Nvidia asegura que la IA ya es productiva y rentable, no solo una promesa
El CEO de Nvidia, Jensen Huang, asegura que la inteligencia artificial ya genera ingresos reales y utilidad en sectores como el trading, la farmacia o la ciberseguridad. Lo respalda con unos resultados récord de 96.200 millones de dólares en ingresos trimestrales, un 106% más que el año pasado.
Nvidia ha dejado claro que la inteligencia artificial ha dejado atrás la fase de las promesas. Su consejero delegado, Jensen Huang, lo resumió en la llamada con analistas por los resultados del segundo trimestre fiscal: "La IA ha alcanzado su punto de inflexión. Hace trabajo útil. Sus tokens son productivos y rentables. Ahora, la computación es ingresos.". Con eso, Huang zanja el debate sobre si la IA generativa es una burbuja o una revolución: lo que importa, dice, es que las empresas ya pagan por ella porque les devuelve dinero.
Los números le dan la razón. La compañía registró ingresos récord de 96.200 millones de dólares en el trimestre, más del doble que el año anterior, con un crecimiento del 106% interanual y del 18% respecto al trimestre previo. La división de centros de datos, la gran locomotora, facturó 89.000 millones de dólares, un 117% más. Y no parece que vaya a frenarse: la compañía espera ingresar 108.000 millones de dólares el próximo trimestre, a pesar de seguir arrastrando limitaciones de suministro.
Huang quiso demostrar que los casos de uso reales ya están por todas partes. Hudson River Trading y Jane Street emplean sus fábricas de IA para acelerar el trading cuantitativo; Samsung está aplicando la tecnología a la litografía computacional con un rendimiento hasta 20 veces superior al de los métodos anteriores; y Bristol-Myers Squibb usa la plataforma Vera Rubin para comprimir el desarrollo de fármacos de años a meses, algo que ya hacen también Roche y Eli Lilly. En ciberseguridad, asegura, ha surgido una ola de empresas que no podrían existir sin los modelos de frontera, con sistemas de defensa autónomos que operan sin supervisión humana constante.
Otro de sus mensajes clave es que la inteligencia artificial agéntica, esa que encadena varias tareas y usa herramientas externas, está multiplicando el consumo de cómputo. Huang explicó que una sola tarea de un agente puede requerir entre 15 y 100 veces más computación que una consulta humana, lo que explica que la demanda siga superando a la oferta. En su visión, cada empresa acabará usando flotas de agentes trabajando de fondo: Nvidia tiene hoy unos 40.000 empleados humanos, pero el futuro, dice, pasa por compañías operando con cientos de miles o millones de agentes.
Huang también respondió a las dos grandes preocupaciones de los inversores. Primero, que los modelos de código abierto no son una amenaza porque casi todos se ejecutan sobre hardware de Nvidia, gracias a la penetración de su ecosistema de software CUDA. Segundo, que los grandes laboratorios de frontera que diseñan sus propios chips, como OpenAI, seguirán siendo clientes porque Nvidia vende una plataforma completa que cubre todo el ciclo de vida de la IA y se ejecuta en cualquier nube. Como guinda, la compañía anunció una ampliación de su acuerdo con Amazon Web Services, que desplegará 2 millones de GPUs adicionales hasta el año fiscal 2029, y un plan para captar más de 500.000 millones de dólares en financiación de terceros junto a Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR para construir infraestructura de IA.
El análisis de Salseo
- El mantra "computar es ingresos" es el verdadero argumento de Nvidia: el crecimiento del 106% en ingresos y la guía de 108.000 millones demuestran que las empresas pagan por la IA porque les reporta dinero, no por fe en el futuro. Si esa ecuación se rompe, la tesis de Nvidia se tambalea, pero hoy los datos la sostienen.
- Huang ha desactivado en una sola llamada las dos amenazas más citadas contra el monopolio de Nvidia: el software libre y los chips propios de los laboratorios. Su defensa es sólida: los modelos abiertos también consumen GPUs a través de CUDA, y el hardware alternativo solo cubre una parte del proceso, no la plataforma completa. El punto débil a vigilar es si algún cliente grande consigue replicar todo el ecosistema con silicio propio.
- La IA agéntica es el multiplicador silencioso: si cada tarea de un agente consume entre 15 y 100 veces más cómputo que una consulta normal, Nvidia no necesita que lleguen nuevos modelos revolucionarios para seguir batiendo récords. El indicador clave para los próximos trimestres es cuánto crece el gasto en agentes dentro de las empresas, no el ruido sobre el AGI.
- El giro hacia el reparto de ingresos con neoclouds y la financiación externa de más de 500.000 millones con gigantes como BlackRock o KKR convierte a Nvidia en socio de la infraestructura, no solo en proveedor. Reduce el riesgo de demanda, pero también ata su crecimiento al éxito de un despliegue masivo de capacidad que muchos consideran excesivamente optimista.