Citi Está Muy Interesado en Nvidia Antes del 25 de febrero. ¿Deberías Comprar Acciones de NVDA Ahora?

Logotipo de Nvidia por Konstantin Savusia vía Shutterstock

Pathikrit Bose

Jue, 19 de febrero de 2026 a las 12:29 AM GMT+9 6 min de lectura

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La importante firma de servicios financieros Citi sigue apostando con entusiasmo por Nvidia (NVDA), a pesar de los sentimientos moderados en torno a las acciones tecnológicas en este momento. Si la creencia de Citi sobre los números del líder en chips para el cuarto trimestre se materializa, puede disipar la idea de debilidad en el sector tecnológico en general y puede reactivar el precio de las acciones de la compañía, que ha estado bajo presión hasta ahora este año.

Con una calificación de “Compra” y un $270 objetivo de precio, el analista de Citi Atif Malik declaró en una nota para clientes que, “Modelamos ventas del primer trimestre de $67B por encima de los $65.6 mil millones de la calle y [we]esperamos una guía del segundo trimestre de $73B vs. los $71.6 mil millones de la calle. Esperamos una continuación del fuerte crecimiento de B300 con el lanzamiento de Rubin para impulsar una aceleración del 34% en las ventas del segundo semestre del año fiscal 2026 en comparación con el 27% en el primer semestre del año fiscal 2026. Creemos que la mayoría de los inversores están mirando más allá de las ganancias hacia la conferencia anual GTC de NVIDIA a mediados de marzo para hablar sobre la hoja de ruta de inferencia usando la baja latencia de SRAM IP de Groq y ofrecer una perspectiva temprana para las ventas de IA de 2026/27.”

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La nota positiva de Malik llega en un momento en que las acciones de Nvidia han sido un rendimiento relativamente inferior en 2026 en comparación con los mercados en general—una rareza para la compañía. Mientras que las acciones de la empresa más valiosa del mundo por capitalización de mercado [its]$4.4 billones### suben solo un 0.87% en lo que va del año, las ganancias del S&P 500 ($SPX) han sido aproximadamente las mismas.

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Rendimiento de rutina en el tercer trimestre y expectativas del cuarto trimestre

Nvidia nuevamente reportó un trimestre muy sólido para el tercer trimestre fiscal de 2026, superando cómodamente las estimaciones de ingresos y ganancias, manteniendo tasas de crecimiento interanual (YoY) muy por encima del 50% en las métricas clave.

La compañía registró (mil millones en ventas, un 62% más que el mismo trimestre del año pasado. Las ganancias por acción aumentaron un 60% a $1.30, superando la estimación de consenso de $1.26. El segmento de centros de datos, aún el principal motor de crecimiento, creció un 66% hasta $51.2 mil millones.

El rendimiento del flujo de efectivo se mantuvo sobresaliente. El flujo de efectivo operativo aumentó a $23.8 mil millones desde $17.6 mil millones en el trimestre del año anterior, y el flujo de efectivo libre subió un 64% a $22.1 mil millones. Nvidia terminó el período con $60.6 mil millones en efectivo, con deuda a corto plazo por debajo de )mil millones, y deuda a largo plazo de $7.5 mil millones, dejando el efectivo más de ocho veces el saldo de la deuda a largo plazo.

Es notable que, aunque las ganancias de la compañía han superado las expectativas de la calle en nueve trimestres consecutivos, su historial a largo plazo es aún más impresionante. En los últimos 10 años, los ingresos y ganancias de Nvidia han mostrado CAGR de 44.06% y 66.66%, respectivamente.

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Para el cuarto trimestre, Nvidia espera ingresos entre $63.7 mil millones y $66.3 mil millones. Las expectativas de la calle para el mismo stand en $65.63 mil millones. Mientras tanto, las expectativas de EPS son de $1.46, y las proyecciones de margen bruto rondan el 75% para el trimestre según la calle.

¿Qué viene después?

Nvidia ha definido la revolución de la IA durante casi cinco años. Sus chips son el punto de referencia de facto y son esenciales para impulsar todo en IA en este mundo. Sin embargo, su posición dominante en el mercado ciertamente no conduce a la complacencia, ya que prepara su arsenal de ofertas en hardware y software para seguir siendo el socio preferido de las empresas que buscan mejorar sus credenciales en IA.

Para ello, su próxima generación de GPU—el Vera Rubin—será la atracción principal. Como piedra angular de la plataforma, la GPU Rubin R100 representa un cambio generacional hacia la “IA Agente” y modelos de Gran Escala de Mezcla de Expertos $57 MoE$1 . Construida sobre el proceso avanzado de 3 nm (N3) de TSMC, cada GPU Rubin contiene 336 mil millones de transistores—un aumento del 60% respecto a los 208 mil millones del Blackwell B200.

Notablemente, en comparación con la iteración anterior de Blackwell, Rubin ofrece un salto masivo en el rendimiento de memoria al ser la primera en adoptar memoria HBM4. Esta transición amplía el ancho de banda de memoria de 8 TB/s en Blackwell a unos inéditos 22 TB/s, una mejora de casi 3 veces que permite a una sola GPU manejar modelos con más de un billón de parámetros sin necesidad de distribuir datos en múltiples nodos. Además, la velocidad de interconexión se ha duplicado mediante NVLink 6, que ofrece 3.6 TB/s de ancho de banda bidireccional. Frente a competidores como el próximo AMD (AMD) Instinct MI455X, que se proyecta que ofrezca aproximadamente 19.6 TB/s de ancho de banda, Nvidia ha optimizado agresivamente Rubin para mantener una ventaja en el rendimiento de datos, asegurando que la “foso CUDA” se refuerce con hardware que elimina los cuellos de botella típicos en el razonamiento de IA de alta velocidad.

Mientras tanto, no solo son GPU; las ambiciones de Nvidia en toda la pila también incluyen el ConnectX-9. El ConnectX-9 es la última iteración de la tarjeta de interfaz de red especializada de Nvidia (NIC), diseñada para facilitar una comunicación de ultra baja latencia entre GPUs en un clúster. Opera a 800 Gb/s por puerto y utiliza el nuevo protocolo NVLink 6 para permitir que miles de GPUs trabajen como si fueran un solo procesador gigante. Mientras que versiones anteriores se centraban en la velocidad bruta, el ConnectX-9 es mejor porque incluye “Enrutamiento Adaptativo” basado en hardware y control de congestión, que previene cuellos de botella en los datos que a menudo afectan las grandes ejecuciones de entrenamiento de IA. En comparación con pares de Ethernet estándar, ofrece hasta 1.6 veces más eficiencia en la red.

Y en cuanto al software, Nvidia no se limita solo a CUDA. Aquí es donde entra Nvidia Inference Microservices, o NIM. Nvidia NIM es un conjunto de software que proporciona “contenedores” para alojar modelos de IA como Llama 3 o Nemotron. En lugar de que los desarrolladores pasen semanas optimizando un modelo para hardware específico, NIM ajusta automáticamente el modelo para que funcione al máximo rendimiento en cualquier GPU de Nvidia disponible, desde una RTX de escritorio hasta una H100 o Rubin. Es mejor que las herramientas de implementación de código abierto estándar porque incluye bibliotecas preintegradas como TensorRT-LLM, que puede duplicar la velocidad de inferencia de un modelo desde el primer momento. En comparación con las API en la nube, NIM permite a las empresas mantener sus datos en las instalaciones, mejorando la seguridad y reduciendo la latencia. El beneficio en costos es sustancial; al maximizar la utilización de GPU, NIM puede reducir el “costo por token” para respuestas de IA hasta en 5 veces, haciendo que sea financieramente viable que las empresas desplieguen agentes de IA a gran escala.

Opinión de Analistas sobre las Acciones de NVDA

En general, los analistas han calificado las acciones de NVDA como una “Compra Fuerte”, con un precio objetivo promedio de $255.55. Esto indica que la acción aún tiene un potencial de subida de aproximadamente el 38.2% desde los niveles actuales. De los 50 analistas que cubren la acción, 44 tienen una calificación de “Compra Fuerte”, tres tienen una calificación de “Compra Moderada”, dos tienen una calificación de “Mantener” y uno tiene una calificación de “Vender Fuerte”.

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_ En la fecha de publicación, Pathikrit Bose no tenía ni directa ni indirectamente posiciones en ninguno de los valores mencionados en este artículo. Toda la información y datos en este artículo son solo con fines informativos. Este artículo fue publicado originalmente en Barchart.com _

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