El evento GTC de Nvidia está a punto de comenzar. ¿Serán los pedidos de Rubin, Groq y la tecnología de IA los que vuelvan a impulsar el precio de las acciones de NVDA?

Nvidia (NVDA) se está preparando para celebrar su conferencia anual sobre tecnología de GPU.GPUDel 16 al 19 de marzo, en San José, se celebró un evento que, para todo el ecosistema de semiconductores y inteligencia artificial, puede considerarse como el “Super Bowl de la inteligencia artificial”. Lo que comenzó como una reunión destinada a los desarrolladores de software, ha evolucionado hasta convertirse en uno de los eventos más importantes en el ámbito tecnológico.Aquí, el CEO Jensen Huang presenta la hoja de ruta de Nvidia para la próxima fase de desarrollo de la infraestructura relacionada con la inteligencia artificial.Dado que el valor de mercado de Nvidia se acerca a niveles históricos, y el ciclo de inversión en IA entra en una fase más estricta, la conferencia de este año tiene una importancia especial para los inversores, clientes y competidores por igual.

ElTema centralLa evolución de la infraestructura de IA desde una serie de chips de alto rendimiento hacia un ecosistema informático completamente integrado es algo que se está produciendo en el camino hacia el GTC. Nvidia ha venido describiendo a la IA como una estructura tecnológica en múltiples niveles: energía, chips, infraestructura, modelos y aplicaciones. Huang describió recientemente este marco como “una torta de cinco capas”. Según él, todos los niveles deben funcionar de manera coherente para que la IA pueda convertirse en una herramienta fundamental en toda la economía mundial. Nvidia se encuentra en el centro de ese marco, proporcionando las GPU, el software necesario para la red, así como las arquitecturas completas que impulsan los centros de datos modernos de IA.

El anuncio más importante que se espera en la conferencia será información más detallada sobre la próxima generación de productos de Nvidia.Vera Rubin La arquitectura, que, según los analistas, comenzará a ser distribuida en grandes cantidades durante la segunda mitad del año.Angelo Zino, analista sénior de semiconductores en CFRA, dice que los inversores ya tienen una buena idea de la hoja de ruta a corto plazo de la empresa. Sin embargo, seguirán observando atentamente para confirmar si realmente habrá mejoras en los rendimientos y en los plazos de producción. “La comunidad financiera ya conoce bastante bien lo que vamos a ver en la segunda mitad de este año”, explicó Zino. “Se trata, básicamente, de una extensión de la estrategia de Blackwell. Se trata de utilizar la misma arquitectura, pero con mejoras en el rendimiento y un cambio hacia la memoria HBM4”.

La memoria de alto ancho de banda probablemente sea un tema importante en la conferencia GTC.Especialmente a medida que Rubin pasa a la próxima generación de chips HBM4. El auge de la inteligencia artificial ha aumentado drásticamente la demanda de ancho de banda de memoria, ya que las tareas de entrenamiento e inferencia requieren un movimiento masivo de datos entre los procesadores y la memoria.Se espera que Rubin logre mejoras significativas en cuanto al ancho de banda de memoria y la eficiencia del sistema.Potencialmente, se podría superar los 3 terabytes por segundo en ancho de banda, en configuraciones de alta gama. Estas mejoras podrían reducir el costo por token para los modelos de IA avanzados, así como disminuir la cantidad de GPU necesarias para las cargas de trabajo de entrenamiento a gran escala.

Otra área que merece un gran interés es…El plan de desarrollo de la arquitectura a largo plazo de NvidiaZino señala que, aunque Rubin y Rubin Ultra ya están bien comprendidos, los inversores desean obtener más información sobre la próxima plataforma principal de Nvidia, además de esos productos. “Lo que no sabemos mucho es qué será después”, dijo él.La empresa Street quiere tener más información sobre cómo será el año 2028. Se trata de una gran oportunidad para los inversores; por lo tanto, ellos desearán conocer algunos detalles y características específicas relacionadas con ese proyecto.El procesador Feynman, que podría ser construido utilizando el avanzado nodo de procesamiento A16 de TSMC, representa el siguiente gran avance en la hoja de ruta de GPUs de Nvidia. Además, podría incorporar nuevas tecnologías, como la fotónica de silicio.

La computación de inferencias probablemente será otro tema dominante en la conferencia.Mientras que el auge de la IA en sus primeras etapas se centró principalmente en el entrenamiento de modelos, los inversores y las empresas ahora se concentran cada vez más en la ejecución de modelos de IA en condiciones reales, con el objetivo de generar resultados prácticos. Se espera que Nvidia revele nuevos sistemas optimizados para tareas de inferencia.Potencialmente, puede incluir hardware que integre las unidades de procesamiento del lenguaje especializado de Groq.Estos dispositivos LPU están diseñados para reducir la latencia en las aplicaciones de inteligencia artificial de tipo conversacional y en las aplicaciones de inferencia en tiempo real.Según Zino, la tecnología Groq podría desempeñar un papel importante a medida que la IA se convierte en sistemas de computación basados en agentes.“Los chips de silicio personalizados van a desempeñar un papel cada vez más importante en ese entorno”, dijo. “Una forma en que Nvidia puede responder a esto es mediante la adquisición de Groq y el lanzamiento de estos LPUs”.

Nvidia también podría introducir una nueva plataforma de agentes de IA de código abierto, conocida como NemoClaw.Se informa que esta plataforma está diseñada para permitir que las empresas utilicen agentes de IA autónomos, capaces de ejecutar tareas complejas en diferentes entornos de software. Esta estrategia permitiría expandir el ecosistema de software de Nvidia, al mismo tiempo que fomentaría que los desarrolladores creen herramientas de IA que, a su vez, generen demanda por la infraestructura de computación de Nvidia. Si se confirma, tal iniciativa indicaría que Nvidia está prestando cada más atención al nivel de software del stack de inteligencia artificial, en lugar de simplemente vender chips.

Además de los anuncios relacionados con hardware y software, la conferencia probablemente contará también con numerosos anuncios sobre acuerdos de colaboración que destacarán el papel central que juega Nvidia en el ecosistema de inteligencia artificial. La empresa anunció recientemente una inversión de 2 mil millones de dólares en la empresa de servicios cloud de IA Nebius. Además, ha establecido una alianza a largo plazo con Thinking Machines Lab, una startup fundada por Mira Murati, exejecutiva de OpenAI. Esta colaboración implica la implementación de infraestructuras de inteligencia artificial a escala gigavatio, basadas en la tecnología de Nvidia.Huang ha estimado anteriormente que un centro de datos de IA de escala gigavatio podría representar una inversión de hasta 35 mil millones de dólares en hardware de Nvidia.

Estas alianzas refuerzan la afirmación de Huang de que la demanda de infraestructura relacionada con la inteligencia artificial sigue siendo extraordinariamente alta. En una reciente conferencia, H…Uang dijo que las expectativas de demanda de la empresa habían cambiado “de ser extremadamente altas a superar esa cifra”.También…Se destacó la capacidad de la empresa para aumentar rápidamente la producción, a fin de satisfacer las necesidades de clientes que requieren una escala de producción muy alta.“Tengo todas las memorias, tengo todos los wafers, tengo todo el material necesario para la fabricación de semiconductores. También tengo toda la embalaje, todos los conectores y todos los cables necesarios”, dijo Huang. Se refería a los esfuerzos de Nvidia por asegurar las cadenas de suministro en todo el ecosistema de semiconductores. “Cuando Satya me pide que produzca unos cuantos gigavatios de productos, la respuesta es: no hay problema”.

A pesar de esa confianza, los inversores siguen preocupados por si los gastos en infraestructura de IA a nivel de hiperescala pueden mantenerse sostenibles a largo plazo.Zino cree que el ciclo de gastos actual todavía cuenta con varios años de tiempo para seguir así.“Mientras las necesidades de computación sigan siendo tan importantes como ahora, y mientras continuemos viendo la aparición de nuevos casos de uso, los inversores estarán más cómodos con el aumento en los gastos de capital que hemos visto”, dijo él. “Al menos, en los próximos dos o tres años, no veo que haya un gran aumento en los gastos de capital”.

Sin embargo, la competencia se está intensificando. Compañías como AMD, Broadcom y Marvell están expandiendo su presencia en el sector de los chips para centros de datos de inteligencia artificial, especialmente en áreas relacionadas con el uso de silicio personalizado.Zino espera que la cuota de mercado de Nvidia disminuya gradualmente, a partir de su posición dominante actual. Sin embargo, cree que la empresa puede compensar esa situación gracias al aumento del contenido generado en cada centro de datos.“Es extremadamente difícil para cualquier empresa mantener una cuota del 90% a largo plazo”, dijo él. “Pero el crecimiento del contenido dentro del centro de datos sigue siendo muy significativo, gracias a Rubin y Rubin Ultra”.

Para los inversores, el mayor potencial catalizador que podría surgir de GTC sería la evidencia de que Nvidia puede mantener una demanda sólida más allá de la generación actual de infraestructuras de IA.Las sorpresas positivas podrían incluir detalles preliminares sobre la arquitectura de Feynman, mejoras en el rendimiento de los sistemas desarrollados por Rubin, o nuevas alianzas importantes en el ámbito de las infraestructuras de hiperescala. La confirmación de que los sistemas desarrollados por Rubin se comercializarán en grandes cantidades a finales de este año también contribuiría a reforzar la confianza en la trayectoria de crecimiento de Nvidia.

Por otro lado, la conferencia podría decepcionar a los inversores si Nvidia no logra resolver las principales preocupaciones de estos.Los analistas buscarán información que les permita estar tranquilos respecto a que los problemas relacionados con la limitación de suministro en cuanto a los componentes de empaque avanzado y memoria se vayan resolviendo. Los inversores también querrán tener claridad sobre el ritmo de adopción de las cargas de trabajo de IA de próxima generación, como la IA agente y la inferencia en tiempo real.Si el tema principal de Huang se centra principalmente en los actualizaciones incrementales, en lugar de en innovaciones revolucionarias, entonces el evento podría no cumplir con las expectativas elevadas del mercado.

En definitiva, la conferencia GTC de Nvidia se ha convertido en un indicador importante para toda la industria de la inteligencia artificial. Como dijo Zino, los próximos meses representan una etapa importante para todo el sector tecnológico.“En los próximos tres meses, tendremos la presentación de GTC, además de conferencias de desarrolladores de Alphabet, Meta, Amazon y Microsoft”, dijo él. “Será un período muy importante para ver qué nuevas tecnologías estarán disponibles en estos empresas, y cómo evolucionará el ecosistema de la inteligencia artificial”.