El ciclo de la IA no está en su punto máximo; simplemente está en un estado de rotación.

Para el trimestre que finalizó a finales de julio, Nvidia informó que96.2 mil millones de dólares en ingresos, un aumento del 106% con respecto al año anterior., conMargen bruto del 75%yIngreso neto según las normas GAAP: 59.7 mil millones de dólares.En un período de tres meses. Solo el negocio relacionado con los centros de datos –el segmento que se encarga de la implementación de la IA– creció.Un 117% en comparación con el año anterior, hasta los 89 mil millones de dólares.Según cualquier interpretación del lado de la demanda, el ciclo no se está repitiendo. La pregunta interesante no es si la IA es una “burbuja” que está a punto de estallar. Lo importante es dónde, dentro de este ciclo, tiene lugar la competencia… Porque eso determina quién mantendrá las ganancias. Y ese lugar no es el mismo que había hace dos años.

El ciclo ha pasado de construir modelos a ejecutarlos.

Existen dos funciones muy diferentes que un centro de datos puede desempeñar. La industria está pasando de una de estas funciones a otra. La capacidad de entrenamiento es aquella actividad puntual que consiste en crear un modelo de IA: se le proporciona una gran cantidad de recursos computacionales para que pueda desarrollar su inteligencia. Después de eso, no hay más gastos. Lo que ocurre después es la inferencia: cada vez que alguien utiliza el modelo, cuando se le hace una pregunta a un chatbot y este “piensa” antes de responder. La inferencia nunca termina. Es algo continuo, escala con cada usuario y cada consulta. Está regulado por un conjunto diferente de criterios económicos: latencia, eficiencia y costo por respuesta, en lugar de poder bruto máximo.

Esa distinción se ha convertido en la que realmente determina el rendimiento del sistema, debido a los modelos de razonamiento. Los nuevos modelos no simplemente responden; además, toman tiempo para analizar las situaciones, utilizando mucha más computación durante el proceso de inferencia, con el fin de obtener respuestas más precisas. La comunidad de investigación dentro de la industria ahora describe este proceso como el “motor del progreso”.Cambiar de escalar el cómputo utilizado para el entrenamiento a escalar el cómputo utilizado para la inferencia.Cuando esto ocurre, la parte disputada del ciclo pasa a ser aquella en la que la eficiencia económica y las diferencias en la generación de arquitectura son más importantes. La arquitectura que dominó la primera etapa no necesariamente puede seguir dominando en la segunda etapa.

La respuesta de Nvidia: una máquina de inferencia, no una de entrenamiento.

Este es el marco que rodea el último ciclo de productos de Nvidia. La nueva plataforma Rubin de la empresa está dirigida específicamente al mercado de inferencia. La dirección ha asignado un nombre a esta plataforma.Generar un token en Rubin cuesta una décima parte del costo que tenía en la generación anterior de Blackwell., yEntrenar un modelo con un trillón de parámetros necesita una cuarta parte de las GPU que se requieren en Blackwell.En otras palabras, Nvidia compite en las mismas dimensiones: costo por respuesta, eficiencia por vatios, que son los factores que determinan la etapa de inferencia.

El mercado ya ha votado con órdenes de compra. Nvidia espera…Los sistemas de Vera Rubin podrían contribuir con aproximadamente 20 mil millones de dólares en ingresos provenientes de los centros de datos.En el trimestre actual, aproximadamente el 20% del segmento, en comparación con cero en el trimestre anterior. El director financiero lo describió como…El proceso de escalado de productos más rápido en la historia de la empresa., conPedidos de compra en poder de todos los principales proveedores de servicios en la nube y fabricantes de sistemas.El CEO, Jensen Huang, ha pronosticado queLa demanda acumulada de pedidos para las arquitecturas Blackwell y Rubin en los años 2025-27 superará los 1 billón de dólares.– El doble de la cifra que Nvidia mencionó hace apenas un año.

Deje de lado el tamaño del titular y observe la dirección que muestra el mercado. Nvidia no simplemente vende más del mismo producto; está reubicando el producto para ocupar un lugar importante en este nuevo ciclo. Los datos indican que los compradores siguen esa tendencia. Eso es lo que significa “dónde estamos en el ciclo” a nivel de producto: estamos en una etapa temprana de la era de inferencia, por lo que los proveedores de hardware pueden cobrar precios excepcionales, ya que la capacidad es limitada y la carga de trabajo es nueva.

El riesgo nunca fue la demanda. Es quien paga por la construcción.

La parte de este ciclo que merece ser analizada no se encuentra en el estado de resultados de Nvidia, sino en los balances de los compradores. Los cinco mayores proveedores de infraestructura en la nube y en el ámbito del IA han comprometido, en total, entre 660 mil millones y 690 mil millones de dólares en gastos de capital para el año 2026.Casi el doble del nivel de 2025Aquí está el “señal dual” al que sigo refiriéndome constantemente. Una gran cantidad de compromisos en materia de suministro se interpreta como una fuente de demanda; pero también representa una apuesta basada en el aumento del poder de negociación. Cada dólar invertido en este área debe ser reembolsado mediante ingresos provenientes de productos relacionados con la IA. La mayoría de esos compradores aún no han demostrado que pueden generar esos ingresos a gran escala. El financiamiento puede ocurrir antes que la demanda.

La acción de Nvidia demuestra cuán grande es ese vacío. Para financiar la implementación sin depender únicamente del flujo de efectivo de los proveedores de servicios cloud, la empresa anunció alianzas con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR.Movilizar más de 500 mil millones de dólares en capital de terceros.En cuanto a la infraestructura de IA, el dinero privado ha asumido la financiación de este proceso. Eso valida la demanda del mercado y transfiere el riesgo de pago a los mercados de capitales, que pueden renegociar las condiciones de pago rápidamente. Es un cambio significativo que merece ser observado, incluso cuando la demanda parece sólida.

El poder es la segunda limitación silenciosa. El cuello de botella se ha desplazado del suministro de chips hacia la red eléctrica. La capacidad que no puede ser alimentada representa una obligación financiera que puede retrasarse o cancelarse, independientemente de cuán interesado esté el comprador. Un cliente dispuesto no es lo mismo que un centro de datos que realmente reciba energía eléctrica.

Esa redefinición es la lección que un inversor minorista realmente necesita aprender. No juzguen este ciclo preguntándose “¿está la IA sobrevalorada?”. La evidencia de la demanda indica que no es así, y los números tampoco lo demuestran. En lugar de eso, pregúntense dónde se acumula el valor ahora y si las personas que pagan por esta inversión reciben algo a cambio. En ese sentido, el ciclo sigue en marcha, pero no está completamente establecido: Nvidia duplicó sus ingresos y ganancias en un año, pero su acción solo ha subido aproximadamente un 17% hasta ahora. Esto se debe a que el valor base ya estaba incluido en el valor de mercado de aproximadamente 5.3 billones de dólares. La tesis a largo plazo sigue válida, pero la curva de retornos a corto plazo ya no es tan fácil de manejar en el ámbito de la IA. Eso es la diferencia entre ser uno de los ganadores y cometer errores al analizar el ciclo.