La apuesta de 20 mil millones de dólares en CPUs por Nvidia: nadie habla de ello.

La directora financiera de Nvidia, Colette Kress, dijo a Yahoo Finance en mayo que la empresa espera20 mil millones de dólares en ingresos por CPU este año fiscal.– La combinación de servidores con CPU independientes y CPUs integradas en superchips. Cuando hizo ese comentario por primera vez, apenas fue notado en los debates del mercado en general. La historia relacionada con las GPU es más importante, y el “muro defensivo” de CUDA es algo que todos ya consideran como una realidad.

Pero si realmente observamos cómo está evolucionando la arquitectura de procesamiento de IA, entonces el renacimiento de las CPUs es el cambio arquitectónico más importante en los centros de datos desde 2022.

El mercado se está preparando para los resultados financieros de Nvidia para el segundo trimestre de 2027, que se publicarán el 26 de agosto. Wall Street anticipa que los ingresos serán de aproximadamente 92 mil millones de dólares, lo que representa un crecimiento del 96% en comparación con el año anterior. Las acciones de la empresa han subido.12% en las últimas dos semanas.El precio se mueve alrededor de $217, lo cual representa aproximadamente un 8% por debajo de su punto más alto en 52 semanas, que fue de $236.54. La situación parece corresponder a una operación de venta basada en noticias negativas: el nivel de expectativas está elevado, y cualquier cambio en las indicaciones o comentarios sobre los márgenes podría provocar una reacción brusca del mercado.

Sin embargo, la conversación sobre lo que Nvidia está convirtiéndose en no se ha reflejado en la arquitectura de sus productos. Nvidia ya no es simplemente una empresa dedicada a los GPUs. Se está posicionando para controlar tanto los componentes de CPU como los de GPU que forman parte de la infraestructura de IA. Eso cambia completamente el panorama competitivo.

La renacencia de la CPU no es un renacimiento, sino una transición arquitectónica.

Desde 2023, la situación en los centros de datos ha sido simple: las GPU y las redes son las principales herramientas utilizadas. La capacitación e inferencia de inteligencia artificial han desplazado la demanda de procesamiento desde la CPU. Como resultado, el negocio de servidores de Intel se ha estancado. Pero esa dinámica está cambiando, aunque no porque las CPU sean ahora más eficientes en el uso de inteligencia artificial. El cambio proviene de las cargas de trabajo en sí mismas.

El aprendizaje por refuerzo requiere clústeres de CPU muy grandes. Los entornos de RL se ejecutan en procesadores de uso general.La CPU se ha convertido en el obstáculo que impide que las GPU trabajen a plena capacidad.Las cargas de trabajo agenticas, en las cuales los modelos de IA invocan herramientas, consultan bases de datos y navegan por Internet, generan mucha más demanda de CPU que la inferencia estática alguna vez haya hecho. Y a gran escala, cada clúster de GPU necesita nodos centrales: las CPUs se encargan de gestionar los aceleradores conectados y manejar el tráfico de Internet, mientras que los presupuestos energéticos se priorizan para el cálculo en GPU.

El lado de suministro confirma la demanda. Intel, que se perdió por completo la ola inicial del AI,Se reportó un aumento inesperado en la demanda de procesadores de los centros de datos a finales de 2025.Y ahora, aumentan los gastos en equipos para herramientas de fundición, mientras se da prioridad a los servidores en lugar de los PC. AMD proyecta un crecimiento en el volumen total de mercado de procesadores para servidores en “dígitos dobles fuertes” para el año 2026. Los laboratorios de IA de Frontier compiten con los proveedores de servicios en la nube por servidores x86 comunes. Las instalaciones de Microsoft para OpenAI incluyen edificios dedicados a procesadores, que permiten el uso de clústeres de GPUs masivos: decenas de miles de procesadores que mantienen los GPUs alimentados adecuadamente.

Esto no es un rebote cíclico. Se trata de un cambio estructural en la forma en que se diseña el procesamiento de la IA.

Nvidia es la única empresa que construye para ambos lados.

Eso es lo que distingue a Nvidia de todas las otras empresas de semiconductores: es la única que diseña CPUs y GPUs como un sistema coherente.

Grace Blackwell, que actualmente está en fase de producción, combina la CPU Grace basada en ARM de Nvidia con su GPU Blackwell. Mediante NVLink-C2C, se logra una banda ancha coherente de 900 GB/s entre el procesador y el acelerador. La memoria del procesador se convierte en una extensión de la memoria del GPU. Esta arquitectura elimina el cuello de botella en el movimiento de datos, que es lo que afecta negativamente el rendimiento en los sistemas desagregados.

Vera Rubin, la próxima generación de dispositivos presentada en CES 2026 y ahora en producción completa, va más allá.Integra siete chips especialmente diseñados en un superordenador de IA a escala de bastidor, que contiene 220 billones de transistores.La Vera CPU duplica el ancho de banda C2C a 1.8 TB/s, triplica la capacidad de memoria a 1.5 TB, y introduce núcleos Olympus personalizados con múltiples hilos espaciales para 176 hilos. Está diseñada específicamente para el aprendizaje reforzado y el control de la IA en forma de agentes.

Jensen Huang ha descrito las oportunidades del mercado total de CPUs como200 mil millones de dólares disponibles para Nvidia.Es una afirmación que lo coloca en competencia directa con Intel y AMD – dos compañías que, juntas, dominan el mercado de las CPUs para servidores hoy en día. Pero las arquitecturas Grace y Vera no buscan ganar todas las tareas relacionadas con CPUs de uso general. Se están optimizando para un objetivo único: hacer que las GPU de Rubin se utilicen al máximo en las “fábricas de inteligencia artificial”.

Los números que se relacionan con la arquitectura cambian.

La evidencia financiera se puede observar en la trayectoria de ingresos. Los ingresos de los centros de datos de Nvidia han aumentado: de 35 mil millones de dólares en el tercer trimestre de 2025, a 39 mil millones de dólares en el cuarto trimestre, 44 mil millones de dólares en el primer trimestre de 2026 y 47 mil millones de dólares en el segundo trimestre de 2026. Cada trimestre representa un aumento de aproximadamente el 10-12% respecto al anterior. Es una curva de aceleración muy suave para una empresa que genera ingresos anuales de casi 200 mil millones de dólares.

La proyección de 20 mil millones de dólares para los CPU es importante no solo como un número aislado, sino también como señal de cuánto de los gastos en infraestructura se está desviando de los diseños basados únicamente en GPUs. En este contexto, se espera que los ingresos totales de Nvidia alcancen los 300 mil millones de dólares para el año fiscal 2027, lo que significa que los CPU representarán aproximadamente el 7% de esos ingresos. Puede parecer poco, pero históricamente, la capa de CPUs ha sido considerada como algo secundario en los presupuestos de infraestructura de IA; se trata de un centro de costos comunes. Si Nvidia puede gestionar esa capa junto con las GPUs, eso significa que la empresa obtiene ingresos tanto de los aceleradores como de los orquestadores. Eso es, en otras palabras, la migración del valor de hardware a software en forma física.

Los márgenes indican el resto de la situación financiera. Los márgenes brutos se mantuvieron en el 75% en el último trimestre reportado; los márgenes operativos, en cambio, fueron del 64%. El flujo de efectivo libre ha crecido un 65% año tras año, hasta alcanzar los 119 mil millones de dólares en los doce meses anteriores. El balance contable muestra 13.2 mil millones de dólares en efectivo frente a 64 mil millones de dólares en deuda, con una relación de deuda a patrimonio neto de solo 4.3%. No se trata de una empresa que depende de la utilización de deuda para funcionar. Se trata de una empresa que utiliza su propio efectivo para financiar su propio ciclo de desarrollo tecnológico de próxima generación.

Lo que el mercado podría estar perdiendo

La previsión de ingresos del consenso, de aproximadamente 92 mil millones de dólares para el segundo trimestre del año fiscal 2027, representaría otro trimestre muy bueno. Pero la verdadera pregunta no es si Nvidia superará las expectativas en términos de ingresos totales. La pregunta es si el mercado está correctamente valorando la transición de una infraestructura de IA centrada en GPUs a una infraestructura centrada en sistemas.

Blackwell está aumentando su producción de un millón de GPUs por mes. Vera Rubin ya está en producción a gran escala. Los servidores basados únicamente en CPUs representan una fuente de ingresos completamente nueva; hace dos años no tenían ningún impacto económico. Si el mercado de CPUs realmente tiene un valor de 200 mil millones de dólares, como afirma Huang, y si Nvidia logra capturar incluso una pequeña parte de ese volumen, entonces el crecimiento del mercado en sí mismo justifica la valoración actual de Blackwell.

Nvidia se cotiza a un precio de aproximadamente 21 veces sus ventas históricas. Esto es una valoración elevada, pero no es inusual para una empresa que experimenta un crecimiento en sus ingresos del 70% anual. La relación PEG es de 0,30, lo que indica que el crecimiento de las ganancias supera ese factor de multiplicación. Lo que el mercado podría estar subestimando es la competitividad que implica tener todo el conjunto de tecnologías necesarias para operar una computadora. AMD puede competir en cuanto a su arquitectura de GPUs: sus chips MI400 y MI500 logran igualar los estándares de computación pura. Pero ningún competidor ofrece una arquitectura coherente que combine CPU, GPU, red y DPU a nivel de rack.

El riesgo que realmente importa

El riesgo de vender las noticias de forma excesiva es real. La acción ha subido un 12% en dos semanas. El analista de Goldman Sachs, James Schneider, advierte que los requisitos para Nvidia son más altos después de este movimiento reciente. Existe un precedente: Cisco cayó significativamente, a pesar de sus buenos resultados, después de una subida del 65% en seis meses. Si Nvidia presenta ingresos en el segundo trimestre dentro del rango esperado, pero las proyecciones para el tercer trimestre o para todo el año fiscal 2027 estén ligeramente por debajo del entusiasmo que se ha generado, la acción podría bajar un 10-15% rápidamente.

El segundo riesgo es la ejecución en el lado de la CPU. La CPU de Grace sufrió de…Limitaciones en la predicción de ramas en los núcleos originales de Neoverse V2Esto causó retrasos en las cargas de trabajo de HPC y IA que no están optimizadas. Los núcleos personalizados de Vera para Olympus están diseñados para solucionar este problema. Pero las primeras implementaciones revelarán si esta arquitectura realmente logra el rendimiento necesario para entornos de RL a gran escala. Si el rendimiento de la CPU es insuficiente, eso es un problema menor, pero no una pérdida total. El negocio de GPUs es el motor principal del sistema.

El tercer riesgo, y el que creo que es más importante para la asignación de recursos, es el costo de oportunidad. Las acciones de Nvidia han ganado aproximadamente un 22% en los últimos 120 días, y han subido un 17% desde el inicio del año. Son números sólidos, pero por debajo de lo que el mercado espera de esta empresa. El valor de mercado de Nvidia, de 5.26 billones de dólares, ya refleja el éxito de Blackwell, el lanzamiento de Vera y las oportunidades en el mercado de CPUs. El resto de las posibilidades de crecimiento depende de que la adopción de Vera Rubin sea más rápida de lo esperado, de que el mercado de CPUs alcance la escala que describe Huang, y de la monetización de los softwarees – algo que ha sido un tema importante durante años, pero que aún no se ha manifestado en ingresos significativos.

A dónde va el capital

Creo que Nvidia sigue en el lado correcto de la transición hacia la infraestructura de IA. La transición de la computación basada únicamente en GPUs a fábricas de IA a nivel de sistema es real, y Nvidia es la única empresa que puede beneficiarse de ambos aspectos. Vera Rubin representa la primera arquitectura en la cual el centro de datos – y no los chips – es la unidad de procesamiento. Eso será aún más importante a medida que avanza la tecnología de IA agente y el aprendizaje por refuerzo.

Pero la cuestión de los próximos seis días no se trata de una posición a largo plazo. Se trata de el momento adecuado y de cómo asignar los recursos.

Si los ingresos de Q2 se acercan a los 92 mil millones de dólares, y las proyecciones confirman que el volumen de ventas será de 1 trillón de dólares anualmente, el riesgo de vender las acciones disminuye y la acción podría volver a alcanzar su punto más alto en 52 semanas. Si los resultados son sólidos, pero las proyecciones no son muy precisas… o si los comentarios sobre las márgenes revelan algún tipo de presión por parte de CPU… entonces el rally del 12% antes del anuncio de resultados puede desaparecer.

En mi opinión, la situación de la arquitectura permite una perspectiva a largo plazo. Pero los riesgos y beneficios a corto plazo hasta el 26 de agosto sugieren que sea mejor asignar una cantidad menor de capital. La oportunidad relacionada con los $20 mil millones en CPU es real, pero se trata de un tema que ocurre entre 2027 y 2028, no en el trimestre de 2026. Reducir el 20-30% en la subida previa a los resultados financieros y recuperar cualquier disminución después del informe, permitiría alinear los riesgos con el cronograma real de los precios que se fijan.

La discusión no se trata de si Nvidia seguirá siendo dominante en la infraestructura de inteligencia artificial. Se trata de si el perfil de retorno durante los próximos 12 meses sigue siendo tan atractivo como el que existe en el mercado general de inteligencia artificial. En ese caso, las empresas que ofrecen precios más bajos, pero con una arquitectura igualmente sólida, podrían ofrecer mejores oportunidades para entrar en la siguiente fase del ciclo económico.