Huang Renxun dijo en la última conferencia telefónica de resultados que el gasto anual en infraestructura de IA alcanzará 4 billones de dólares, cuatro veces el consenso de Wall Street. Este dinero terminará repercutiendo en cada persona común en forma de facturas eléctricas, tarifas de suscripción e incluso empleos.
Autor y fuente del artículo: Nuevos智元
NVIDIA vale ahora 5.7 billones de dólares.
Esta cifra supera la proyección del PIB total de Alemania para 2026 de 5.45 billones de dólares.
Una empresa que vende chips, más valiosa que la economía más grande de Europa.
La noche del 20 de mayo, NVIDIA publicó sus resultados financieros del primer trimestre del año fiscal 2027, con ingresos de 81.600 millones de dólares, un aumento del 85 % interanual, superando ampliamente las expectativas de Wall Street.
El negocio de centros de datos generó 75.200 millones de dólares, un aumento del 92% interanual, representando más del 90% de los ingresos totales.
Utilidad neta de 58.300 millones de dólares, más del triple respecto al mismo período del año anterior.
Lo que es más sorprendente es la proyección para el próximo trimestre, de 91.000 millones de dólares, que supera en más de 4.000 millones de dólares las expectativas de los analistas.
Al mismo tiempo, NVIDIA aumentó su programa de recompra de acciones en 80.000 millones de dólares.
Esta empresa gana tanto dinero que no sabe cómo gastarlo.
¿De quién son los 4 billones de dólares?
Las cifras del informe financiero son solo un aperitivo.
La afirmación que Jensen Huang lanzó en la llamada posterior fue realmente asombrosa.
El gasto de capital en IA de los proveedores de nube a gran escala ya ha alcanzado 1 billón de dólares anuales y aumentará a 3 a 4 billones de dólares.
¿Cuál es la expectativa consensuada de Wall Street?
Según un análisis de Laura Martin de Needham, se espera que el gasto en capital de los grandes proveedores de nube alcance los 1.03 billones de dólares hasta 2028.
The number Huang Renxun mentioned is four times this consensus.
La CFO de NVIDIA, Colette Kress, proporcionó una línea de tiempo según la cual el gasto anual en infraestructura de IA podría alcanzar entre 3 y 4 billones de dólares antes de 2030.
El analista de Needham, Laura Martin, evaluó en un informe que la visión de Huang Renxun difiere de la imagen descrita por los proveedores de nube, y es más interesante.
El dinero ya se está quemando.
En el primer trimestre, el gasto en capital de Google fue de 35.700 millones de dólares, duplicándose respecto al año anterior; Amazon, con 44.200 millones de dólares, lideró entre las cuatro empresas; Microsoft, con 30.900 millones de dólares, aumentó un 84% interanual.
Meta fue la más agresiva, aumentando su presupuesto de gastos de capital anual a entre 125 mil millones y 145 mil millones de dólares, pero el mercado le dio una bofetada: al día siguiente, sus acciones cayeron un 9.25%.
Las cuatro juntas, se espera que inviertan 725 mil millones de dólares en todo el año 2026.
Bank of America prevé que el monto total de emisiones de deuda de los proveedores de nube este año alcanzará los 175.000 millones de dólares, seis veces el promedio anual de los últimos cinco años.
¿Qué significa una cifra de 4 billones de dólares?
Equivalente al PIB anual de Japón.
Este dinero finalmente debe ganarse de algún lugar.
Tu factura de electricidad está pagando por la IA
Esta apuesta audaz parece lejana, pero ya está cambiando la vida de las personas comunes, comenzando por la factura de la electricidad.
El residente de Virginia, John Steinbach, recibió una factura de electricidad de 281 dólares en enero de 2026, mientras que el mes anterior había pagado aproximadamente 100 dólares.
Ha vivido en esta casa durante casi 40 años y nunca ha visto un aumento así.
Virginia es la región de Estados Unidos con la mayor concentración de centros de datos, y solo en 2024, estos consumieron casi el 40% de la electricidad del estado.
Este no es un caso aislado.
https://www.consumerreports.org/data-centers/ai-data-centers-impact-on-electric-bills-water-and-more-a1040338678/
Según la investigación de SemiAnalysis, la región de la red PJM, que cubre 13 estados del este de Estados Unidos y 67 millones de habitantes, experimentó un aumento promedio del 15% en las facturas de electricidad domésticas para 2026 en comparación con «antes de la era de los centros de datos de IA».
Según datos de la Agencia Internacional de la Energía, un centro de datos de gran escala típico consume tanta electricidad como 100.000 hogares.
El proyecto Hyperion de Meta planeado en Luisiana requiere al menos 5 gigavatios de electricidad, tres veces el consumo total de la ciudad de Nueva Orleans.
Para 2028, el consumo de electricidad de los centros de datos en Estados Unidos se espera que represente el 12% del consumo eléctrico total del país.
Para 2030, se espera que las tarifas eléctricas en todo Estados Unidos aumenten un 8% en promedio.
Esta cuenta es sencilla: los gigantes tecnológicos construyen fábricas de IA, las fábricas consumen electricidad, ¿quién asume el costo de la expansión de la red eléctrica?
La respuesta al menos por ahora es, todos.
100 empleados de IA giran a tu alrededor
La factura eléctrica es solo el prólogo.
Huang Renxun describió un panorama más amplio en la llamada de resultados: hay mil millones de usuarios humanos en todo el mundo, y a continuación, el mundo tendrá miles de millones de Agentes, cada uno de los cuales generará sub-Agentes.
Esto no es algo de broma.
En la conferencia GTC de este marzo, proporcionó cifras más específicas, previendo que dentro de diez años NVIDIA tendrá 75.000 empleados humanos y 7,5 millones de Agentes, es decir, 100 Agentes por persona.
Una encuesta de McKinsey de noviembre del año pasado reveló que el 62% de las empresas ya están probando Agentes.
Andrej Karpathy realizó un experimento en el que un agente optimizó el proceso de entrenamiento de un pequeño modelo de lenguaje; el agente realizó 700 experimentos en dos días y encontró 20 soluciones de optimización.
https://x.com/karpathy/status/2030371219518931079
Pero aquí hay una realidad que no se puede evitar.
La confiabilidad del agente aún está lejos de poder "dejarlo actuar por sí solo".
Un agente de una empresa, tras obtener permisos elevados, eliminó en 9 segundos una base de datos de producción completa, borrando todos los datos de los clientes, registros de reservas y copias de seguridad.
El CEO de ServiceNow, Bill McDermott, dijo directamente: la capacidad de gobernanza es una cuestión de vida o muerte.
La demanda de cálculo del agente ha aumentado aún más la necesidad de potencia de cómputo.
Huang Renxun reveló que la cantidad de cálculo necesaria para la IA agente ha aumentado un 1000% en comparación con la IA generativa de hace dos años.
La próxima plataforma Vera Rubin de NVIDIA está diseñada precisamente para esto, reduciendo el costo de los tokens de inferencia a la décima parte del Blackwell y disminuyendo la cantidad de GPU necesaria para entrenar modelos del mismo tamaño a la cuarta parte.
Los principales laboratorios como Anthropic, Meta, OpenAI y Mistral AI ya han anunciado oficialmente que entrenarán sus próximas generaciones de modelos basados en Rubin.
https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-vera-rubin-platform
Desde este punto de vista, la proyección de 4 billones de dólares en infraestructura no resulta tan audaz.
Peaje en la autopista hacia la AGI
Todos los números, todas las inversiones, conducen finalmente al mismo destino.
Cuando el costo de la inferencia se reduce diez veces, los modelos siguen creciendo y miles de millones de agentes operan de forma autónoma y colaboran entre sí, el final de esta curva tecnológica tiene un solo nombre: AGI. Un poco más allá, está la ASI, la inteligencia artificial superinteligente.
Una inversión de 4 billones de dólares en infraestructura, en última instancia, es construir una autopista hacia la AGI.
Huang Renxun apuesta a que el destino de este camino es lo suficientemente valioso como para que todas las inversiones en el camino se conviertan en una pequeña fracción.
Si la AGI realmente llega al final de esta década, todas las discusiones actuales sobre "si la inversión en IA puede recuperar su costo" se volverán irrelevantes.
Un sistema capaz de completar de forma autónoma casi todas las tareas cognitivas redefinirá el propio concepto de «tasa de retorno».
En ese momento, la única pregunta era: «¿Quién tiene derecho a sentarse en la mesa de la era de la AGI?»
NVIDIA ya se ha sentado. Los cuatro gigantes de la nube están apostando dinero real.
Y cada persona común será un parte interesada en esta apuesta grande, quieras o no.
Referencias:
NVIDIA publica el informe financiero del primer trimestre del año fiscal 2027
https://www.cnbc.com/2026/05/21/ai-spending-expected-to-top-1-trillion-in-2-years-why-that-estimate-may-be-too-low.html