El dominio de la curva S de Nvidia: analizando la competencia por las infraestructuras de inteligencia artificial

El caso de inversión de Nvidia ya no se trata de un único ciclo de desarrollo de productos. Se trata de una curva S que abarca varias generaciones. La empresa está construyendo las bases para el próximo paradigma tecnológico. El reciente aviso del CEO Jensen Huang al Financial Times de que “China ganará la carrera en inteligencia artificial” sirve como un poderoso catalizador. Su afirmación de que China está “a nanosegundos de Estados Unidos” convierte este momento en un punto de inflexión crucial. La carrera está en marcha, y lo importante es obtener la liderazgo mundial en la infraestructura fundamental de la inteligencia artificial.

Esto no es simplemente una farsa geopolítica; se trata de un llamado directo para que Estados Unidos acelere la adopción y desarrollo de la inteligencia artificial. Todo esto depende de los chips de Nvidia. Huang comparó los subsidios gubernamentales otorgados a la industria en China con las regulaciones excesivas impuestas por Occidente. Destacó así las ventajas regulatorias y energéticas que podrían ayudar a reducir la brecha entre ambos países. Su mensaje es claro: Estados Unidos debe apresurarse para ganar a los desarrolladores y asegurar su dominio tecnológico. Para los inversores, esto aumenta la urgencia de que Nvidia se convierta en el componente hardware indispensable para este cambio exponencial.

La evidencia financiera de este cambio de paradigma es impresionante. En los últimos tres años, las acciones de Nvidia han mostrado un rendimiento muy bueno.Aumento del 977%.Ese retorno refleja la fase inicial y explosiva de adopción del producto por parte de los usuarios. Aunque la cotización de la empresa ha disminuido algo desde su pico máximo, la trayectoria de crecimiento sigue siendo constante. La empresa se encuentra en una fase de crecimiento exponencial, no solo en términos de valor de mercado, sino también de ingresos. En su tercer trimestre, Nvidia informó que…Ingresos registrados de 57 mil millones de dólares.Se trata de un aumento del 62% en comparación con el año anterior. Esto no es una expansión lineal; se trata de una demanda que crece de manera acumulativa, lo que define la parte más pronunciada de la curva en forma de “S”. En esa zona, el ecosistema en sí comienza a impulsar aún más la adopción de este producto.

En resumen, Nvidia no simplemente está aprovechando la ola de desarrollo relacionada con la inteligencia artificial; en realidad, es esa ola la que está liderando el desarrollo tecnológico. La hardware de esta empresa constituye la fuente de poder computacional necesaria para desarrollar la próxima generación de modelos y aplicaciones. Las advertencias de Huang destacan la importancia geopolítica de acelerar este proceso de adopción. Además, los datos financieros muestran la realidad comercial de esta transformación. Para un estratega que se enfoca en los aspectos relacionados con la infraestructura, la situación es clara: la carrera está en marcha, y los fundamentos ya están establecidos.

La fortaleza de Nvidia se basa en dos pilares fundamentales: un ecosistema de software dominante y una cadencia de desarrollo de hardware constante. El primero de estos pilares es la plataforma CUDA, una red de efectos que ha atraído a los desarrolladores y ha generado enormes costos de transición. Sin embargo, este beneficio ahora está siendo atacado directamente por los propios hiperescaladores. Como destaca el pronóstico de Morgan Stanley, se espera que las unidades de procesamiento de datos de Google alcancen7 millones de unidades para el año 2028Uno de los principales puntos de ventaja de esta tecnología es que su precio es dos veces más bajo que el de las GPU de Nvidia en escala. No se trata simplemente de una competencia; se trata de un desafío fundamental para la dominación de Nvidia en el sector del software. Compañías como Google y OpenAI están desarrollando chips personalizados, optimizados para sus propias cargas de trabajo de IA. La batalla por ganar la adopción de esta tecnología no se llevará a cabo solo en términos de potencia computacional, sino también en términos de costo total de propiedad.

Para defender y ampliar su liderazgo, Nvidia está lanzando la plataforma Rubin. Se trata de una solución a nivel de sistema, diseñada específicamente para enfrentar el próximo punto de inflexión: la eficiencia en los costos. La principal ventaja de esta plataforma es…Reducción de 10 veces en el costo de los tokens de inferencia.En comparación con la generación anterior de Blackwell, este es un mejoramiento significativo. No se trata de una mejora menor; se trata de un cambio de paradigma en el ámbito de las economías relacionadas con la adopción de la IA en el mundo real. Al reducir el costo por interacción de IA, Rubin pretende abrir las puertas a nuevas aplicaciones que requieren un razonamiento constante y de baja latencia. La colaboración extrema entre los diferentes componentes de la plataforma, incluyendo seis nuevos chips – desde la CPU Vera hasta el switch Ethernet Spectrum-X – demuestra la estrategia de Nvidia para controlar todo el proceso, desde el nivel del silicio hasta el de las redes, con el fin de lograr estas significativas mejoras en la eficiencia.

Desde el punto de vista financiero, la empresa está creciendo a un ritmo que se corresponde con sus ambiciones tecnológicas. Para el trimestre en curso, se espera que Nvidia presente ingresos cercanos a…65 mil millonesMirando hacia el futuro, la trayectoria de la empresa sugiere que las ventas podrían alcanzar los 378 mil millones de dólares en el año 2026. Este crecimiento exponencial es el resultado de haber estado en el lado correcto de la curva S. Sin embargo, el camino que tenemos por delante ahora es más complejo. El lanzamiento de Rubin, anunciado antes de lo previsto, es una respuesta directa a la presión que genera el mercado de silicio personalizado. Esto demuestra la capacidad de Nvidia para innovar con una frecuencia anual alta. Pero también destaca que la dominación fácil durante la fase inicial de adopción está terminando. La competencia ahora se centra en los ecosistemas de software, el costo total y la velocidad de implementación de las próximas generaciones de tecnologías.

La capa de infraestructura ya no es una fortaleza; se ha convertido en un campo de batalla. El dominio de Nvidia se está acelerando debido a una nueva ola de presión competitiva. Los rivales no solo buscan mejorar las especificaciones técnicas, sino también influir en los aspectos económicos relacionados con la adopción de la inteligencia artificial. La próxima fase de la “curva S” estará determinada por quién puede ofrecer el procesamiento más eficiente. Varias empresas están tomando medidas agresivas para ocupar ese nicho de mercado.

En el aspecto del hardware, AMD está lanzando una oferta directa con su plataforma MI350X. Construidas sobre la arquitectura de 4ª generación CDNA, estas GPU ofrecen…288 GB de memoria HBM3EEstos dispositivos están diseñados para competir con los chips Blackwell de Nvidia. Mientras que el chip GB200 de Nvidia combina dos GPU para obtener una capacidad de memoria de 384GB, la plataforma de AMD puede combinar ocho chips MI350X, lo que permite alcanzar una capacidad de memoria de hasta 2.3TB. Se trata, en efecto, de una batalla de especificaciones técnicas. Pero esto marca el inicio de una nueva era: los competidores están dispuestos a igualar la escala y el rendimiento de Nvidia. Esto obliga a Nvidia a innovar más rápidamente para mantener su posición en el mercado.

Sin embargo, la amenaza más grave proviene de los propios proveedores de servicios de gran alcance. Compañías como OpenAI están abandonando el uso de chips Nvidia y comienzan a desarrollar sus propios chips.Alianza a varios años con BroadcomOpenAI co-desarrollará aceleradores y sistemas de red, con el objetivo de implementar 10 gigavatios de aceleradores de IA personalizados a partir de 2026. Al diseñar chips adaptados a cada modelo específico, estas empresas pueden integrar la inteligencia aprendida directamente en el hardware, lo que podría llevar a un rendimiento superior y una mayor eficiencia en los costos. Esta integración vertical ataca las ventajas técnicas de Nvidia, creando así una alternativa poderosa para los mayores desarrolladores de soluciones de IA.

Esto establece una situación crítica en el siguiente aspecto relacionado con la adopción de esta tecnología: el costo de inferencia y la eficiencia en términos de potencia. La plataforma Rubin de Nvidia es una respuesta directa a este problema, prometiendo…Reducción de 10 veces en el costo de los tokens de inferencia.Sin embargo, el panorama competitivo es muy competitivo. Las unidades de procesamiento tensor de Google representan un verdadero desafío. Morgan Stanley prevé que…La producción de TPU podría alcanzar los 7 millones de unidades para el año 2028.Esa escala, combinada con la capacidad de Google para vender sus productos en el mercado externo, amenaza con fragmentar el mercado y diluir el poder de precios de Nvidia. En resumen, la dominación fácil que se tenía en la fase inicial ya ha terminado. Ahora comienza una carrera por la próxima ola exponencial de adopción de tecnologías. La victoria será para aquellos que puedan ofrecer soluciones informáticas eficientes y rentables a gran escala.

El descanso reciente del precio de las acciones es una reevaluación racional. Después de todo…Aumento del 977% en tres años.El mercado está procesando la sostenibilidad de ese crecimiento excesivo. Las acciones actualmente cotizan un 12% por debajo de su punto más alto alcanzado a principios de noviembre. Esta pausa refleja la volatilidad natural que sigue a un aumento explosivo en las cotizaciones de una empresa. No se trata de un colapso; es simplemente una recalibración. El descenso del 37% desde su punto más alto el año pasado, causado por la inflación, los temores relacionados con las tarifas y la incertidumbre en torno a la inteligencia artificial, demuestra que el precio que Nvidia impone es sensible a los cambios en las condiciones macroeconómicas y competitivas. El nivel actual prepara el terreno para el siguiente paso, pero el camino que seguirá estará determinado por la ejecución, no solo por las narrativas.

El caso de inversión fundamental depende de la capacidad de Nvidia para mantener su dominio en el área del software y su liderazgo en el sector de hardware durante la siguiente fase de adopción. La transformación temprana se centró en el rendimiento bruto; la próxima fase se centra en la eficiencia costera y las ventajas económicas generales del sistema. En este contexto, la plataforma Rubin es una apuesta crucial. Su potencial…Reducción de 10 veces en el costo de los tokens de inferencia.La empresa apunta directamente a esa frontera donde competidores como Google y AMD están atacando. Si logra éxito aquí, su dominio se extenderá a las aplicaciones de inteligencia artificial que requieren un procesamiento constante y de bajo costo. Sin embargo, su “frontera” está siendo atacada. Se espera que las TPUs de Google puedan alcanzar…7 millones de unidades para el año 2028.Esto representa un desafío enorme para el poder de fijación de precios y el ecosistema de software de Nvidia. La tesis de inversión ahora consiste en una carrera entre la capacidad de Nvidia para innovar con un ritmo anual agresivo, y los esfuerzos de las empresas de almacenamiento para integrarse verticalmente y controlar su propio conjunto de recursos informáticos.

Los factores clave podrían reactivar la curva en forma de “S”. La advertencia firme del CEO Jensen Huang de que “China ganará la carrera en el campo de la inteligencia artificial” es un factor geopolítico que podría impulsar el apoyo del gobierno estadounidense hacia el desarrollo de centros de datos nacionales. Esto beneficiaría directamente a Nvidia en términos de infraestructura. Por otro lado, la comercialización exitosa de la plataforma Rubin, con socios como Microsoft y CoreWeave, demostrará la eficiencia económica de esta tecnología. Por el otro lado, los principales riesgos son las regulaciones excesivas y la rápida expansión de chips competitivos. La plataforma MI350X de AMD…288 GB de memoria HBM3ESe trata de un desafío directo relacionado con el hardware. Por otro lado, la tendencia hacia la fabricación de chips personalizados por parte de OpenAI y Google amenaza con dividir el mercado en diferentes segmentos. En resumen, la valoración de Nvidia refleja a una empresa que debe ganar no solo en términos de rendimiento, sino también en cuanto a los costos y al ecosistema que ofrece para lograr la adopción exponencial de sus productos.