Nvidia informó este miércoles ventas por US$ 68.100 millones, un incremento interanual del 73%, incluso cuando en las últimas semanas los inversores parecían inquietos por los rápidos desarrollos y el acelerado gasto en inteligencia artificial.
Nvidia reportó ingresos trimestrales por US$ 68.100 millones y ganancias por acción de US$ 1,62, muy por encima de las estimaciones de consenso de los analistas, que proyectaban US$ 66.100 millones y US$ 1,54, respectivamente, según FactSet.
Los ingresos anuales totalizaron US$ 215.900 millones, con ganancias por acción de US$ 4,77, superando también las expectativas de US$ 213.800 millones y US$ 4,69 por acción.
Los ingresos del negocio de centros de datos en el cuarto trimestre alcanzaron un récord de US$ 62.300 millones, un 75% más que un año atrás, y representaron más del 91% de las ventas de la compañía.
Dato sorprendente
Nvidia es el único integrante del grupo de las “Magnificent Seven” que sube en lo que va del año, mientras que las acciones de Tesla, Microsoft, Alphabet, Meta, Apple y Amazon aún no registran ganancias.
Contexto clave
La última de las “Magnificent Seven” en presentar resultados, Nvidia ofrece la actualización más reciente sobre el mercado de IA, en momentos en que Wall Street mostró escepticismo respecto de la tecnología en las últimas semanas.
Alphabet, Amazon, Meta y Microsoft proyectaron un gasto combinado de US$ 610.000 millones para 2026, y cada firma citó una creciente demanda de productos de IA. Amazon, por ejemplo, estimó inversiones de capital de hasta US$ 200.000 millones. Analistas de Wedbush Securities señalaron esta semana que las previsiones de gasto superaron las expectativas, mientras que economistas de Cantor Fitzgerald advirtieron que, pese a una demanda “insaciable” de poder de cómputo, persisten las preocupaciones de los inversores sobre el nivel de gasto en IA.
Los recientes desarrollos de también inquietaron a los mercados: nuevos complementos para su chatbot Claude sacudieron a las acciones globales de software a comienzos de este mes. Luke Rahbari, CEO de Equity Armor Investments, dijo a Bloomberg que, si los inversores reaccionan positivamente a la guía de Nvidia para su actual ejercicio fiscal, la corrección en las acciones vinculadas a IA debería revertirse.
Nvidia superó las estimaciones de los analistas en 21 de los últimos 23 trimestres; sus ingresos trimestrales se más que duplicaron en menos de dos años, y el mercado parece tratar todo esto como algo rutinario.
Cuando Nvidia duplica sus ingresos y Wall Street apenas reacciona, el mercado está señalando que la reclasificó: de acción de crecimiento a infraestructura crítica. Nvidia dejó de competir en el mercado y empezó a moldearlo.
El número que realmente importa este trimestre, y no es el de Nvidia, es el de los demás: desde el último balance, Meta elevó su guía de capex a US$ 135.000 millones, Alphabet a US$ 185.000 millones y Amazon a US$ 200.000 millones. El gasto combinado de los “hyperscalers” para 2026 ya se acerca a US$ 700.000 millones, un salto interanual cercano al 67%. Esa cifra refleja casi exactamente la tasa de crecimiento de los ingresos de Nvidia. No es coincidencia: es un mapa de dependencia.
Nvidia controla entre el 75% y el 90% del mercado de aceleradores de IA, lo que la convierte en algo mucho más grande que un proveedor. Se transformó en el cuello de botella por el que debe pasar la mayor expansión de infraestructura tecnológica de la historia.
El cuello de botella va más allá del software: Nvidia habría asegurado más del 60% de la capacidad avanzada de empaquetado de TSMC —necesaria para ensamblar chips de alto rendimiento para IA— hasta 2026 e incluso 2027. El CFO de SK Hynix afirmó que toda la oferta de memoria de alto ancho de banda para 2026 ya está vendida. Google, según trascendió, redujo su meta de producción de TPUs para 2026 de 4 millones a 3 millones de unidades por falta de capacidad de empaquetado. La cadena física de suministro debajo de los chips de Nvidia es, en sí misma, otro cuello de botella.
Cuando una empresa deja de ser solo una empresa
Nvidia no se propuso convertirse en infraestructura fundacional. Construyó los mejores chips para IA y la demanda explotó mucho más allá de lo que cualquier cadena de suministro existente podía absorber.
De pronto, los competidores ya no intentaban superar a Nvidia: rediseñaban sus sistemas para reducir su dependencia. Los gobiernos dejaron de tratarla como un simple actor de mercado y empezaron a verla como una palanca estratégica.
Nvidia cruzó la línea de líder de categoría a capa no opcional, y ninguna compañía atravesó esa transición tan rápido. Desde afuera parece éxito; desde adentro, implica otro tipo de presión.
No es solo una historia de Nvidia. Ya vimos este patrón antes. Los ferrocarriles no solo movieron personas: crearon imperios del acero y potencias logísticas. Los sistemas energéticos no solo impulsaron fábricas: redefinieron la geopolítica. Los smartphones no premiaron inicialmente a las apps más populares, sino a las compañías que proveían los componentes dentro de miles de millones de dispositivos. La computación en la nube siguió el mismo patrón: el valor se concentró primero en el cómputo y las redes, antes de estabilizarse en el software.
¿Qué ocurre cuando tus mayores clientes planifican su salida?
La dominancia en infraestructura atrae un tipo particular de competencia. Los rivales no intentan solo construir algo mejor: buscan eliminar la dependencia.
Google desarrolla TPUs desde hace años, pero históricamente las optimizó para su propio framework interno (JAX), lo que dificultaba su adopción por la mayoría de los desarrolladores de IA que trabajan sobre PyTorch y el ecosistema CUDA de Nvidia. CUDA fue la fosa defensiva más profunda de Nvidia durante casi dos décadas: no los chips en sí, sino la capa de software que vuelve muy costoso migrar. Eso ahora está cambiando.
En diciembre pasado, Google intensificó los esfuerzos en un proyecto interno llamado TorchTPU, orientado a hacer que las TPUs sean compatibles de forma nativa con PyTorch sin requerir CUDA. Meta —uno de los mayores clientes de Nvidia y creador de PyTorch— colabora activamente para mejorar esa compatibilidad.
Google y Meta no están desarrollando TorchTPU porque crean que pueden superar a Nvidia en chips. Lo hacen porque no quieren necesitar a Nvidia. Es otro tipo de competencia: no impulsada por la oportunidad, sino por el riesgo de dependencia. Y es mucho más difícil de defender.
¿En qué momento un chip se convierte en política exterior?
A escala, las empresas de infraestructura dejan de ser tratadas como actores normales del mercado y pasan a considerarse activos estratégicos.
La exposición de Nvidia a China lo deja en claro. Incluso después de que Estados Unidos levantara en 2025 la prohibición de exportar sus chips H20, las ventas apenas se recuperaron. En la llamada previa de resultados, la CFO Colette Kress sugirió que Nvidia podría generar entre US$ 2.000 millones y US$ 5.000 millones en ingresos por H20 si se suavizaban las tensiones geopolíticas. El número real del último trimestre: US$ 50 millones.
“Las órdenes de compra significativas nunca se materializaron”, dijo Kress. La prohibición se levantó, pero la confianza no volvió con ella.
Cada vez más, la acción de Nvidia reacciona tanto, o más, a los titulares sobre controles de exportación que a los anuncios de producto. Cuando los chips sustentan el crecimiento económico, la seguridad nacional y el liderazgo tecnológico, las decisiones sobre su distribución se parecen más a política exterior que a estrategia corporativa. Tal vez ese sea el precio de volverse inevitable.
Qué mirar más allá de los resultados del miércoles
En toda fiebre del oro, la infraestructura cobra primero. Por eso el “beat” del cuarto trimestre es secundario frente a la guía para el primer trimestre del ejercicio fiscal 2027. El consenso sobre los ingresos de Nvidia ya supera los US$ 65.000 millones: más facturación en un trimestre que la que muchas compañías públicas generan en un año. Así luce una empresa “no opcional” en una planilla de cálculo.
Pero la trayectoria de Nvidia revela algo mayor que el ciclo de resultados de una empresa. Es una plantilla. Cualquier compañía que opere en la capa fundacional del despliegue de IA, empaquetado avanzado, memoria de alto ancho de banda, infraestructura energética, fabricación de semiconductores, enfrentará las mismas preguntas estructurales:
- ¿Dónde se está formando la capa no opcional? Allí es donde primero se concentra el valor —y donde emergen la dependencia, el poder de fijación de precios y la capacidad de negociación.
- ¿Quién se beneficia incluso si las aplicaciones de IA se commoditizan? Los retornos duraderos fluyen hacia las capas que siguen siendo esenciales sin importar qué productos ganen.
- ¿Se están midiendo los riesgos correctos? Para las empresas de infraestructura, el peligro no es que los clientes dejen de comprar, sino que cambien las reglas: controles de exportación, intervenciones en la cadena de suministro, captura regulatoria. El crecimiento puede mantenerse fuerte mientras la exposición se multiplica de maneras que no aparecen en un modelo tradicional de resultados.
Las ganancias de Nvidia volvieron a ser sólidas. Pero ese es el dilema de convertirse en infraestructura: cuanto mejor te desempeñás, más trabajan los demás para asegurarse de no depender de vos nunca más.
