En la historia del capitalismo moderno, pocas veces una sola empresa ha logrado convertirse en el termómetro, el motor y el oráculo de toda una era económica con la rapidez y contundencia que NVIDIA ha demostrado en los últimos 24 meses. El informe de resultados del tercer trimestre del año fiscal 2026 (Q3 FY26), presentado esta semana, no es solo una hoja de balance corporativa; es un documento histórico que certifica la transformación de la infraestructura digital global. Con unos ingresos totales de 57.000 millones de dólares, lo que representa un crecimiento del 22 por ciento respecto al trimestre anterior y un asombroso 62 por ciento interanual, la compañía dirigida por Jensen Huang ha silenciado a los escépticos que pronosticaban un enfriamiento inminente del "hype" de la inteligencia artificial. Lejos de desacelerarse, la demanda de capacidad de cómputo se ha vuelto voraz, estructural y, según todos los indicadores, insaciable a corto plazo.
El dato más revelador de este informe no es el total absoluto, sino la composición de esos ingresos. De los 57.000 millones facturados, 51.200 millones provienen exclusivamente del segmento de Data Center. Esto significa que casi el 90 por ciento del negocio de NVIDIA ya no tiene nada que ver con los videojuegos, el mercado que la vio nacer, ni con la visualización profesional o la automoción, sectores que, aunque saludables, se han convertido en notas al pie de página en comparación con el gigante del silicio para IA. NVIDIA ha dejado de ser una empresa de tarjetas gráficas para convertirse en la empresa de infraestructura crítica del siglo XXI, la proveedora exclusiva de los "picos y palas" digitales en una fiebre del oro que está reconfigurando desde la búsqueda en internet hasta el descubrimiento de fármacos.
La magnitud de estas cifras revela una realidad ineludible: los "hyperscalers" (gigantes de la nube como Microsoft, Google, Amazon y Meta) y las nuevas potencias de la IA no están simplemente experimentando. Están reasignando capital a una escala que recuerda a la construcción de los ferrocarriles o la electrificación nacional. La inversión en GPUs no se trata de un gasto operativo más, sino de una carrera existencial por la supremacía cognitiva. En este contexto, NVIDIA no opera como un vendedor de componentes, sino como un socio estratégico cuyo hardware determina la viabilidad futura de las mayores corporaciones del planeta. La dependencia del ecosistema tecnológico respecto a la arquitectura CUDA y los chips H100 y Blackwell es tal que cualquier retraso en la cadena de suministro de NVIDIA se traduce inmediatamente en una revisión de las proyecciones de crecimiento del PIB tecnológico global.
El fenómeno Blackwell: demanda infinita y oferta finita
El protagonista indiscutible de la llamada de ganancias fue la arquitectura Blackwell, la nueva generación de chips diseñada para suceder a la omnipresente serie Hopper (H100/H200). La gerencia de la compañía confirmó lo que los rumores de la industria ya sugerían: la producción de Blackwell está totalmente vendida ("sold out") para los próximos trimestres, y la capacidad en la nube para estas nuevas unidades está reservada antes incluso de que los chips salgan de la fábrica. Esta situación de "demanda infinita" frente a una oferta física limitada por la capacidad de empaquetado avanzado de TSMC (CoWoS) crea una dinámica de mercado única, donde el acceso al hardware de NVIDIA se convierte en una ventaja competitiva más valiosa que el capital financiero mismo.
La escasez de Blackwell no es un fallo de planificación, sino un síntoma de la aceleración de los modelos de IA. Los clientes no solo compran chips para entrenar la próxima generación de LLMs (modelos grandes de lenguaje); están comprando capacidad para "inferencia", es decir, para ejecutar estos modelos en aplicaciones comerciales a escala masiva. La distinción entre entrenamiento e inferencia se está difuminando a medida que modelos de "razonamiento" como la serie o1 de OpenAI o los nuevos modelos de Google requieren una cantidad masiva de cómputo en tiempo real para "pensar" antes de responder. Este cambio hacia la inferencia pesada o "test-time compute" multiplica la demanda de GPUs de manera exponencial, ya que cada consulta de usuario se convierte en un proceso computacional intensivo que no puede ser satisfecho por el hardware de generaciones anteriores.
Márgenes de software en una empresa de hardware
Desde una perspectiva estrictamente financiera, lo que más asombra a los analistas de Wall Street no es solo el crecimiento de los ingresos, sino la rentabilidad con la que se obtienen. NVIDIA reportó un margen bruto del 73 por ciento y un margen operativo del 63 por ciento. Estas cifras son anómalas para una empresa que fabrica bienes físicos complejos; son márgenes típicos de una empresa de software SaaS (Software as a Service) que tiene costes marginales de replicación cercanos a cero. Esta rentabilidad extraordinaria se explica por el poder de fijación de precios absoluto que NVIDIA ejerce en el mercado. Al no tener competencia directa viable en el segmento de gama alta (a pesar de los esfuerzos de AMD e Intel), NVIDIA puede capturar la mayor parte del valor económico generado por la IA.
Este margen también refleja la transformación de NVIDIA en una plataforma completa. La empresa no vende solo el chip; vende el sistema DGX, la interconexión NVLink, el software de gestión de clústeres y las librerías CUDA que hacen que todo funcione. Los clientes están pagando una prima no solo por el silicio, sino por la garantía de que su inversión multimillonaria en infraestructura funcionará desde el primer día con el software de IA estándar de la industria. Este "foso" (moat) de software es lo que protege los márgenes de NVIDIA frente a la comoditización del hardware a largo plazo, convirtiendo sus GPUs en el estándar de facto sobre el cual se construye toda la pila de software de inteligencia artificial.
El auge de la IA Soberana
Un nuevo tipo de cliente: Un vector de crecimiento que la gerencia destacó durante la presentación de resultados es el concepto de "IA Soberana". Ya no son solo las empresas tecnológicas las que compran GPUs; ahora son los estados-nación. Países como Japón, Francia, Canadá, India y Singapur están invirtiendo miles de millones de dólares públicos para construir sus propias supercomputadoras nacionales y entrenar modelos en sus idiomas y con sus datos culturales, para no depender tecnológicamente de Estados Unidos o China.
Implicaciones geopolíticas: NVIDIA se ha posicionado como el proveedor de armas en esta carrera armamentística digital, vendiendo infraestructura a gobiernos que ven la IA como un asunto de seguridad nacional. Este segmento de mercado es menos sensible a los ciclos económicos tradicionales y proporciona una nueva capa de demanda estructural que diversifica la base de clientes de la compañía más allá de los cuatro o cinco grandes "hyperscalers" de Silicon Valley.
El dilema de los Hyperscalers y la sostenibilidad del CAPEX
A pesar de la euforia, el informe de NVIDIA plantea interrogantes sobre la sostenibilidad del gasto de sus principales clientes. Se estima que Microsoft, Amazon, Google y Meta representarán conjuntamente más de 200.000 millones de dólares en gastos de capital (CAPEX) en 2025, gran parte de los cuales irán directamente a las arcas de NVIDIA. La pregunta que flota en el aire es cuánto tiempo pueden estas empresas mantener este ritmo de inversión sin ver un retorno claro y masivo en sus ingresos por IA. Hasta ahora, los ingresos por software de IA generativa (como Copilot o Gemini Advanced) están creciendo, pero no al ritmo del gasto en infraestructura.
Sin embargo, la visión desde los consejos de administración de estas empresas es que el riesgo de invertir demasiado es menor que el riesgo de invertir poco y perder la carrera de la plataforma tecnológica más importante de la década. Esta mentalidad de "FOMO corporativo" (miedo a perderse algo) asegura que, al menos durante el próximo año fiscal, la demanda de chips NVIDIA se mantenga inelástica al precio. Además, la entrada de nuevos actores, como las empresas de IA dedicadas (OpenAI, Anthropic, xAI) y las nubes soberanas, está ampliando el mercado direccionable total, reduciendo la dependencia relativa de NVIDIA de un solo cliente, aunque la concentración sigue siendo alta.
⚠️ Riesgos en el horizonte: competencia y energía
Aunque la posición de NVIDIA parece inexpugnable hoy, existen riesgos a medio plazo. El primero es la competencia interna de sus propios clientes: Google con sus TPUs, Amazon con Trainium e Inferentia, y Microsoft con Maia están diseñando sus propios chips para reducir la dependencia de NVIDIA. Aunque ninguno ofrece la versatilidad de una GPU H100, son más eficientes en costes para cargas de trabajo específicas internas. El segundo y más grave es la restricción energética. No hay suficientes centros de datos con acceso a la potencia eléctrica necesaria para instalar todos los chips que NVIDIA puede fabricar. La escasez de energía, transformadores y sistemas de refrigeración líquida podría desacelerar el despliegue real de la infraestructura, actuando como un freno físico al crecimiento de los ingresos de la compañía.
Impacto en el ecosistema global y los mercados emergentes
El dominio de NVIDIA tiene efectos de segundo orden que se sienten en todo el mundo, incluidos los mercados emergentes. La escasez de GPUs de última generación significa que el hardware más antiguo o menos potente (como las series A100 o L40) se revaloriza o se desplaza hacia mercados secundarios y regiones donde el acceso a la tecnología punta está restringido por costes o regulaciones de exportación. Para el ecosistema de startups en América Latina o el sudeste asiático, esto implica que el acceso a la capacidad de cómputo de frontera seguirá siendo costoso y limitado, obligando a los innovadores locales a centrarse en la eficiencia algorítmica y en el ajuste fino de modelos más pequeños, en lugar de intentar entrenar modelos fundacionales desde cero.
Además, la política de control de exportaciones de Estados Unidos sigue siendo una variable crítica. NVIDIA ha tenido que diseñar chips específicos para el mercado chino (como la serie H20) para cumplir con las sanciones, pero el riesgo de nuevas restricciones siempre está presente. La empresa debe navegar un delicado equilibrio geopolítico, asegurándose de no perder el acceso al vasto mercado chino mientras cumple con las directrices de seguridad nacional de Washington. Este juego de ajedrez geopolítico añade una capa de complejidad regulatoria a una operación logística y de fabricación ya de por sí extremadamente tensa.
✅ La aceleración científica y médica
Más allá de los chatbots y la generación de imágenes, los ingresos de NVIDIA están financiando una revolución en la ciencia computacional. El segmento de "Otras" aplicaciones, aunque pequeño en ingresos comparado con Data Center, es gigante en impacto. NVIDIA está impulsando la biología digital con BioNeMo, permitiendo el descubrimiento de fármacos y el diseño de proteínas in silico. La misma arquitectura que mueve ChatGPT está siendo utilizada para simular el clima global con una precisión sin precedentes y para optimizar materiales para baterías. La rentabilidad masiva del negocio de IA está subvencionando el desarrollo de herramientas que podrían resolver algunos de los problemas más intratables de la humanidad.
En conclusión, el informe Q3 FY26 de NVIDIA es mucho más que una victoria financiera; es la confirmación de que estamos en las primeras etapas de una nueva era industrial. La empresa no solo está vendiendo chips; está vendiendo el tiempo futuro. Al comprimir procesos que antes llevaban meses en días o minutos, NVIDIA está acelerando el reloj de la innovación global. Mientras la demanda de "inteligencia enlatada" siga superando a la oferta, y mientras la ley de escalado de los modelos neuronales siga vigente, NVIDIA seguirá siendo la entidad más importante de la economía global, el centro de gravedad alrededor del cual orbitan billones de dólares de capital, talento y esperanza tecnológica.
Referencias
NVIDIA Investor Relations. "NVIDIA Announces Financial Results for Third Quarter Fiscal 2026". Comunicado oficial de prensa y presentación de resultados. (Noviembre, 2025).
Huang, Jensen. Transcripción de la llamada de ganancias del Q3 FY26. Comentarios sobre la demanda de Blackwell y la situación de la cadena de suministro. (Noviembre, 2025).
Bloomberg Technology. "Hyperscalers CAPEX analysis 2025". Datos sobre el gasto de capital de Microsoft, Google, Amazon y Meta.
SemiAnalysis. "The AI Supply Chain: CoWoS capacity and HBM3e shortages". Informe técnico sobre los cuellos de botella en la fabricación de chips de IA. (2025).
The Wall Street Journal. "Sovereign AI: Why Nations are Buying GPUs". Análisis sobre la tendencia de inversión estatal en infraestructura de IA. (2025).
Reuters. "NVIDIA margins and the software moat". Análisis financiero sobre la rentabilidad y el modelo de negocio de NVIDIA. (2025).
