El CEO de Nvidia, Jensen Huang, proyecta que las ventas de sus chips y sistemas de inteligencia artificial generarán al menos 1 billón de dólares en ingresos acumulados para finales de 2027. Esta ambiciosa meta duplica las estimaciones previas, impulsada por una demanda masiva de hardware avanzado para centros de datos.
Pilares del Imperio de IA
- Arquitecturas de Nuevos Chips: Las familias de chips Blackwell y la plataforma Vera Rubin son la base física que sustenta esta enorme proyección de ventas.
- El Auge de la Inferencia: El mercado pasó de entrenar modelos a ponerlos a funcionar en el mundo real, lo que eleva drásticamente la necesidad de potencia de procesamiento en tiempo real.
- Ecosistema y Alianzas: La compañía no solo vende componentes, sino que financia y co-crea infraestructura global en la nube, robótica y sectores industriales avanzados.
El director ejecutivo de Nvidia tiene la oportunidad de reanimar el debilitado precio de las acciones de la compañía en su discurso principal en Computex este domingo, y Lynx Equity Strategies cree que la aprovechará, aunque la firma de investigación mantiene su postura cautelosa a largo plazo sobre el valor.
Las acciones de Nvidia han perdido terreno desde el reciente informe de resultados de la compañía, con un rendimiento inferior al de sus pares en semiconductores de IA, a pesar de resultados ampliamente sólidos.
Lynx atribuyó la debilidad en parte a que los inversores utilizan la acción como fuente de fondos, y en parte a las persistentes preocupaciones sobre el ritmo de lanzamiento de su arquitectura GPU de próxima generación Rubin y la competencia de chips personalizados en los principales proveedores de nube.
“El CEO no presentó un argumento convincente en la llamada de resultados”, escribió Lynx Equity Strategies, añadiendo que Jensen Huang tiene ahora la oportunidad de abordar eso en Computex.
La firma señaló que los inversores deben estar atentos a una mayor explicación sobre las cifras de ingresos de $20 mil millones y $200 mil millones y el mercado total direccionable vinculados a la iniciativa Vera CPU de la compañía; detalles específicos sobre el ritmo del lanzamiento de Rubin que sustenta la perspectiva de $1 billón en sistemas GPU de Nvidia; y una actualización a largo plazo sobre el segmento de redes.
Lynx también señaló que Huang fue visto en Taiwán organizando una cena con los directivos de los principales socios de la cadena de suministro, entre ellos Foxconn, TSMC y Pegatron, un evento que la prensa local denominó el “festín del billón de yuanes”.
Si el impulso de otros nombres del sector de IA se traslada a Nvidia, Lynx cree que la acción podría acercarse a $250 en el corto plazo, basándose en un múltiplo de 20 veces las estimaciones de consenso de ganancias para 2027.
Nvidia está a punto de embarcarse en un ciclo de actualización de varios trimestres conforme comienzan los envíos de sus chips de nueva generación Vera Rubin, lo que posiciona al gigante de la inteligencia artificial para superar con creces sus objetivos del segundo trimestre, según escribió BofA Global Research en una nota para clientes.
La firma de Wall Street espera que el fabricante de chips reporte ingresos del segundo trimestre fiscal de entre $94,000 millones y $95,000 millones, superando su guía de $91,000 millones, y proyecta ventas del tercer trimestre de entre $107,000 millones y $108,000 millones, muy por encima del consenso de aproximadamente $104,000 millones. Nvidia tiene programado publicar sus resultados tras el cierre del mercado el miércoles 27/08/2025.
BofA mantuvo su calificación de “Compra” y su precio objetivo de $350 para Nvidia, calificándola como su selección principal del sector. Los analistas destacaron la atractiva valuación de la acción, que cotiza a 16 veces las ganancias por acción proyectadas para 2027, su múltiplo precio-utilidad adelantado más bajo en diez años.
Tranquilizando a Wall Street sobre márgenes y financiamiento
Wall Street se ha vuelto cada vez más cauteloso ante dos puntos de presión clave: el aumento en la inflación de componentes que recorta los márgenes de hardware, y los esquemas circulares de financiamiento a proveedores en los que los diseñadores de chips financian a sus propios clientes.
El análisis de BofA rebate ambos frentes, argumentando que los vientos en contra del costo de memoria en los próximos sistemas Vera Rubin se limitan a aproximadamente 60 puntos base. Además, los compromisos directos de capital accionario de Nvidia con socios representan apenas el 15% de su flujo de caja libre proyectado de $470 mil millones en los próximos dos años, lo que alivia las preocupaciones sobre el riesgo en el balance general.
Riesgos de inflación en memoria “exagerados”
El aumento en los precios de la memoria de acceso aleatorio dinámico (DRAM) ha sido un tema central en toda la cadena de suministro de semiconductores, con la memoria representando ahora entre el 40% y el 50% de los costos totales de fabricación, en comparación con el 15% al 20% histórico.
Sin embargo, BofA argumenta que Nvidia está protegida de manera única gracias a su poder dinámico de fijación de precios, sus relaciones preferenciales de abastecimiento con proveedores como SK Hynix, y los elevados precios de venta de sus arquitecturas a escala de rack.
En los racks de cómputo NVL, los costos de memoria de alto ancho de banda (HBM) y memoria LPDDR en Vera Rubin se estiman en el 12.7% del precio total del rack, lo que representa un modesto impacto negativo de 60 puntos base en el margen en comparación con la generación actual Blackwell Ultra.
Si bien la integración completa a nivel de pod podría generar una dilución del margen bruto de hasta 500 puntos base debido a la memoria LPDDR y el almacenamiento NAND, BofA espera que el volumen inicial de estos pods de sistema completo se mantenga reducido. En general, se proyecta que los márgenes brutos se estabilicen en un rango saludable de entre 73% y 74% con el tiempo, en comparación con aproximadamente 75% en la actualidad.
Compromisos de capital y dominio en IA
Ante la inquietud de los inversores por las inversiones de riesgo de Nvidia, BofA calculó que la compañía ha comprometido aproximadamente $70 mil millones en capital directo a socios del ecosistema, incluyendo $30 mil millones en OpenAI y hasta $10 mil millones en Anthropic.
Con Nvidia esperando generar $469 mil millones en flujo de caja libre durante los años calendario 2026 y 2027, la empresa conserva amplio margen para cumplir su compromiso de devolver el 50% del flujo de caja libre a los accionistas.
BofA agregó que un respaldo reportado por separado de $250 mil millones para el arrendamiento por parte de OpenAI del campus de 10 gigavatios de SoftBank Energía en Ohio es una garantía contingente y diferida, más que un desembolso de capital inmediato, estructurada de manera similar a los acuerdos estándar de financiamiento de proyectos.
Con los precios spot de renta de GPU cerca de máximos históricos, alcanzando $5.66 por hora para los chips B200, BofA espera que Nvidia mantenga una participación dominante de entre el 65% y el 70% del mercado general de aceleradores de IA hasta 2030, proyectando que su poder de ganancias por acción anual alcance más de $25 para el año calendario 2030.
Nvidia dijo que las oportunidades de ingresos para sus chips de inteligencia artificial podrían alcanzar al menos 1 billón de dólares durante 2027 y esbozó una estrategia para competir de forma más agresiva en el mercado de la ejecución de sistemas de IA en tiempo real.
El presidente ejecutivo, Jensen Huang, presentó un nuevo procesador central y un sistema de IA basado en la tecnología de Groq, una startup de chips cuya tecnología adquirió Nvidia mediante una licencia por 17,000 millones de dólares en diciembre, durante su conferencia anual de desarrolladores GTC, en San José, en el estado de California.
Las medidas forman parte de la apuesta de Huang por consolidar la posición de la empresa en la denominada “computación de inferencia”, el proceso de responder a consultas, donde sus procesadores gráficos se enfrentan a una mayor competencia por parte de las unidades centrales de procesamiento y los procesadores personalizados fabricados por empresas como Google.
Los chips de Nvidia han dominado el proceso de entrenamiento de modelos de IA, que ha sido el centro de atención en los últimos años.
“Ha llegado el punto de inflexión de la inferencia”, dijo Huang. “Y la demanda no deja de crecer”, añadió.
Vestido con su característica chaqueta de cuero negra, Huang habló en un estadio de hockey con capacidad para más de 18,000 personas durante la conferencia de cuatro días que se ha convertido en uno de los mayores escaparates de la tecnología de IA.
Pero tras una deslumbrante subida que convirtió a Nvidia en la primera empresa en alcanzar una valoración de 5 billones de dólares el pasado octubre, han surgido dudas sobre su crecimiento. Los inversores también se han preguntado si su plan de reinvertir los beneficios en el ecosistema de la IA dará sus frutos. Los comentarios de Huang disiparon algunos temores.
La previsión de 1 billón de dólares supone un aumento respecto a la oportunidad de ingresos de 500,000 millones de dólares durante 2026, que Nvidia citó para sus chips de IA Blackwell y Rubin en su última presentación de resultados en febrero.
Las acciones de Nvidia subieron brevemente tras la nueva previsión, pero recortaron esas ganancias para cerrar con un alza del 1.2%.
“El hecho de que Huang prevea una oportunidad de 1 billón de dólares hasta 2027 subraya la demanda duradera de la infraestructura de IA de Nvidia a pesar de las preocupaciones de los inversores”, dijo Jacob Bourne, analista de eMarketer.
“Esto indica que Nvidia mantiene su liderazgo en el mercado de chips de IA, mientras que el sector de la IA en general se expande más allá de la fase inicial de experimentación hacia un despliegue a gran escala”.
Huang afirmó que la inferencia, proceso mediante el cual los sistemas de IA responden a preguntas o realizan tareas, se dividirá en dos pasos.
Los chips Vera Rubin de Nvidia se encargarán de un primer paso denominado “prefill”, en el que la solicitud del usuario se transforma de palabras humanas al lenguaje de “tokens” que usan los computadores con IA.
Los nuevos chips de Groq se encargarán de una segunda etapa de “decodificación”, en la que el computador con IA proporciona la respuesta que busca el usuario.
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