Nvidia en 2026: Tres predicciones sobre la curva de desarrollo de la infraestructura de inteligencia artificial

El paradigma está cambiando. Para el año 2026, el crecimiento explosivo de la potencia informática se estabilizará, y en su lugar surgirá una nueva competencia por la eficiencia. No se trata simplemente de un ajuste menor; se trata de una redefinición fundamental del valor en la infraestructura de IA. El ganador no será aquel que tenga más chips, sino aquel que pueda hacer más con menos recursos. Esta curva de eficiencia tendrá un pico, lo cual representará un desafío directo para el modelo de precios elevados de Nvidia.

La adopción de arquitecturas eficientes se está acelerando más allá de las expectativas de cualquiera.El diseño de mezcla de expertos, desarrollado por DeepSeek.Ya se ha utilizado en más del 60% de las versiones de modelos de código abierto. Para finales del año, se proyecta que esta tecnología se vuelva casi universal. La necesidad económica es abrumadora. Esta arquitectura ofrece una ventaja de costos del 4.5 veces mayor para el procesamiento de datos, reduciendo los costos de tokens de entrada de $2.50 a solo $0.55. Para cualquier laboratorio que enfrente restricciones en cuanto al poder de procesamiento, esto no es una opción, sino una necesidad. La limitación que impulsó esta innovación se ha convertido en una ventaja competitiva.

Este paso hacia el uso de chips especializados, en lugar de GPUs universales, es la próxima fase en el desarrollo tecnológico. Gigantes como Google y Meta están trabajando arduamente para diseñar sus propios circuitos integrados específicos para aplicaciones, con el objetivo de aprovechar estas economías de costos. Broadcom se está convirtiendo en un socio clave en este sector de chips personalizados. Se proyecta que Broadcom mantenga una cuota de mercado del 60% en el área de procesamiento de datos de servidores de inteligencia artificial hasta el año 2027. Las economías de costos son impresionantes; Goldman Sachs estima que el TPU v7 de Google podría lograr…Reducción del 70% en el costo por token.Frente a las ofertas de Nvidia… La industria está pasando de los potentes pero costosos herramientas de uso general desarrollados por Nvidia.

El mercado establece los precios de esta eficiencia en tiempo real. El mercado de alquiler de GPUs se está expandiendo rápidamente, debido a la demanda de recursos escalables. Pero, a medida que más proveedores de servicios en la nube compiten por este negocio…La presión competitiva está contribuyendo a la reducción de los costos.No se trata solo de la oferta de recursos, sino también de la comoditización de la potencia informática. Cuando se puede alquilar una GPU a un precio predecible y más bajo, la ventaja de contar con una solución completa y de alta calidad se vuelve menos importante. El mercado envía una señal clara: la eficiencia es el nuevo dinero.

En resumen, el poder de precios de Nvidia se basa en un modelo de escasez y rendimiento puro. A medida que la curva de eficiencia alcanza su punto máximo y se convierte en el nuevo estándar, ese modelo enfrenta una fuerte oposición. La empresa que construyó su imperio basándose en la primera ola de computación AI ahora debe lidiar con una nueva situación, donde lo importante son los costos por consulta.

Pronóstico 2: Los aceleradores de silicona personalizados redefinen la capa de infraestructura.

La segunda tendencia importante es el empuje de los hiperproveedores hacia la fabricación de circuitos integrados especiales para cada aplicación. Este movimiento indica un cambio fundamental en la infraestructura tecnológica. Gigantes tecnológicos como Google y Meta ya no se conforman con comprar GPU ya listas para su uso. Están luchando por diseñar sus propios circuitos integrados especiales, con el fin de ahorrar enormes cantidades de dinero. No se trata de un proyecto secundario; se trata de una estrategia de gasto de capital fundamental. La motivación económica es abrumadora. Goldman Sachs estima que el TPU v7 de Google podría lograr…Reducción del 70% en el costo por token.Frente a las ofertas de Nvidia… Para una empresa que entrena modelos como Gemini 3 únicamente utilizando sus propios TPUs, esa eficiencia representa un poderoso incentivo para optar por el uso de silicio personalizado.

Broadcom es el principal responsable de este cambio. Se espera que la empresa mantenga su posición como el principal partner en el diseño deASICes para servidores de inteligencia artificial. En el año 2027, se prevé que Broadcom tenga una cuota de mercado del 60%. Su papel es simbiótico: actúa como un puente entre los planes internos de las empresas más ricas del mundo y los componentes hardware reales. Este dominio se basa en su estrecha colaboración con Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), la empresa líder en la fabricación de chips de inteligencia artificial. El resultado es una nueva solución de hardware, más fragmentada, para las cargas de trabajo principales. Esto va mucho más allá de las herramientas potentes pero costosas ofrecidas por Nvidia.

Esta aceleración tiene claras implicaciones en el mercado. Se proyecta que los envíos de chips especializados por parte de los proveedores de servicios en la nube aumentarán.El 44.6% en el año 2026Este crecimiento supera con creces el promedio esperado del 16.1% en cuanto al aumento de las ventas de GPU. La industria se está orientando hacia una arquitectura especializada, donde se desarrollan diferentes chips para tareas específicas. Mientras que algunos ASICs se concentran únicamente en la procesión de inferencias, otros, como el TPU de Google, soportan tanto la capacidad de entrenamiento como la de procesamiento de datos. Esto genera una infraestructura más compleja y en capas, donde la GPU de uso general de Nvidia es solo una de las muchas opciones disponibles.

La estrategia full-stack de Nvidia es una respuesta directa a esta fragmentación del mercado. La empresa no solo vende chips, sino que también desarrolla soluciones legales para conectar todos los componentes del sistema en un ecosistema homogéneo y fácil de utilizar. El objetivo es mantener la relevancia de Nvidia, incluso cuando la capa de hardware se vuelve más especializada. Como señaló un analista, el software CUDA de Nvidia sigue siendo una ventaja importante para los clientes empresariales, quienes necesitan implementar tecnologías de IA ahora, y no dentro de dos años. La batalla ya no se da únicamente en la capa de silicio; también se trata de la capa de software que conecta todos los componentes del sistema.

Pronóstico 3: La potencia y el sistema de enfriamiento se convierten en el verdadero obstáculo físico para la adopción de este tecnología.

La última y, quizás, la más importante restricción en la evolución de la AI es la relacionada con el factor físico: la energía. A medida que las cargas de trabajo de la IA se expanden desde proyectos piloto hacia operaciones comerciales principales, los centros de datos se están transformando en…“Ciudades pequeñas” con perfiles de carga muy volátiles.Esto no es un simple problema operativo; se trata de un desajuste sistémico. La red eléctrica de los Estados Unidos, cuyas infraestructuras alrededor del 70% están al final de su ciclo de vida, no fue construida para manejar este tipo de aumento en la demanda de energía. El resultado es un nuevo punto de estrangulamiento: la energía necesaria para ejecutar los modelos de IA se ha convertido en el principal obstáculo para su adopción.

La magnitud de la presión que se avecina es abrumadora. Los nuevos centros de datos que se están construyendo, si se completan, agregarían una cantidad enorme de datos a la red.140 GW de nueva carga.Se trata de conectarlos a la red nacional de energía. Esto representa un aumento de casi el 20% en comparación con la demanda actual de 760 GW de energía. No se trata de una previsión a largo plazo; se refiere al futuro inmediato. La industria está pasando de un período de demanda de energía prácticamente constante a uno de crecimiento explosivo. La red no puede seguir este ritmo. Esto impide determinar cuántos servidores de IA pueden ser implementados, dónde se pueden construir y qué tipo de cargas de trabajo pueden manejar.

Esta cuestión relacionada con la densidad de potencia está redefiniendo las métricas de éxito. La nueva frontera ya no se trata solo de rendimiento bruto o incluso del costo por consulta. Se trata de “tokens por watt por dólar”. La energía que no puede ser utilizada debido a limitaciones del sistema eléctrico se convierte en una pérdida de ingresos. Los operadores están obligados a considerarse como partes activas en el sistema eléctrico, y no como consumidores pasivos. Esto implica invertir conjuntamente en mejoras de la infraestructura, utilizar generación y almacenamiento de energía en las instalaciones, y negociar para obtener flexibilidad en la gestión de la carga eléctrica, con el fin de controlar los costos y garantizar la fiabilidad del sistema.

Para Nvidia, este cambio introduce una nueva capa de complejidad. El papel de la empresa se encuentra en el nivel de procesamiento de datos, pero el cuello de botella relacionado con la energía afecta todo el sistema. La ventaja estratégica probablemente recaerá sobre aquellos que puedan integrar soluciones de energía en sus productos para centros de datos. Las empresas que pueden diseñar sistemas con mayor densidad de energía, trabajar con las compañías de electricidad para modernizar la red eléctrica, o ofrecer estrategias de energía híbrida, estarán mejor posicionadas para superar esta limitación. Los límites físicos de la red se convierten así en el factor determinante en la competencia por la infraestructura de inteligencia artificial.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que tener en cuenta en 2026

Las predicciones que se presentan no representan futuros inevitables, sino más bien caminos posibles, determinados por las acciones de la empresa a lo largo del tiempo. Para Nvidia, el año 2026 será un año de prueba para estas nuevas limitaciones y fuerzas competitivas. La trayectoria de la acción de la empresa dependerá de cómo logre manejar estos tres factores críticos.

En primer lugar, hay que observar la tasa de adopción de nuevas arquitecturas de eficiencia, como la de DeepSeek. Se espera que su diseño basado en una mezcla de expertos logre una adopción cercana al 100% para finales del año. Un cambio rápido y generalizado en esta dirección confirmaría la eficiencia de dicha arquitectura, y también ejercería presión sobre los precios de Nvidia. Los cálculos son ya convincentes.DeepSeek R1 cuesta 0.55 dólares por millón de tokens de entrada, en comparación con los 2.50 dólares de GPT-4o.Si esta ventaja en costos obliga a una migración masiva de laboratorios, incluso aquellos que tienen acceso ilimitado a la placa H100, esto hará que Nvidia se vea obligada a defender su posición de liderazgo con un margen más reducido.

En segundo lugar, es necesario monitorear el ritmo de implementación de ASIC personalizados por parte de las hyperscalers. Se predice que las exportaciones de ASIC personalizados aumentarán un 44.6% en 2026, superando con creces el crecimiento de las GPU. Este aumento del ritmo de producción plantea una verdadera amenaza para la cuota de mercado de Nvidia en el sector de las GPU. La influencia económica es enorme; Goldman Sachs estima que los TPU v7 desarrollados por Google podrían lograr…Reducción del 70% en el costo por token.Frente a las ofertas de Nvidia. Si Google, Meta y otras empresas logran escalar sus propios programas de desarrollo de chips más rápido de lo previsto, esto causaría una fragmentación en la capa de hardware y socavaría la posición de Nvidia como el proveedor predeterminado de servicios informáticos.

Por último, hay que tener en cuenta las innovaciones relacionadas con la alimentación eléctrica y el sistema de enfriamiento de los centros de datos. Se prevé que la energía se convertirá en el principal obstáculo físico que dificulta el funcionamiento de los centros de datos. La capacidad de Nvidia para integrar o colaborar en estas soluciones será un factor clave que les permitirá diferenciarse de los demás competidores. A medida que los centros de datos…“Ciudades pequeñas” con perfiles de carga muy volátiles.El papel de la empresa va más allá de los chips, abarcando también la densidad de potencia en el nivel del sistema. Lo que tendrá éxito, probablemente, serán aquellos que puedan ofrecer soluciones para lograr una mayor densidad de potencia, o aquellos que colaboren con las empresas de servicios públicos en la modernización de las redes eléctricas. La estrategia full-stack de Nvidia, que incluye herramientas como NVIDIA Dynamo, será probada para ver su capacidad de atraer clientes mediante un ecosistema eficiente y orientado al consumo de energía.

En resumen, el año 2026 está marcado por la necesidad de adaptación. Las acciones de las empresas serán recompensadas aquellas que no solo innoven, sino también que logren anticiparse y resolver los próximos desafíos, ya sean de carácter arquitectónico, competitivo o físico.