Nvidia presume de que sus GPUs viejas no se devalúan, pero el dato tiene truco
Nvidia saca pecho con los valores de reventa de sus chips antiguos para rebatir el miedo a la obsolescencia, aunque un chip que aún se vende bien puede estar dejando de ser rentable de usar.
Nvidia ha salido al ataque contra uno de los mayores fantasmas que sobrevuelan el negocio de la inteligencia artificial: la idea de que las GPUs (los chips que ejecutan la IA) se quedan obsoletas demasiado rápido. En su presentación de otoño de 2026 dentro del 'roadshow' para inversores, la compañía defendió que sus generaciones antiguas conservan todavía un valor nada despreciable, justo lo contrario de lo que sostiene el argumento bajista. El debate no es menor: si el hardware se queda obsoleto enseguida, los grandes clientes (Microsoft, Meta, Alphabet, Amazon) tendrían problemas para justificar los miles de millones que están invirtiendo en centros de datos, y tarde o temprano podrían empezar a cerrar el grifo.
Para rebatirlo, Nvidia comparó el valor residual de tres generaciones de chips contra una curva de amortización acelerada a cinco años. Según sus datos, la Ampere A100 conserva en torno al 25% de su valor original tras unos seis años de vida. La Hopper H100 mantiene alrededor del 58% pasados tres o cuatro años. Y la más nueva, la Blackwell B200, aún valdría cerca del 158% de lo que costó al cabo de un año. La lectura que hace la empresa es clara: que salga una generación nueva no convierte a la anterior en chatarra inservible; los chips veteranos siguen teniendo demanda y un valor de reventa real.
Pero aquí está la trampa que señala el análisis. Que un chip se venda bien de segunda mano no significa que siga siendo rentable usarlo. La propia Nvidia lo ilustra con un dato de rendimiento: en una prueba de inferencia de abril, la B200 ofrecía un coste de unos 0,02 dólares por millón de 'tokens' (la unidad con la que se mide el trabajo de estos modelos), frente a los 0,09 dólares de la H100. Es decir, la B200 resulta aproximadamente un 78% más barata por trabajo realizado. Y eso ocurre aunque la H100 todavía conserve el 58% de su valor. El cálculo que importa: si 100.000 millones de infraestructura tienen una vida útil de cinco años, el coste anual de 'gastar' ese equipo ronda los 20.000 millones; si esa vida cae a tres años, se dispara por encima de los 33.000 millones, un 67% más. Un chip puede seguir siendo utilizable y, a la vez, haber dejado de ser competitivo.
La pregunta siguiente es si ese problema ya se nota en las cuentas de los grandes clientes, y hoy por hoy la respuesta es que no. Microsoft es un buen ejemplo: Azure creció un 43% en su cuarto trimestre fiscal de 2026 y la dirección asegura que la demanda supera la capacidad disponible. La compañía se gastó 41.000 millones en inversión durante el trimestre, y cerca de dos tercios fueron a activos de vida corta (sobre todo CPUs y GPUs). Aun así, su beneficio operativo subió un 18% y espera que Azure se acelere hasta cerca del 45% el próximo trimestre. Meta cuenta una historia parecida desde otro ángulo: elevó su previsión de inversión para 2026 hasta 130.000-145.000 millones de dólares y, aun así, prevé que su beneficio operativo supere el de 2025. Por ahora, los que pagan la fiesta gastan más pero siguen ganando más.
Con ese telón de fondo, el foco se desplaza a la valoración. A unos 239 dólares por acción, Nvidia ronda una capitalización de 5,6 billones de dólares. Su PER forward (el precio dividido por el beneficio esperado, la medida clásica de si una acción está cara o barata) ronda las 26 veces, apenas un 8% por encima de la media del sector de semiconductores, lo que a simple vista no parece exagerado. Los números acompañan: los ingresos trimestrales se han duplicado respecto al año anterior, los de su negocio de centros de datos subieron un 117% y los márgenes brutos siguen cerca del 75%. Los 32 analistas que han publicado valoraciones en los últimos tres meses recomiendan comprar, con un precio objetivo medio de 325,03 dólares, un 36% por encima del actual. El propio autor del análisis mantiene la recomendación de compra, pero insiste en que la depreciación es un riesgo a vigilar más de cerca a medida que salgan nuevas generaciones de chips.
El análisis de Salseo
- La clave no es cuánto vale el chip de segunda mano, sino cuánto cuesta el trabajo que hace. Un H100 puede revenderse al 58% de su precio, pero cada millón de 'tokens' le cuesta unas 4,5 veces más que a un B200. Esa brecha es la que de verdad decide cuándo a un cliente le merece la pena jubilar una máquina, no el precio de reventa.
- La amortización golpea directamente al que paga los centros de datos. Si la vida útil de la infraestructura cae de cinco a tres años, el coste anual de 'gastarla' sube alrededor de un 67%. Traducido: los hyperscalers necesitarían ganar mucho más con ella para mantener el mismo retorno, y si el retorno se deteriora, lo primero que recortan es la compra de chips. Ahí sí duele para Nvidia.
- La señal concreta a vigilar no es el titular de 'sigue siendo compra', sino la utilización de los centros de datos y los comentarios de Microsoft y Meta sobre retorno de la inversión en IA. Si sus beneficios operativos dejan de crecer al ritmo de su gasto, el debate sobre la obsolescencia pasa de teoría a problema real.
- Ojo al matiz contrario: que los chips se queden viejos rápido no es malo por sí solo para Nvidia, porque acelera los ciclos de compra. El problema solo aparece si la obsolescencia es veloz pero los ingresos que genera esa IA no lo son tanto. Hoy los números de los clientes aún no muestran ese desfase.