Nvidia acaba de reportar otro trimestre que haría llorar de envidia a la mayoría de las empresas. Los ingresos alcanzaron los 57 mil millones de dólares en el Q3 del FY2026, un aumento del 62% interanual, con el segmento de centros de datos solo generando 51,2 mil millones de dólares.
Los números detrás de la narrativa
Los ingresos de Nvidia en centros de datos de $51.2 mil millones crecieron un 25% respecto al trimestre anterior y un 66% respecto al mismo período del año anterior. Esto coloca las operaciones de centros de datos de la empresa por encima de una tasa anualizada de $200 mil millones.
La empresa controla aproximadamente el 80% del mercado de aceleradores de IA. Ese dominio no se trata solo de hardware. Se trata del ecosistema de software CUDA que vincula a los desarrolladores a la arquitectura de Nvidia.
Se proyecta que el mercado global de inferencia de IA crecerá desde $106,15 mil millones en 2025 hasta $254,98 mil millones para 2030, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta del 19,2%. Las arquitecturas Blackwell y Blackwell Ultra están diseñadas específicamente para mejorar la economía de la inferencia, haciendo que sea más barato y rápido ejecutar modelos de IA en producción.
Por qué la inferencia es más importante que el entrenamiento
Entrenar un modelo de IA es un gasto único (o periódico). La inferencia: ejecutar ese modelo entrenado para atender a usuarios reales—ocurre de forma continua. Cada consulta de ChatGPT, cada resultado de búsqueda generado por IA, cada interacción automatizada de servicio al cliente es una carga de trabajo de inferencia. Algunas estimaciones del sector sugieren que la inferencia podría representar eventualmente el 80-90% de toda la demanda de cómputo de IA.
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha estado indicando esta transición durante varios trimestres. La arquitectura Blackwell está diseñada para manejar los patrones computacionales específicos de la inferencia, donde la latencia y el costo por consulta son tan importantes como el rendimiento bruto.
La extraña reacción del mercado
A pesar de publicar cifras que superaron ampliamente las expectativas, las acciones de Nvidia han bajado. La acción se sitúa por debajo de 22 veces las ganancias futuras, una valoración que parece modesta para una empresa que crece sus ingresos a un 62% anual.
Mientras Nvidia domina el entrenamiento, las cargas de trabajo de inferencia son más diversas y potencialmente más accesibles para los competidores. Chips personalizados de Google, Amazon y una creciente cohorte de startups están apuntando específicamente a la inferencia. El espacio de redes GPU descentralizadas también está creciendo, ofreciendo potencialmente cómputo de inferencia a menores costos al aglutinar hardware subutilizado.
El múltiplo de ganancias a futuro inferior a 22x sugiere que el mercado está preciando alguna versión de este riesgo. Si esto representa una oportunidad o una advertencia depende completamente de si Nvidia puede mantener su dominio mientras la inteligencia artificial pasa de construir modelos a ejecutarlos a gran escala.