Nvidia: La curva de crecimiento de los 5 billones de dólares y la infraestructura de inteligencia artificial

El caso de inversión de Nvidia no se trata de un único ciclo de desarrollo de productos. Se trata de tener el control sobre los fundamentos que permiten el cambio tecnológico en su totalidad. La empresa se ha posicionado como la herramienta fundamental para el desarrollo de la inteligencia artificial. Esta posición está reforzada por su dominio en el mercado. En la primera mitad de 2025, Nvidia contaba con una posición dominante en este campo.El 92 por ciento del mercado de GPU discretas.Esto no es simplemente una posibilidad de obtener beneficios; se trata de un monopolio casi completo sobre el hardware fundamental que impulsa todo, desde juegos hasta centros de datos. Sus competidores más cercanos, como AMD e Intel, en conjunto, tenían menos del 10% de las cuotas de mercado. Esta escala crea un poderoso efecto de red, que atrae a desarrolladores y clientes hacia su ecosistema.

Esta dominancia se basa en la construcción de una infraestructura masiva y de largo plazo. Se estima que los gastos en infraestructura relacionada con la IA serán impresionantes.3 billones y 4 billones de dólares para finales de la década.Para Nvidia, esto representa una fuente directa de ingresos. Como el principal proveedor de las GPU que impulsan este tipo de gastos, la empresa tiene la capacidad de obtener una parte significativa de ese capital. La magnitud de esta inversión supera con creces a las de otras generaciones tecnológicas anteriores. Esto indica que todavía estamos en la fase inicial y exponencial de adopción de esta tecnología.

La implementación de esta tecnología está madurando ahora. Se pasa de una expansión regional rápida a una fase en la que lo importante es la disciplina y la ejecución eficiente del proceso de desarrollo. Después de años de crecimiento rápido, los proveedores de servicios de inteligencia artificial se centran en escalar de manera eficiente el procesamiento de datos relacionados con la IA. El gasto en servidores de alta gama, que son las plataformas donde se alojan las GPU de Nvidia, ha aumentado significativamente. Este cambio es crucial. Aunque el entrenamiento de modelos de IA sigue siendo importante, cada vez más, las aplicaciones se centran en el uso de modelos de IA para servicios en tiempo real, como búsquedas y recomendaciones. Esto requiere una infraestructura diferente, con una distribución geográfica adecuada y alta disponibilidad. Esto, a su vez, amplía aún más el mercado potencial para el hardware y software de Nvidia.

En resumen, Nvidia se encuentra en el centro de esta curva en forma de “S”. Controla la capa fundamental de procesamiento informático; está en una posición privilegiada para obtener la mayor parte de los beneficios derivados de este mercado, que supera los 3-4 billones de dólares. Además, Nvidia está enfrentando la transición hacia un ciclo de inversión más maduro y centrado en la ejecución eficiente de las actividades empresariales. Para un inversor, esto representa un cambio radical: apoyar a una empresa que proporciona los componentes esenciales para el desarrollo tecnológico.

Mecánica del crecimiento exponencial: Desde el entrenamiento hasta la inferencia

La construcción de la infraestructura ya está madurando. Se está pasando de una expansión rápida en el ámbito regional a una fase en la que lo importante es la disciplina y la ejecución adecuada de las tareas. Después de años de crecimiento rápido, los proveedores de servicios de inteligencia artificial se enfocan en escalar eficientemente el procesamiento de datos relacionados con la IA. Los gastos en servidores de alta gama, que son las plataformas donde se alojan las GPU de Nvidia, han aumentado significativamente. Este cambio es crucial. Aunque el entrenamiento de modelos de IA sigue siendo importante, cada vez más, las implementaciones se basan en trabajos de inferencia, es decir, en el uso de modelos de IA para servicios en tiempo real como búsqueda y recomendaciones. Esto requiere una infraestructura diferente, que favorezca la distribución geográfica y la alta disponibilidad. Esto, a su vez, amplía el mercado total para el hardware y software de Nvidia.

Las implicaciones financieras son una expansión significativa del mercado al que se puede llegar. Se proyecta que el mercado de chips de inferencia, por sí solo, superará…50 mil millones en el año 2026No se trata de un segmento de mercado especializado; está convirtiéndose en la carga de trabajo dominante. Deloitte predice que, para el año que viene, las funciones de inferencia representarán aproximadamente dos tercios de toda la computación relacionada con la inteligencia artificial. Esto representa un importante factor de crecimiento para Nvidia, ya que sus GPU y aceleradores personalizados son esenciales para estos clústeres de inferencia. La necesidad de una mayor disponibilidad y distribución geográfica implica que los hiperescaladores deben invertir más en infraestructura, no menos. Los centros de datos ubicados cerca de los usuarios se están volviendo cruciales para satisfacer las exigencias de latencia y normativas legales. Aunque estos centros pueden ser más pequeños, su número y dispersión representan una demanda significativa de inversiones en infraestructura.

Pero esta expansión también conlleva un mayor escrutinio. El ciclo se define cada vez más por…Riesgo de ejecución y de gestión de los gastos de capitalAunque los niveles absolutos de inversión siguen siendo históricamente altos, el rendimiento de la inversión ahora depende más del éxito en la monetización de la inteligencia artificial, que de las ventas de hardware puro. Los mecanismos financieros están cambiando; ya no se trata de un modelo simple de venta y escalado, sino de un modelo en el que el retorno sobre la inversión en la implementación de servidores masivos depende de los ingresos generados por los servicios de inteligencia artificial que esos servidores proporcionan. Esto hace que el caso de negocio relacionado con la infraestructura de inteligencia artificial sea más complejo y dependa del éxito de las aplicaciones que se desarrollen con esta tecnología.

En resumen, Nvidia está en posición de aprovechar este mercado ampliado. Sus GPU seguirán siendo el principal factor que contribuirá al crecimiento de los ingresos relacionados con los componentes en el año 2026, incluso cuando la competencia por parte de los aceleradores personalizados aumente. La plataforma Vera Rubin, cuya lanzamiento se espera en la segunda mitad del próximo año, está diseñada para mejorar las tasas de conexión de los componentes, gracias a una mayor complejidad del sistema. Para un inversor, esta es la siguiente fase de la curva S: la base ya está establecida, y ahora se trata de expandirla para servir a una red de aplicaciones mucho más grande y distribuida. El crecimiento sigue siendo exponencial, pero las necesidades económicas y de capital son cada vez más complejas.

Valoración y el camino hacia los 5 billones de dólares

La valoración de Nvidia ahora refleja una apuesta por un desarrollo exponencial a lo largo de varios años. Las acciones de la empresa cotizan a un P/E aproximadamente…29 vecesPara una empresa con…El 92% de las ventas en el mercado de GPUs para centros de datos.Este precio es comprensible. Se trata de una estimación basada en la expectativa de obtener una parte significativa de los 3 billones a 4 billones de dólares que se invertirán en infraestructura relacionada con la inteligencia artificial para finales de este decenio. La lógica es simple: un proveedor dominante en un mercado que crece a tal escala puede justificar precios elevados si su ejecución es impecable.

Sin embargo, el camino hacia ese “eje S” de 5 billones de dólares no está exento de obstáculos. Un factor clave para lograrlo en el año 2026 podría provenir de…Ultra Ethernet Consortium (UEC)Si las especificaciones de este producto logran ganar popularidad, podrían desafiar la dominación que InfiniBand ejerce en los clústeres de alta performance para la inteligencia artificial. Esto tendría un impacto directo en la demanda de infraestructuras de red, algo en lo que depende el ecosistema de Nvidia. Esto representaría una nueva variable en la ecuación de inversiones de capital para los clientes más importantes de Nvidia.

El principal riesgo para la tesis a largo plazo es la separación entre el gasto en infraestructura y la obtención de ingresos gracias al uso de la IA. El ciclo actual está definido por…Riesgos relacionados con la disciplina y la ejecución de los gastos de capital.Los hipercables están invirtiendo cantidades récord de dinero: 454 mil millones de dólares solo en el año 2026. Pero la rentabilidad de ese capital depende de si los servicios de IA que ofrecen realmente generan ingresos. Si la monetización se retrasa, la presión sobre las márgenes y las rentabilidades a largo plazo podría aumentar. Esto hace que el caso de negocios relacionado con la infraestructura de IA sea más complejo, y depende del éxito de las aplicaciones, no solo de las ventas de hardware.

En resumen, la valoración de Nvidia es una apuesta por un crecimiento sostenido a lo largo de varios años. La empresa está en posición de obtener la mayor parte de las oportunidades que se presenten en este proceso de desarrollo. Pero el camino hacia ese objetivo requiere abordar tanto los cambios tecnológicos como la cuestión económica fundamental: si los gastos en infraestructura se traducirán en beneficios duraderos. Por ahora, los mecanismos de crecimiento exponencial siguen funcionando bien, pero el margen de error se está reduciendo.

Catalizadores y lo que hay que observar

La teoría del crecimiento exponencial de Nvidia se basa en algunas métricas que reflejan su capacidad para anticiparse al futuro. La capacidad de la empresa para aprovechar la curva S de la infraestructura de inteligencia artificial depende de que se validen tres aspectos clave: el cambio hacia el uso de modelos de inferencia, los gastos de capital continuos, y la adopción de arquitecturas de próxima generación.

En primer lugar, hay que observar la evolución de los ingresos y la cuota de mercado del chip de inferencia. Este es un indicador clave para predecir el cambio fundamental en la carga de trabajo. Aunque la demanda de capacitación puede estar madurando, se proyecta que la función de inferencia ocupará una parte cada vez mayor de las capacidades de procesamiento.En el año 2026, aproximadamente dos tercios de toda la computación relacionada con la inteligencia artificial se llevará a cabo de esa manera.Se espera que el mercado de chips optimizados para procesamiento de inferencias alcance los 50 mil millones de dólares este año. Para Nvidia, esto no representa una amenaza, sino más bien una oportunidad para expandir su mercado objetivo. Las GPU y aceleradores personalizados de la compañía son esenciales para estos clústeres de procesamiento de inferencias. Además, su plataforma Vera Rubin está diseñada para mejorar la velocidad de conexión de los componentes. Un aumento significativo en los ingresos generados por este tipo de soluciones confirmaría el cambio de paradigma y validaría la necesidad de contar con una infraestructura más distribuida y de alta disponibilidad.

En segundo lugar, es necesario monitorear los anuncios de inversiones en capital fijo y la cadencia de gasto de los hiperproveedores. Este ciclo se define por…Riesgo de ejecución y de gestión de los gastos de capitalAunque las inversiones absolutas siguen siendo altas desde el punto de vista histórico, es inevitable que se gaste una cantidad récord de 454 mil millones de dólares en 2026. Pero la pregunta crucial es si este nivel de gasto será sostenible hasta el año 2027 y más allá. Es importante buscar indicadores que señalen una continuación de las inversiones en servidores de alta gama, ya que estos son los dispositivos que generan la demanda de GPU y redes de Nvidia. La necesidad de centros de datos con capacidades de alto rendimiento será un factor clave para mantener esta tendencia de crecimiento. Cualquier signo de desaceleración en este ritmo de gasto podría poner en peligro esa trayectoria de crecimiento exponencial.

Por último, hay que tener en cuenta la tasa de adopción de las nuevas arquitecturas de Nvidia, como la plataforma Vera Rubin. Su éxito se mide por su impacto en la eficiencia energética y en el costo por tarea de inteligencia artificial. Nvidia afirma que los chips de Vera Rubin son…Un 40% más de eficiencia energética por unidad de watt.En un modelo de desarrollo que requiere una gran inversión de capital, este aumento en la eficiencia reduce directamente el costo total de propiedad de los hiperproveedores. Esto hace que sea más fácil justificar la implementación de nuevas soluciones. La introducción de Rubin en la segunda mitad de 2026 será una prueba crucial. Su capacidad para obtener precios unitarios más altos y aumentar la complejidad del sistema determinará si Nvidia puede mantener su poder de fijación de precios elevados, a pesar de la creciente competencia de los aceleradores personalizados.

En resumen, la próxima fase de crecimiento de Nvidia se basará en la ejecución y la adaptación de las soluciones tecnológicas propuestas por la empresa. La compañía debe lograr que el paso hacia el uso de algoritmos de inferencia sea efectivo, demostrar que los grandes gastos en inversiones no serán un problema y asegurarse de que sus nuevas arquitecturas generen verdaderos beneficios en términos de eficiencia. Estas son las medidas que permitirán validar la trayectoria de crecimiento de la empresa o, por el contrario, revelar los puntos de resistencia en su desarrollo.