Nvidia y Broadcom: Las dos empresas de infraestructura de IA que se mantienen estables

Los cinco operadores de nubes más grandes tienen la intención de concentrarse en algún lugar cercano.En este año, se invertirán entre 660 mil millones y 690 mil millones de dólares en la infraestructura de IA. Eso es casi el doble del nivel de 2025.Ese desastre es la razón por la cual se le atribuye el título de “infraestructura de IA” a todo tipo de empresas, desde proveedores de GPU hasta fabricantes de bandejas de cables. Pero el dinero no fluye todo por una sola vía. Está financiando dos negocios con estructuras diferentes. Al juzgarlos con los mismos criterios, los inversores minoristas terminan pagando por algo que no tiene sentido real.

Existe una forma rápida de distinguirlos. No se pregunte quién presenta el mejor informe técnico, sino quién es el dueño del costo por token: el precio real de servir un modelo a gran escala. Esa única pregunta permite diferenciar las dos empresas que vale la pena poseer de las empresas sobre las cuales todo el mundo habla.

El compromiso a medio camino en el proceso de desarrollo

A escala de un centro de datos, la restricción principal para una carga de trabajo de IA rara vez es el número máximo de teraflops que se puede obtener. Se trata de cuántos “tokens” se pueden generar por cada dólar de capital y por cada watt de energía utilizada. En un caso de alta volumen de servicio, ese costo está determinado por el ancho de banda de memoria y la eficiencia en su uso. Esas son las consideraciones económicas que determinan la estructura del mercado.

Nvidia ofrece una solución de uso general: una plataforma de GPU, acompañada de un ecosistema de software, que puede ejecutar casi cualquier modelo. Un proveedor de servicios informáticos demasiado grande para limitarse a eso podría, en cambio, pagar por un chip diseñado específicamente para su propio tipo de carga de trabajo, y así obtener más tokens por dólar. Pero solo porque es lo suficientemente grande como para amortizar los costos de diseño. Ese es el caso de los chips de silicio personalizados.La mayor amenaza estructural para el dominio de Nvidia es más grande que la de AMD.Ambos enfoques pueden ser rentables. Son simplemente diferentes los márgenes de ganancia y los riesgos asociados.

La plataforma que mantiene su margen.

Nvidia sigue ganando.Aproximadamente cuatro de cada cinco dólares en el mercado de aceleradores de IA.Su verdadero “protector” no es el hardware de la GPU, sino el conjunto de software y las tecnologías de interconexión que lo rodean. Análisis independientes indican que la eficiencia del conjunto de software de Nvidia es de casi el 93%, mientras que en los competidores, esa cifra es de alrededor del 80-85%. Ese margen es más valioso que cualquier título publicitario relacionado con los rendimientos máximos.

Ese “abrigo financiero” se refleja en los estados financieros. Nvidia convierte aproximadamente el 47% de sus ingresos en flujo de caja libre. Además, tiene un margen bruto del 74% y sus ingresos crecen anualmente por encima del 80%. También, su valor de mercado es de casi 27 veces sus ganancias históricas. Un “abrigo financiero” basado en el software, sumado a esa eficiencia en la conversión de ingresos, es algo inusual para una empresa que crece tan rápido.

La prueba de ejecución actual es la plataforma Vera Rubin. Según Nvidia, esta será la más rápida que haya tenido hasta ahora.Se estima que se obtienen alrededor de 20 mil millones de dólares en ingresos por centros de datos en un solo trimestre; eso representa aproximadamente una quinta parte del segmento., conSistemas de escala de estantes con un precio entre 5 millones y quizás 7,8 millones de dólares por unidad.Un CFO que afirma que un producto está creciendo más rápido que cualquier otro en la historia de la empresa es una afirmación que vale la pena verificar, pero no se puede tomar como algo cierto sin más pruebas. Pero los pedidos ya han sido enviados a todos los compradores importantes, y las primeras unidades ya están en camino. Por ahora, la historia parece verosímil.

La estructura de base tradicional que se triplicó

Broadcom es el otro polo. No compite con Nvidia en lo que respecta a los GPUs de uso general; fabrica los chips personalizados que las empresas de infraestructura de computación diseñan para sí mismas, además del sistema de redes que los conecta entre sí.Los ingresos por semiconductores de IA se triplicaron en más de tres veces, alcanzando los 16.7 mil millones de dólares en el trimestre que terminó en julio.Y sus aceleradores convencionales ahora representan aproximadamente…40% de los ingresos totales de la empresa.La lista de clientes –Google, Meta, OpenAI, Anthropic— Es la lista de las personas clave en el área de la inteligencia artificial.

Este es el argumento de TCO en acción: estas empresas son lo suficientemente grandes como para poder salir del problema de las márgenes de Nvidia, intercambiando un costo de diseño único por el control de la economía de cada token a gran escala. Broadcom es su proveedor de armas; su rentabilidad es casi igual a la de Nvidia: alrededor del 43% de margen libre de flujo de caja. Sin embargo, tiene una relación entre ganancias y beneficios más alta, cerca de 45 veces.

El problema es el otro lado de la concentración. Cuando el poder está en manos de unas pocas empresas compradoras, la narrativa se desarrolla a su favor. Broadcom cayó aproximadamente un 5% cuando Google hizo un acuerdo para fabricar chips especiales con la empresa competidora Marvell.El mandato permite que Google compre hasta aproximadamente 12 mil millones de dólares en acciones de Marvell hasta el año fiscal 2033.— Incluso un cliente leal quiere tener otro proveedor. Entonces, su propio proveedor también necesita uno.Guía trimestral: no se cumplen las expectativas de los analistas para este trimestre.Con unos pocos cientos de millones de dólares, se redujo otro 5% en el precio de las acciones durante el mercado extendido. Un crecimiento tan rápido no garantiza que la empresa siga siendo exclusiva.

El nombre más popular también falla en ese mismo test.

Eso deja al nombre “Retail Commentary” seguir creciendo: AMD ha aumentado más del 130% este año. En la hoja de especificaciones, parece ser un verdadero competidor…El MI350X coincide con el B200 de Nvidia en cuanto a la capacidad de cálculo en FP8, y además tiene más memoria.Eso es exactamente la receta para inferencias baratas.

Pero la realidad práctica es diferente a lo que indica el papel. Pruebas independientes demuestran que los chips AMD son eficientes.El desaceleramiento del reloj ocurre bajo carga continua; además, su estructura de software ROCm funciona con un 80–85% de la eficiencia de uso de Nvidia. Esto genera una diferencia en el rendimiento durante el entrenamiento en condiciones reales de entre 10 y 25%.en comparación con la hoja de especificaciones. La ventaja en memoria sigue permitiendo a AMD tener una ventaja real.Costo competitivo por token en el proceso de inferencia– Tiene una posición real en el mercado. La pregunta es: ¿qué precio pide el mercado por eso? Aproximadamente 129 veces los resultados de las inversiones realizadas, frente a un margen de flujo de caja libre del 23% y un retorno sobre el capital del 8%. Ese múltiplo representa un costo para una transformación que los márgenes y la eficiencia operativa aún no han logrado alcanzar.

En cuanto al prueba por token, Nvidia la supera, ya que posee el software que hace que los chips de uso general sean más eficientes. Por otro lado, Broadcom también la supera, ya que es así como las empresas de infraestructura de servicio pueden tomar el control de sus propios costos de servicio. Además, Broadcom triplicó sus ingresos en el área de IA, demostrando así que la demanda es real. AMD solo supera esa prueba en el ámbito de la inferencia, en un nicho específico, y a un precio que supone un éxito casi total. Por eso, de los tres, es la más difícil de considerar como convincente.

La construcción real existe; la pregunta es: ¿cuánto pagar para tener acceso a ella? Obtener el control sobre ese sistema a un precio reducido, o adquirir la estructura de silicona especializada y aceptar que sus usuarios valen miles de millones de dólares… Ambas opciones son defendibles. Pagar el precio más alto por el margen más pequeño del grupo es la opción que requiere más confianza.