Cuanto mayor es la empresa, más difícil le resulta mantener o acelerar sus tasas de crecimiento. Pero Nvidia desafía la lógica y, tras convertirse en una empresa valorada en más de cinco billones de dólares, cree que todavía puede crecer alrededor de otro 70% en su próximo ejercicio fiscal, que termina en enero de 2028. Una cifra significativamente mayor al 45% que manejaba el consenso antes de las cuentas.
El fabricante de chips ingresó 96.221 millones de dólares entre mayo y julio, en sus últimos resultados, un 106% más que un año antes y un 18% más que en el trimestre precedente. El negocio de centros de datos aportó por sí solo 89.000 millones, un 117% más interanual. El beneficio neto alcanzó los 59.688 millones de dólares y para el trimestre actual la compañía ya anticipa otros 108.000 millones de ingresos.
Ese ritmo de expansión llama la atención cuando se trata de la compañía más valiosa del mundo por capitalización bursátil. Y la primera explicación está en que Nvidia considera que la inteligencia artificial está entrando en una nueva fase. Durante los primeros años la inversión se concentró en entrenar grandes modelos como ChatGPT, pero ahora la demanda crece en varias direcciones: laboratorios de IA, grandes proveedores de nube, incluso proyectos de IA física (robots, vehículos autónomos…).
A eso se suma un cambio en el perfil de los compradores. Los grandes grupos tecnológicos siguen siendo fundamentales, pero Nvidia está intentando que el crecimiento dependa cada vez menos de ellos. Los denominados proyectos de IA soberana ya están extendiendo infraestructura a numerosos países, mientras nuevos proveedores de computación como CoreWeave o Nebius levantan miles de millones para construir centros de datos.
El segundo motor se llama Vera Rubin. Es la arquitectura de chips de inteligencia artificial de próxima generación desarrollada por Nvidia para centros de datos de alto rendimiento. Ya ha entrado en producción y empieza a desplegarse en proveedores, con el objetivo de reducir drásticamente el coste de ejecutar modelos de IA y aumentar la cantidad de trabajo que puede realizar cada centro de datos con la misma electricidad.
Además, Nvidia ha reducido el intervalo entre generaciones. Es decir, la compañía trabaja ahora con una cadena prácticamente anual de nuevas arquitecturas, lo que obliga a sus grandes clientes a actualizar continuamente las infraestructuras. También permite a Nvidia elevar el rendimiento de sus sistemas con rapidez y mantener distancias frente a los chips desarrollados internamente por Amazon, Google o Microsoft.
En este sentido, otro factor que alimenta la previsión de ventas de Nvidia es precisamente la magnitud de los pedidos. Amazon Web Services (AWS) acaba de acordar el despliegue de dos millones de GPU adicionales de Nvidia hasta 2028, después del millón ya comprometido anteriormente. Amazon desarrolla sus propios chips Trainium para disponer de una alternativa ante determinadas cargas de IA, pero todavía no está sustituyendo los GPU de Nvidia.
Paradójicamente, uno de los mayores obstáculos que tiene Nvidia para mantener ese gran ritmo de crecimiento está en la fabricación, pues continúa sufriendo limitaciones por la disponibilidad de componentes, especialmente memoria avanzada. SK Hynix, uno de los mayores fabricantes de memoria HBM utilizada en aceleradores de IA, espera que la escasez global de memoria continúe hasta 2030 y está preparando una fuerte ampliación de capacidad.
Otra incógnita es si las enormes inversiones de sus clientes producirán suficiente retorno económico para mantener ese ritmo durante años. También está el reto energético y de financiación. China continúa prácticamente fuera de las previsiones inmediatas de su negocio de computación avanzada. Y, al mismo tiempo, la competencia desarrolla alternativas propias. Son desafíos para Nvidia, que en todo caso sigue sorprendiendo al mercado y desafía la ley de los gigantes.
