Resumen rápido de los resultados financieros de Nvidia: Después de tanto tiempo de auge en IA, ¿sigue cumpliéndose la demanda de poder de cómputo?

Google y Nvidia, las aplicaciones y las entradas fundamentales de la era de la IA, han presentado esta semana sus resultados.

Si el Google I/O habló del espacio de imaginación para las aplicaciones de IA, entonces los resultados financieros de Nvidia verifican si la demanda de poder de cómputo detrás de esas imaginaciones realmente se ha materializado.

Después del cierre del mercado en horario del Este el 20 de mayo, Nvidia publicó sus resultados del primer trimestre fiscal de FY2027, alcanzando ingresos de 81,615 millones de dólares, un aumento del 85% interanual y del 20% respecto al trimestre anterior; los ingresos del centro de datos alcanzaron los 75,2 mil millones de dólares, un crecimiento del 92% interanual y del 21% respecto al trimestre previo; además, Nvidia anunció una autorización adicional de recompra de acciones por 80 mil millones de dólares y elevó el dividendo trimestral de 0.01 a 0.25 dólares por acción.

Estos datos por sí solos ya son bastante fuertes, pero lo que realmente preocupa al mercado no es si Nvidia sigue creciendo, sino si, en un contexto de altas expectativas, puede seguir demostrando que la línea principal de IA no está en declive, que la demanda de poder de cómputo no ha tocado su techo, y que su poder de fijación de precios sigue siendo sólido.

Una, visión general de ingresos, previsiones y márgenes: ¿el motor de IA sigue acelerando?

Primero, hay que aclarar un punto: la actividad más central de Nvidia ya no es la "tarjeta gráfica" en sentido tradicional, sino el centro de datos, es decir, la infraestructura de poder de cómputo que respalda las fábricas de IA.

Y en este trimestre, los ingresos del centro de datos de Nvidia alcanzaron los 75,2 mil millones de dólares, representando más del 92% del total de ingresos. Desglosando, según las categorías tradicionales, los ingresos por cálculo en centros de datos fueron de 60,4 mil millones de dólares, un aumento del 77% interanual; los ingresos por redes en centros de datos alcanzaron los 14,8 mil millones, un crecimiento del 199%, estableciendo un nuevo récord histórico.

Esto revela una cuestión clave: la demanda de IA no se limita solo a los GPU individuales, sino que se está expandiendo hacia toda la infraestructura de IA — donde los GPU se encargan del cálculo, las redes conectan la potencia de cómputo, y sistemas completos, NVLink, InfiniBand, Ethernet, comunicaciones ópticas, energía y refrigeración, se integran en la fábrica de IA.

Por lo tanto, el significado de estos ingresos del centro de datos no es solo que "Nvidia vende mucho", sino que los proveedores globales de la nube, las empresas que desarrollan modelos de IA, los clientes empresariales y las IA soberanas aún no han reducido significativamente su inversión en poder de cómputo. Desde esta perspectiva, si los ingresos del centro de datos continúan superando las expectativas, el apetito por hardware de IA en la cadena de suministro puede seguir expandiéndose; pero si este indicador empieza a ser menor de lo esperado, el mercado realmente se preocupará por si la demanda de IA ha tocado su techo.

Por supuesto, además de los ingresos, para una empresa con altas expectativas como Nvidia, tras la publicación de los resultados, el precio de sus acciones no solo mira los números del trimestre, sino que también analiza las previsiones del próximo.

Nvidia dio una previsión de ingresos para el segundo trimestre fiscal de FY2027 de 91 mil millones de dólares (con un rango de variación del 2%), claramente por encima de las expectativas del mercado, que rondaban los 86-87 mil millones. La compañía también aclaró que esta previsión no presupone ingresos de centros de datos en China. Esto es importante, porque si excluimos los ingresos de centros de datos en China y aún así la previsión alcanza los 91 mil millones, indica que la demanda en la nube internacional, en las fábricas de IA, en las empresas y en otras regiones sigue siendo suficiente para sostener un crecimiento alto.

En otras palabras, lo que el mercado temía era que el crecimiento de Nvidia ya fuera demasiado rápido y que fuera difícil superar las expectativas en el futuro. Pero esta previsión envía una señal clara: al menos en el próximo trimestre, la demanda de poder de cómputo de IA no muestra signos evidentes de desaceleración.

Eso sí, hay que tener en cuenta que, a medida que las expectativas del mercado aumentan, Nvidia necesita ofrecer no solo "buenos resultados", sino "resultados claramente mejores de lo esperado". Por lo tanto, si en el corto plazo las acciones suben mucho, dependerá de si los inversores consideran que esta previsión es suficiente para justificar las altas valoraciones.

Al mismo tiempo, la alta valoración de Nvidia no solo proviene del fuerte crecimiento de ingresos, sino también de su sólida rentabilidad.

En este trimestre, el margen bruto GAAP de Nvidia fue del 74.9%, y el margen no-GAAP fue del 75.0%. La previsión para el próximo trimestre también es de 74.9% y 75.0% respectivamente, con una variación de 50 puntos básicos.

Esto indica que, aunque sistemas como Blackwell, HBM, empaquetado avanzado, y soluciones completas de sistemas aumentarán los costos, Nvidia aún puede mantener su margen bruto en torno al 75%. Para el mercado, esto significa que:

• Nvidia sigue teniendo un fuerte poder de fijación de precios. Los clientes no solo compran un chip, sino toda la capacidad de la plataforma;
• Aunque la competencia en chips de IA se intensifica, por ahora no ha comprimido claramente la rentabilidad de Nvidia. Los competidores como Google TPU, Amazon Trainium, AMD GPU y chips ASIC propios generan competencia, pero al menos en estos resultados, la capacidad de rentabilidad de Nvidia no se ha visto afectada de forma significativa.

Por supuesto, si en el futuro el margen bruto cae claramente por debajo del 74%, el mercado empezará a preocuparse por los costos de cambio de productos, la negociación con clientes y las alternativas, por lo que hay que seguirlo de cerca a largo plazo.

Dos, ¿Nvidia empieza a transformarse en una "plataforma de flujo de caja de IA"?

Un cambio muy relevante en estos resultados es la devolución de valor a los accionistas.

Nvidia en el Q1 devolvió aproximadamente 20 mil millones de dólares a los accionistas, incluyendo recompra de acciones y dividendos en efectivo. Al cierre del trimestre, la autorización de recompra restante era de 38.5 mil millones de dólares, y posteriormente, el consejo aprobó una autorización adicional de 80 mil millones de dólares para recompra de acciones, además de elevar el dividendo trimestral de 0.01 a 0.25 dólares por acción.

Este movimiento no solo refleja que la compañía tiene fondos, sino que envía una señal positiva al mercado: que los beneficios de la IA no solo se reinvierten en ecosistemas, startups y cadenas de suministro, sino que también comienzan a regresar a los accionistas.

Tras años de inversión en socios como OpenAI y Anthropic, algunos temían que Nvidia estuviera en un ciclo de "financiamiento circular". Pero si la compañía aumenta recompra y dividendos, puede aliviar en parte las preocupaciones a largo plazo sobre la eficiencia en la asignación de capital.

Esto también convierte a Nvidia, que antes era solo una acción de alto crecimiento en IA, en una especie de "plataforma de flujo de caja de IA".

Tres, ¿Qué sigue después de Blackwell? ¿Qué mira el mercado?

Otra clave en Nvidia es si el ciclo de productos puede continuar.

Este trimestre, Nvidia destacó la plataforma Vera Rubin, que incluye productos como Vera CPU y BlueField-4 STX, y mencionó colaboraciones con Google Cloud, incluyendo instancias A5X impulsadas por Vera Rubin y una vista previa del modelo Google Gemini en las GPUs Blackwell y Blackwell Ultra.

Esto indica que Nvidia no se detiene en Blackwell, sino que ya está preparando la próxima generación de plataformas.

Para los inversores, esto es importante: si Blackwell solo representa un ciclo fuerte, el mercado temerá que el crecimiento se desacelere tras el pico; pero si Vera Rubin puede conectarse sin problemas, Nvidia no solo dependerá de un solo producto, sino que tendrá una capacidad de iteración continua en plataformas.

En cuanto a si los TPU de Google y los CPUs amenazarán a Nvidia, creo que hay que verlo en dos niveles.

A corto plazo, los TPU, ASIC y CPUs ciertamente asumirán más tareas en ciertos escenarios, especialmente en modelos internos y cargas de trabajo de inferencia, pero a mediano plazo, esto parece más una coexistencia de múltiples rutas de demanda, resultado de una demanda de IA muy grande, en lugar de una sustitución inmediata de Nvidia.

La verdadera ventaja de Nvidia no es solo el GPU en sí, sino la "capacidad de plataforma" que combina GPU, CPU, redes, software, sistemas completos y ecosistema de socios. Mientras los clientes necesiten desplegar rápidamente fábricas de IA a gran escala, Nvidia sigue en la posición más central de la cadena de valor.

Para concluir

Este informe demuestra al menos una cosa: la línea principal de IA no está en declive.

Los ingresos del centro de datos siguen alcanzando récords, la previsión para el próximo trimestre supera las expectativas, los márgenes se mantienen en torno al 75%, las recompras y dividendos aumentan claramente, y la extensión del ciclo de productos desde Blackwell hasta Vera Rubin indica que Nvidia sigue en el núcleo de la expansión de infraestructura de IA.

Pero para el precio de las acciones, el problema no es si los resultados son "buenos", sino si "superan claramente las altas expectativas del mercado". Si el mercado solo ve esto como una validación de lo esperado, puede haber volatilidad a corto plazo; pero si los inversores revisan al alza el gasto en IA y las perspectivas de ingresos a largo plazo de Nvidia, la cadena de IA aún puede seguir expandiéndose.

Desde la perspectiva de la cadena de suministro, los resultados fuertes de Nvidia no solo afectan a NVDA.M, sino que también pueden impulsar una reevaluación del conjunto de la infraestructura de IA:

• ASIC / fabricación / HBM: AVGO.M, TSM.M, MU.M
• Interconexión de redes: ANET.M, MRVL.M, CRDO.M
• Comunicación óptica: COHR.M, LITE.M, AAOI.M
• Energía y refrigeración: VRT.M, ETN.M, MPWR.M

Por supuesto, si se retrocede desde la entrada, el hecho de que Google I/O haya demostrado que las aplicaciones de IA siguen expandiéndose, ayuda a entender por qué la demanda de poder de cómputo en los resultados de Nvidia también continúa materializándose — mientras las aplicaciones sigan generando demanda, la cadena de infraestructura de IA aún no está en su fin.