Por Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
Si bien se proyecta un crecimiento de los ingresos del 79% para Nvidia, el panel está dividido sobre su dominio a largo plazo debido a la creciente competencia en chips de inferencia de IA y riesgos potenciales como el agotamiento del gasto de capital y las restricciones de suministro en la Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM).
Riesgo: Agotamiento del gasto de capital que conduce a una adopción más lenta de las GPU de Nvidia y restricciones de suministro en la Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM).
Oportunidad: El sólido ecosistema CUDA de Nvidia y el potencial de mantener el poder de fijación de precios a pesar de la competencia.
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 →
Por Zaheer Kachwala y Stephen Nellis
19 de mayo (Reuters) - Se espera que Nvidia entregue otro informe de ganancias espectacular el miércoles, pero un cambio en la forma en que se utiliza la inteligencia artificial está generando dudas sobre cuánto tiempo puede durar su dominio en los chips de IA.
Después de años de casi monopolio en los chips utilizados para entrenar sistemas de IA, Nvidia se enfrenta a la competencia de gigantes tecnológicos que están construyendo sus propios chips para capturar una demanda que se está desplazando hacia procesadores que ejecutan sistemas de IA, responden a consultas y realizan tareas en tiempo real.
Este llamado mercado de inferencia es mucho más grande, pero también más disputado.
Los rivales tradicionales Intel y AMD están impulsando procesadores más adecuados para las cargas de trabajo más pequeñas y sensibles al costo que dominan el mercado.
Mientras tanto, Alphabet ha surgido como un importante competidor, cerrando acuerdos por valor de decenas de miles de millones de dólares para sus unidades de procesamiento tensorial personalizadas. El negocio de chips de Amazon, incluidos sus procesadores Trainium, también está ganando terreno.
"Es menos Nvidia contra TPUs, Nvidia contra AMD. Creo que es más: ¿es el ecosistema de Nvidia tan dominante en el futuro, a medida que algunas de estas nuevas cargas de trabajo de inferencia comiencen a proliferar?", dijo John Belton, gerente de cartera de Gabelli Funds, que posee acciones de Nvidia.
Las acciones de Nvidia han subido alrededor de un 19% este año, rezagándose frente a un aumento del doble en AMD, Intel y Arm, así como a una ganancia del 27% en Alphabet.
Para defender su posición, el fabricante de chips presentó un nuevo procesador central y sistema de IA construido sobre tecnología de Groq en marzo, una startup centrada en la inferencia que compró.
Esos chips no están incluidos en el pronóstico de Nvidia de 1 billón de dólares en ventas de las plataformas Blackwell y Rubin para finales de 2027, lo que deja a los inversores observando de cerca las señales de un nuevo motor de crecimiento.
Los inversores también estarán atentos a cualquier señal de restricciones de suministro. El gasto de Nvidia en compromisos de suministro saltó de 50.300 millones de dólares a 95.200 millones de dólares entre los dos últimos trimestres de su último año fiscal, pero en gran medida ha evitado un golpe de una crisis mundial de chips de memoria que ha afectado a Qualcomm y Apple.
EL CRECIMIENTO DE LOS INGRESOS SE ACELERA
En el trimestre de abril, se espera que Nvidia registre un aumento del 79% en los ingresos, su crecimiento más rápido en más de un año, según datos de LSEG. Los beneficios ajustados probablemente aumentaron un 81,8% hasta los 42.970 millones de dólares.
El aumento está siendo impulsado por un gasto masivo de clientes como Microsoft y Meta, y se espera que las grandes tecnológicas inviertan más de 700.000 millones de dólares en IA este año, frente a los aproximadamente 400.000 millones de dólares en 2025.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha dicho que la compañía ha asegurado suficientes suministros para satisfacer la demanda durante varios trimestres, aliviando las preocupaciones sobre las limitaciones de capacidad, pero están surgiendo otros riesgos.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"El ecosistema de Nvidia y sus crecientes ofertas de inferencia deberían permitirle capturar una cuota desproporcionada del mercado de IA más amplio a pesar de la creciente competencia."
El artículo enmarca las ganancias de Nvidia como una prueba del deterioro del dominio de la IA debido al cambio de la inferencia hacia chips personalizados más baratos de AMD, Intel, TPUs de Alphabet y Amazon Trainium. Sin embargo, los ingresos del trimestre de abril de Nvidia todavía se proyectan con un aumento del 79% con el gasto de capital de las grandes tecnológicas alcanzando los 700.000 millones de dólares, mientras que sus compromisos de suministro de 95.000 millones de dólares y el sistema de inferencia basado en Groq sugieren que ya se está adaptando. El pronóstico de 1 billón de dólares para Blackwell-Rubin excluye deliberadamente estos nuevos chips, dejando espacio para sorpresas al alza. Las restricciones de suministro parecen contenidas en comparación con competidores como Apple. La verdadera pregunta es si el ecosistema CUDA de Nvidia retiene el poder de fijación de precios a medida que proliferan las cargas de trabajo de inferencia.
Las grandes tecnológicas podrían acelerar la adopción de ASICs para reducir drásticamente los costos de inferencia, eludiendo por completo las GPU de Nvidia y comprimiendo los márgenes más rápido de lo que implica la trayectoria actual de gasto de 700.000 millones de dólares.
"Nvidia está pasando de un monopolio de chips de entrenamiento a una oligopolio de chips de inferencia, y el mercado no ha valorado la compresión de márgenes que conlleva ese cambio."
El crecimiento del 79% en los ingresos de Nvidia es real, pero el artículo oculta la amenaza estructural. Las cargas de trabajo de inferencia son de hecho más grandes que el entrenamiento, y los acuerdos de Alphabet por TPUs 'por valor de decenas de miles de millones' no son hipotéticos, son implementaciones en vivo dentro de la pila de Google. El pronóstico de 1 billón de dólares para Blackwell/Rubin excluye convenientemente los chips de inferencia Groq, lo que es una contabilidad honesta o una señal de alerta sobre la confianza. Los compromisos de suministro que se duplican a 95.200 millones de dólares sugieren una agresiva opcionalidad o presión sobre los márgenes en el futuro. Las ganancias duplicadas de AMD y Arm este año no son ruido; señalan una fragmentación del ecosistema. El foso de Nvidia se está reduciendo de un monopolio a una oligopolio más rápido de lo que refleja el precio de las acciones.
El crecimiento de las ganancias del 81,8% de Nvidia y el gasto de capital de 700.000 millones de dólares de las grandes tecnológicas (un aumento del 75% interanual) es la verdadera historia: la competencia en inferencia está a años de tener un impacto material, y los chips personalizados tienen un desfase de 3 a 5 años para alcanzar una escala significativa. La ganancia del 19% en lo que va de año de la acción podría ser en realidad una moderación racional, no un rendimiento inferior.
"El riesgo principal de Nvidia no es la competencia de hardware, sino una inminente meseta en el gasto de capital de los hiperscaladores si la monetización de la IA no se materializa en el próximo año fiscal."
El mercado está fijado en el 'pivote de inferencia' como una amenaza, pero esto ignora el foso creado por CUDA (la plataforma de software de Nvidia). Mientras que competidores como Alphabet y Amazon construyen silicio personalizado, están optimizando para cargas de trabajo específicas e internas, no para la flexibilidad de propósito general que mantiene a los desarrolladores empresariales atados a Nvidia. El riesgo real no es solo la competencia de chips, sino el potencial de un ciclo de 'agotamiento del gasto de capital'. Si los 700.000 millones de dólares en gasto proyectado de las grandes tecnológicas no generan un ROI tangible para los proveedores de nube, reducirán los pedidos, independientemente de la rapidez de los chips H100 o Blackwell. El crecimiento del 79% de los ingresos de Nvidia está valorado para la perfección, dejando cero margen para una desaceleración de la demanda.
El argumento del 'foso' subestima la rápida maduración de los marcos de código abierto como PyTorch, que son cada vez más agnósticos al hardware, lo que podría comoditizar la ventaja de software de Nvidia.
"El ecosistema dominante y la escala de Nvidia le otorgan una ventaja duradera incluso cuando los competidores refinan el hardware de inferencia dedicado, lo que respalda una mayor trayectoria de crecimiento."
Nvidia todavía se asienta sobre un fuerte foso de plataforma (ecosistema CUDA, software y base instalada) que debería mantenerla como un proveedor principal a medida que el trabajo de IA se desplaza hacia la inferencia. El artículo señala la creciente competencia (TPUs de Alphabet, AWS Trainium, AMD/Intel) y un subtexto de que el crecimiento de Blackwell/Rubin es aspiracional; un riesgo clave es la compresión del poder de fijación de precios y los márgenes a medida que los rivales persiguen cargas de trabajo de inferencia eficientes en costos. Contexto faltante: posibles controles regulatorios/de exportación sobre chips de IA, resurgimiento de restricciones de memoria/fundición, y si los diseños basados en Groq pueden desplazar significativamente las GPU de Nvidia. A corto plazo, la demanda podría sorprender al alza si los hiperscaladores bloquean compromisos de GPU multianuales, pero el objetivo de 1 billón de dólares para 2027 depende de múltiples apuestas inciertas.
Frente a este marco alcista, un cambio más rápido de lo esperado hacia chips internos y un gasto de capital de IA más débil podrían atenuar el crecimiento de Nvidia, incluso si su ecosistema sigue siendo fuerte. El éxito de la empresa Groq es incierto y podría canibalizar los márgenes de Nvidia.
"El agotamiento del gasto de capital podría acelerar los cambios de ASIC, presionando a Nvidia mucho antes del desfase asumido de 3 a 5 años."
Claude minimiza las amenazas de ASIC a corto plazo al asumir un desfase de 3 a 5 años, pero esto ignora cómo el agotamiento del gasto de capital de Gemini podría desencadenar una adopción más rápida de alternativas como Groq o TPUs si el ROI flaquea en el gasto de 700.000 millones de dólares. Los compromisos de suministro de Nvidia y el crecimiento del 79% enfrentarían riesgos de compresión mucho antes de 2027, especialmente con los marcos de código abierto erosionando el bloqueo de CUDA como se señaló en los contrapuntos.
"El agotamiento del gasto de capital y el desplazamiento de ASIC son riesgos distintos en líneas de tiempo diferentes; confundirlos oculta cuál amenaza primero el crecimiento de Nvidia en 2025-26."
Grok confunde dos líneas de tiempo separadas. El agotamiento del gasto de capital (riesgo de Gemini) y la adopción de ASIC (riesgo de Claude) no son el mismo desencadenante. Los hiperscaladores pueden reducir los pedidos de GPU sin cambiar a Groq, simplemente pausan. Eso es peor para el crecimiento de Nvidia, pero no requiere que los chips personalizados funcionen. La verdadera compresión ocurre si las grandes tecnológicas implementan TPUs/Trainium a escala Y el gasto de capital se desacelera. En este momento, no estamos viendo ambos simultáneamente. Conflagrarlos oscurece qué riesgo realmente importa primero.
"El riesgo principal de Nvidia no es la competencia de ASIC, sino la restricción física de suministro de memoria HBM que limita la producción total de la industria."
Claude y Grok se pierden el cuello de botella del lado de la oferta: HBM (Memoria de Alto Ancho de Banda). Independientemente de si los hiperscaladores eligen Nvidia o ASICs personalizados, la industria enfrenta una escasez estructural de HBM3e. Incluso si la demanda cambia, Nvidia mantiene acceso prioritario a las cadenas de suministro de TSMC y Hynix/Samsung. El riesgo real no es solo la comoditización del software o el agotamiento del gasto de capital; es que Nvidia es efectivamente un monopolio restringido por HBM. Si no pueden obtener suficiente memoria, el 'pivote de inferencia' no salvará sus márgenes.
"Los cuellos de botella de HBM pueden retrasar el crecimiento de Nvidia, pero pueden fortalecer su poder de fijación de precios a través de asignaciones de memoria y vínculos de suministro a largo plazo."
Gemini señala un punto de estrangulamiento real en HBM3e que podría ralentizar las rampas de inferencia a gran escala y el gasto de capital en la nube, posiblemente más tangible que los debates sobre la erosión del MOAT. El giro es que esta restricción podría reforzar el poder de fijación de precios de Nvidia: con vínculos de suministro de memoria de larga duración y un ecosistema CUDA, Nvidia puede racionar la memoria escasa para priorizar sus chips y aumentar los ASP. Por lo tanto, HBM es una puerta que retrasa el crecimiento, no necesariamente destrona la trayectoria de márgenes de Nvidia.
Si bien se proyecta un crecimiento de los ingresos del 79% para Nvidia, el panel está dividido sobre su dominio a largo plazo debido a la creciente competencia en chips de inferencia de IA y riesgos potenciales como el agotamiento del gasto de capital y las restricciones de suministro en la Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM).
El sólido ecosistema CUDA de Nvidia y el potencial de mantener el poder de fijación de precios a pesar de la competencia.
Agotamiento del gasto de capital que conduce a una adopción más lenta de las GPU de Nvidia y restricciones de suministro en la Memoria de Alto Ancho de Banda (HBM).