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EL MOTOR DE IA DE NVIDIA SIGUE ACELERANDO: UN ANÁLISIS PROFUNDO DE LOS ÚLTIMOS RESULTADOS Y LO QUE VIENE

El último informe de resultados de NVIDIA ha transmitido otro mensaje contundente al mundo tecnológico y de la inversión: el ciclo de infraestructura de IA sigue expandiéndose a una velocidad extraordinaria. Pero la historia más importante ya no es simplemente que NVIDIA esté vendiendo más GPU. La historia de fondo es que la capacidad de cómputo para IA se está convirtiendo en una capa fundamental de la economía tecnológica mundial.

NVIDIA comunicó unos ingresos de 96,2 mil millones de dólares en el segundo trimestre fiscal de 2027, lo que representa un notable aumento interanual del 106% y un crecimiento secuencial del 18%. Los ingresos del segmento Data Center alcanzaron 89,0 mil millones de dólares, un 117% más interanual y un 18% más que en el trimestre anterior. El margen bruto GAAP fue del 75,0%, mientras que el BPA diluido GAAP se situó en 2,46 dólares. Estas cifras demuestran que la demanda de computación acelerada sigue siendo excepcionalmente sólida, incluso cuando la base de ingresos de NVIDIA se vuelve mucho mayor.

LA CIFRA MÁS IMPORTANTE: 89 MIL MILLONES DE DÓLARES DE INGRESOS DE DATA CENTER

La señal más clara de este informe de resultados es el dominio de Data Center. Con aproximadamente 89 mil millones de dólares en un solo trimestre, los ingresos de Data Center representan la abrumadora mayoría del negocio de NVIDIA.

Esto es importante porque NVIDIA ya no se valora principalmente como una empresa tradicional de semiconductores. Su crecimiento está cada vez más vinculado a la construcción de infraestructura de IA: GPU, CPU, redes, plataformas de computación acelerada y sistemas completos utilizados por hiperescaladores, laboratorios de IA, proveedores de servicios en la nube y empresas.

La expansión de la IA también se está ampliando. El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, destacó la expansión de nuevos laboratorios y startups de IA, el desarrollo de modelos de frontera, los ecosistemas de modelos abiertos y la IA física. Esto sugiere que la demanda se está diversificando gradualmente, en lugar de depender por completo de una sola categoría de clientes.

Esa diversificación es importante para la tesis de inversión a largo plazo. Si la infraestructura de IA se vuelve necesaria en la computación en la nube, el software empresarial, la robótica, la investigación científica y la automatización industrial, el mercado potencial de la computación acelerada puede expandirse mucho más allá de los principales hiperescaladores actuales.

DE LA FORMACIÓN DE IA A LA PRODUCCIÓN DE IA

Uno de los cambios más importantes en la industria de la IA es la transición de la experimentación hacia la implementación en el mundo real.

Al principio del auge de la IA, se necesitaban enormes cantidades de capacidad de cómputo principalmente para entrenar modelos cada vez más grandes. Hoy, los sistemas de IA se están implementando cada vez más en productos y servicios que generan cargas de trabajo continuas.

La inferencia, la IA agéntica, los sistemas de recomendación, las búsquedas, la automatización empresarial, la simulación científica y la IA física pueden generar una demanda persistente de capacidad de cómputo.

Esto no significa que la demanda de entrenamiento desaparezca. En cambio, la industria puede crear potencialmente múltiples capas de demanda recurrente de capacidad de cómputo: entrenar nuevos modelos, ajustar modelos existentes y ejecutar continuamente esos modelos para millones o miles de millones de usuarios.

Por eso son importantes las últimas cifras de NVIDIA. La empresa no se está beneficiando simplemente de un ciclo temporal de actualización de hardware. El mercado está construyendo cada vez más una infraestructura permanente de IA.

MARGEN BRUTO DEL 75%: FUERTE, PERO LA PRECISIÓN IMPORTA

Una corrección importante respecto a muchos comentarios sobre NVIDIA es la descripción de sus márgenes.

NVIDIA comunicó un margen bruto GAAP del 75,0% y un margen bruto no GAAP del 75,0% para el segundo trimestre del ejercicio fiscal 2027. Es un nivel excepcionalmente alto para una empresa de semiconductores, pero describirlo como situado en los “setenta altos” sería impreciso.

Más importante aún, NVIDIA espera márgenes brutos de aproximadamente el 74,0% en el tercer trimestre del ejercicio fiscal 2027, con una variación de más o menos 50 puntos básicos. Esto significa que los inversores no deberían asumir automáticamente que los márgenes seguirán subiendo indefinidamente.

La ligera moderación prevista no es necesariamente una señal de advertencia. Las nuevas arquitecturas, la complejidad de los sistemas, la combinación de productos, los costes de fabricación y la escala de las nuevas plataformas pueden influir en los márgenes.

El punto importante es que NVIDIA sigue manteniendo una rentabilidad extraordinaria mientras expande rápidamente sus ingresos.

BLACKWELL YA NO ES SOLO UN LANZAMIENTO DE PRODUCTO

Otro avance importante es la transición continua hacia las plataformas de nueva generación de NVIDIA.

El último anuncio de resultados destacó la ampliación de la plataforma Vera Rubin hasta alcanzar la producción completa, con sistemas operando en socios como CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure y Nebius. NVIDIA también destacó la tecnología de redes Spectrum-6 como parte de la plataforma más amplia Vera Rubin.

Esto demuestra algo más grande que una sola generación de chips.

NVIDIA vende cada vez más plataformas completas de computación, en lugar de procesadores aislados. Por tanto, el campo de batalla competitivo incluye GPU, CPU, redes, memoria, interconexión, software, sistemas y la infraestructura necesaria para implementarlos a una escala enorme.

Eso crea una ventaja competitiva mucho más amplia que simplemente contar con el acelerador más rápido.

LA VENTAJA DEL SOFTWARE ES REAL, PERO NO DEBE EXAGERARSE

El ecosistema de software de NVIDIA sigue siendo una de sus mayores ventajas estratégicas.

CUDA y el conjunto más amplio de software de NVIDIA se han integrado profundamente en el desarrollo de IA. Los desarrolladores, investigadores y empresas llevan años creando aplicaciones y flujos de trabajo en torno al ecosistema de NVIDIA.

Sin embargo, es necesaria una corrección importante: sería inexacto afirmar que el último informe de resultados de NVIDIA demostró una “tasa de crecimiento de dos dígitos en los ingresos de software” sin una cifra claramente comunicada que respalde esa afirmación.

El argumento más sólido y defendible es que el ecosistema de software de NVIDIA aumenta los costes de cambio y hace que el hardware sea más valioso.

Los competidores no solo tienen que producir silicio competitivo. También necesitan herramientas para desarrolladores, bibliotecas, marcos de trabajo, kernels optimizados, capacidades de red y un ecosistema maduro capaz de admitir cargas de trabajo de IA a gran escala.

Ese es un desafío mucho mayor.

LA AMENAZA DE LOS CHIPS PERSONALIZADOS ESTÁ CRECIENDO

NVIDIA no opera en un mercado vacío.

AMD sigue desarrollando aceleradores de IA competidores, mientras que las principales empresas de servicios en la nube desarrollan silicio personalizado para cargas de trabajo específicas. Google tiene sus TPU, Amazon tiene Trainium e Inferentia, y Microsoft y Meta también han invertido mucho en tecnologías de aceleradores de IA desarrolladas internamente.

Pero el silicio personalizado no elimina automáticamente la oportunidad de NVIDIA.

Un hiperescalador puede diseñar un chip específicamente para su propia carga de trabajo, pero la ventaja de NVIDIA es su capacidad para ofrecer una plataforma disponible comercialmente y amplia para distintos clientes y cargas de trabajo.

Por tanto, la verdadera pregunta para los inversores no es si existirán chips personalizados. Sin duda existirán.

La cuestión es qué proporción de la capacidad total de cómputo para IA se trasladará hacia el silicio especializado frente al ecosistema de computación acelerada de propósito general de NVIDIA.

Esta batalla será cada vez más importante durante los próximos años.

LA CADENA DE SUMINISTRO SIGUE SIENDO CRÍTICA

El extraordinario crecimiento de NVIDIA no puede entenderse sin analizar la cadena de suministro de semiconductores.

Los sistemas avanzados de IA requieren fabricación sofisticada, empaquetado, memoria, redes e integración de sistemas. TSMC sigue siendo un socio de fabricación crítico, mientras que la capacidad de empaquetado avanzado ha sido una limitación importante durante toda la expansión de la infraestructura de IA.

Sin embargo, es mejor describir estos acontecimientos como un desafío de suministro de todo el ecosistema, en lugar de afirmar que NVIDIA ha resuelto simplemente el problema al “diversificar sus socios de empaquetado”.

La industria sigue afrontando una demanda enorme de infraestructura avanzada de computación.

Al mismo tiempo, la naturaleza del cuello de botella está cambiando. A medida que se amplía la capacidad de fabricación, la atención se desplaza cada vez más hacia la disponibilidad de energía, la construcción de centros de datos, las redes, la refrigeración y la capacidad de los clientes para desplegar fábricas de IA completas.

El próximo cuello de botella no siempre será la propia GPU.

LA ENERGÍA PODRÍA CONVERTIRSE EN LA PRÓXIMA GRAN LIMITACIÓN DE LA IA

Este es uno de los problemas a largo plazo más importantes para la industria de la IA.

Los centros de datos de IA requieren cantidades enormes de electricidad. A medida que se expanden el entrenamiento y la inferencia de modelos, la disponibilidad de energía se convierte en una limitación estratégica para los proveedores de servicios en la nube y los gobiernos.

Esto hace que la eficiencia por vatio sea cada vez más importante.

Por tanto, la competencia de NVIDIA no consiste simplemente en lograr puntuaciones de referencia más altas. A los clientes les importa cuánto trabajo útil de IA pueden obtener de cada unidad de electricidad, cada rack y cada dólar de infraestructura.

NVIDIA ha destacado la eficiencia y el rendimiento a nivel de sistema como partes importantes de su estrategia de arquitectura.

Esto podría ayudar a impulsar los ciclos de actualización incluso cuando los clientes ya poseen grandes cantidades de hardware de generaciones anteriores.

LA CUESTIÓN DE CHINA SIGUE SIENDO UN RIESGO IMPORTANTE

China sigue siendo una de las principales incertidumbres en torno a NVIDIA.

Los controles de exportación de EE. UU. han limitado la capacidad de NVIDIA para vender determinados productos avanzados de computación para IA en China. Esto crea tanto un desafío de ingresos como un riesgo estratégico.

Es importante señalar que las últimas previsiones de NVIDIA para el tercer trimestre del ejercicio fiscal 2027 asumen explícitamente que no habrá ingresos de computación de Data Center procedentes de China. Este es uno de los hechos más claros a los que deberían prestar atención los inversores.

Al mismo tiempo, la demanda mundial de IA sigue siendo lo bastante fuerte como para que NVIDIA continúe previendo un crecimiento sustancial sin incluir ingresos de computación de Data Center en China en sus previsiones.

Eso no significa que el riesgo de China haya desaparecido.

Los futuros cambios regulatorios podrían afectar a la disponibilidad de productos, el comportamiento de los clientes, la dinámica competitiva y el mercado potencial de NVIDIA.

Para los inversores, China debería seguir siendo un factor de riesgo permanente, en lugar de algo que pueda ignorarse sin más.

LAS PREVISIONES PODRÍAN SER AÚN MÁS IMPORTANTES QUE LA SUPERACIÓN DE LAS EXPECTATIVAS

Quizá la cifra más contundente del último informe sea la previsión de NVIDIA para el próximo trimestre.

NVIDIA espera unos ingresos de aproximadamente 108,0 mil millones de dólares en el tercer trimestre del ejercicio fiscal 2027, con una variación de más o menos el 2%. También espera márgenes brutos de aproximadamente el 74,0%, con una variación de más o menos 50 puntos básicos.

Estas previsiones son fundamentales porque demuestran que NVIDIA espera que los ingresos sigan expandiéndose a una escala enorme.

Pasar de 96,2 mil millones de dólares en el segundo trimestre a aproximadamente 108 mil millones de dólares previstos para el tercero representaría otro aumento secuencial significativo.

Pero este también es el punto en el que las expectativas se vuelven peligrosas.

Cuando una empresa alcanza este tamaño, los inversores deberían dejar de preguntarse únicamente si los ingresos están creciendo.

Deberían preguntarse:

¿Puede el crecimiento mantenerse por encima de las expectativas?

¿Pueden los márgenes seguir siendo estructuralmente altos?

¿Pueden las nuevas arquitecturas ampliarse sin problemas?

¿Pueden los clientes seguir aumentando el gasto de capital en IA?

¿Puede NVIDIA mantener su ventaja en software y ecosistema?

Y, quizá lo más importante, ¿puede la industria de la IA generar suficiente valor económico para justificar la enorme inversión en infraestructura que se está realizando actualmente?

LA VALORACIÓN SIGUE SIENDO LA GRAN PREGUNTA

El mayor riesgo para NVIDIA quizá no sea que la empresa siga creciendo.

Podría ser que el precio de sus acciones ya refleje demasiado de ese crecimiento futuro.

Una empresa puede presentar unos resultados excelentes y aun así registrar una evolución decepcionante de sus acciones si las expectativas se vuelven excesivamente elevadas.

Por eso los inversores deberían separar el rendimiento del negocio de la valoración de las acciones.

Los últimos resultados de NVIDIA muestran una fortaleza operativa extraordinaria. Pero la rentabilidad futura de las acciones depende de lo que el mercado ya haya descontado.

Un fuerte crecimiento de los ingresos es positivo.

Unos márgenes sólidos son positivos.

Unas previsiones sólidas son positivas.

Pero la valoración determina cuánto de esas buenas noticias ya está reflejado en el precio de las acciones.

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