Nvidia anunció una pérdida de 1 billón de dólares… Pero, ¿por qué las acciones de la empresa cayeron tanto?

El GTC de NvidiaTema principalSe obtuvo exactamente el tipo de espectáculo que los inversores esperaban de Jensen Huang: una avalancha de chips, sistemas, software y plataformas.Anuncios/InformaciónEstá envuelto dentro de un mensaje mucho más importante: Nvidia (NVDA) todavía tiene la intención de dominar la próxima fase del desarrollo de la inteligencia artificial.El titular más claro fue el de Huang, quien afirmó que existe la posibilidad de obtener al menos 1 billón de dólares en ingresos hasta el año 2027, gracias a la colaboración con Blackwell y Rubin. Este es un avance significativo en comparación con el marco de demanda de 500 mil millones de dólares que había mencionado anteriormente.Ese número motivó brevemente a los inversores, haciendo que las acciones alcancen un precio cercano a los 190 dólares. Pero ese entusiasmo desapareció a medida que avanzaba la sesión de negociación, y las acciones de Nvidia cayeron hacia el territorio negativo. Al final del día, las acciones se estabilizaron en el rango de 180 a 184 dólares, antes de la reunión de inversores de hoy.Un recordatorio de que las expectativas son ahora tan altas que incluso un anuncio publicitario que cuesta un billón de dólares puede generar solo una sensación temporal de éxito.

El comentario sobre los mil millones de dólares tuvo importancia, ya que no se trataba simplemente de una simple alabanza respecto a la demanda.Huang lo presentó como el resultado lógico de un mercado informático que está pasando de la etapa de entrenamiento hacia la etapa de inferencia, la inteligencia artificial basada en agentes, la robótica y la inteligencia artificial física.Su argumento principal era que Nvidia ya no se limita a vender GPU para el sector de la formación; en realidad, está construyendo una plataforma informática completamente integrada, que incluye tecnologías como CUDA, redes, almacenamiento, procesadores centrales, chips de inferencia y componentes de software. Los clientes seguirán comprando este tipo de soluciones a medida que las cargas de trabajo relacionadas con la IA se expandan.Se apoyó pesadamente en la base que había sido instalada, así como en el eje de rotación CUDA.Se enfatiza que el dominio de Nvidia en el área del software sigue siendo una de las mayores ventajas estratégicas de la empresa. Esto es importante para los inversores, ya que existe un debate prolongado sobre si los gigantes de la industria en el sector de la computación en la nube y los especialistas en inferencia podrían ir reduciendo gradualmente el dominio de Nvidia. La respuesta de Huang fue que el mercado está cada vez más grande y complejo, por lo que Nvidia puede seguir expandiéndose, incluso cuando surjan nuevos competidores.

Eso nos lleva a uno de los problemas más graves.Anuncios de productosDe la presentación principal: Groq 3.Nvidia (NVDA) presentó una arquitectura de inferencia basada en el chip Groq. Esta arquitectura incluye un acelerador de inferencia dedicado, capaz de proporcionar baja latencia al proceso de inferencia. Este acelerador se integra en la plataforma Vera Rubin.El mensaje más importante aquí es que las GPU siguen siendo esenciales. Pero la capacidad de inferencia está convirtiéndose en el próximo campo de batalla importante en la infraestructura de la inteligencia artificial. Nvidia, claramente, no quiere dejar esa área abierta para sus rivales.Groq 3 está diseñado para utilizar SRAM en lugar de HBM. Esto le permite disfrutar de un ancho de banda mucho mayor, lo cual es importante para tareas de inferencia que requieren un gran volumen de decodificación.Aunque ocupa mucho menos memoria que una GPU tradicional de tipo Rubin. Nvidia aprovecha las ventajas de ambos enfoques: Rubin se utiliza para el procesamiento de datos de inteligencia artificial a gran escala, mientras que Groq 3 se utiliza para generar tokens de manera más rápida y eficiente en tareas que requieren un alto consumo de recursos de inferencia.En términos sencillos, Nvidia intenta asegurarse de que, a medida que la IA pasa de la creación de modelos a su ejecución a gran escala, los clientes permanezcan dentro del ecosistema de Nvidia. De esa manera, no tendrán que recurrir a especialistas que ofrezcan demostraciones más sofisticadas y tarifas de energía más económicas.

Para ello…Industria de chipsEl movimiento de Groq es importante, ya que demuestra que Nvidia reconoce que el mercado de inferencia no es idéntico al mercado de entrenamiento de algoritmos. Esto tiene implicaciones para empresas como Broadcom, que se han beneficiado de la demanda por productos de silicio especializados para la inteligencia artificial. También influye en empresas como Cerebras y plataformas en la nube, que están desarrollando sus propias alternativas. Además, esto refuerza la razón por la cual los inversores están observando de cerca a las hyperscalers.Huang señaló que aproximadamente el 60% de los negocios de Nvidia se dirige a los hiperproveedores. Y esos mismos clientes buscan constantemente formas de optimizar el rendimiento, los costos y la eficiencia energética.Groq 3 parece ser un intento de Nvidia por contrarrestar esas presiones antes de que se conviertan en pérdidas de cuota de mercado. No se trata tanto de una estrategia defensiva, sino más bien de una medida ofensiva. Si la inferencia se convierte en el verdadero medio para la monetización de la inteligencia artificial, Nvidia quiere vender las herramientas y tecnologías relacionadas con esto.

La hoja de ruta de Vera Rubin fue otro de los temas principales que se abordaron.Huang describió a Vera Rubin como la “máquina” que permitirá que la inteligencia artificial sea aún más eficiente. También sugirió que…El proceso de muestreo está avanzando más fluidamente que en algunas transiciones previas de plataformas similares.Se mencionó que Microsoft Azure ya está utilizando un sistema similar al de Vera Rubin. Esto ayuda a validar el plan de desarrollo de la plataforma y proporciona más confianza a los inversores en que el próximo cambio importante en la plataforma de Nvidia se llevará a cabo según lo previsto. La plataforma en sí es mucho más amplia que simplemente las GPU de Vera Rubin. Nvidia también introdujo el producto Vera CPU como un producto independiente. Se argumenta que las cargas de trabajo de IA requieren una buena coordinación de la CPU, además de la aceleración por parte de las GPU. Este es un paso importante, ya que permite que Nvidia se enfrente directamente a Intel y Advanced Micro Devices en el nivel de la CPU, y no solo en los aceleradores. La empresa también ha lanzado infraestructura de soporte, incluyendo la arquitectura de almacenamiento BlueField-4 STX y actualizaciones relacionadas con las redes Spectrum-X. Esto demuestra claramente que Nvidia está construyendo fábricas completas de inteligencia artificial, y no solo chips.

Uno de los efectos secundarios más interesantes de este gran éxito fue algo que afectó completamente otro sector del mercado: las redes ópticas.Las acciones de Lumentum Holdings (LITE), Ciena (CIEN) y Coherent Corp (COHR) tuvieron una cotización más baja después de los comentarios de Huang, quien afirmó que el uso de cables de cobre sigue siendo importante en las estructuras de servidores.Eso fue una decepción para algunos sectores del sector óptico, quienes esperaban que los centros de datos de próxima generación utilizaran cada vez más las conexiones ópticas. Huang no descartó completamente el uso de tecnologías ópticas; dijo específicamente que el ecosistema necesita más capacidad tanto para tecnologías de cobre como para ópticas. Además, Nvidia señaló que los chips ópticos empacados en un solo componente ya están en plena producción con la ayuda de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSM). Pero está claro que el cobre sigue teniendo una importancia significativa, especialmente en arquitecturas a escala de racks. Algunos inversores, por lo tanto, decidieron retirar su dinero de las empresas relacionadas con tecnologías ópticas.En resumen, no se trata de que la imagen corporativa ya no tenga importancia. Lo importante es que este proceso de transición puede ser más gradual y más variado de lo que el mercado ha asumido hasta ahora.

La iniciativa de Nvidia en el área de la inteligencia artificial física y los sistemas autónomos fue otro tema importante que se abordó en el documento. La empresa anunció un modelo abierto para la creación de fábricas de datos relacionados con la inteligencia artificial física, con el objetivo de acelerar el desarrollo de robots, agentes de inteligencia artificial y vehículos autónomos.Se destacan las alianzas con la empresa BYD, Hyundai Motor Company, Nissan Motor Co., y Uber Technologies en el área de taxis robóticos. Esto genera más presión para Tesla (TSLA).Cada vez más, existe la posibilidad de que la infraestructura para la conducción autónoma se convierta en una plataforma compartida, dominada por empresas como Nvidia (NVDA), Alphabet (GOOGL), y los principales socios del sector automotriz. En otras palabras, no se trataría de una oportunidad en la que solo una empresa pueda obtener todos los beneficios.Nvidia también destacó a Palantir Technologies (PLTR) y Dell Technologies (DELL) como socios clave.Para implementaciones seguras, en entornos locales o en entornos aislados, es importante tener en cuenta a los clientes corporativos y gubernamentales que necesitan sistemas de IA fuera del clúster público.

Luego hubo una noticia realmente increíble de ese día: el “chip espacial”.Huang habló sobre Vera Rubin Space-1, que describió como el primer intento de la compañía por establecer un centro de datos en el espacio. Obviamente, se trata de un proyecto en sus inicios y está muy lejos de generar ingresos a corto plazo. Pero llamó la atención, ya que sugiere hacia dónde se dirige la demanda de procesamiento informático en el futuro.Si la infraestructura de IA continúa escalando hasta niveles extremos, entonces la energía, el sistema de refrigeración y la ubicación física del centro de datos se convertirán en obstáculos significativos. Un centro de datos basado en espacio sigue siendo algo de ficción científica, pero también está en línea con las ambiciones de Elon Musk y SpaceX.Sus capacidades de lanzamiento podrían, algún día, hacer que la infraestructura de computación en órbita sea menos absurda de lo que parece cuando se piensa en ello mientras se bebe un café por la mañana. Los inversores no deberían estimar las posibilidades de Space-1 en el corto plazo. Pero este anuncio sirve como otro indicador de que Nvidia quiere ser vista como la empresa que diseña el futuro de la computación, y no simplemente como la empresa que suministra ese chip tan popular de este trimestre.

Por ahora, sin embargo, el mercado se concentra en las situaciones a corto plazo. Nvidia presentó una visión ambiciosa, reforzó su posición como plataforma líder en este campo, y proporcionó a los inversores varias razones para creer que la empresa podrá mantenerse al frente de la tendencia relacionada con la inteligencia artificial, incluso cuando esa tendencia cambie de dirección.La perspectiva de los 1 billones de dólares fue el tema principal de atención, pero lo más importante es que Nvidia está ampliando su alcance en áreas como la inferencia, las CPU, las redes, el almacenamiento, la robótica y el software empresarial.El hecho de que la acción no logre mantener su precio inicial sugiere que los inversores buscan algo más que simplemente un negocio en el sector teatral. Quieren una confirmación de que el plan de negocios se traduce en ingresos sostenibles y márgenes de ganancia reales.La reunión de analistas de NVDA, GTC, comenzará al mediodía.Y las acciones que se encuentran en el rango de $180 a $184 seguirán haciendo fluctuaciones en su valor. En Wall Street, al parecer, incluso un billón de dólares necesita una segunda oportunidad para subir de precio.