Nvidia y Broadcom: Los componentes de procesamiento y conectividad que conforman la “S-Curve” de la inteligencia artificial.

La narrativa para el gasto en IA ha cambiado fundamentalmente. El año pasado, la historia era de la agujera de la GPU. Este año, el mercado tiene en cuenta lo que está por venir: un movimiento a la negativa. La fase inicial de adopción exponencial ha pasado por la capa de computación, concentrando la demanda en la infraestructura de respaldo que alimenta y conecta a ésta. Este es el nuevo círculo S.

La evidencia es clara. Como señaló un analista,Perspectivas de la inteligencia artificial y los semiconductores para el año 2025La memoria y la óptica son las principales beneficiarias en este caso, ya que las limitaciones se han ido desplazando de las gráficas a las cosas que alimentan y conectan a las gráficas. En este momento el mercado reconoce a las empresas que proveen estos componentes fundamentales. Este cambio genera un nuevo oleaje de demanda para las empresas de semiconductores, y consiguen poder ganar un buen margen de precios.

Nvidia se encuentra en el epicentro de este nuevo paradigma. Sus últimos resultados muestran que el motor está acelerando. La compañía reportóganancias de $57.0 mil millonesEn el tercer trimestre, se registró un aumento del 62% en comparación con el mismo período del año anterior. Lo más importante es que los ingresos provenientes de los centros de datos, que son fundamentales para el entrenamiento e inferencia de la IA, aumentaron en un 66%. El CEO Jensen Huang describió esta situación como “el ciclo virtuoso de la IA”. El ecosistema de la IA está creciendo rápidamente: hay más fabricantes de modelos básicos de IA, más startups relacionadas con la IA, en más industrias y en más países. La IA se está difundiendo por todas partes, haciendo todo al mismo tiempo.

De esta forma se crea un círculo vicioso. A medida que más empresas construyen modelos de IA y las implementan, la demanda de computación de Nvidia crece. Este crecimiento estimula un nuevo impulso para invertir en el stock de IA, lo que a su vez genera más demanda de computación. Se trata de una efecto compuesto en el que cada oleada de adopción establece la base para la siguiente. La capacidad de la empresa para mantener márgenes brutos del 73.4% en este contexto de presión refuerza su poder de precio y escala operativa.

El punto es que la curva de adopción de IA se ha madurado. Los aumentos iniciales en la demanda de GPUs se han estabilizado en una subida sostenida y acelerada, pero el foco ha cambiado. La próxima fase de crecimiento se basa en el tren de memoria, la red y el cálculo fundamental que proporciona Nvidia. Para los inversores, la tesis no solo es comprar una acción de GPU. Es participar en la capa de infraestructura de un cambio de paradigma, donde la compañía que posee el pilar del cálculo está ampliando su crecimiento en cada nueva ola de adopción.

Nvidia: La capa de procesamiento fundamental y la frontera de los chips personalizados

El trimestre récord de Nvidia confirma su papel como la capa de procesamiento fundamental en el paradigma de la inteligencia artificial. Los números son impresionantes.un ingreso del récord de $57.0 mil millonespor el tercer trimestre, con ventas de centros de datos que han alcanzado los $51.2 billones, con un crecimiento de 66% desde el año pasado. No se trata solo de un crecimiento; se trata de la ampliación de un nuevo sustrato tecnológico. La empresa está pasando por la curva S, donde el primer agujero de GPU se ha dado paso a una demanda de computación masiva y eficiente, que impulsa cada nuevo modelo y cada nueva implementación. La nueva estrategia ahora está en productos más rentables y diferenciados. Este es un ejemplo del acuerdo con OpenAI para desarrollar conjuntamente aceleradores de IA personalizados. La empresa va a implementar, como mínimo, 10 gigawatts de sistemas de NVIDIA para la próxima infraestructura de OpenAI. Este movimiento es un clásico juego en el borde. Incorporando las lecciones de los modelos de entrenamiento en la frontera directamente en silicio personalizado, el objetivo es desbloquear nuevos niveles de capacidad e inteligencia. Es una tendencia en la cual los usuarios más avanzados están construyendo sus propios chips, pero lo están haciendo en el cimiento de la computación que NVIDIA proporciona.

Esta tendencia representa una extensión poderosa de las ventajas competitivas. El uso de silicio personalizado permite una integración y optimización más eficiente, lo que puede llevar a precios más elevados. Para Nvidia, esto significa pasar de vender GPU estándar a desarrollar hardware especializado que definirá la próxima generación de tecnologías de inteligencia artificial. Se trata de un paso desde un producto común a una plataforma para la innovación, donde la arquitectura fundamental de Nvidia sigue siendo el eje central del negocio.

El punto es que Nvidia no solo vende potencia computacional; sino que definió la capa de infraestructura. Su escala masiva provoca la plataforma, mientras que sus alianzas estratégicas con los desarrolladores de IA más avanzados aseguran que permanezca al centro de la próxima ola exponencial. La compañía está construyendo la vía no solo para la IA de hoy, sino para los sistemas que serán siguientes.

Broadcom: La capa de conectividad estratégica y la fuerza de precios

Mientras que Nvidia posee la arquitectura de cálculo, Broadcom está construyendo el acceso fundamental que hace funcionar todo. En el paradigma de la IA, la fuerza pura es inútil sin la capacidad de mover datos en escala. El papel de Broadcom como proveedor clave de chips de red y aceleradores personalizados para IA lo posiciona como un socio fundamental, no solo un proveedor. Este capital estratégico se consolidó durante el último trimestre con un importante acuerdo de multi-annio para desarrollar conjuntamente sistemas para OpenAI.

Esta alianza constituye una validación directa del papel de Broadcom como proveedor de infraestructura para sistemas de inteligencia artificial. Las empresas trabajarán juntas en el desarrollo de soluciones de aceleración y Ethernet. Broadcom se encargará de implementar sistemas de IA en las estructuras de su infraestructura, con el objetivo de hacerlo posible para la segunda mitad de 2026. El objetivo es expandir los clústeres de IA de próxima generación, de modo que puedan satisfacer la creciente demanda mundial. Al diseñar sus propios chips, OpenAI puede integrar lo que ha aprendido de los modelos de IA más avanzados en el hardware utilizado. Las soluciones de red de Broadcom son fundamentales para este tipo de desarrollo personalizado, ya que aseguran que los datos fluyan eficientemente entre los diferentes componentes del clúster. No se trata de un contrato temporal, sino de una colaboración a largo plazo que vincula el crecimiento de Broadcom directamente con la expansión de los sistemas de inteligencia artificial más avanzados.

Esta colaboración destaca una tendencia importante: los desarrolladores de inteligencia artificial más sofisticados están pasando a diseñar sus propios chips, pero lo hacen utilizando las herramientas y tecnologías que ofrece Broadcom. La experiencia de la empresa en el área de redes de alto rendimiento y en el diseño de circuitos integrados personalizados le proporciona una ventaja competitiva duradera. Esto se refleja en su trayectoria financiera. Los analistas esperan que Broadcom logre…Un crecimiento del 51% para el año fiscal 2026Una figura que demuestra una poderosa capacidad de determinar precios y un dominio en la cadena de abastecimiento de IA. En un mercado en el que la demanda supera a la oferta, Broadcom está flexionando sus músculos, muy similar a su socio en la fundición TSMC, que recientemente implementó aumentos de precios para nodos avanzados.

En resumen, Broadcom está acumulando su ventaja, ya que posee el control sobre la capa de conectividad. A medida que la adopción de la inteligencia artificial se acelera, la necesidad de sistemas eficientes y escalables aumenta exponencialmente. Las alianzas estratégicas de Broadcom con los proveedores de servicios de gran alcance le permiten no solo ser un proveedor, sino también un constructor conjunto de la infraestructura que definirá la próxima fase del paradigma de la inteligencia artificial. Su crecimiento se basa en la misma curva de adopción exponencial, pero en una capa igualmente importante del sistema.

Catalizadores, Riesgos y el Camino hacia el año 2030

La visión de futuro para estas infraestructuras se define por un claro catalizador y un riesgo ciclo que se acerca. El catalizador principal en el corto plazo es el despliegue de racks de aceleradoras de IA personalizados a lo largo de varios años, con envíos iniciales dirigidos aSegundo semestre de 2026"Este no es un solo contrato; es la validación de una nueva arquitectura de hardware. A medida que OpenAI diseña sus propios chips, ingresa directamente los avances de aprendizaje en la silicona. Ese papel de Broadcom es escalar esa visión, proporcionando las soluciones de Ethernet y conectividad que permitirán que estos aceleradores personalizados trabajen en grupos masivos. Esta alianza, con su objetivo de 10 gigawatts, hace que el crecimiento de Broadcom esté directamente ligado con la expansión de los sistemas de IA más avanzados; proporcionando una visibilidad de ingresos a múltiples años que pocas empresas pueden replicar."

Sin embargo, el principal riesgo radica en la naturaleza cíclica inherente a la industria de los semiconductores. Aunque se espera que el año 2026 sea un año exitoso, los analistas proyectan que…Crecimiento del 51% para BroadcomEl mercado podría enfrentar una contracción en 2027-2028. Esto se produciría tras un periodo de inversiones masivas, de cara al futuro, en infraestructura IA. El ciclo es un boom de capital intenso, donde la demanda actual agónica de cálculo y conectividad alimenta una ola de expansión de capacidad. El test final de cualquier juego de infraestructura es su capacidad de captar una participación duradera del creciente presupuesto de cálculo IA, medido por el crecimiento de ingresos a largo plazo y la fuerza de precios. La configuración actual sugiere que estas empresas están bien posicionadas para la próxima fase de adopción exponencial, pero no son inmunes a las correcciones de mercado inevitables después de una transformación de paradigma.

El camino hacia 2030 será medido por su capacidad de mantener la dominancia de esta infraestructura. Para Nvidia, esto se relaciona con su habilidad de extender su capa computacional básica a nuevas aplicaciones y asociaciones con silicio personalizado. Para Broadcom, esto implicará desarrollar su rol como la capa esencial de conectividad para cada gran clúster de IA. Los ganadores finales serán aquellos que puedan navegar en el próximo ciclo, transformando un periodo de consolidación del sector en una oportunidad de establecer aún más su posición en la curva S tecnológica.