¿Más del 60 por ciento de los ingresos? ¿Demanda adquirida? Cómo Nvidia impulsa su propio crecimiento con inversiones controvertidas.
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Publicado el: 20 de noviembre de 2025 / Actualizado el: 20 de noviembre de 2025 – Autor: Konrad Wolfenstein
¿Más del 60% de los ingresos? ¿Demanda adquirida? Cómo Nvidia impulsa su propio crecimiento con inversiones controvertidas – Imagen: Xpert.Digital
Nuevos chips cada año: la agresiva estrategia de actualización de Nvidia: ¿motor de progreso u obsolescencia programada?
### La apuesta de un billón de dólares de Nvidia: ¿Jugada maestra o castillo de naipes a punto de derrumbarse? ### Con un valor de cinco billones de dólares: ¿Es Nvidia la mayor burbuja desde la era de las puntocom? ### ¿Más espectáculo que sustancia? ¿Por qué los inversores estrella advierten sobre una burbuja de IA? ###
La pregunta del millón: ¿Qué sucede si Google y compañía dejan de apoyar a Nvidia?
Nvidia, el fabricante de chips con sede en California, volvió a superar las expectativas de Wall Street en el tercer trimestre de 2025, registrando ingresos por 57.000 millones de dólares y un crecimiento interanual del 62%. Sin embargo, tras estas impresionantes cifras subyace un debate fundamental que va mucho más allá de los análisis trimestrales habituales. El desempeño de la compañía, que a finales de octubre de 2025 se convirtió en la primera de la historia en superar la marca de los cinco billones de dólares, plantea interrogantes cruciales. ¿Se basa este sólido crecimiento en una demanda real, impulsada por la imparable revolución de la inteligencia artificial? ¿O estamos presenciando un sobrecalentamiento especulativo que recuerda los excesos de las burbujas tecnológicas del pasado, alimentado artificialmente por modelos de financiación circulares y arriesgados?
Esta extraordinaria expansión está intrínsecamente ligada al auge de la IA generativa desde la introducción de ChatGPT. Las GPU de Nvidia se han convertido en una infraestructura indispensable para entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguaje, lo que ha generado una demanda exponencial. En el centro de este desarrollo se encuentran los hiperescaladores —gigantes tecnológicos como Microsoft, Amazon, Google y Meta— que, con inversiones previstas que superan los 300 000 millones de dólares para 2025, son los principales impulsores de este auge. Sin embargo, esta enorme dependencia de tan solo cuatro grandes clientes, que ahora representan el 61 % de los ingresos, conlleva importantes riesgos de concentración. Al mismo tiempo, las inversiones estratégicas en startups que figuran entre los mayores clientes de Nvidia suscitan dudas sobre la verdadera naturaleza de esta demanda. Si bien los defensores señalan una rentabilidad sin precedentes, la ventaja tecnológica que ofrecen arquitecturas como Blackwell y el ecosistema de software CUDA firmemente establecido, destacados críticos y gestores de fondos advierten sobre una peligrosa burbuja que podría ser peor que la burbuja de las puntocom. El siguiente análisis profundiza en la anatomía del crecimiento de Nvidia, destacando los factores clave y los riesgos crecientes, y plantea la pregunta crucial: ¿Está el capitalismo digital construido sobre una sólida base de silicio o sobre las arenas especulativas de una corrección inminente?
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El crecimiento exponencial de Nvidia en la era de la inteligencia artificial
Cuando una empresa de chips se convierte en infraestructura crítica del capitalismo digital
Nvidia, el fabricante de chips con sede en California, alcanzó ingresos por 57.000 millones de dólares en el tercer trimestre de 2025, superando las expectativas de Wall Street. El crecimiento interanual del 62% es notable, pero plantea interrogantes fundamentales que van mucho más allá de los resultados trimestrales típicos. No se trata solo de cómo una sola empresa logró tal desempeño, sino también de si esta expansión se basa en una sólida base económica o muestra signos de sobrecalentamiento especulativo, similar a las burbujas tecnológicas del pasado.
La magnitud de este desarrollo solo se hace evidente al considerar el plazo. Hace tres años, la capitalización de mercado de Nvidia rondaba los 400 mil millones de dólares. Para finales de octubre de 2025, la compañía se había convertido en la primera de la historia en alcanzar un valor de mercado de 5 billones de dólares. Este aumento de más de doce veces su valor en tan solo tres años no tiene precedentes. Ni siquiera las empresas emergentes más espectaculares de la era puntocom lograron incrementos de valoración tan absolutos.
Este extraordinario desarrollo está estrechamente ligado a la rápida expansión de la inteligencia artificial generativa. Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la demanda de procesadores gráficos de alto rendimiento para entrenar y ejecutar grandes modelos de lenguaje ha crecido exponencialmente. Nvidia se encuentra en el centro de esta transformación, ya que sus GPU se consideran esenciales para la construcción de centros de datos complejos. La pregunta clave ahora es si este auge se basa en mecanismos económicos fundamentales o si, por el contrario, oculta dinámicas especulativas que recuerdan a los excesos del mercado del pasado.
Anatomía del crecimiento: Cinco factores clave del auge de las ventas
Los hiperescaladores como principal motor de crecimiento
El análisis de los factores que impulsan los ingresos revela un modelo de negocio altamente concentrado. El segmento de centros de datos generó 51.200 millones de dólares en el tercer trimestre, lo que representa aproximadamente el 90 % de los ingresos totales. Dentro de este segmento, cerca del 50 % corresponde a los hiperescaladores, es decir, los principales proveedores de servicios en la nube: Microsoft, Amazon, Google y Meta. Estas cuatro empresas están invirtiendo fuertemente en el desarrollo de infraestructura para inteligencia artificial.
El apetito inversor de las empresas hiperescalables ha alcanzado un nivel extraordinario. Estas compañías planean inversiones de capital superiores a los 300 000 millones de dólares para 2025, con Amazon a la cabeza con más de 100 000 millones, seguida de Microsoft con entre 85 000 y 93 000 millones y Google con aproximadamente 75 000 millones. Estas sumas superan con creces las inversiones de capital de los últimos años y representan un desarrollo de infraestructura fundamental de proporciones históricas sin precedentes.
Sin embargo, centrarse en estos pocos clientes principales conlleva riesgos estructurales. Los informes trimestrales revelan que los cuatro clientes más importantes de Nvidia representan ahora el 61 % de los ingresos, un aumento del 56 % con respecto al trimestre anterior. Dos clientes, cuyos nombres no se han revelado, son responsables del 39 % de los ingresos. Esta extrema dependencia de un número reducido de clientes constituye un riesgo de concentración, lo cual se destaca como un punto crítico en el análisis financiero.
La arquitectura de Blackwell como catalizador tecnológico
El segundo factor clave de crecimiento es el lanzamiento de la nueva generación de chips Blackwell. El director ejecutivo, Jensen Huang, explicó durante la presentación de resultados que las cifras de ventas de los chips Blackwell son excepcionalmente altas y que los procesadores para centros de datos se han agotado por completo. La demanda supera con creces la capacidad de producción, por lo que Nvidia ha solicitado a su socio de fabricación, TSMC, que aumente la producción de obleas de tres nanómetros en un 50 %.
Estos cuellos de botella en el suministro son un arma de doble filo. Por un lado, demuestran la demanda estructural de los chips más avanzados. Por otro lado, evidencian que Nvidia, a pesar de su posición dominante en el mercado, está alcanzando sus límites de capacidad. TSMC planea aumentar su producción mensual de las actuales 100 000-110 000 obleas a 160 000, reservando 35 000 obleas mensuales específicamente para Nvidia. Sin embargo, esta expansión de la producción es un proceso que llevará meses y no tendrá su efecto completo hasta 2026.
La plataforma Blackwell no se limita a un único chip, sino que constituye un ecosistema completo de procesadores, componentes de red y circuitos. Esta integración otorga a Nvidia una ventaja competitiva frente a sus rivales, que solo ofrecen componentes individuales. La solución de sistema integral permite a los hiperescaladores operar sus centros de datos con mayor eficiencia y maximizar el rendimiento por dólar invertido. Al mismo tiempo, esta estrategia fideliza a los clientes a la plataforma Nvidia, generando un efecto de dependencia natural.
Acortamiento del ciclo de vida del producto y ciclos de actualización permanentes
En 2024, Nvidia dio un giro estratégico fundamental, reduciendo su ciclo de producto de 18-24 meses a un ritmo anual. Esta aceleración es notable y radicalmente diferente a los ciclos de semiconductores anteriores. Tras Blackwell, la plataforma VeraRubin se lanzará en la segunda mitad de 2026, seguida de Rubin Ultra en 2027, y las generaciones posteriores a intervalos anuales.
Esta estrategia de innovación continua genera una demanda constante. Los hiperescaladores y las empresas clientes se enfrentan al reto de modernizar periódicamente su infraestructura para seguir siendo competitivos. Los saltos tecnológicos entre generaciones son sustanciales. En comparación con la generación Hopper anterior, Blackwell ofrece mejoras significativas en potencia de cómputo, eficiencia energética y conectividad de almacenamiento. Desde la perspectiva del cliente, estos avances justifican la elevada inversión, ya que reducen directamente los costes operativos por operación de cómputo.
Sin embargo, esta estrategia también conlleva riesgos. Acortar el ciclo de vida de los productos implica que el hardware pierde valor relativo más rápidamente. Un chip H100 adquirido hoy quedará tecnológicamente obsoleto en dos años, aunque siga siendo funcional. Esta obsolescencia programada conlleva mayores tasas de rotación de capital para los clientes e incrementa su dependencia de la reinversión continua. Queda por ver si estos ciclos son sostenibles a largo plazo o si provocarán una fatiga inversora.
Alianzas estratégicas y desarrollo de ecosistemas
El cuarto factor de crecimiento reside en las extensas alianzas estratégicas que Nvidia ha forjado en los últimos meses. En septiembre de 2025, la compañía anunció una inversión de hasta 100 mil millones de dólares en OpenAI para financiar la construcción de centros de datos con una capacidad total de diez gigavatios. A cambio, OpenAI se compromete a utilizar millones de GPU de Nvidia. En noviembre se firmó un acuerdo similar con Anthropic, en el que Nvidia invierte hasta 10 mil millones de dólares, mientras que Microsoft aporta otros 5 mil millones. Anthropic, por su parte, adquiere capacidad de cómputo por valor de 30 mil millones de dólares de Microsoft Azure, con tecnología Nvidia.
Estas transacciones siguen un patrón circular que cada vez genera más dudas. Nvidia invierte en startups, que a su vez compran hardware de Nvidia. Al mismo tiempo, una parte de las inversiones regresa a Nvidia a través de proveedores de servicios en la nube mediante la compra de chips. Este sistema crea un ciclo de valor cerrado en el que el capital circula dentro de un ecosistema estrechamente integrado. Los críticos lo denominan estimulación artificial de la demanda, mientras que sus defensores argumentan que se trata de una integración vertical estratégica que distribuye el riesgo entre los socios.
Brian Mulberry, de Zacks Investment Management, resumió concisamente el problema al explicar en una entrevista con TheStreet que cada vez resulta más difícil rastrear las complejidades financieras. La cuestión de quién puede reclamar, en última instancia, qué porcentaje de un dólar de ingresos se vuelve cada vez más compleja. Esta falta de transparencia dificulta la valoración racional del mercado y abre la puerta a excesos especulativos.
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Ecosistema de software y ventaja competitiva de CUDA
El quinto factor de crecimiento, y potencialmente el más sostenible, es el ecosistema de software que Nvidia ha desarrollado a lo largo de dos décadas. Su plataforma de programación propietaria, CUDA, se ha convertido en el estándar de facto para el desarrollo de aplicaciones de IA. Más de cuatro millones de desarrolladores en todo el mundo utilizan CUDA, y prácticamente todos los principales modelos de IA se han entrenado en hardware de Nvidia utilizando el software CUDA.
Este efecto de red genera costes de cambio significativos. Incluso si un competidor como AMD o Intel ofrece hardware tecnológicamente equivalente, los desarrolladores tendrían que reescribir toda su pila de software para usarlo. La compatibilidad con frameworks existentes como PyTorch y TensorFlow está estrechamente ligada a CUDA. Google, con sus Unidades de Procesamiento de Tensores (TPU), y Amazon, con sus chips Trainium, están explorando enfoques alternativos, pero siguen confinados a sus propios ecosistemas en la nube y no logran la adopción multiplataforma de CUDA.
Sin embargo, este dominio no está del todo asegurado. La presión por reducir costes está impulsando a los hiperescaladores a desarrollar sus propios chips. Google ha lanzado su quinta generación de TPU, y la nueva Ironwood TPU ofrece el doble de eficiencia energética y seis veces más capacidad de memoria que su predecesora. Estas soluciones personalizadas están optimizadas para cargas de trabajo específicas y pueden resultar más rentables en estos casos que las soluciones de propósito general de Nvidia.
La pregunta fundamental: ¿Negocio sólido o burbuja especulativa?
Argumentos a favor de la fortaleza fundamental sostenible
Quienes defienden la sostenibilidad del crecimiento de Nvidia señalan varios factores estructurales. El más importante es la transformación real de la economía mediante la inteligencia artificial. A diferencia de otras tecnologías que generaron gran expectación, como el metaverso o la cadena de bloques, la IA ya está demostrando mejoras de productividad cuantificables en las empresas. Los estudios muestran que las organizaciones que utilizan IA generativa obtienen una rentabilidad media de 3,70 dólares por cada dólar invertido, y las implementaciones más avanzadas alcanzan rentabilidades de hasta 10,30 dólares.
La tasa de adopción en las empresas subraya esta demanda fundamental. En 2024, el 78 % de las organizaciones utilizaban IA en al menos una función empresarial, lo que supone un aumento del 55 % con respecto al año anterior. La IA generativa se utiliza habitualmente en el 71 % de las empresas, un incremento significativo desde el 65 % a principios de año. Estas cifras demuestran que la IA ha superado la fase experimental y se está integrando en los procesos operativos centrales de las empresas.
Los resultados financieros respaldan este argumento. El margen bruto de Nvidia supera el 73 % y los ingresos netos alcanzaron los 31 900 millones de dólares en el tercer trimestre, lo que representa un margen neto del 56 %. Esta rentabilidad es excepcional y demuestra que Nvidia no solo genera ingresos, sino que también los convierte eficientemente en beneficios. El flujo de caja libre supera los 25 000 millones de dólares por trimestre, lo que proporciona a la empresa una gran flexibilidad financiera para inversiones, recompra de acciones y adquisiciones estratégicas.
La visibilidad de la demanda se extiende a largo plazo. La directora financiera, Colette Kress, explicó durante la presentación de resultados que Nvidia prevé ingresos superiores a 500 000 millones de dólares hasta 2025 y 2026, gracias a los contratos y pedidos existentes para los sistemas de Blackwell y Rubin. Esta certeza en la planificación a largo plazo distingue la situación actual de periodos anteriores de especulación, en los que las valoraciones se basaban en vagas promesas sobre el futuro.
Los analistas consideran razonables los indicadores de valoración de la empresa. Con una relación precio-beneficio de aproximadamente 52 a 53, Nvidia se sitúa muy por encima de la media del mercado (40), pero por debajo de la media del sector tecnológico (105). Basándose en una tasa de crecimiento de beneficios prevista superior al 40%, esto da como resultado una relación PEG de 1,34, lo que sugiere una valoración justa.
señales de advertencia de sobrecalentamiento especulativo
A pesar de estas fortalezas fundamentales, las señales de alerta que apuntan a elementos especulativos van en aumento. El banco de inversión Goldman Sachs ha indicado en varios análisis que las valoraciones de mercado en el sector de la IA podrían haber descontado ya todas las ganancias económicas de las próximas décadas. El incremento acumulado del valor de las empresas relacionadas con la IA alcanza los 19 billones de dólares, lo que corresponde al límite superior de los beneficios macroeconómicos proyectados. El aumento de valor solo en el sector de los semiconductores y entre los proveedores privados de modelos de IA ya supera el escenario base de 8 billones de dólares.
Los analistas de Goldman Sachs identifican dos riesgos clave. El primero es la falacia de agregación, donde los inversores extrapolan las impresionantes tasas de crecimiento de empresas individuales a todos los posibles ganadores. La capitalización de mercado combinada de los diseñadores de chips, los desarrolladores de modelos y los hiperescaladores podría superar el mercado total que, en última instancia, tendrán que compartir. El segundo riesgo es que los mercados tienden a sobrevalorar las ganancias futuras, incluso cuando las innovaciones subyacentes son reales. Los paralelismos con los auges de la innovación de las décadas de 1920 y 1990 son sorprendentes, aunque Goldman Sachs no menciona explícitamente las posteriores crisis de 1929 y 2000.
Los fondos de cobertura Elliott Management y Scion Asset Management de Michael Burry han emitido advertencias más contundentes. Elliott, en una carta a sus inversores, describió a Nvidia como una empresa en una burbuja y expresó su escepticismo sobre la continuidad de la compra masiva de chips por parte de los hiperescaladores. Argumentaron que la IA está sobrevalorada y que muchos de los casos de uso propuestos nunca serían rentables, consumirían demasiada energía o resultarían poco fiables. Michael Burry, conocido por su exitosa apuesta contra el mercado inmobiliario antes de la crisis financiera de 2008, ha adquirido opciones de venta sobre acciones de Nvidia, lo que indica su expectativa de una caída de precios.
La extrema concentración de la demanda agrava estas preocupaciones. El hecho de que el 61 % de los ingresos provenga de tan solo cuatro clientes implica que un cambio en la estrategia de inversión de un único hiperescalador tendría un impacto significativo en el negocio de Nvidia. Si Microsoft, Amazon o Google decidieran reducir sus gastos de capital o centrarse más en sus propios chips, esto alteraría fundamentalmente la dinámica de crecimiento.
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El fenómeno de la financiación circular
La creciente circularidad de los flujos financieros en el ecosistema de la IA genera especial preocupación. Nvidia invierte en startups como OpenAI, CoreWeave y Anthropic, que se encuentran entre sus mayores clientes. Estas startups utilizan el capital para alquilar capacidad de computación a proveedores de la nube que también utilizan hardware de Nvidia. Una parte del capital invertido, por lo tanto, regresa a Nvidia en forma de compra de chips. Este ciclo cerrado plantea la cuestión de si existe una demanda externa real o si Nvidia está financiando parcialmente su propia demanda.
El ejemplo de CoreWeave ilustra esta dinámica con especial claridad. Nvidia posee una participación de más del cinco por ciento en la startup de computación en la nube y se comprometió en septiembre de 2025 a adquirir servicios en la nube de CoreWeave por valor de 6300 millones de dólares. Esto sirve como garantía para asegurar que CoreWeave pueda utilizar su capacidad y, a su vez, le permite adquirir aún más chips de Nvidia. OpenAI, por su parte, ha firmado contratos con CoreWeave por un total de 22 400 millones de dólares. En esta estructura, Nvidia actúa simultáneamente como proveedor, inversor y cliente, lo que reduce significativamente la transparencia.
Los críticos argumentan que esta estructura se asemeja a un castillo de naipes, donde la pérdida de un solo eslabón podría poner en peligro toda la cadena. Por ejemplo, si OpenAI no genera suficientes ingresos para cumplir con sus obligaciones con CoreWeave, y CoreWeave, a su vez, tiene dificultades para pagar sus deudas, esto podría perjudicar a Nvidia. El hecho de que estas interconexiones no sean transparentes públicamente dificulta una evaluación de riesgos precisa.
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Retorno de la inversión por parte de los hiperescaladores
Una cuestión clave para la sostenibilidad de las inversiones en IA es si los hiperescaladores pueden realmente obtener una rentabilidad adecuada de sus enormes gastos de capital. Se prevé que el gasto combinado de los cuatro mayores hiperescaladores —Amazon, Microsoft, Google y Meta— alcance los 315 000 millones de dólares en 2025, más de trece veces el nivel de 2015.
Los resultados hasta el momento son dispares. Los últimos resultados trimestrales de Google muestran que las capacidades de IA en las búsquedas y Google Cloud ya generan ingresos. Microsoft también está cosechando éxitos con sus productos Copilot en Office 365 y Azure. Meta, por otro lado, está invirtiendo fuertemente en IA sin haber establecido aún fuentes de ingresos claras fuera de su negocio publicitario tradicional. Los analistas de Bernstein advirtieron que el plazo de Meta para mostrar a los inversores resultados en el ámbito de la IA no esencial está a punto de expirar.
El CEO de Amazon, Andy Jassy, argumentó que el gasto total de las empresas está aumentando incluso cuando los costos unitarios disminuyen, debido a que la IA está abriendo nuevas posibilidades antes inalcanzables. Esto genera un impulso al alza en el gasto total, ya que las empresas se apresuran a desarrollar nuevas aplicaciones. Esta explicación es plausible, pero plantea la cuestión de cuándo generarán beneficios reales estas aplicaciones.
El estudio de McKinsey de 2025 plantea nuevas dudas. Documenta una discrepancia fundamental entre las inversiones en infraestructura y el volumen real del mercado. En 2024, la industria invirtió 57 000 millones de dólares en infraestructura en la nube para dar soporte a los servicios de API de modelos de lenguaje grandes, mientras que el mercado real para estos servicios era de tan solo 5600 millones de dólares. Esta proporción de diez a uno se interpreta como un indicio de un error de cálculo estratégico.
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Riesgos y desafíos estructurales
Presión sobre los márgenes debido a la complejidad de la producción
A pesar de la impresionante rentabilidad, comienzan a surgir los primeros indicios de presión sobre los márgenes. El margen bruto cayó al 73,4 % en el tercer trimestre, por debajo de las expectativas de los analistas (73,7 %) y significativamente inferior al 75,7 % del trimestre anterior. Esto se debe al mayor coste de producción de los chips Blackwell, más complejos. La fabricación con el proceso de tres nanómetros más avanzado de TSMC es considerablemente más cara que las generaciones anteriores, y el rendimiento en la fase inicial es menor.
Nvidia prevé una mejora en los márgenes hasta el 75 % para el cuarto trimestre, pero esto depende de que la plataforma Blackwell alcance la madurez de producción y se materialicen las economías de escala. Si el rendimiento no cumple con las expectativas o surgen nuevos desafíos técnicos, esto podría afectar negativamente la rentabilidad. Para los inversores acostumbrados a los márgenes excepcionales de Nvidia, cualquier descenso sostenido sería una mala señal.
El acortamiento anual de los ciclos de vida de los productos agrava aún más este problema. Cada nueva generación requiere una extensa labor de investigación y desarrollo, lo que se traduce en mayores gastos operativos. En el tercer trimestre, los gastos operativos aumentaron un 36 % interanual, lo que genera preocupación sobre la sostenibilidad de los márgenes de beneficio. Nvidia debe invertir continuamente en innovación para mantener su ventaja tecnológica, lo que, estructuralmente, implica mayores costes.
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Presión competitiva de los chips personalizados para cada cliente
El desarrollo de chips personalizados por parte de los hiperescaladores supone una amenaza a largo plazo para el dominio de Nvidia. Google ya ha demostrado con sus TPU que las arquitecturas alternativas pueden ser competitivas para cargas de trabajo específicas. La última TPU Ironwood ofrece el doble de eficiencia energética y seis veces más capacidad de memoria que la generación anterior. Amazon con Trainium y Microsoft con Maia están siguiendo estrategias similares.
Estas soluciones personalizadas tienen la ventaja de adaptarse con precisión a las necesidades de cada empresa y pueden ofrecer beneficios económicos a largo plazo. Los analistas de Kearney predicen que las soluciones de silicio desarrolladas por los hiperescaladores podrían alcanzar una cuota de mercado de hasta el 15-20 %. Si bien es probable que Nvidia siga dominando el entrenamiento computacionalmente intensivo de modelos de gran tamaño, el mercado de inferencia, menos exigente, podría ser atendido cada vez más por alternativas más asequibles.
Meta ya utiliza chips de AMD para ciertas tareas de inferencia, y es probable que esta diversificación continúe. Para Nvidia, esto significa que la empresa no solo debe mantener su liderazgo tecnológico, sino también ajustar sus precios y estructuras de costos para seguir siendo competitiva. La cuestión es si podrá lograrlo sin poner en riesgo los márgenes excepcionales de los que disfruta actualmente.
Las mejoras en la eficiencia actúan como un freno a la demanda.
Otro desafío, paradójicamente, surge del propio avance de los modelos de IA. En enero de 2025, la empresa china DeepSeek presentó un modelo de lenguaje entrenado con mucha menos potencia de cálculo que los modelos occidentales comparables. Si las afirmaciones de DeepSeek son ciertas, esto significaría que los futuros desarrollos de IA ya no requerirían los mismos clústeres de GPU masivos que actualmente se consideran necesarios.
Estas mejoras en la eficiencia podrían reducir la demanda de GPU de gama alta. Si los modelos con menos hardware pueden alcanzar un rendimiento similar, disminuye el incentivo para actualizar constantemente a la última generación. Nvidia argumenta que, históricamente, las mejoras en la eficiencia siempre han conllevado una mayor demanda general, según la paradoja de Jevons, que establece que los menores costes por unidad conducen a una mayor utilización general. Este argumento es plausible, pero presupone que existen un número ilimitado de nuevos casos de uso que pueden absorber la capacidad liberada.
La realidad probablemente sea más compleja. Si bien las mejoras en la eficiencia a nivel de chip individual pueden generar una mayor demanda, la saturación podría ocurrir a nivel de centros de datos completos una vez satisfechas las necesidades básicas de infraestructura. La cuestión de si nos encontramos en una fase de crecimiento exponencial o en una fase de consolidación temporal es crucial para la evaluación a largo plazo del modelo de negocio de Nvidia.
Riesgos geopolíticos y exclusión de China
El crecimiento de Nvidia se está produciendo sin la contribución del mercado chino, que en su día fue una importante fuente de ingresos. Las restricciones a la exportación impuestas por Estados Unidos impiden la venta de chips avanzados a China, y las contramedidas del gobierno chino prácticamente han paralizado el negocio. La directora financiera, Colette Kress, declaró que Nvidia no prevé ingresos procedentes de su negocio de centros de datos en China durante el cuarto trimestre.
Esta situación representa tanto una oportunidad como un riesgo para Nvidia. Por un lado, demuestra que la empresa puede lograr un crecimiento excepcional incluso sin China, lo que subraya la fortaleza de la demanda en los mercados occidentales. Por otro lado, China sigue siendo el segundo mercado tecnológico más grande del mundo, y su exclusión a largo plazo representa una pérdida de ingresos potenciales. Si las tensiones geopolíticas disminuyeran, China podría resurgir como un mercado en crecimiento. Por el contrario, una mayor escalada podría afectar también a otros mercados.
Los competidores chinos están desarrollando sus propios chips de IA para independizarse de los proveedores occidentales. Huawei trabaja en sus propias soluciones, y DeepSeek, ya mencionada, entrena sus modelos con hardware de Huawei. Si China alcanzara el mismo nivel tecnológico, esto no solo podría cerrar definitivamente el mercado chino, sino también generar presión competitiva global si los chips chinos entraran en el mercado mundial.
Cuestiones de valoración contable y prácticas de depreciación
Un debate más sutil, pero potencialmente significativo, se centra en las prácticas contables de los hiperescaladores para la depreciación de sus inversiones en GPU. Michael Burry ha advertido públicamente que los hiperescaladores podrían estar inflando artificialmente sus resultados al extender los periodos de depreciación de sus servidores y activos de red. Meta, por ejemplo, aumentó la vida útil de cinco a cinco años y medio, lo que, tan solo en los primeros nueve meses de 2025, redujo los costos de depreciación en 2290 millones de dólares y aumentó las ganancias en 1960 millones de dólares.
La justificación para periodos de depreciación más largos reside en la usabilidad real de las GPU a lo largo de varias generaciones. Si bien los nuevos chips Blackwell son óptimos para entrenar los modelos más potentes, los chips H100 o A100 más antiguos aún pueden utilizarse eficazmente para tareas de inferencia menos exigentes. Esta alternancia de hardware a través de diferentes niveles de uso puede, de hecho, extender su vida útil económica.
Sin embargo, los críticos argumentan que un período de depreciación de dos años sería más realista, dado el ciclo de vida anual de los productos de Nvidia. Con el lanzamiento de una nueva generación cada año, los chips más antiguos pierden valor relativo con mayor rapidez. La discrepancia entre la obsolescencia tecnológica y la depreciación contable podría generar una sobrevaloración de los activos en los balances de los hiperescaladores, lo que, en última instancia, perjudicaría a Nvidia si estos clientes se vieran obligados a reducir sus inversiones.
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El delicado equilibrio entre la realidad y la especulación
El análisis muestra que el crecimiento de Nvidia se basa en una combinación de factores fundamentales y elementos especulativos. Los factores fundamentales son impresionantes. La transformación real de la economía mediante la inteligencia artificial, las ganancias de productividad cuantificables en las empresas, la alta rentabilidad de Nvidia y la visibilidad de la demanda a largo plazo apuntan a un modelo de negocio sólido. Su dominio en el ecosistema de software a través de CUDA y su liderazgo tecnológico en los chips más avanzados crean importantes barreras de entrada para la competencia.
Al mismo tiempo, las señales de alerta especulativas son innegables. El aumento desmesurado de las valoraciones en tres años, la concentración en unos pocos clientes importantes, las estructuras de financiación circulares, la discrepancia entre las inversiones en infraestructura y los ingresos reales en el mercado de servicios de IA, y las advertencias de inversores consolidados como Goldman Sachs y Elliott Management merecen una atención especial. No deben ignorarse los paralelismos con burbujas tecnológicas anteriores, donde las innovaciones fundamentales eran reales pero, aun así, las valoraciones se desplomaron.
La cuestión clave reside en si las grandes empresas tecnológicas podrán convertir sus ingentes inversiones en ingresos y beneficios en un plazo razonable. Si la IA impulsa de forma sustancial la productividad de la economía global durante la próxima década, las inversiones actuales estarán justificadas. Sin embargo, si las aplicaciones prácticas resultan más limitadas de lo previsto, o si las mejoras en la eficiencia se materializan antes de que surja la nueva demanda, una corrección podría ser inevitable.
Escenarios para los próximos años
El escenario optimista prevé una continua difusión de la IA en prácticamente todos los sectores de la economía. Los sistemas autónomos, la medicina personalizada, la investigación científica, la fabricación robótica e innumerables aplicaciones más generan una demanda elevada y sostenida de potencia informática. En este escenario, las inversiones actuales están plenamente justificadas y Nvidia sigue siendo la empresa de infraestructura clave de la era de la IA. La valoración de cinco billones de dólares demuestra, en retrospectiva, ser adecuada e incluso conservadora.
El escenario moderado supone una normalización del crecimiento. La fase de desarrollo explosivo de la infraestructura finalizará en los próximos dos o tres años, una vez que se alcance la capacidad básica. Posteriormente, el crecimiento se ralentizará hasta un nivel aún sólido, pero ya no excepcional. Los competidores ganarán cuota de mercado en ciertos segmentos y los márgenes de Nvidia se normalizarán. La valoración se ajustará a expectativas de crecimiento más realistas, lo que dará lugar a una cotización lateral o a una corrección moderada.
El escenario pesimista implica una importante decepción de las expectativas. Las aplicaciones prácticas de la IA no cumplen las promesas, o las mejoras en la eficiencia reducen los requisitos de hardware más rápido de lo que surgen nuevos casos de uso. Los hiperescaladores recortan sus inversiones para demostrar rentabilidad, y las estructuras de financiación circular colapsan. En este escenario, el precio de las acciones de Nvidia podría experimentar una corrección similar a la de otras acciones tecnológicas en anteriores burbujas, con una caída potencial del 50 al 70 por ciento desde sus máximos.
La verdad probablemente se encuentre en un punto intermedio entre estos extremos. La revolución de la IA es real y transformará radicalmente la economía. Al mismo tiempo, las valoraciones actuales son ambiciosas y dejan poco margen para la decepción. Los inversores deben ser conscientes de que, con Nvidia, no solo invierten en una empresa tecnológica, sino que apuestan por la velocidad y el alcance de la transformación que la IA está produciendo en la economía global.
Impacto en la economía en general
Independientemente del resultado específico para Nvidia, los acontecimientos actuales tienen importantes repercusiones para la economía en general. Las cuantiosas inversiones de capital en infraestructura de IA están transformando radicalmente la asignación de recursos. El capital fluye hacia los centros de datos, la fabricación de semiconductores y la infraestructura energética, lo que podría perjudicar a otros sectores económicos. Si estas inversiones resultan rentables, surgirá un nuevo ciclo de productividad. De lo contrario, importantes recursos quedarán inmovilizados en infraestructura que no se está utilizando plenamente.
La concentración de la creación de valor en manos de unas pocas empresas también plantea cuestiones sociopolíticas. Nvidia, junto con los hiperescaladores, controla la infraestructura crítica para el desarrollo de la inteligencia artificial. Esta concentración de poder podría resultar problemática a largo plazo, sobre todo si la IA es tan transformadora como se prevé. Las cuestiones de regulación, competencia y control democrático sobre esta infraestructura cobrarán mayor importancia en los próximos años.
Este desarrollo plantea un desafío estratégico para las economías alemana y europea. Las principales empresas de IA son predominantemente estadounidenses, con China como segundo actor principal. Europa corre el riesgo de quedarse rezagada en esta tecnología crucial, lo que podría acarrear desventajas competitivas a largo plazo. La dependencia del hardware y software estadounidenses para las aplicaciones de IA constituye un riesgo estructural que exige medidas políticas.
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El mercado de la IA impulsa a Nvidia a una valoración récord: ¿continuará la tendencia?
El aumento del 62 % en los ingresos de Nvidia durante el tercer trimestre de 2025 es el resultado de una combinación excepcional de innovación tecnológica, cambios estructurales en la demanda y un posicionamiento estratégico acertado. La compañía se ha consolidado como un proveedor de infraestructura indispensable para la era de la IA. La combinación de su dominio en hardware, un sólido ecosistema de software y alianzas estratégicas crea altas barreras de entrada y justifica una valoración superior.
Al mismo tiempo, los elementos especulativos son innegables. El aumento desmesurado de las valoraciones, las estructuras de financiación circular, la concentración de clientes y las advertencias de los participantes consolidados del mercado exigen un análisis detallado. La cuestión no es si la inteligencia artificial transformará la economía, sino si las valoraciones actuales ya anticipan todos los beneficios futuros.
El negocio de Nvidia es financieramente sólido, pero su valoración deja poco margen para la decepción. Los inversores deben ser conscientes de los riesgos y comprender que no solo invierten en una empresa, sino en una tesis más amplia sobre el futuro de la economía digital. Los próximos años demostrarán si esta tesis se confirma en la medida en que lo sugieren las valoraciones actuales, o si una corrección es inevitable.
Para una evaluación equilibrada, la descripción más precisa de Nvidia es como una empresa híbrida. Su negocio se basa en factores fundamentales reales, pero incorpora elementos especulativos que aumentan significativamente el riesgo. No se trata de una burbuja pura sin fundamento ni de una inversión completamente exenta de riesgo y justificada. La realidad se encuentra en un punto intermedio, y esta ambivalencia debe tenerse en cuenta en toda decisión de inversión.
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Konrad Wolfenstein
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Benefíciese de la amplia y quíntuple experiencia de Xpert.Digital en un paquete integral de servicios | I+D, XR, RR. PP. y optimización de la visibilidad digital - Imagen: Xpert.Digital
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