El crecimiento del 106% de Nvidia representa el final de un ciclo. La inferencia es la razón por la cual sigue avanzando.

Nvidia informó el 26 de agosto sobre el segundo trimestre fiscal, algo que la mayoría de las empresas no podían lograr: ingresos de 96.2 mil millones de dólares.Subió un 106% año tras año, con márgenes brutos del 75%.Cinco días después, el precio de las acciones solo aumentó en un pocos porcentajes, y sigue estando a unos 7% por debajo del récord que alcanzó en mayo. La reacción moderada a este aumento del precio es en sí misma un signo de que el mercado ya no está impresionado por el crecimiento que esperaba. La pregunta importante es: ¿en qué se está convirtiendo la empresa? La respuesta, según los números, es que Nvidia ya ha pasado de la fase de desarrollo de la IA a la fase de operación real.

La distinción es todo lo que importa. El entrenamiento es un proceso costoso y único, que convierte los datos en un modelo capaz. La inferencia, por su parte, representa el costo continuo de ejecutar ese modelo: cada respuesta, cada token generado, cada acción autónoma que realiza el agente, implica el uso de recursos computacionales para realizar la inferencia. Nvidia logró superar este problema mediante CUDA, la capa de software que atrajo a desarrolladores durante más de una década. Esa etapa permitió crear una de las empresas más valiosas del mundo. El error del mercado es seguir valorando esa etapa como algo permanente.

La dirección de la empresa dijo claramente que el centro de gravedad ha cambiado. “La IA ha alcanzado su punto de inflexión”, dijo Jensen Huang a los analistas. “Hace un trabajo útil. Sus tokens son productivos y rentables”.Ahora, “compute” es ingreso.Detrás de ese eslogan hay un cambio medible, y ya se puede observar en la combinación de ingresos. Nvidia dividió sus 89 mil millones de dólares en centros de datos en dos categorías: los grandes servicios en la nube pública, que representan 49 mil millones de dólares, con un aumento del 13% en comparación con el trimestre anterior; y todo lo demás, lo que llama ACIE, que representa 40 mil millones de dólares.Aumento del 25% de forma secuencial y del 138% en comparación con el año anterior.El resultado es casi una inversión de roles: la base de clientes que definió los últimos dos años ahora es la que crece más lentamente, mientras que la base de clientes que crece más rápidamente es aquella que gana dinero al utilizar la IA, en lugar de aquella que solo la desarrolla. Los ingresos provenientes de la venta de productos de Sovereign AI se triplicaron en comparación con el año pasado, y los ingresos por redes de centros de datos aumentaron un 138%.

La economía explica por qué esto es importante. La demanda de capacidad de procesamiento llega en intervalos breves y puede saturarse rápidamente. La inferencia, por su parte, es un proceso continuo. Las cargas de trabajo asignadas a los agentes artificiales –aquellos sistemas que realizan varios pasos para completar una tarea, en lugar de responder a una sola pregunta– pueden consumir entre 15 y 100 veces más recursos computacionales que una persona que utiliza una herramienta. En ese mundo, los ingresos de un operador dependen directamente de la cantidad de recursos computacionales que pueda utilizar. Huang expresó este aumento en términos de dólares: los ingresos por cada gigavatio de capacidad desplegada han aumentado de unos 18 mil millones de dólares en la generación Hopper, a 25 mil millones de dólares para Grace Blackwell, y 40 mil millones de dólares para la nueva plataforma Vera Rubin, que ahora está en producción con pedidos de compra de todos los principales clientes.

Por eso, la dirección sigue viendo una margen de maniobra. El trimestre actual se estima en 108 mil millones de dólares, sin considerar los ingresos provenientes de los centros de datos en China. Se espera que los ingresos de Vera Rubin representen aproximadamente un quinto de los ingresos totales de los centros de datos. Para el próximo año fiscal, Nvidia proyecta un crecimiento de los ingresos del 70%.Y lo llamaron “con restricciones de suministro”.El límite está en la velocidad con la que ella y sus socios en cuanto a memoria, potencia y fabricación pueden construir los productos, no en si los clientes todavía desean ese producto. En el caso de Nvidia, con ingresos de aproximadamente 400 mil millones de dólares este año, el 70% de esos ingresos se refiere a unos 700 mil millones de dólares en el ejercicio fiscal que termina en enero de 2028.

La condición es que el mercado ya ha escuchado cifras muy grandes en el pasado. En la reunión de GTC en marzo, Huang dijo que Nvidia espera que haya pedidos por valor de 1 billón de dólares para Blackwell y Vera Rubin hasta 2027.Duplicar la cifra de 500 mil millones de dólares que mencionó hace un año.Pero esa cifra describe un proceso de producción, no un resultado concreto: órdenes de compra firmadas, cartas de intención y pronósticos a varios años.Aproximadamente el 40% del valor que se espera reconocer como ingresos para finales de 2027.Los compromisos no son reservas. La tasa de conversión es lo que realmente importa seguir de cerca.

Esos mismos compromisos son el mayor riesgo actual de Nvidia, y están compuestos por memoria. Un rack de IA de alta gama ahora consume…Aproximadamente un cuarto del coste total de construcción se invierte en DRAM y memoria de alta banda ancha.Desde una pequeña participación hace dos años, los precios de los contratos de DRAM convencionales aumentaron un 90-95% en el primer trimestre de 2026. Los compromisos de suministro han aumentado a 279 mil millones de dólares, principalmente en materia de memoria para Vera Rubin. Este es el costo que reduce el margen bruto del 75% al…Hacia un punto de mínimo del 71%-72% durante este año fiscal.antes de establecerse cerca del 72%-73%. La respuesta de Nvidia es el precio: según se informa, les ha dicho a los clientes que esperaranAumento de más del 15% en los sistemas Vera Rubin y Grace Blackwell para su envío a principios del próximo año.Y se ha cerrado el suministro de HBM a largo plazo con SK Hynix y Micron. Si esos aumentos persisten, la situación será temporal, y el poder de fijación de precios seguirá existiendo. Pero si los clientes presionan para reducir los precios, o si la demanda de productos de inferencia crece más lentamente de lo que indica el flujo de pedidos, entonces los compromisos y el margen de ganancia se convertirán en un problema desde dos perspectivas diferentes.

Por lo tanto, el juicio útil no es “comprar el crecimiento”. Nvidia, con un valor de aproximadamente 5.3 billones de dólares y un ratio entre ventas actuales y ventas históricas de unos 17-18 veces, no es algo barato según cualquier criterio histórico. Su trayectoria a corto plazo depende ahora de dos factores: cuán profundo será el punto más bajo del margen de ganancia y si la cantidad de dinero de 1 billón de dólares que se espera obtener se convertirá en beneficios reales, como indica la gestión de la empresa. La razón para seguir considerándolo es el factor más importante: la empresa crece ahora porque sus clientes obtienen ingresos de los productos informáticos que compran, y no porque una ola de crecimiento en el sector de entrenamiento los obligue a hacerlo. Esa es la diferencia entre un ciclo que termina y un ciclo que se acumula. Si esto justifica la posición en este precio, esa es la pregunta que todo inversor debe responder frente a las alternativas disponibles. Y es la única pregunta que importa.