La fortaleza de infraestructura de Nvidia: por qué la curva de A.I. de computación favorece a la primera empresa silicónica

Nvidia ocupa el centro del desarrollo de infraestructura de IA, su posición definida por una curva de adopción exponencial. La rentabilidad anual de 42,9% del stock es un mensaje directo del mercado sobre dicha aceleración, demostrando que el inversor está anticipando un cambio de paradigma, no solo un estímulo cíclico. Este crecimiento está respaldado por su valor de mercado de 4.5 billones de dólares, una valoración que refleja su liderazgo sin duda en el nivel computacional básico para IA.

Esa liderazgo no se trata simplemente de una medida financiera; es un recurso estratégico basado en la capacidad de alcance del ecosistema en el que opera la empresa. El dominio de la compañía está confirmado por su papel como principal proveedor de las mayores empresas tecnológicas del mundo.Uno de los grandes jugadores de la nube, Google, carga de GPUs de NvidiaPara satisfacer la creciente demanda de inteligencia artificial, Nvidia también desarrolla su propio silicio especializado. Esta dualidad destaca la fortaleza de la capa de infraestructura de Nvidia: esta compañía proporciona los recursos computacionales necesarios para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, algo en lo que las plataformas como Google dependen. Al mismo tiempo, Nvidia enfrenta una competencia a largo plazo por parte de Google, que utiliza sus propias unidades de procesamiento de datos.

La tesis que se plantea aquí es que se trata de una barrera de infraestructura que está siendo probada, pero aún no ha sido superada. La enorme cantidad de equipos instalados por Nvidia y su posición como el estándar de facto crean una barrera muy fuerte para los competidores. Como señaló el analista Wolfe Research, aunque existe competencia por parte de chips personalizados como el TPU de Google, esta competencia sigue siendo limitada en términos de escala y velocidad de implementación. Por ahora, la curva de adopción de Nvidia sigue aumentando exponencialmente. El plan de productos y los precios de Nvidia indican que la empresa está bien posicionada para mantener su liderazgo en la próxima fase de la curva S de la inteligencia artificial.

El desafío del silicio de primera clase: la ventaja de Google con sus TPUs

La amenaza a la valle de seguridad de la infraestructura de Nvidia es real, pero en este momento es una amenaza mínima. La única plataforma de IA personalizada que puede competir en volumen y rapidez con la de Nvidia es la Unidad de Procesamiento Tensor de Google (TPU). Como señaló el analista Stacy Rasgon,De las empresas de la industria de las criptomonedas, es Google la única que realmente está implementando este tipo de soluciones en una escala masiva."Esta implementación no es algo teórico. El último chip Ironwood desarrollado por Google está siendo distribuido ampliamente. La startup de inteligencia artificial Anthropic tiene la intención de utilizar hasta 1 millón de dichos chips. Para un hiperescalar, esto representa una acción estratégica para controlar su propio destino computacional, lo que permite obtener mejoras en la eficiencia de sus cargas de trabajo y reduce la dependencia de proveedores externos.

Otros importantes proveedores de servicios de nube están muy atrás en esta carrera. Amazon Web Services lanzó su primer chip de IA en nube, el Inferentia, en 2019, seguido por el Trainium tres años más tarde. El Maia, el primer chip de IA diseñado específicamente por Microsoft, no fue anunciado hasta finales de 2023. Este retraso en la implementación significa que sus silicónes personalizados siguen siendo una opción de nicho, no una alternativa escalable al dominante standar de GPU. El paisaje competitivo, por lo tanto, no es un frente amplio de desafíos sino un único jugador avanzado que opera en el borde del mercado.

Esto hace que la TPU de Google sea el principal test para el embudo de Nvidia. Sin embargo, la amenaza se ve limitada por dos barreras enormes. Primero, la escala: la base instalada de GPUs de Nvidia es enorme, lo que crea un poderoso efecto de red para su ecosistema de software CUDA. En segundo lugar, el costo y el tiempo del ingreso; como Rasgon señaló, "Para otros jugadores importantes, le toma mucho tiempo y mucho empeño y un gran dinero". Google, en sí, gastó más de una década en la construcción de su apuesta de silicio.

En definitiva, se trata de un desafío de primer orden, no de un nuevo competidor disruptivo. Google sigue siendo un comprador importante de las GPUs de Nvidia, incluso mientras desarrolla sus propios chips, una dualidad que pone de relieve la fortaleza de la capa de infraestructura actual. La amenaza es real y está aumentando, pero por el momento es contenida. La fortaleza de Nvidia se está probando en su punto más avanzado, pero la enorme cantidad de su base de instalación y su ecosistema de software significan que la ventaja de sus silicioes de primer orden no se ha traducido todavía en un desafío amplio y escalable.

Métricas de crecimiento exponencial y impacto financiero

La confianza del mercado en la posición de Nvidia en la curva de desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial se está traduciendo directamente en el rendimiento de sus acciones. En los últimos 20 días, las acciones de la empresa han aumentado un 6.165%. Este resultado indica que los inversores confían en la capacidad de la compañía para mantener su rápido crecimiento. Esta confianza es especialmente importante teniendo en cuenta la volatilidad reciente de las acciones, con una volatilidad diaria del 2.568%, lo cual refleja el gran interés que hay en el futuro de la empresa.

Las métricas de evaluación parecen estar alineadas con esta tendencia de crecimiento. Aunque el P/E actual, de 45.5, parece alto, el P/E futuro, de 23, es lo que realmente importa para la próxima fase del desarrollo. Como sostiene Wolfe Research, este multiplicador futuro es…Atractivo, con un rendimiento del EPS de 23 veces mayor que el de nuestro CY26.Y muy por debajo del promedio de cinco años del mercado. Esta sugerencia sugiere que el mercado está pudiendo ajustar el crecimiento que pronto se reflejará en los ingresos, en lugar de recompensar el rendimiento pasado.

El catalizador de un mayor incremento es claro. Wolfe Research señala el potencial de reanudación de envíos de H200 a China como un impulsor de ingresos a corto plazo, con un aumento en los ingresos del consenso de la compañía de $40 mil millones en el año pasado. Este no es un evento aislado; es una señal de que la curva de demanda fundamental para la infraestructura de computación de Nvidia permanece intacta y puede ser utilizada incluso en mercados con restricciones.

En resumen, las métricas financieras de Nvidia comienzan a reflejar su papel como proveedor de infraestructura tecnológica. El reciente aumento en el precio de las acciones y la valoración atractiva que ofrecen los analistas indican que el mercado considera que la posición competitiva de la empresa es duradera. Con productos como Rubin en marcha y con poder de fijación de precios, el impacto financiero de la adopción exponencial de sus productos apenas comienza a manifestarse.

Catalizadores y riesgos: el camino hacia el siguiente paradigma

El camino hacia delante para Nvidia depende de la ejecución de su plan de productos mientras navega un entorno competitivo y físico cambiante. La posición de la compañía en la onda S del AI depende de dos catalizadores a corto plazo: la plena renovación de la plataforma Blackwell y el lanzamiento oportuno de la plataforma Rubin. Los analistas señalan queBlackwell ahora está a 100 % y el plazamiento de la bomba de 2H26 está a puntoEl último modelo promete una mejora de 5 veces en términos de rendimiento, en comparación con el modelo de Blackwell. Este ciclo de producción secuencial es crucial para mantener la curva de adopción exponencial. Cada nueva generación debe ofrecer un aumento claro en el rendimiento, lo cual justifica los enormes gastos de capital que requieren los hiperescaladores. De esta manera, se asegura que el “moat” de infraestructura continúe ampliándose.

Los riesgos primarios en esta trayectoria desaparecen, pero no desaparecen del todo. Las preocupaciones sobre la sostenibilidad de la inversión en IA y la pérdida de participación a favor de silicio personalizado han sido una razón clave de la subdesarrollada de Nvidia, tal como lo mencionó Wolfe Research. Sin embargo, la empresa cree que estas preocupaciones se están disipando a medida que avanza la cartera de productos de Nvidia. La evidencia respalda esta opinión: Google, el primer partido más avanzado, sigue siendo un comprador importante de GPUs de Nvidia, y que otros chips de gran escala siguen con años de retraso en la implementación. Esto sugiere que se contemplan las amenazas inmediatas de una transformación general del silicio, lo que le permite a Nvidia centrarse en su propia ejecución.

Sin embargo, podría estar surgiendo un cuello de botella aún más profundo. Como lo demuestra la implementación del TPU en Google, la eficiencia se está convirtiendo en algo fundamental. Los analistas señalan que, con toda la infraestructura que se está construyendo,…"La posible caja de acopio probablemente no sea el suministro de chip, es probablemente la energía."Este cambio de la computación hacia el área de la energía podría ser la principal limitación para el crecimiento de la infraestructura de IA. Esto podría influir en la arquitectura informática futura, favoreciendo aquellos diseños que maximicen el rendimiento por watt. Para Nvidia, esto significa que sus chips de próxima generación deben ser no solo más rápidos, sino también mucho más eficientes en términos de consumo de energía. De esta manera, Nvidia podrá mantener su dominio, a medida que la tecnología se traslade de la computación primaria a una escala sostenible.

En última instancia, los factores que impulsarán a Nvidia en el corto plazo están bien definidos y en el calendario. La compañía está atravesando un periodo en el que sus riesgos fundamentales se reducen, pero una nueva limitación fundamental está empezando a tomar protagonismo. Para llegar al próximo paradigma no solo se necesita procesador de mayor rendimiento, sino también un procesador que pueda alimentarse a la escala de la nueva sostenibilidad del AI global.