¿Después de Nvidia, qué comprar? Jensen Huang ya ha dado la respuesta

Ayer hablamos de la conferencia GTC de Nvidia, hoy vamos a ver el ecosistema de Nvidia, porque recientemente he descubierto que las empresas en las que Nvidia ha invertido o con las que ha colaborado han tenido un gran aumento, como coreweave, Nebius, Marvell, etc. Nvidia, para convertirse en una empresa de 5 billones de dólares, sin duda tiene una razón, por lo que estudiar su ecosistema me parece muy importante, es como si quisieras entender Ethereum, tienes que estudiar su ecosistema, es la misma lógica.

De hecho, en base a una serie de inversiones y colaboraciones entre 2025 y 2026, Jensen Huang ya está construyendo un enorme ecosistema de infraestructura de IA, y Nvidia ha comenzado a usar con frecuencia un término: Fábrica de IA (AI Factory). Su estrategia ya no solo consiste en vender chips, sino en controlar toda la cadena de la industria de IA.

Arquitectura del ecosistema de Nvidia

Todo el sistema ecológico se puede dividir en 7 capas: capa de aplicaciones de IA, capa de modelos grandes, capa de plataforma de nube de IA, capa de centros de datos de IA, capa de interconexión de redes, capa de comunicaciones ópticas, y capa subyacente de GPU/CPU (ordenadas de arriba hacia abajo). Y Nvidia está desplegando aliados en cada capa.

Primera capa: Capa de cálculo GPU

Esta es la capa central de Nvidia, cuyos productos principales incluyen:

Blackwell

Rubin

CPU Grace

CPU Vera

NVLink

Spectrum-X

BlueField DPU

Segunda capa: Capa de fabricación de chips

Porque Nvidia diseña chips, no los fabrica por sí misma, y su fabricante por contrato es TSMC.

Tercera capa: Capa de chips AI personalizados (ASIC)

Dado que muchos clientes tienen necesidades personalizadas, y a veces los productos de Nvidia no satisfacen esas demandas, aquí aparece Marvell Technology, que es un nuevo miembro. En 2026, Nvidia invertirá 2 mil millones de dólares en Marvell.

Marvell se encarga de diseñar ASIC personalizados, ayudando a los clientes con necesidades específicas, en lugar de chips de IA estandarizados. Por supuesto, también ofrece negocios de redes para centros de datos de IA, interconexión óptica y chips de conmutación.

Cuarta capa: Interconexión de redes

Responsable de la comunicación entre GPUs, por ejemplo, un módulo completo de comunicación, como un conmutador óptico.

Los principales socios en esta capa son:

Marvell Technology: ya mencionado arriba.

Broadcom: responsable de switches para centros de datos de IA, switches Tomahawk, switches Jericho. También diseña chips de IA.

Quinta capa: Comunicaciones ópticas

El futuro de las fábricas de IA probablemente será un clúster de 1 millón de GPUs. La mayor necesidad en estas fábricas es la conexión, ¿cómo enlazar esas 1 millón de GPUs? Como Nvidia ya dijo antes, en el futuro será a través de fibra óptica, no de cobre. Por eso, el socio clave en esta capa es Coherent, que se encarga de comunicaciones ópticas, redes ópticas y láseres. En 2026, Nvidia invirtió 2 mil millones en ellos.

También está Lumentum Holdings, cuya tecnología central son los transceptores ópticos de alta velocidad, conmutación de caminos ópticos, encapsulado óptico, conmutación OCS, que se autodenomina el sistema nervioso de fibra óptica para fábricas de IA.

Sexta capa: Plataforma de nube de IA

La fábrica de IA propuesta por Nvidia está en la nube, por lo que en el futuro esta será la capa más grande, los usuarios finalmente compran potencia de cálculo, no GPU.

Actualmente, hay dos grandes socios:

CoreWeave: la plataforma de alquiler de GPU en la nube actual, la mayor plataforma de alquiler de GPU, es como el AWS en la era de IA.

Nebius: la versión europea de CoreWeave, también responsable de la construcción de centros de datos de IA.

Séptima capa: Modelos grandes

Esta es la capa que realmente requiere mucho poder de cálculo, y también son los clientes de Nvidia, como OpenAI, Meta, Google, etc.

Octava capa: Ecosistema de robots

Jensen Huang también ha enfatizado siempre el AI físico (Physical AI), que probablemente será un foco futuro, como Tesla, Yutu Technology, etc.

Nvidia está replicando la estrategia de Microsoft de aquella época. Como puedes ver, Jensen Huang ya controla GPU, redes, comunicaciones ópticas, nube de IA y fábricas de IA, por lo que su objetivo hace tiempo dejó de ser solo fabricar chips, sino convertirse en el "estándar de infraestructura" en la era de IA.

Desde una perspectiva de inversión, ¡cada una de estas capas y las empresas importantes en ellas merecen ser observadas y estudiadas!