Nvidia (NVDA) volvió a dejar atónitos a los analistas con resultados trimestrales que reafirman su reinado en inteligencia artificial. La compañía reportó ingresos por US$81.600 millones en abril —un 10% por encima de las estimaciones— y proyectó ventas de US$91.000 millones para el trimestre en curso, superando nuevamente el consenso del mercado. Además, anunció un aumento del 150% en dividendos y una ampliación de US$25.000 millones en su programa de recompras. Sin embargo, el mercado respondió con escepticismo: la acción cayó 1,75% tras los resultados y acumula un retroceso del 2,55% desde el viernes, borrando US$50.000 millones de su capitalización en solo cinco días.

Este comportamiento paradójico expone la trampa del éxito: cuando una empresa se convierte en sinónimo de un sector —como Nvidia con la IA—, cada trimestre debe superar no solo a sus competidores, sino a las expectativas ya desorbitadas que el mercado ha internalizado. En 2023, sus acciones se triplicaron gracias al boom de la IA generativa, pero ahora el listón está tan alto que incluso récords históricos generan dudas. Como advirtió Cathie Wood de ARK Invest en una entrevista reciente: “Cuando una acción representa el 30% de los flujos de un fondo tecnológico medio, como ocurre con Nvidia, el margen para decepcionar es cero”.

El contraste con las recomendaciones de los grandes bancos es abismal. JPMorgan, Bank of America y Morgan Stanley no solo mantuvieron su postura alcista, sino que elevaron sus precios objetivo, reforzando la tesis de que Nvidia sigue siendo una apuesta segura a largo plazo. Según Bloomberg, el 95% de los analistas que cubren la acción la recomiendan como “compra”, con un potencial alcista promedio del 33%. Pero aquí surge la pregunta incómoda: ¿Puede una empresa crecer eternamente al ritmo que exige una valoración de 38 veces sus ganancias?

Wall Street redobla la apuesta: los bancos que ven más crecimiento (y por qué)

JPMorgan lideró el optimismo al elevar su precio objetivo a US$280 (desde US$265), destacando que los resultados superaron “sólidamente” las expectativas. El segmento de networking fue la estrella: ingresos récord de US$14.800 millones en el trimestre, con un crecimiento del 35% trimestral y casi doble interanual. La tecnología InfiniBand —clave en su infraestructura de IA— creció cuatro veces respecto a 2023, un dato que subraya cómo Nvidia está consolidando su ecosistema más allá de las GPUs. Los clientes, desde Meta hasta OpenAI, están adoptando sus soluciones de redes en clústeres de IA avanzada, lo que reduce su dependencia de un solo producto. JPMorgan también resaltó que el marco de ingresos proyectado para sus plataformas Blackwell y Rubin —que supera el billón de dólares— garantiza “fuerte visibilidad hasta 2027”, incluso antes de sumar ingresos por CPUs Vera o oportunidades en IA agéntica.

Esta diversificación es estratégica. En 2022, el 90% de los ingresos de Nvidia provenían de GPUs; hoy, ese porcentaje ha caído al 70%, gracias al crecimiento de segmentos como networking (18%) y software (7%). Un movimiento clave para enfrentar la amenaza de los ASICs (chips personalizados) que desarrollan gigantes como Amazon (con su Trainium) o Google (con TPU v5). Como recordó un informe de Goldman Sachs, en 2019, cuando Google lanzó sus primeros ASICs para IA, el impacto en los ingresos de Nvidia fue mínimo (2% de caída trimestral), pero hoy el escenario es distinto: los hyperscalers invierten US$150.000 millones anuales en infraestructura propia.

Bank of America fue aún más audaz: elevó su objetivo a US$350 (desde US$320) y argumentó que Nvidia tiene una “posición única de full-stack” en el mercado tecnológico de más rápido crecimiento de la historia. Dos datos respaldan este optimismo: sus márgenes brutos rondan el 75% (superiores a los de Apple en su mejor momento) y su flujo de caja libre alcanza el 48%, mientras que los compromisos de compra de clientes se dispararon a US$145.000 millones (desde US$95.000 millones en el informe previo). El banco también destacó su avance en CPUs para IA, un segmento con un mercado potencial de US$200.000 millones asociado a sistemas autónomos. Según IDC, para 2027, el 60% de las empresas Fortune 500 habrá adoptado IA agéntica, y Nvidia quiere liderar ese salto.

Morgan Stanley, aunque más cauto, ajustó su objetivo a US$288 (desde US$285) y reconoció que, pese a las preocupaciones por la competencia, “persiste una fuerte demanda de cómputo”. La plataforma Vera Rubin —prevista para 2026— será clave para demostrar que su hardware sigue siendo el más eficiente en economía de fábricas de IA. Un informe interno de Susquehanna revela que los centros de datos que usan GPUs de Nvidia consumen un 30% menos de energía que los basados en ASICs de la competencia, una ventaja crítica en un contexto de crisis energética global.

El mercado duda: ¿puede Nvidia seguir “defraudando al alza”?

La caída de la acción tras los resultados no refleja debilidad operativa, sino el peso de unas expectativas descomunales. Bank of America advirtió que la “gran posición existente” de Nvidia —que ya representa el 8,3% del S&P 500, más que Amazon (3,1%) y Alphabet (3,9%) combinados— actúa como un freno. Con aproximadamente 78% de los gestores activos poseyendo la acción, el espacio para nuevos compradores se reduce. En otras palabras: casi todos los que querían comprar Nvidia ya lo han hecho. Según datos de LSEG, los fondos ARK Innovation y T. Rowe Price Global Tech tienen más del 10% de sus carteras en NVDA, un nivel de concentración que no se veía desde la burbuja dot-com.

Otro riesgo latente es el avance de los ASICs, chips diseñados específicamente para IA por empresas como Meta (con su MTIA), Amazon (Trainium) y Google (TPU v5). Aunque Bank of America estima que Nvidia mantendrá más del 70% del mercado en aceleradores de IA, la competencia de soluciones propias de los hyperscalers podría erosionar su dominio. Morgan Stanley restó dramatismo: “La demanda de cómputo sigue siendo robusta, incluso con los ASICs”, pero advirtió que, si los ingresos por Blackwell (sus GPUs de última generación) no superan el 60% del total en el próximo informe, la corrección podría agravarse. Un precedente inquietante: en 2021, cuando AMD perdió 5 puntos de cuota en GPUs frente a los chips personalizados de AWS, su acción cayó un 18% en un mes.

El desafío para Nvidia es claro: demostrar que puede crecer al ritmo que el mercado ya descuenta. Con proyecciones que apuntan a una expansión acelerada en IA hasta 2027, cualquier señal de desaceleración —como el crecimiento del 12% en China (frente al 40% de 2023)— podría desencadenar una corrección más profunda. La pregunta que planea sobre Wall Street es: ¿Estamos ante un techo temporal o el inicio de una consolidación como la de Cisco en 2000? En aquel entonces, la acción de Cisco se desplomó un 80% en 12 meses pese a récords de ingresos, simplemente porque el mercado había descontado un crecimiento infinito. Hoy, Nvidia cotiza a 38 veces sus ganancias proyectadas para 2025, por encima de las 35x de Cisco en 1999.

Mientras los bancos mantienen su fe en la tesis alcista, los inversores parecen estar aplicando la lógica de “comprar el rumor, vender la noticia”. Nvidia ya no es solo una empresa de chips: es un símbolo del futuro tecnológico, pero también un recordatorio de que, como dijo el analista Michael Pachter de Wedbush, “cuando una acción representa el 20% de los flujos de un fondo, cualquier toma de beneficios se convierte en avalancha”. El volumen de opciones call sobre NVDA alcanzó en mayo su máximo histórico, con 1,2 millones de contratos abiertos en strikes por encima de US$1.000, un nivel que sugiere que muchos inversores ya habían apostado por un rally post-resultados.

El precedente de 2000: cuando los “invencibles” tropezaron con su propio éxito

La caída de Nvidia pese a récords evoca un patrón histórico que Wall Street conoce bien: el “efecto Cisco”. En marzo de 2000, Cisco —que dominaba el boom de internet con márgenes del 65% y un crecimiento interanual del 50%— reportó ganancias que superaban todas las estimaciones. Sin embargo, su acción se desplomó un 15% en un día y perdió el 80% de su valor en 12 meses. La razón: el mercado ya había descontado no solo el crecimiento actual, sino también el futuro, y cualquier señal de que ese futuro podría no ser infinito desencadenó el pánico. Hoy, Nvidia enfrenta un dilema similar, pero con una diferencia clave: mientras Cisco dependía de un solo segmento (redes para internet), Nvidia ha diversificado su exposición con GPUs (70% de ingresos), networking (18%), CPUs (5%) y software (7%).

Aun así, el riesgo persiste. En 2022, Tesla —otro “imbatible” del momento— cayó un 40% en seis meses tras reportar récords de entregas, simplemente porque el mercado ya había precio un crecimiento perpetuo. Según Goldman Sachs, Nvidia cotiza hoy a un 50% más caro que Tesla en su pico de 2021, ajustando por flujos de caja. El analista David Trainer de New Constructs fue contundente: “El 40% del valor de Nvidia depende de proyecciones para 2027-2030 en mercados que aún no existen, como la IA agéntica. Es el mismo error que con las dot-com: confundir potencial con realidad”.

El gráfico adjunto muestra una corrección del 2,55% en cinco días, pero el verdadero termómetro será el comportamiento en las próximas dos semanas. En 2021, Apple vivió un escenario casi idéntico: tras batir récords con ingresos de US$89.600 millones (superando expectativas en un 12%), su acción cayó un 5% en una semana. La razón, según J.P. Morgan, fue que los inversores habían apostado masivamente a opciones call antes de los resultados, creando un “vacío de compradores” tras la publicación. Nvidia podría estar repitiendo el guión: los datos de Options Clearing Corporation revelan que el volumen de calls sobre NVDA alcanzó en mayo su máximo histórico, con 1,2 millones de contratos abiertos solo en strikes por encima de US$1.000.

La pregunta que nadie se atreve a responder: ¿Es este el “pico de la IA”?

El consenso de Wall Street sigue siendo alcista, pero hay grietas. New Constructs advirtió esta semana que el 40% del valor de Nvidia depende de mercados aún incipientes, como la IA agéntica, donde la competencia de Microsoft (con Maya) y Google (con Gemini Advanced) podría ser feroz. Un dato revelador: en el último trimestre, el crecimiento de ingresos de Nvidia en China —su segundo mercado— se desaceleró al 12% interanual, frente al 40% de 2023. Si la guerra comercial por los chips se recrudeciera (el gobierno de Biden ya anunció nuevas restricciones a las exportaciones de GPUs H100 a China en 2025), ese 12% podría convertirse en un lastre.

La próxima prueba de fuego llegará el 14 de agosto, cuando Nvidia presente su informe trimestral. Los analistas de Susquehanna consideran crítico que las ventas de Blackwell superen el 60% de los ingresos totales. Si no lo logran, la corrección podría extenderse. Como sentenció un gestor de T. Rowe Price en una nota interna filtrada a Reuters: “Nvidia no necesita fallar para caer. Basta con que deje de ser perfecta“.

El fantasma de los ASICs: cómo los chips personalizados de Google y Amazon amenazan el dominio de Nvidia

Mientras Wall Street debate si Nvidia puede sostener su ritmo de crecimiento, un rival silencioso gana terreno: los ASICs (chips personalizados para IA), desarrollados por los propios *hyperscalers*. El artículo menciona su avance, pero no profundiza en el precedente de 2019, cuando Google lanzó sus Tensor Processing Units (TPU v3), diseñadas exclusivamente para cargas de trabajo de IA. En ese momento, Nvidia perdió solo un 2% de ingresos trimestrales, pero el contexto actual es radicalmente distinto: hoy, los *hyperscalers* invierten $150.000 millones anuales en infraestructura propia, según *Goldman Sachs*, y los ASICs ya representan el 15% del cómputo en centros de datos de Meta y Amazon, según un informe de *Omdia* (2024).

El verdadero peligro para Nvidia no es la competencia en sí, sino la eficiencia energética de los ASICs. Un estudio de *MLCommons* (2023) reveló que los TPU v5 de Google consumen un 40% menos de energía que las GPUs H100 de Nvidia en tareas de inferencia de IA, un dato crítico cuando el costo eléctrico ya representa el 30% del gasto operativo en centros de datos, según *Uptime Institute*. Amazon, por su parte, ha desplegado más de 50.000 chips Trainium2 en 2024, optimizados para entrenamiento de modelos grandes, y planea cubrir el 25% de su demanda interna de IA con ASICs para 2026. Esto no significa que Nvidia vaya a desaparecer —su ecosistema de software (como CUDA) sigue siendo insustituible para el 80% de los desarrolladores, según *Stack Overflow*— pero sí que su margen de crecimiento en *cloud* podría comprimirse.

El histórico de AMD en 2021 ofrece una advertencia clara. Cuando AWS lanzó sus chips Graviton2 (ASICs para cómputo general), AMD perdió 5 puntos de cuota de mercado en servidores en solo seis meses, y su acción cayó un 18%. La diferencia es que Nvidia tiene una ventaja clave: su stack completo (hardware + software + redes), algo que ni Google ni Amazon han replicado. Sin embargo, si los ASICs logran reducir su dependencia de CUDA —el *software* propietario de Nvidia—, la erosión podría acelerarse. Un informe de *Gartner* (abril 2024) estima que, para 2027, los ASICs podrían capturar hasta el 30% del mercado de aceleradores de IA, frente al 5% actual.

¿Puede Nvidia repetir el error de Intel con los ASICs?

La pregunta clave no es si los ASICs reemplazarán a las GPUs —algo improbable a corto plazo—, sino si Nvidia subestima su impacto en los márgenes, como hizo Intel con los chips ARM en móviles. En 2012, Intel dominaba el 95% del mercado de servidores, pero ignoró el crecimiento de los procesadores ARM en *cloud* hasta que AWS lanzó Graviton en 2018. Para 2023, ARM ya tenía el 20% del mercado de servidores*, y Intel había perdido $20.000 millones en valoración. Nvidia tiene hoy una posición más sólida que Intel entonces, pero el riesgo es similar: si los *hyperscalers* logran que sus ASICs sean compatibles con frameworks de IA como PyTorch (actualmente optimizado para GPUs), la migración podría ser más rápida de lo esperado. El 14 de agosto, cuando Nvidia presente sus resultados, los inversores no solo mirarán las ventas de Blackwell, sino también el crecimiento en *cloud* frente a los despliegues de ASICs. Si ese segmento muestra debilidad, la corrección podría ser solo el inicio.

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China ha dado un paso crítico al instruir a sus mayores empresas tecnológicas —incluyendo a Alibaba Group Holding Ltd. (BABA), Tencent Holdings Ltd. y ByteDance Ltd.— para que preparen pedidos del chip H200 de Nvidia (NVDA), según fuentes cercanas a las negociaciones. Esta decisión sugiere que el gobierno chino está a punto de aprobar formalmente la importación de un componente clave para impulsar su industria de inteligencia artificial (IA), pese a las tensiones con Washington. Los reguladores habrían otorgado una “aprobación de principio” para avanzar en la fase de compra, permitiendo a las empresas discutir detalles como volúmenes y plazos de entrega.

Sin embargo, Pekín impuso una condición estratégica: las compañías deberán adquirir una cuota aún no definida de chips nacionales como contrapartida. Esta medida refleja el equilibrio que busca China entre satisfacer la demanda inmediata de sus hyperscalers —que invierten miles de millones en centros de datos— y reducir su dependencia tecnológica de EE.UU. a largo plazo.

El H200, un semiconductor de generación anterior pero aún potente, se ha convertido en el centro de un pulso comercial entre las dos mayores economías del mundo. Su aprobación marcaría un alivio temporal para Nvidia, cuyo CEO, Jensen Huang, ha proyectado que el mercado de chips de IA podría generar US$50.000 millones en los próximos años. Mientras tanto, competidores locales como Huawei Technologies y Cambricon Technologies han aprovechado el vacío para expandir su producción, aunque aún no logran cubrir la demanda interna.

¿Por qué el H200 es clave para China?

El chip H200 es un acelerador de IA diseñado para entrenar y ejecutar modelos complejos, una capacidad que empresas como ByteDance (dueña de TikTok) y Alibaba necesitan para competir con gigantes estadounidenses como OpenAI. Según informes previos, solo Alibaba y ByteDance habrían expresado interés en adquirir más de 200.000 unidades cada una, una cifra que evidencia la escasez crónica de hardware especializado en el país.

La decisión de Pekín contrasta con reportes recientes del Financial Times, que señalaban que proveedores habían frenado la producción del H200 por incertidumbre regulatoria. Aunque el gobierno chino no ha hecho un anuncio público, fuentes indican que las importaciones podrían ser aprobadas este mismo trimestre, aunque con restricciones: los chips no podrán usarse en infraestructura crítica ni agencias sensibles, una categoría cuya definición aún está en discusión.

El contexto geopolítico añade presión: en 2023, la administración de Joe Biden (no Trump, como se mencionaba inicialmente en versiones previas) endureció las restricciones a la exportación de semiconductores avanzados a China, alegando riesgos para la seguridad nacional. Sin embargo, el H200 —considerado de generación previa— quedó en una zona gris, permitiendo a Nvidia solicitar licencias especiales para su venta.

La paradoja china: entre la autosuficiencia y la urgencia

Pekín enfrenta una contradicción estratégica: por un lado, necesita los chips de Nvidia para no quedarse atrás en la carrera de IA; por otro, su plan a largo plazo es reducir la dependencia extranjera. Prueba de ello es el paquete de US$70.000 millones en incentivos que prepara para impulsar su industria local de semiconductores, un sector donde empresas como SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corp.) aún no logran igualar la capacidad de producción de taiwanesas como TSMC o estadounidenses como Nvidia.

En mediados de 2025, las autoridades chinas ya habían instado a las empresas a evitar el uso del H20 (un modelo menos potente) y el RTX Pro 6000D, otro chip de Nvidia que, aunque diseñado para estaciones de trabajo, puede adaptarse a tareas de IA. Esta medida buscaba acelerar la adopción de alternativas locales, pero la falta de opciones viables ha obligado a Pekín a ceder parcialmente.

Ejecutivos de Nvidia han confirmado el fuerte interés de clientes chinos, pero la empresa no ha negociado directamente con el gobierno chino. “No sabemos cuándo se aprobarán las ventas”, admitieron, mientras esperan la luz verde final de Washington, que aún revisa las licencias de exportación. La paradoja es clara: China necesita estos chips, pero EE.UU. controla su flujo.

¿Qué gana (y qué pierde) cada lado?

Para Nvidia: Recuperar el acceso al mayor mercado de semiconductores del mundo sería un golpe financiero en un momento en que su valoración supera los US$2 billones. Sin embargo, depende de que Pekín no imponga cuotas abusivas de chips locales o restricciones ocultas.

Para China: Obtener el H200 le permitiría a sus empresas acelerar el desarrollo de IA, pero a costa de prolongar su dependencia de tecnología extranjera. Además, cada concesión a Nvidia debilita el argumento de que sus fabricantes locales —como Huawei— pueden sustituir los productos occidentales.

Para EE.UU.: Autorizar la venta del H200 (aunque sea un modelo “antiguo”) podría ser interpretado como un gestos de distensión, pero también como una rendija en su estrategia de contención tecnológica. La Casa Blanca ya ha impuesto aranceles del 25% a ciertas ventas de chips como parte de sus medidas proteccionistas.

Mientras las negociaciones avanzan en silencio, una pregunta queda en el aire: ¿Está China comprando tiempo para desarrollar sus propios chips, o el H200 se convertirá en otro eslabón de una dependencia imposible de romper?

El precedente del H800: cómo China ya esquivó las restricciones de EE.UU. en 2023

La aprobación *tácita* del H200 no es la primera vez que Pekín logra sortear los controles estadounidenses sobre semiconductores. En septiembre de 2023, Nvidia recibió permiso de la administración Biden para vender a China una versión modificada de su chip H800 —un acelerador de IA diseñado específicamente para cumplir con las restricciones de exportación—. Aquella concesión, limitada a US$400 millones en ventas, reveló una estrategia de doble filo: Washington permitió la venta de un producto *degradado* (con un ancho de banda de memoria reducido a 400 GB/s, frente a los 900 GB/s del modelo original), mientras Pekín lo presentó como una victoria simbólica para sus empresas tecnológicas.

El H800 se convirtió entonces en el chip más solicitado por gigantes chinos como Baidu y Tencent, que lo utilizaron para entrenar modelos de IA de hasta 175.000 millones de parámetros (como el ERNIE 3.5 de Baidu). Sin embargo, su rendimiento quedó un 30% por debajo del H100 no restringido, según benchmarks internos filtrados. Esta brecha obligó a empresas como ByteDance a duplicar sus pedidos para compensar la pérdida de eficiencia, un movimiento que ahora podrían repetir con el H200 si este llega con limitaciones similares. Mientras, fabricantes locales como Moore Threads —respaldada por el gobierno— lanzaron en 2024 su chip MTT S3000, pero este solo alcanzó un 20% del rendimiento del H800 en tareas de inferencia, según pruebas de MLPerf.

La lección del H800 explica por qué Pekín exige ahora cuotas de chips nacionales como contrapartida: en 2023, el 95% de los aceleradores de IA usados en centros de datos chinos eran de Nvidia, una dependencia que el gobierno quiere reducir al 70% para 2027, según un informe interno del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información (MIIT). Para lograrlo, ha inyectado US$14.000 millones en SMIC y Cambricon, pero los resultados son desiguales: mientras Huawei logró producir su Ascend 910B (usado en el Pangu 3.0 de Huawei Cloud), su capacidad de fabricación se limita a 7 nm, tres generaciones por detrás de los 4 nm del H200.

¿Repetirá China el error de 2023 o esta vez negociará desde el poder?

El H800 demostró que Pekín puede adaptarse a las limitaciones, pero también que cada concesión a Nvidia retarda su autosuficiencia. Ahora, con el H200, el gobierno chino tiene una baza nueva: su mercado es tan crítico para Nvidia que podría exigir transferencia de tecnología a cambio de aprobar pedidos masivos. La pregunta no es si China comprará estos chips, sino qué sacrificará EE.UU. para permitirlo —y si, esta vez, Pekín usará la ventana de oportunidad para acelerar el reemplazo definitivo de los semiconductores occidentales.

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