Por Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
El consenso del panel es bajista sobre el objetivo de valoración de 15 billones de dólares de Nvidia para 2029, citando tasas de crecimiento insostenibles, presión sobre los márgenes por la competencia de silicio personalizado y posible compresión del TAM debido a riesgos geopolíticos y comoditización del hardware.
Riesgo: Comoditización del hardware y cambio a silicio personalizado para inferencia, lo que podría generar presión sobre los márgenes y compresión del TAM.
Oportunidad: Ninguna identificada como una oportunidad de consenso.
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 →
Nvidia es la empresa más grande del mundo en este momento, pero no te sorprendas si se vuelve aún más grande.
Los últimos resultados de Nvidia brindan una clara indicación de que su dominio en chips de IA no se desvanecerá.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) se convirtió en la primera empresa del mundo en alcanzar una capitalización de mercado de 5 billones de dólares en octubre de 2025, impulsada por el crecimiento de sus ingresos y ganancias impulsado por la inteligencia artificial (IA) en los últimos años.
La buena noticia para los inversores en acciones de Nvidia es que el crecimiento del gigante de los semiconductores no muestra signos de desaceleración. Continúa dominando el lucrativo mercado de chips de IA y, lo que es más importante, Nvidia sigue buscando nuevas oportunidades para mantener su fenomenal crecimiento.
¿Creará la IA el primer billonario del mundo? Nuestro equipo acaba de publicar un informe sobre una empresa poco conocida, llamada "Monopolio Indispensable", que proporciona la tecnología crítica que Nvidia e Intel necesitan. Continúe »
El rendimiento de Nvidia en el primer trimestre del año fiscal 2027 (que finalizó el 26 de abril) muestra claramente que la creciente competencia en el mercado de chips de IA no está afectando su crecimiento. De hecho, no me sorprendería si se convirtiera en la primera empresa de 15 billones de dólares del mundo en los próximos tres años. Veamos por qué es probable que sea así.
Nvidia ha dominado el mercado de chips de IA en los últimos años gracias a sus unidades de procesamiento gráfico (GPU), que ofrecen una potencia de cálculo masiva en paralelo, lo que las hace ideales para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM). Sin embargo, hay pruebas suficientes que sugieren que los hiperscaladores y las empresas de IA prefieren chips personalizados en la era de la inferencia para reducir los costos de computación.
Eso no es sorprendente, ya que las cargas de trabajo de inferencia requieren mucha menos potencia computacional que la fase de entrenamiento, razón por la cual las GPU se consideran excesivas para las aplicaciones de inferencia. Sin embargo, los últimos resultados de Nvidia dejan claro que sus GPU siguen siendo relevantes en la era de la inferencia de IA.
La compañía reportó un aumento interanual del 85% en los ingresos en el primer trimestre fiscal a 81.600 millones de dólares. Fue una mejora significativa con respecto al crecimiento de ingresos del 69% que reportó en el mismo trimestre del año pasado. Las ganancias no GAAP del especialista en semiconductores saltaron un asombroso 140% interanual a 1.87 dólares por acción, superando nuevamente el crecimiento del 33% que registró en el período del año anterior.
La guía de Nvidia sugiere claramente que su crecimiento está preparado para acelerarse. La compañía anticipa 91.000 millones de dólares en ingresos en el trimestre actual, un aumento del 95% con respecto al período del año anterior. La capacidad de la compañía para acelerar el crecimiento a pesar de lograr una base de ingresos masiva es encomiable, lo que indica que Nvidia se encuentra ahora en una posición sólida para capitalizar la próxima fase del ciclo de computación de IA.
Según Deloitte, la inferencia de IA representará dos tercios de la potencia computacional en los centros de datos este año. Sin embargo, el gigante de la consultoría agrega que, en lugar de chips centrados en la inferencia, la mayoría de la computación se realizará con chips potentes como las GPU. Dado que Nvidia está diseñando sus racks de servidores para ofrecer un mayor rendimiento de inferencia a menores costos, es fácil ver por qué los hiperscaladores, los clientes soberanos y los proveedores de computación en la nube continúan haciendo fila para sus chips.
La gerencia de Nvidia señaló en la última llamada de resultados que sus racks de servidores Vera Rubin de próxima generación pueden "entregar hasta 35 veces más rendimiento de inferencia y hasta 10 veces más ingresos de fábricas de IA en comparación con Blackwell". Por lo tanto, es fácil ver por qué la gerencia de Nvidia confía en lograr 1 billón de dólares en ingresos de sus chips Blackwell y Rubin en 2026 y 2027.
Es más, la compañía cree que la inferencia y las aplicaciones de IA agentiva impulsarán significativamente el gasto en infraestructura de IA de un estimado de 1 billón de dólares en 2026 a un rango de 3 a 4 billones de dólares para fines de la década. Nvidia reportó 75.200 millones de dólares en ingresos de centros de datos en el primer trimestre fiscal, lo que se traduce en una tasa anual de ejecución de 300.000 millones de dólares. El gasto masivo en infraestructura de IA que la compañía espera para 2030 sugiere que todavía tiene un margen de crecimiento significativo en este mercado.
Esa es la razón por la que los analistas se han vuelto más optimistas sobre sus perspectivas, allanando el camino para que Nvidia supere el hito de capitalización de mercado de 15 billones de dólares en los próximos tres años.
Los analistas han revisado sus expectativas de crecimiento tras los últimos resultados de Nvidia. Como muestra el siguiente gráfico, las estimaciones de ganancias de Nvidia para los próximos tres años fiscales han aumentado.
La expectativa de Nvidia de una aceleración significativa en el gasto en infraestructura de IA en los próximos años podría ayudarla a mantener su notable crecimiento. Sin embargo, incluso si sus ganancias aumentan a 15.51 dólares por acción en el año fiscal 2029 (que finalizará en enero de 2029) y cotiza a 43 veces las ganancias en ese momento (en línea con el múltiplo de ganancias del índice Nasdaq Composite, centrado en la tecnología), el precio de sus acciones podría saltar a 667 dólares.
Eso es poco más del triple de su precio de acción actual, lo que debería ser suficiente para que esta acción de IA supere el hito de capitalización de mercado de 15 billones de dólares, dada su capitalización de mercado actual de 5.2 billones de dólares. Por lo tanto, tendría sentido que los inversores sigan acumulando acciones de Nvidia, ya que pueden dispararse aún más en los próximos tres años debido a su destacado potencial de crecimiento.
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Harsh Chauhan no tiene posición en ninguna de las acciones mencionadas. The Motley Fool tiene posiciones y recomienda Nvidia. The Motley Fool tiene una política de divulgación.
Las opiniones y puntos de vista expresados aquí son los del autor y no reflejan necesariamente los de Nasdaq, Inc.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"Es poco probable que Nvidia alcance los 15 billones de dólares para 2029 porque la sustitución de chips personalizados y la compresión de múltiplos limitarán tanto el crecimiento de las ganancias como la valoración muy por debajo de las suposiciones del artículo."
El objetivo de 15 billones de dólares del artículo para el año fiscal 2029 se basa en que Nvidia mantenga un crecimiento de ingresos del 80-95% hasta una tasa anualizada de más de 300.000 millones de dólares mientras mantiene un múltiplo de 43x. Esto ignora que las cargas de trabajo de inferencia se están desplazando hacia ASICs personalizados de menor costo de los hiperscaladores, que ya representan una participación creciente del gasto de capital. La propia transición de Nvidia de Blackwell a Rubin y el poder de fijación de precios a nivel de rack pueden no compensar la presión sobre los márgenes una vez que el gasto en infraestructura de IA se estabilice por debajo de los 3-4 billones de dólares proyectados. Los múltiplos históricos de mega-capitalización se han comprimido drásticamente una vez que el crecimiento se desacelera desde cifras de tres dígitos. Las matemáticas del precio de 667 dólares por acción asumen que no hay erosión competitiva o cíclica.
Incluso ganancias modestas en inferencia más la demanda soberana y en la nube continuas podrían mantener el crecimiento de Nvidia por encima del 40% el tiempo suficiente para justificar múltiplos elevados, como ya implica el objetivo de ingresos de 1 billón de dólares de Blackwell/Rubin del artículo para 2026-27.
"Que Nvidia alcance los 15 billones de dólares requiere tanto una ejecución impecable en un triplicación de las ganancias como un múltiplo que no se comprima, una apuesta de dos variables donde cualquiera de las dos que falle materialmente cambia el resultado."
La tesis de los 15 billones de dólares se basa en que Nvidia alcance 15.51 dólares de BPA para el año fiscal 2029 mientras mantiene un múltiplo P/E de 43x. Eso es agresivo: asume que los ingresos crecen de una tasa anualizada de ~300.000 millones de dólares (T1 FY27) a más de ~600.000 millones de dólares para el año fiscal 29, con márgenes que se mantienen altos a pesar de la inevitable presión competitiva de silicio personalizado (chips de AMD, Intel e hiperscaladores). La estadística de Deloitte que afirma que "la mayoría de la inferencia todavía usa GPU" contradice la premisa del propio artículo de que los hiperscaladores prefieren chips personalizados más baratos. Las matemáticas solo funcionan si el foso de Nvidia es inquebrantable, pero ya estamos viendo que las restricciones de capacidad de TSMC se alivian y que AMD gana terreno. Un múltiplo de 43x sobre una empresa de 600.000 millones de dólares en ingresos asume ninguna compresión de múltiplos, incluso cuando el crecimiento se desacelera del 95% a quizás 30-40% para 2029.
Si los chips de inferencia personalizados capturan incluso el 40% de la carga de trabajo de inferencia (frente al <30% implícito en el artículo), el mercado abordable de Nvidia se reduce materialmente, y un múltiplo de 43x se vuelve indefendible. El riesgo regulatorio en torno a las restricciones de exportación de chips a China tampoco está valorado en este escenario optimista.
"La transición del entrenamiento a la inferencia inevitablemente comoditizará el hardware de IA, lo que conducirá a una compresión significativa de los múltiplos de valoración actuales de Nvidia."
El objetivo de valoración de 15 billones de dólares para 2029 es una alucinación matemática que ignora la ley de los grandes números y la comoditización del hardware. Si bien el crecimiento de los ingresos del T1 del año fiscal 2027 de NVDA del 85% es impresionante, mantener esa velocidad en una tasa anualizada de más de 300.000 millones de dólares no tiene precedentes históricos. El artículo asume que un múltiplo P/E de 43x sigue siendo sostenible a medida que la empresa pasa de ser un disruptor de alto crecimiento a una utilidad de infraestructura cíclica. Si los hiperscaladores como Google, Amazon y Microsoft cambian con éxito a silicio personalizado para la inferencia para proteger sus propios márgenes, el poder de fijación de precios de Nvidia se erosionará. Estamos ante un posible escenario de "pico de hardware" donde la construcción de infraestructura supera la realización de ingresos reales de software empresarial.
Si Nvidia pivota efectivamente hacia un modelo de software y servicios a través de CUDA y fábricas de IA, pueden mantener márgenes premium que los desacoplen de la ciclicidad tradicional de semiconductores.
"El potencial alcista a largo plazo de Nvidia depende de un auge ininterrumpido del gasto de capital en IA y una expansión extrema de la valoración que puede no sobrevivir a los vientos en contra cíclicos o regulatorios."
La pieza es agresivamente alcista, vinculando el potencial alcista de Nvidia a una nueva ola de gasto en infraestructura de IA y una posible capitalización de mercado de 15 billones de dólares para 2029. El contraargumento más sólido: las matemáticas requieren un múltiplo sostenido y superior a la media y una demanda perpetua de cómputo de IA. Incluso si las ganancias se mantienen sólidas, un múltiplo de 43x de ganancias futuras para 2029 implica una recalificación extrema que puede no sobrevivir a la normalización cíclica, la compresión de márgenes o un cambio hacia hardware de inferencia más barato. Los ingresos de Nvidia están muy concentrados en GPU de centros de datos; cualquier desaceleración en el gasto de capital de IA, una competencia más rápida de chips personalizados o fricciones regulatorias/geopolíticas podrían limitar el potencial alcista. El riesgo de valoración eclipsa los catalizadores a corto plazo.
Caso bajista: la demanda de IA podría estabilizarse o cambiar hacia aceleradores personalizados más baratos, reduciendo las ventajas de Nvidia. Incluso si eso resulta menos probable, un shock político o una restricción en la cadena de suministro podrían desencadenar una rápida valoración a precios de mercado a partir de un múltiplo estirado.
"Los controles de exportación pueden acelerar las alternativas de chips chinos y reducir el TAM global de Nvidia más de lo que implican los riesgos actuales de ASIC o cíclicos."
Claude señala la contradicción de Deloitte sobre la inferencia, pero no considera cómo las restricciones de exportación de EE. UU. sobre chips avanzados podrían acelerar la adopción de Huawei Ascend en China y los mercados de la Franja y la Ruta, reduciendo el TAM de centros de datos de Nvidia entre un 15% y un 20% más rápido que la competencia de ASIC nacional por sí sola. Esto acumula el punto geopolítico de ChatGPT en un riesgo estructural en lugar de cíclico, lo que hace que el múltiplo de 43x sea aún más difícil de defender para el año fiscal 2029, independientemente del éxito de la implementación de Rubin.
"Las restricciones de exportación son un riesgo de cola; la vulnerabilidad principal es si el gasto total de capital en infraestructura de IA alcanza los 3-4 billones de dólares que implica el artículo para 2029."
La compresión geopolítica del TAM de Grok es material, pero asume que Huawei Ascend escala más rápido de lo que sugieren las pruebas. Más apremiante: nadie ha cuantificado lo que "estabilización" significa realmente para el caso base de Nvidia. Si el gasto de capital en IA se mantiene en 500.000 millones de dólares anuales (frente a los 3-4 billones de dólares proyectados en el artículo), Nvidia aún crece un 25-30% solo en inferencia. La tesis de los 15 billones de dólares muere en las *suposiciones de demanda*, no solo en la competencia. Esa es la verdadera prueba de estrés.
"Un piso de gasto de capital de 500.000 millones de dólares obliga a una transición a múltiplos similares a los de servicios públicos, lo que hace que un P/E de 43x sea insostenible a medida que el hardware se comoditiza."
Claude, tu enfoque en el piso de gasto de capital de 500.000 millones de dólares es la prueba de estrés correcta. Si los hiperscaladores cambian a silicio personalizado para la inferencia, no solo están reduciendo el TAM de Nvidia; están recuperando los márgenes que Nvidia captura actualmente. La valoración de 15 billones de dólares asume que Nvidia sigue siendo el único proveedor de infraestructura, sin embargo, el cambio hacia "fábricas de IA" implica una comoditización de la capa de hardware. Si el gasto de capital se estabiliza en 500.000 millones de dólares, el perfil de crecimiento de Nvidia cambia de hipercrecimiento a una utilidad de semiconductores cíclica, lo que hace que un múltiplo de 43x sea matemáticamente imposible.
"El eslabón perdido es cuánto puede monetizar Nvidia CUDA y los servicios a escala si el crecimiento del hardware se desacelera; un foso de software duradero puede no ser suficiente para mantener 43x para el año fiscal 2029."
El ángulo de exportación a China de Grok es plausible, pero el verdadero problema es asumir que Nvidia puede superar un ajuste de precios de hardware solo con la monetización de software. Si los hiperscaladores cambian a ASICs de inferencia internos y las restricciones de exportación se aceleran, la compresión del TAM podría eclipsar la tesis de los 15 billones de dólares. El eslabón perdido es cuánto puede monetizar Nvidia CUDA y los servicios a escala si el crecimiento del hardware se desacelera; un foso de software duradero puede no ser suficiente para mantener 43x para el año fiscal 2029.
El consenso del panel es bajista sobre el objetivo de valoración de 15 billones de dólares de Nvidia para 2029, citando tasas de crecimiento insostenibles, presión sobre los márgenes por la competencia de silicio personalizado y posible compresión del TAM debido a riesgos geopolíticos y comoditización del hardware.
Ninguna identificada como una oportunidad de consenso.
Comoditización del hardware y cambio a silicio personalizado para inferencia, lo que podría generar presión sobre los márgenes y compresión del TAM.