientes son más sensibles a costos, eficiencia energética y optimización para escenarios específicos. Gracias a tecnologías como Groq, Nvidia puede ofrecer una gama de productos más flexible para competir con TPU de Google, chips desarrollados internamente por Amazon y diversos ASIC.

Según la última “filtración” de Huang, las tecnologías de Groq se integrarán en la próxima generación de arquitecturas de Nvidia, mejorando aún más el rendimiento y la rentabilidad de la infraestructura de IA. Se espera que más avances se anuncien en la conferencia GTC de marzo.

Durante mucho tiempo, la industria ha considerado que el verdadero desafío para Nvidia no radica en los pedidos, sino en la capacidad de TSMC y otros proveedores clave para cumplir con las órdenes. Gu Zhengshu analizó que la capacidad de empaquetado avanzado CoWoS-L de TSMC estará en una escasez extrema hasta mediados de 2026. Además, el suministro de memoria HBM4 se ha convertido en un punto estratégico, y la velocidad de entrega de SK Hynix (que posee el 70% del mercado) y Samsung determinará la velocidad inicial de producción de la plataforma Rubin. Recientemente, también se reportó que la escasez de vidrio para PCB afectó gravemente la producción de servidores de IA.

En la conferencia de resultados, la vicepresidenta ejecutiva y directora financiera de Nvidia, Colette Kress, afirmó que la compañía ha preparado inventarios y compromisos de suministro que cubren hasta 2027. Se espera que los ingresos totales en 2026 mantengan un crecimiento intermensual, superando la previsión de 500 mil millones de dólares de la plataforma Blackwell y Rubin.

TSMC, por su parte, ha elevado su gasto de capital, proyectando que en 2026 alcanzará entre 52 y 56 mil millones de dólares, estableciendo un récord. El 70-80% de ese gasto se destinará a ampliar la capacidad de procesos avanzados, y entre el 10 y el 20% se invertirá en empaquetado avanzado, con énfasis en garantizar la capacidad de producción de chips de IA.

La confianza en el gasto en IA no se ha “colapsado”

Aunque los mercados financieros continúan preocupados por una burbuja de IA, los principales proveedores de servicios en la nube en todo el mundo siguen invirtiendo con firmeza en infraestructura de IA, lo que respalda los resultados continuos de Nvidia en la era de la IA. Según TrendForce, en 2026, los ocho principales proveedores de servicios en la nube invertirán en conjunto más de 710 mil millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual del 61%. Esto incluye compras continuas de GPU de Nvidia y AMD, así como la expansión de infraestructura ASIC, para garantizar la aplicabilidad de las aplicaciones de IA y la eficiencia en los costos de construcción de centros de datos.

Nvidia continúa profundizando su ecosistema, acercándose a un acuerdo de colaboración con OpenAI, además de avanzar en alianzas con Anthropic, Meta y otros.

Además de sus clientes en la supernube y en la vanguardia de la IA, Nvidia también tiene clientes en el ámbito soberano. La vicepresidenta ejecutiva y directora financiera, Kress, informó que los ingresos del negocio de IA soberana en 2026 se duplicaron respecto al año anterior, superando los 30 mil millones de dólares, con clientes principales en Canadá, Francia, Países Bajos, Singapur y Reino Unido. Se espera que la inversión en IA soberana crezca en línea con el mercado de infraestructura de IA, y que el gasto de cada país en IA sea proporcional a su PIB.

De cara al primer trimestre de 2027, Nvidia estima unos ingresos de aproximadamente 78 mil millones de dólares, un aumento del 2% respecto al año anterior, superando ampliamente los 72.78 mil millones de dólares previstos por el mercado, y siendo calificado por analistas como una “previsión de resultados aplastante”.

“El rendimiento de la compañía es sólido, pero la reacción del mercado en las acciones ha sido moderada, lo que refleja una valoración ya ajustada y un punto de inflexión en las transacciones de fondos a futuro”, afirmó Yiran. En el mercado de inferencia, la competencia es más abierta. La TPU de Google sigue creciendo rápidamente por su relación calidad-precio y compatibilidad; los fabricantes de la nube están desarrollando chips internos y adoptando estrategias de compra diversificadas; y los fabricantes nacionales de GPU están logrando avances en varios escenarios específicos, lo que podría erosionar la cuota de mercado y el poder de fijación de precios de Nvidia a largo plazo.

Los clientes de Nvidia también están adoptando estrategias de suministro más diversificadas. El 17 de febrero, Meta, una semana después de realizar un pedido a Nvidia, anunció que comprará hasta 6 gigavatios de capacidad de cálculo a AMD.