La evidencia se acumula: la dominancia de Nvidia en chips de IA podría estar llegando a su fin

Nvidia (NVDA +1.73%) ha sido uno de los mayores beneficiarios del auge de los chips de inteligencia artificial (IA). Sus unidades de procesamiento gráfico (GPUs) son procesadores paralelos, diseñados para descomponer ciertos tipos de cálculos extremadamente complejos en una serie de partes más pequeñas, y luego realizar todos esos cálculos pequeños simultáneamente, en lugar de abordar cada tarea en secuencia. Y resulta que, el proceso de entrenar grandes modelos de lenguaje (LLMs) depende en gran medida de este tipo de tareas donde las GPUs sobresalen.

Como resultado, en los últimos años, la demanda de las GPUs líderes en la industria de Nvidia se ha disparado, impulsando un crecimiento asombroso en los ingresos y ganancias de la compañía.

Grandes hyperscalers y empresas de IA, como Amazon (AMZN +0.55%), Microsoft, Meta Platforms y Alphabet (GOOG +0.41%) (GOOGL +0.66%) Google, han confiado durante mucho tiempo en el hardware de Nvidia para entrenar potentes modelos de IA.

Lo que vale la pena destacar es que los rivales de Nvidia no han logrado hacer mucho daño a su dominio en chips de IA. Controla aproximadamente el 81% del mercado de chips para centros de datos de IA, según IDC. La buena noticia para los inversores en acciones de Nvidia es que el crecimiento explosivo de la compañía podría continuar: la compañía pronostica ventas totales de 1 billón de dólares para sus arquitecturas Blackwell y Vera Rubin en 2026 y 2027.

Sin embargo, hay evidencia suficiente de que la posición de Nvidia en chips de IA se está debilitando gradualmente.

Fuente de la imagen: Nvidia.

Los clientes de Nvidia se están convirtiendo en competidores

Entrenar LLMs requiere mucha potencia de cálculo, por eso Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet y otros han estado comprando millones de GPUs de Nvidia. Sin embargo, estos clientes también han estado diseñando sus propios chips para ejecutar cargas de trabajo de IA de manera rentable en sus centros de datos. Los altos costos y las restricciones de suministro asociados con las populares tarjetas gráficas de Nvidia explican por qué estos clientes han estado trabajando en sus propios chips internamente durante mucho tiempo.

Expandir

NASDAQ: NVDA

Nvidia

Cambio de hoy

(1.73%) $3.66

Precio actual

$215.16

Puntos clave de datos

Capitalización de mercado

$5.2T

Rango del día

$212.90 - $217.79

Rango de 52 semanas

$120.28 - $217.80

Volumen

5.2M

Promedio de volumen

171M

Margen bruto

71.07%

Rendimiento de dividendos

0.02%

Por ejemplo, Google lanzó la primera generación de su Unidad de Procesamiento de Tensores (TPU) en 2015, mientras que el chip personalizado Trainium de Amazon se lanzó en diciembre de 2020. Ambas compañías han mejorado sus chips a lo largo de los años. De hecho, ahora están vendiendo estos chips a terceros.

Por ejemplo, Amazon reveló recientemente que su negocio de chips registró un crecimiento secuencial del 40% en el primer trimestre de 2026. La tasa de ingresos anual del negocio de semiconductores de Amazon ahora supera los 20 mil millones de dólares. Además, la compañía de las “Siete Magníficas” señala que la tasa de ingresos del segmento está mejorando en porcentajes de tres dígitos año tras año.

Otro punto clave es que la tasa anual del segmento sería más cercana a los 50 mil millones de dólares si incluyera sus “ventas” de chips a sí misma para su uso en los centros de datos de AWS. Además, la demanda de los chips Trainium de Amazon es tan fuerte que el acceso a ellos está completamente reservado. Sus procesadores de IA personalizados están siendo desplegados por Anthropic, OpenAI, Uber e incluso Meta Platforms, que utiliza la CPU central Graviton de Amazon para respaldar aplicaciones de IA agenticas.

Resulta que Amazon tiene compromisos de compra por un valor impresionante de 225 mil millones de dólares para sus chips de IA Trainium, lo que claramente sugiere que su negocio de semiconductores está listo para un crecimiento tremendo.

Mientras tanto, Google también ha estado haciendo olas en el mercado de chips de IA. El gigante tecnológico tiene acuerdos importantes con Meta Platforms y Anthropic para el despliegue de sus TPUs. El CEO Sundar Pichai ve el negocio de TPU como uno de sus principales impulsores de crecimiento, y la compañía ahora está vendiendo sus chips a más clientes.

En la última llamada de resultados de Alphabet, Pichai comentó:

A medida que la demanda de TPU crece en laboratorios de IA, firmas de mercados de capital y aplicaciones de computación de alto rendimiento, comenzaremos a entregar TPUs a un grupo selecto de clientes en sus propios centros de datos en la configuración de hardware para ampliar nuestra oportunidad de mercado.

Esta oportunidad de mercado podría ser enorme a largo plazo. Aunque Google no ha revelado públicamente el tamaño de su negocio de TPU todavía, la firma de inversión D.A. Davidson estima que podría valer la asombrosa cantidad de 900 mil millones de dólares a largo plazo, asumiendo que la compañía decida vender en serio sus chips a terceros.

Ahora parece que Google realmente se está tomando en serio su negocio de TPU, y eso probablemente generará más problemas para el imperio de chips de IA de Nvidia.

¿Puede Nvidia contraatacar?

Nvidia no va a quedarse de brazos cruzados mientras sus clientes se convierten en competidores. La razón por la que los procesadores personalizados de Amazon y Google han ganado tanta tracción es que son circuitos integrados específicos para aplicaciones: chips optimizados para manejar un rango relativamente estrecho de cargas de trabajo, en contraste con las GPUs más flexibles de Nvidia, que son adecuadas para una amplia gama de tareas. Los chips personalizados pueden realizar tareas de inferencia de IA de manera más eficiente, reduciendo el costo total operativo de los centros de datos.

Nvidia está contrarrestando la amenaza de Amazon y Google mejorando su propio hardware, lo que reduce significativamente el costo de la inferencia de IA con sus GPUs. Además, Nvidia ha decidido ofrecer su CPU de servidor Vera como un producto independiente por primera vez, en lugar de solo ofrecerlo como parte de la plataforma Vera Rubin. La compañía ha tomado esta medida porque está viendo un fuerte interés en sus CPUs de servidor Vera. De hecho, la compañía cree que su negocio de CPUs de servidor podría convertirse en una jugada de miles de millones de dólares.

Los esfuerzos de Nvidia por innovar en el desarrollo de productos deberían ayudarle a hacer frente a la competencia creciente. Además, los inversores no deben olvidar que el mercado de chips de IA continúa expandiéndose rápidamente. Bank of America estima que el mercado global de semiconductores podría alcanzar los 2 billones de dólares en ingresos para 2030. Gartner, por su parte, estima que los chips de IA representarán la mitad del mercado global de semiconductores para finales de la década.

Por lo tanto, hay espacio de sobra para que más de un jugador importante prospere en este sector. Nvidia reportó 194 mil millones de dólares en ingresos por centros de datos el año pasado, y el tamaño del mercado potencial sugiere que aún tiene un crecimiento significativo en este segmento. Además, la compañía está tomando medidas para defender su dominio. Por ello, es fácil entender por qué los analistas siguen siendo optimistas sobre las perspectivas de Nvidia; puede seguir registrando un crecimiento saludable en las ventas de centros de datos incluso si pierde algo de cuota en el mercado de chips de IA.

Estimaciones de ingresos de NVDA para el año fiscal actual datos por YCharts.

Además, su múltiplo de ganancias futuras de 24 está muy por debajo del múltiplo de ganancias promedio del índice Nasda****q Composite enfocado en tecnología, que es de 40.6. El potencial de crecimiento de ganancias de la compañía sugiere que está subvalorada en este momento. Por eso, tiene sentido mantener esta acción de IA, a pesar de la creciente competencia en el mercado de chips para centros de datos.