$NVDA ¡NVIDIA se dispara un 3,21%! La dirección lo confirma de nuevo: la demanda de IA no presenta problemas; lo que realmente está atascado son la memoria y las obleas avanzadas

Las acciones tecnológicas estadounidenses se están recuperando, especialmente NVIDIA, que vuelve a fortalecerse. Sin embargo, lo más relevante de hoy no es la subida de la cotización en sí, sino el último intercambio entre JPMorgan y Toshiya Hari, vicepresidente de Relaciones con los Inversores y Finanzas Estratégicas de NVIDIA.
NVIDIA confirma de nuevo: la demanda de IA no presenta ningún problema
La frase más importante de este intercambio es la siguiente: lo que limita actualmente el crecimiento de los resultados de NVIDIA no es la demanda, sino la oferta.
NVIDIA considera que lograr un crecimiento interanual de aproximadamente el 70% en el ejercicio fiscal 2028 es una expectativa relativamente conservadora y viable. Y sin las limitaciones de la cadena de suministro, el tamaño del negocio incluso podría crecer más del doble.
¿Por qué? Porque cada vez hay más clientes que necesitan la capacidad de cómputo de NVIDIA. Antes eran principalmente: Microsoft, Google, Amazon, Meta y otros proveedores de nube a gran escala. Ahora se han sumado: OpenAI, Anthropic, laboratorios de IA, nuevos proveedores de servicios en la nube, IA soberana y despliegues empresariales locales.
Es decir, la demanda de capacidad de cómputo para IA ha pasado gradualmente de «las grandes empresas compran GPU» a que toda la cadena industrial de la IA compre capacidad de cómputo.

Un cambio muy importante: la demanda de inferencia de IA es cada vez mayor
NVIDIA también reveló esta vez una información muy importante.
Hace aproximadamente 18 meses: entrenamiento ≈ 50%
Inferencia ≈ 50%
Y ahora: la proporción del negocio de inferencia ya supera a la del entrenamiento y seguirá aumentando en el futuro.
¿Qué significa esto? Antes, cuando se hablaba de capacidad de cómputo para IA, se pensaba sobre todo en entrenar grandes modelos. Pero ahora, una vez entrenados los modelos, lo que realmente permite que funcionen de forma continua es la inferencia. Por ejemplo, cuando usamos a diario la IA para chatear, buscar, generar imágenes o generar vídeos, en esencia todo ello requiere una gran capacidad de cómputo para inferencia.
Por eso, la IA está pasando gradualmente de la «era del entrenamiento» a una «era impulsada por dos motores: entrenamiento + inferencia». Esto supone un beneficio estructural a largo plazo para toda la cadena industrial, incluidos los servidores de IA, las GPU, la HBM, la memoria, los módulos ópticos y otros componentes.

Llega la información más importante: NVIDIA señala específicamente la «memoria» y las «obleas avanzadas»
Esta es la parte más importante del artículo de hoy. La dirección de NVIDIA afirmó claramente que los chips de memoria y las obleas de procesos avanzados son actualmente los cuellos de botella de suministro más importantes de la lista de materiales.
NVIDIA mantiene conversaciones constantes con TSMC y los tres grandes fabricantes de memoria: Micron, SK hynix y Samsung, con la esperanza de mejorar aún más el suministro. Esta frase es crucial, porque vuelve a confirmar la lógica que hemos estado siguiendo: cuanto mayor es la capacidad de cómputo para IA, mayor es la demanda de HBM y memoria avanzada.
El rendimiento de las GPU sigue mejorando.
↓Las GPU necesitan un mayor ancho de banda
↓La capacidad y la velocidad de la HBM siguen mejorando
↓HBM4, HBM4E e incluso la próxima generación de HBM siguen aumentando sus volúmenes
↓La memoria se convierte en uno de los cuellos de botella centrales de la expansión de la capacidad de cómputo para IA.
Por eso se ha hecho tanto hincapié en la memoria últimamente. No se debe simplemente a que el mercado especule con las «subidas de precios», sino a que la expansión de la capacidad de cómputo para IA ya está impulsando de forma tangible la demanda de memoria de alta gama.

Por eso también hay que prestar especial atención a la memoria últimamente
A juzgar por este intercambio de NVIDIA: la demanda de IA es sólida
Las GPU siguen actualizándose
La demanda de inferencia crece
La insuficiencia del suministro de memoria y la combinación de estos factores significan que la HBM sigue siendo uno de los componentes más importantes del hardware de IA.

Otra dirección fácil de pasar por alto: el empaquetado avanzado
Además de señalar la memoria, NVIDIA mencionó especialmente el suministro de obleas de procesos avanzados. Y a medida que las GPU y la HBM siguen actualizándose, la importancia del empaquetado avanzado también aumenta. Los chips de IA ya no consisten simplemente en: una GPU + una memoria. En cambio, avanzan gradualmente hacia: GPU/ASIC + HBM + empaquetado avanzado + Chiplet, y todo el sistema es cada vez más complejo. Por eso, lo que hemos visto recientemente:
HBM4
HBM4E
Base Die
Unión híbrida
Empaquetado 2,5D/3D
es, en realidad, una ruta completa de modernización industrial.

¿Por qué también merece la pena seguir prestando atención a las comunicaciones ópticas?
Ayer, el sector de las comunicaciones ópticas estadounidense se recuperó en conjunto: Marvell +2,86%
Coherent +1,77%
Lumentum +0,19%
La lógica detrás de esto también es muy sencilla: los centros de datos de IA siguen expandiéndose.
↓Cada vez hay más GPU.
↓La transmisión de datos entre servidores es cada vez mayor.
↓El ancho de banda de las redes sigue aumentando.
↓La demanda de módulos ópticos de 800G y 1,6T continúa creciendo.
Por eso, la capacidad de cómputo para IA no se limita a las GPU.
En realidad, se trata de toda una cadena industrial: GPU → HBM → PCB/CCL → módulos ópticos → conmutadores → empaquetado avanzado → centros de datos
Mientras el gasto de capital en IA siga creciendo, esta cadena industrial aún tendrá margen para seguir expandiéndose.

NVIDIA también presenta otro cambio: sus clientes están cada vez más diversificados
En el pasado, el mercado se preocupaba con frecuencia por una cuestión: ¿depende NVIDIA demasiado de unos pocos grandes clientes como Microsoft, Google y Amazon? Ahora esta situación está cambiando.
NVIDIA afirmó que OpenAI y Anthropic representan actualmente aproximadamente el 20% del tamaño del negocio de NVIDIA medido por el consumo final, y que esta proporción podría aumentar hasta alrededor del 25% en el futuro. Al mismo tiempo, los nuevos proveedores de servicios en la nube ya se han convertido en un grupo de clientes muy importante para NVIDIA. Esto demuestra que la demanda de capacidad de cómputo para IA se está extendiendo desde unos pocos gigantes de internet a un número cada vez mayor de empresas de IA y compañías.
Dicho de otro modo, la base de la demanda de capacidad de cómputo para IA se está ampliando cada vez más.

La conclusión más importante de hoy
Si condensamos todo este intercambio de NVIDIA en unas pocas frases:
Primero, la demanda de IA no ha disminuido.
Segundo, NVIDIA considera que todavía puede mantener un crecimiento muy elevado durante los próximos años.
Tercero, la inferencia se está convirtiendo en el nuevo motor de crecimiento de la capacidad de cómputo para IA.
Cuarto, lo que limita principalmente el crecimiento de NVIDIA no es la demanda, sino el suministro.
Quinto, la memoria y las obleas de procesos avanzados ya se han convertido en cuellos de botella centrales.

A mi juicio, el mayor valor de este intercambio de NVIDIA no es decirnos «si NVIDIA todavía puede subir», sino volver a explicar con gran claridad la lógica de toda la cadena industrial de la IA: la demanda de IA sigue siendo sólida, la demanda de inferencia continúa creciendo y lo que realmente limita la velocidad de expansión del sector ya se ha convertido en la cadena de suministro.$NVDA