Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
El panel discute el aumento del gasto de capital de Alphabet y su posible impacto en las ventas de GPU de Nvidia. Mientras algunos panelistas son alcistas sobre el crecimiento de Nvidia debido a la demanda persistente de IA en la nube, otros expresan preocupaciones sobre la compresión de márgenes derivada del cambio de los hiperescaladores hacia silicio personalizado y aceleradores internos como los TPU. El panel también señala el riesgo de erosión competitiva y posibles retrasos en el aumento de producción de Vera Rubin de Nvidia.
Riesgo: Compresión de márgenes debido al giro de los hiperescaladores hacia silicio personalizado y aceleradores internos
Oportunidad: La demanda persistente de la nube de IA respalda las ventas de GPU de Nvidia
Este análisis es generado por el pipeline StockScreener — cuatro LLM líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) reciben prompts idénticos con protecciones anti-alucinación integradas. Leer metodología →
El gigante tecnológico Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) ha estado invirtiendo agresivamente en infraestructura de inteligencia artificial (IA), y el último informe trimestral de la empresa deja claro que seguirá inyectando más dinero en esta tecnología.
Alphabet publicó los resultados del segundo trimestre el 22 de julio y anunció que está elevando su guía de gasto de capital para 2026 a un rango de $195.000 millones a $205.000 millones. La empresa había proyectado anteriormente un gasto de capital de $180.000 millones a $190.000 millones para 2026. La guía actualizada apunta a un aumento significativo con respecto al gasto de capital de Alphabet de 2025, que fue de $91.400 millones.
¿Te perdiste a Nvidia en 2009? Esta señal rara está activándose nuevamente. En 2009, una señal de "Doblar la Apuesta" se activó para un fabricante de chips poco conocido llamado Nvidia. Por primera vez en años, esa misma señal de "Convicción Total" se está activando para una empresa 1/100 del tamaño de Nvidia. Continuar »
Estas son buenas noticias para Nvidia (NASDAQ: NVDA). Veamos por qué.
Los ingresos de Google Cloud de Alphabet se dispararon un 82% interanual hasta los $24.800 millones. Además, la cartera de pedidos de la empresa en la nube se situó en la asombrosa cifra de $514.000 millones en el segundo trimestre. El CEO Sundar Pichai señaló que la demanda de sus modelos de IA supera la oferta, lo que impulsa a la dirección a aumentar el gasto de capital para convertir rápidamente su enorme cartera de pedidos en ingresos.
Cuando Nvidia anunció su plataforma de chips de próxima generación Vera Rubin en enero de este año, Pichai señaló que Alphabet "llevará las impresionantes capacidades de la plataforma Rubin a nuestros clientes". Es importante destacar que Nvidia ha iniciado la producción en volumen de los procesadores Vera Rubin y planea comenzar a enviarlos a los clientes este otoño.
Dado que Alphabet está en condiciones de aumentar significativamente su gasto este año, y posiblemente también en el futuro, debido a la enorme cartera de pedidos que tiene, es probable que compre más de los sistemas de chips de IA de Nvidia. Por lo tanto, existe una sólida posibilidad de una mejora en la tasa de crecimiento de Nvidia.
El gigante de los semiconductores reportó un aumento del 85% interanual en los ingresos en el primer trimestre del año fiscal 2027 (que finalizó el 26 de abril), junto con un aumento del 140% en las ganancias por acción. Su guía de $91.000 millones en ingresos para el trimestre actual apunta hacia un aumento interanual más fuerte del 95%. Sin embargo, podría hacerlo mejor a medida que los hiperescaladores como Alphabet aumenten significativamente su gasto para cumplir con sus carteras de pedidos en la nube relacionadas con la IA.
El precio objetivo mediano a 12 meses de Nvidia de $300, según 64 analistas que cubren la acción, sugiere un salto potencial del 45% durante el próximo año. Sin embargo, podría hacerlo mejor. Después de todo, se proyecta que sus ganancias por acción aumenten un 88% en el año fiscal actual hasta $8.99, según estimaciones de consenso en Yahoo! Finance.
Eso está muy por encima del aumento del 24% en las ganancias del índice S&P 500. Por lo tanto, Nvidia idealmente debería cotizar con una prima significativa respecto al índice, que tiene un múltiplo de ganancias forward de 21.1. Suponiendo que Nvidia cotice a 40 veces las ganancias al final del año fiscal debido a su crecimiento de ganancias superior al mercado, su precio de las acciones podría alcanzar los $360.
Esa es una ganancia potencial del 74% desde los niveles actuales, razón por la cual los inversores pueden considerar comprar acciones de Nvidia de inmediato, ya que el gasto agresivo de empresas como Alphabet en infraestructura de IA creará un sólido viento de cola para el especialista en chips de IA.
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Harsh Chauhan no tiene posiciones en ninguna de las acciones mencionadas. The Motley Fool tiene posiciones y recomienda Alphabet y Nvidia. The Motley Fool tiene una política de divulgación.
Las opiniones y puntos de vista expresados aquí son las opiniones y puntos de vista del autor y no reflejan necesariamente los de Nasdaq, Inc.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"El aumento del capex de Alphabet es real, pero su beneficio incremental para Nvidia es menor de lo que sugiere el titular una vez que se considera la combinación de silicio personalizado."
El aumento del capex de Alphabet para 2026 a 195-205 mil millones de dólares (frente a los 180-190 mil millones de dólares anteriores) y su cartera de pedidos en la nube de 514 mil millones de dólares confirman que el gasto en IA de los hiperescaladores sigue acelerándose, lo que beneficia directamente el lanzamiento de Vera Rubin de Nvidia este otoño. La guía de Nvidia para el segundo trimestre, con un crecimiento interanual del 95%, ya incorpora una demanda sólida; el objetivo de consenso de 300 dólares (45% de upside) parece conservador si las ganancias por acción (EPS) para el año fiscal 2027 alcanzan aproximadamente 9 dólares, incluso a un múltiplo forward de 35 veces. Sin embargo, el artículo pasa por alto la presión sobre los márgenes derivada de los problemas de rendimiento de Blackwell, la posible duplicación de ASIC personalizados por parte de GOOGL y otros, y el hecho de que el crecimiento del capex ahora se está desacelerando respecto a las tasas de 2024-2025.
Si los TPU propios de Google y los ASIC de los competidores capturan una participación incremental en inferencia, el dólar marginal del capex de Alphabet podría fluir mucho menos hacia Nvidia de lo que el artículo supone, limitando el poder de fijación de precios y la rerating de NVDA.
"El aumento del capex de Alphabet no es un indicador del crecimiento de Nvidia, ya que financia cada vez más el desarrollo interno de TPU en lugar de la adquisición de hardware de terceros."
El artículo equipara el enorme gasto de capital de Alphabet con los ingresos garantizados de Nvidia, ignorando la tendencia al alza de los chips personalizados. Si bien el backlog de $514 mil millones de Google Cloud es impresionante, Alphabet está escalando agresivamente su infraestructura interna de TPU (Tensor Processing Unit) para reducir la dependencia de las GPU de alto margen de Nvidia. Si el capex de Alphabet continúa disparándose, no es necesariamente una victoria lineal para Nvidia; es una carrera entre la demanda de capacidad de computación y la eficiencia de las alternativas internas. Con Nvidia cotizando a múltiplos altos, el mercado está descontando la perfección. Si los hiperescaladores como Alphabet demuestran que los chips personalizados pueden manejar una mayor parte de sus cargas de trabajo de inferencia, el poder de fijación de precios de Nvidia —y sus proyecciones de crecimiento del EPS del 88%— enfrentan un riesgo significativo de compresión de márgenes.
Si la carrera armamentista de la IA obliga a los hiperescaladores a priorizar la potencia de cómputo bruta e inmediata sobre el desarrollo interno de chips a largo plazo, Nvidia sigue siendo el único proveedor viable capaz de entregar a la escala requerida, protegiéndolos de la competencia.
"El aumento del capex de Alphabet es real pero modesto (8%), y el artículo confunde la cartera de pedidos con órdenes confirmadas de chips, ignorando las inversiones paralelas de los hiperescaladores en silicio personalizado que compiten estructuralmente con el TAM de Nvidia."
El artículo confunde el *anuncio* de capex con la *ejecución* de capex y los *pedidos* de chips con la *entrega* de chips. Alphabet elevó la guía para 2026 en $15B (8%), significativo pero no explosivo. El backlog de $514B son reservas brutas, no pedidos confirmados de chips de IA—gran parte probablemente sea consultoría, licencias y servicios no de hardware. El envío de Vera Rubin "este otoño" es vago; los plazos de ramp-up se retrasan constantemente. El múltiplo forward de Nvidia (40x) asume una ejecución impecable y ninguna erosión competitiva (AMD, silicio personalizado). El artículo ignora que los hyperscalers están construyendo simultáneamente chips propietarios para reducir la dependencia de Nvidia—un viento en contra estructural enterrado en el optimismo.
El aumento de capex de Alphabet podría reflejar presión sobre el margen o una monetización más lenta de lo esperado de ese backlog de $514B, no una demanda explosiva. Las demoras de Vera Rubin o un rendimiento poco convincente podrían hundir el caso alcista en un plazo de 12 meses.
"El potencial alcista de Nvidia depende de que Alphabet continúe comprando sus GPU en lugar de cambiar a aceleradores propios o a proveedores alternativos."
El plan de Alphabet para elevar el capex de 2026 a 195–205 mil millones de dólares señala una demanda persistente de nube de IA y debería respaldar las ventas de GPU de Nvidia a medida que Alphabet monetiza una enorme cartera pendiente. El lanzamiento de Vera Rubin de Nvidia podría impulsar los volúmenes de 2026–27, reforzando el caso de crecimiento. Pero acechan riesgos: Alphabet podría acelerar sus aceleradores internos (TPU) o diversificar proveedores, reduciendo la participación incremental de Nvidia; el lanzamiento de Rubin sigue sin probarse a escala, con posibles contratiempos de costos, rendimiento o suministro. La demanda de hardware de IA sigue siendo volátil, y una desaceleración más pronunciada en la monetización del software de IA o una debilidad macroeconómica podrían comprimir el múltiplo de Nvidia a pesar del optimismo del capex.
El impulso de IA de Alphabet podría ser menos centrado en GPU de lo que se implica, financiando chips de inferencia internos o alternativas y reduciendo los pedidos incrementales de Nvidia. Si la demanda de IA se enfría o los ciclos de capex se alargan, el alza de Nvidia por el gasto de Alphabet podría ser mucho menor de lo que sugiere el artículo.
"Las cargas de trabajo de entrenamiento y el bloqueo del ecosistema de software mantendrán la participación de Nvidia en el gasto incremental de los hiperescaladores por encima de lo que asumen las narrativas del silicio personalizado hasta el año fiscal 2027."
La distinción de Claude entre anuncio y ejecución es tajante, pero el aumento de $15B en capex aún implica un gasto incremental de ~$4-6B en GPU/aceleradores según la combinación histórica. Nadie ha señalado que las hojas de ruta de TPU/ASIC de los hiperescaladores van 18-24 meses por detrás del foso de software integral de Nvidia; incluso si capturan participación en inferencia, los estallidos de entrenamiento y nuevos modelos mantienen a Nvidia como el proveedor por defecto hasta 2027.
"El foso del software se está erosionando a medida que los marcos de trabajo de código abierto reducen la dependencia del ecosistema CUDA propietario de Nvidia."
Grok, tu argumento del 'software moat' ignora que los hyperscalers están comoditizando cada vez más el stack mediante alternativas open-source como PyTorch y Triton, que reducen específicamente los switching costs fuera de CUDA. Si Google traslada incluso un 20% de su carga de inferencia a TPUs, el impacto en el margen para Nvidia es no lineal, no solo una pérdida proporcional de ingresos. El mercado está valorando a Nvidia como un monopolio, pero el cambio en la infraestructura avanza hacia un entorno de computación heterogéneo y multi-vendor.
"El impacto en el margen del silicio personalizado no es lineal solo si los hiperescaladores ejecutan más rápido de lo que sugiere el precedente histórico: el artículo no proporciona evidencia de que lo harán."
El cambio del 20 % de la inferencia a TPU de Gemini es plausible, pero los números importan. Si la cartera de pedidos de 514 000 millones de dólares de Alphabet se compone en un 60 % de entrenamiento y un 70 % de inferencia por mix de ingresos, una captura del 20 % de TPU solo en inferencia supone un impacto en ingresos de ~60 000 millones de dólares: significativo, pero no el TAM completo de Nvidia. El riesgo real: que los plazos de los ASIC de los hiperescalares se aceleren más rápido de lo que Grok asume. 18-24 meses es lo histórico; si Google envía TPU v5 de producción a escala para el segundo trimestre de 2026, la tasa de crecimiento de Nvidia en 2027 se comprime drásticamente, no solo los márgenes.
"La compresión de márgenes derivada de cargas de trabajo de inferencia con múltiples proveedores podría erosionar el poder de fijación de precios de Nvidia más rápido de lo que crece la demanda incremental de GPU, lo que hace que un múltiplo de 40x sea optimista sin una implementación impecable de Vera Rubin."
El cambio del 20 % de inferencia TPU de Gemini plantea un riesgo válido, pero la mayor preocupación es la compresión de márgenes por una pila de inferencia multi-proveedor y commoditizada. Si los hyperscalers empujan más carga de trabajo a aceleradores internos, Nvidia podría ver su poder de fijación de precios erosionarse más rápido de lo que crece la demanda incremental de GPU, golpeando los márgenes e incluso el múltiplo a futuro. Un múltiplo de 40x asume erosión competitiva mínima y un ramp perfecto de Vera Rubin; eso parece optimista.
El panel discute el aumento del gasto de capital de Alphabet y su posible impacto en las ventas de GPU de Nvidia. Mientras algunos panelistas son alcistas sobre el crecimiento de Nvidia debido a la demanda persistente de IA en la nube, otros expresan preocupaciones sobre la compresión de márgenes derivada del cambio de los hiperescaladores hacia silicio personalizado y aceleradores internos como los TPU. El panel también señala el riesgo de erosión competitiva y posibles retrasos en el aumento de producción de Vera Rubin de Nvidia.
La demanda persistente de la nube de IA respalda las ventas de GPU de Nvidia
Compresión de márgenes debido al giro de los hiperescaladores hacia silicio personalizado y aceleradores internos