$NVDA #NVIDIAEarnings

La ola de 800 mil millones de dólares de NVIDIA: el flujo de dinero y los nuevos competidores

La inversión de las grandes empresas de la nube, de 800 mil millones de dólares en 2026 y 1,3 billones de dólares en 2027, fluye hacia NVIDIA, pero el dinero no se detiene ahí

2026 marca un periodo en el que el gasto de capital en infraestructura de IA alcanza su nivel más alto de la historia. La inversión total de los cinco mayores proveedores de la nube aumentó de 162,3 mil millones de dólares en 2022 a 448,3 mil millones de dólares en 2025. Los analistas esperan que esta cifra alcance aproximadamente entre 750 y 800 mil millones de dólares en 2026 y 1,3 billones de dólares en 2027.

NVIDIA: un gigante que genera 1.000 millones de dólares al día

Los ingresos de NVIDIA en el segundo trimestre alcanzaron los 96,2 mil millones de dólares, y la empresa generó más de 1.000 millones de dólares en ingresos al día. El segmento de centros de datos representó el 92 % de los ingresos totales, con 89 mil millones de dólares.

Sin embargo, la cifra verdaderamente impactante fue la primera previsión de NVIDIA de un crecimiento del 70 % para el ejercicio fiscal 2028. El CEO Jensen Huang enfatizó que esta cifra no se basaba en un aumento del 70 % de la demanda, sino en la capacidad máxima de crecimiento de la capacidad de suministro. «Nuestra demanda real supera ampliamente el 70 %, pero el suministro actual garantiza este crecimiento», afirmó Huang, añadiendo que «toda la cadena de suministro está operando a plena capacidad».

La distribución del dinero: un ecosistema que va de la memoria a la energía

El dinero que fluye hacia NVIDIA no se detiene ahí. Los compromisos de la empresa con sus proveedores aumentaron de 119 mil millones de dólares a 279 mil millones de dólares en un solo trimestre. Una gran parte de este dinero fluye hacia la cadena de suministro, principalmente hacia la memoria.

Huang señala que la oportunidad de ingresos por centro de datos aumenta con cada nueva arquitectura: 180 mil millones de dólares para Hopper, 250 mil millones de dólares para Grace Blackwell y 400 mil millones de dólares para Vera Rubin. Esto demuestra que el crecimiento no consiste únicamente en vender más GPU, sino en que cada nueva generación de centros de datos de IA genere más ingresos para NVIDIA.

El desafío de Apple: apuntando al H100 con el M7 Ultra

Apple se ha declarado rival de NVIDIA. Su nuevo chip M7 Ultra promete un rendimiento capaz de competir con el NVIDIA H100. Al combinar dos chips M7 Max, el M7 Ultra ofrece un ancho de banda de 800 GB/s y la capacidad de ejecutar modelos con 70 mil millones de parámetros.

Sin embargo, el propio chip de servidor de IA de Apple, Baltra, se ha retrasado hasta 2026. Esta situación hace que Apple dependa de las GPU NVIDIA H100 y H200 a través de Google Cloud para las tareas de IA más exigentes. El giro de Apple hacia las adquisiciones de semiconductores demuestra la transformación estratégica de la empresa en este ámbito.

La ambiciosa entrada de Tesla: AI5 y TeraFab

Tesla también se une a la carrera. Elon Musk afirma que el chip AI5 ofrecerá un rendimiento «2-3 veces mejor» que NVIDIA y costará alrededor de un 10 % menos. Musk afirma que ha memorizado el diseño físico del chip y que toda Tesla está ligada a este chip.

Tesla, junto con SpaceX e Intel, lanzó el proyecto TeraFab, descrito como «la mayor instalación de fabricación de chips de la historia». Sin embargo, los analistas señalan que el dominio de NVIDIA no solo en el hardware, sino también en el software y en todo el ecosistema, es el mayor obstáculo para Tesla.

El flujo de dinero es claro: de las grandes empresas de la nube a NVIDIA, y de ahí a los fabricantes de memoria, la conectividad óptica, la refrigeración y la energía. Al hardware todavía le queda un largo camino por recorrer. Aunque la entrada de nuevos competidores como Apple y Tesla desafía el dominio de NVIDIA, los movimientos estratégicos de la empresa en su cadena de suministro y su previsión de crecimiento del 70 % demuestran hasta qué punto es fuerte la demanda de infraestructura de IA.

DYOR 🔎 NFA ✔️