El trimestre de 68 mil millones de dólares de Nvidia: ¿Triunfo o ilusión? Por qué las increíbles cifras de Nvidia recuerdan a los expertos el desplome de las puntocom

Cuando un fabricante de chips gana más que economías enteras, surge la pregunta: ¿quién paga la factura en última instancia?

El 25 de febrero de 2026, los mercados financieros recibieron el informe de resultados más importante del año. Nvidia reportó ingresos trimestrales de $68.1 mil millones, un aumento interanual del 73% y del 20% en comparación con el trimestre anterior. Los ingresos netos ascendieron a $43 mil millones, con un notable margen bruto del 75%. A primera vista, este parece un balance impecable. Sin embargo, un análisis más detallado revela una red de flujos de financiación circulares, cadenas de inversión cuestionables y un auge de la infraestructura de IA basado en apuestas sobre el futuro. Este análisis contextualiza las cifras trimestrales, arroja luz sobre el lado oscuro de la economía de Nvidia y plantea la pregunta central: ¿Es este crecimiento sostenible o se trata de la apuesta más costosa en la historia de la tecnología?

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El informe trimestral récord en detalle

Nvidia volvió a superar las expectativas de Wall Street en el cuarto trimestre del año fiscal 2026. Sus ingresos de 68.100 millones de dólares superaron en aproximadamente 1.900 millones de dólares el consenso de los analistas, que preveía 66.200 millones de dólares. El beneficio ajustado por acción alcanzó los 1,62 dólares, un aumento interanual del 82 %. Durante todo el año fiscal 2026, finalizado en enero de 2026, los ingresos totalizaron 215.900 millones de dólares, con una utilidad neta de 120.000 millones de dólares. Nvidia reportó un beneficio operativo de aproximadamente 130.000 millones de dólares, mientras que pagó unos 21.400 millones de dólares en impuestos.

La diferencia de aproximadamente 11 000 millones de dólares entre el beneficio operativo y el beneficio neto es notable, y se debe principalmente a las ganancias no realizadas de las inversiones, incluyendo una en Intel. Estas ganancias contables existen prácticamente solo en el papel y no aportan nada al negocio principal de la empresa. Nvidia invirtió 18 500 millones de dólares en investigación y desarrollo durante todo el año y 4600 millones de dólares en ventas y administración. La empresa invirtió 41 100 millones de dólares en recompras de acciones y dividendos.

Las perspectivas para el primer trimestre del año fiscal 2027 establecen un objetivo de 78 000 millones de dólares en ingresos, con una variación del 2 %. Esto correspondería a un crecimiento secuencial de aproximadamente el 15 %. Cabe destacar que este pronóstico no incluye ni un solo dólar de ingresos del mercado chino, donde Nvidia tiene actualmente prohibido vender aceleradores de IA debido a las restricciones a la exportación impuestas por Estados Unidos.

El centro de datos como una máquina de dinero insaciable

La división de centros de datos se ha convertido desde hace tiempo en el motor dominante del imperio Nvidia. En el cuarto trimestre, alcanzó unos ingresos récord de 62.300 millones de dólares, un incremento interanual del 75 % y del 22 % en comparación con el trimestre anterior. Esto significa que más del 91 % de los ingresos totales provienen de este único segmento. El subgrupo de redes, que incluye procesadores y conmutadores de red, creció de forma especialmente dinámica, con un incremento secuencial del 34 %, hasta alcanzar casi los 11.000 millones de dólares. Interanualmente, Nvidia registró un crecimiento del 263 % en este segmento. Los aceleradores de IA por sí solos representaron 51.300 millones de dólares, un 19 % más que en el trimestre anterior y un 58 % más que en el mismo período del año anterior.

Hiperescaladores como Amazon, Microsoft, Google y Meta representaron poco más del 50% de los ingresos de los centros de datos, pero el crecimiento reciente ha sido liderado por otros grupos de clientes, como desarrolladores de modelos de IA, empresas, operadores de supercomputadoras y estados soberanos. La directora financiera, Colette Kress, enfatizó que Nvidia superará su estimación de producción total de chips de 500 000 millones de dólares en 2026, proyectada el otoño pasado, y espera un crecimiento secuencial de los ingresos a lo largo del año fiscal.

Sin embargo, los demás segmentos de negocio desempeñan un papel secundario. Los ingresos por videojuegos cayeron estacionalmente un 13 %, hasta los 3700 millones de dólares, lo que representa ahora solo el 5,5 % de los ingresos totales. Kress también advirtió sobre los cuellos de botella en el suministro que afectarán a los videojuegos en el trimestre actual y los siguientes. Si bien el segmento de visualización profesional creció hasta los 1300 millones de dólares y el segmento automotriz se mantuvo estable en 604 millones de dólares, ambos siguen teniendo una participación marginal en los resultados financieros generales de Nvidia.

La reacción del mercado bursátil: euforia con regusto amargo

La reacción del mercado a las cifras de Nvidia reveló una notable ambivalencia. Inmediatamente después de la publicación, las acciones subieron hasta un 3,5 % en las operaciones fuera de horario. Sin embargo, durante la conferencia de analistas posterior, las ganancias se evaporaron e incluso llegaron a ser negativas en ocasiones. Al cierre de las operaciones fuera de horario, las acciones subieron aproximadamente un 0,7 %.

Para una empresa que había superado todas las expectativas, esta fue una reacción notablemente moderada. Gene Munster, de Deepwater Management, señaló que la conferencia de analistas careció del habitual entusiasmo que transmitía el mensaje de que Nvidia apenas estaba al comienzo de una larga recuperación. En cambio, Jensen Huang se basó más en los datos que en su habitual bombardeo de adjetivos optimistas. Jim Cramer, de la CNBC, atribuyó la caída del precio de las acciones a los comentarios sobre el mercado chino. La declaración explícita de Nvidia de que actualmente no genera ingresos en China planteó dudas entre los inversores sobre el tamaño del mercado potencial.

En comparación con los hiperescaladores Amazon, Google, Meta y Microsoft, cuyas acciones se desplomaron tras sus informes trimestrales, el rendimiento de la acción de Nvidia fue, sin embargo, un éxito relativo. El problema principal se resume en una fórmula simple: las buenas noticias ya estaban descontadas, y el listón para las sorpresas positivas en Nvidia es tan alto que incluso un crecimiento de ingresos del 73 % se da por hecho.

Compra circular y financiación de ida y vuelta: la maquinaria oculta

Tras estas impresionantes cifras se esconde un modelo de financiación cada vez más cuestionado. Nvidia invierte cuantiosamente en empresas, que a su vez utilizan este dinero para comprar chips Nvidia. Los críticos denominan a esta práctica financiación circular, un método en el que el capital fluye en círculo, generando ingresos en cada etapa.

Existen numerosos ejemplos concretos y bien documentados. Nvidia planea invertir hasta 100 000 millones de dólares en OpenAI. OpenAI utilizará este dinero para construir centros de datos de IA equipados con hardware de Nvidia. Los centros de datos planificados podrían costar entre 500 000 y 600 000 millones de dólares, de los cuales entre 350 000 y 450 000 millones están presupuestados para equipos de Nvidia. Para facilitar la financiación, OpenAI alquilará los chips de Nvidia en lugar de comprarlos. La propia directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, ha admitido que la mayor parte del dinero invertido volverá a Nvidia.

Un patrón similar se observa en CoreWeave, un proveedor de nube en el que Nvidia participa desde 2023. En septiembre de 2025, Nvidia se comprometió a comprar hasta 6.300 millones de dólares de la capacidad de nube no vendida de CoreWeave, actuando así como una red de seguridad financiera para una empresa que alquila principalmente hardware de Nvidia. CoreWeave también abrió una línea de crédito de 2.300 millones de dólares, garantizada por chips Nvidia, para comprar chips Nvidia adicionales.

Nvidia alquiló 18.000 de sus propias GPU al proveedor de servicios en la nube Lambda por 1.500 millones de dólares, chips que Nvidia había vendido previamente a Lambda. Nvidia ahora genera ingresos y cubrirá los costes de alquiler en el futuro. El reciente acuerdo con Nokia sigue el mismo patrón: Nvidia está invirtiendo 1.000 millones de dólares en la empresa finlandesa, que a cambio se ha comprometido a comprar chips Nvidia.

Estos enredos recuerdan inquietantemente a las prácticas de la era puntocom. Lucent Technologies prestó agresivamente a sus propios clientes para financiar la compra de equipos de Lucent y contabilizó el valor de estos préstamos como ingresos. El precio de sus acciones se disparó vertiginosamente antes de que los ingresos de Lucent se desplomaran de 38.000 millones de dólares en 1999 a 8.000 millones en 2006. Nortel Networks prestó más de 7.000 millones de dólares a startups, a menudo sin intereses ni garantías, y quebró cuando esos clientes fracasaron. Los casos más extremos, Global Crossing y Qwest, que se vendieron mutuamente capacidad de red y la contabilizaron como ingresos, terminaron en casos de fraude ante la SEC.

Nvidia no es Lucent, y la situación actual no es la misma que la de la burbuja puntocom. Nvidia produce, sin duda, los aceleradores de IA más potentes del mundo, y la demanda de potencia de cálculo de IA es real. Pero la línea entre la financiación legítima de los proveedores y las operaciones de ida y vuelta problemáticas es difusa. Jay Goldberg, de Seaport Research Partners, el único analista de Wall Street con una recomendación de venta para Nvidia, describió acertadamente la situación: «No es un círculo, sino un dodecaedro, una forma que se asemeja cada vez más a un círculo a medida que avanza el juego».

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El auge de la inversión en IA: ¿Exageración o necesidad real?

La pregunta central tras las cifras récord de Nvidia es: ¿La demanda masiva de chips de IA corresponde a una necesidad económica real o se trata de un frenesí especulativo de inversión que se perpetúa? Las cifras sobre la disposición a invertir de las principales empresas tecnológicas son ciertamente impresionantes. Se espera que los cinco principales hiperescaladores (Amazon, Microsoft, Google, Meta y Oracle) inviertan más de 600 000 millones de dólares en infraestructura en 2026, un aumento del 36 % en comparación con 2025. Aproximadamente el 75 % de esa cantidad, o unos 450 000 millones de dólares, se destinará directamente a infraestructura de IA.

La intensidad de capital ha alcanzado niveles sin precedentes. Cada uno de los cuatro mayores hiperescaladores invierte actualmente más de 100 000 millones de dólares anuales en infraestructura, con ratios de inversión como porcentaje de los ingresos que se disparan entre el 45 % y el 57 %. Para financiar estos gastos, los hiperescaladores recaudaron aproximadamente 108 000 millones de dólares en deuda solo en 2025, con previsiones de una deuda total de 1,5 billones de dólares en los próximos años. Las grandes tecnológicas ya han emitido 100 000 millones de dólares en bonos para 2026, y los inversores han exigido niveles récord de protección mediante swaps de incumplimiento crediticio (CDS) contra pérdidas en bonos. Estas cifras plantean una pregunta incómoda: ¿Qué retorno de la inversión (ROI) generan realmente estas inversiones en IA? Si bien los servicios de IA de los proveedores de la nube crecen a un impresionante 150 % anual, sus ratios de inversión, superiores al 22 % de los ingresos, superan con creces la media histórica del 11 % al 16 %. BCA Research señala que las inversiones en tecnología han alcanzado un máximo histórico del 7,2 % del PIB estadounidense, superando incluso el pico de la burbuja puntocom, con un 6,4 %.

Algunos analistas, incluida la firma de inversión Man Group, consideran que el actual ciclo de inversión en IA, impulsado por la deuda, es uno de los más intensos de la historia económica moderna. Goldman Sachs, por otro lado, predice que los hiperescaladores invertirán un total de 1,15 billones de dólares entre 2025 y 2027, e incluso prevé un potencial de crecimiento de 200 000 millones de dólares en comparación con las estimaciones actuales. La verdad probablemente se encuentre en un punto intermedio: la demanda de potencia de computación de IA es indudablemente real, pero el ritmo de inversión ha cobrado impulso propio, y ya no se basa únicamente en cifras concretas de demanda.

El factor DeepSeek: ¿Cambio de paradigma o falsa alarma?

En enero de 2025, la startup china de IA DeepSeek revolucionó los mercados financieros. La compañía había presentado un potente modelo de IA, supuestamente entrenado con una fracción de la potencia de procesamiento y a un coste mucho menor que el de sus competidores occidentales. Las acciones de Nvidia se desplomaron un 17 % en un solo día, perdiendo casi 600 000 millones de dólares en valor de mercado.

Nvidia respondió de inmediato, calificando el modelo de DeepSeek como un avance notable en IA y un excelente ejemplo de escalabilidad en tiempo de prueba. La compañía argumentó que los modelos más eficientes aumentarían la demanda de potencia de procesamiento, ya que harían que las aplicaciones de IA fueran accesibles a un mayor número de usuarios. Esta afirmación resultó acertada. Gigantes tecnológicos chinos como Tencent, Alibaba y ByteDance aumentaron sus pedidos del chip H2O de Nvidia, diseñado específicamente para el mercado chino y que cumple con los controles de exportación estadounidenses.

Un año después, las siete actualizaciones de modelo que DeepSeek ha lanzado desde entonces no han provocado una reacción comparable en el mercado. El pánico inicial se debió a una revisión puntual de los costos estimados para el entrenamiento de IA, no a un cambio estructural en la demanda de chips. Sin embargo, en febrero de 2026, Reuters informó que DeepSeek estaba reteniendo su último modelo a los fabricantes de chips estadounidenses, y en su lugar otorgando acceso anticipado a proveedores chinos como Huawei. Esto sugiere un intento estratégico de enmascarar su dependencia del hardware estadounidense.

El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, replicó en la conferencia de analistas argumentando que la demanda de potencia de procesamiento de IA es mil veces mayor que la de la potencia de procesamiento tradicional, y que la necesidad supera con creces los 700 000 millones de dólares. El mundo ha entrado en la era de la IA agente, en la que la potencia de procesamiento se traduce directamente en ingresos para los clientes.

La hoja de ruta de los chips: Blackwell cumple, Rubin acelera

El dominio tecnológico de Nvidia es indiscutible. La plataforma Blackwell actual generó ingresos de dos dígitos y miles de millones de dólares en el trimestre del informe, impulsados ​​por una demanda que el director ejecutivo Huang describió como excepcional. Un margen bruto del 75 % indica que Nvidia sigue vendiendo su hardware a precios de escasez; un servidor con 72 chips Blackwell cuesta alrededor de tres millones de dólares estadounidenses, o aproximadamente 40 000 dólares estadounidenses por GPU.

La próxima generación de chips, Rubin, sorprendió a la industria con su cronograma acelerado. En el CES 2026, Jensen Huang anunció que la plataforma Rubin ya ha entrado en plena producción, con envíos masivos a partir del segundo semestre de 2026. Los analistas esperaban su disponibilidad a principios de 2027. De esta forma, Nvidia ha acortado el ciclo de desarrollo de los habituales 24 o 30 meses a 18 meses. La plataforma Rubin consta de seis nuevos chips y promete reducir el coste por token de inferencia diez veces en comparación con Blackwell.

El cambio a un ciclo de lanzamiento anual (Blackwell 2024, Blackwell Ultra 2025, Rubin 2026) es una decisión estratégica que obliga a competidores como AMD e Intel a un rezago generacional permanente. Sin embargo, existen limitaciones de capacidad en el proceso de fabricación N3 de TSMC y en la memoria HBM4, lo que podría limitar la producción de Rubin en 2026 a unas 200 000 a 300 000 GPU.

El director financiero Kress explicó que era prematuro pronosticar los ingresos de la plataforma Rubin, pero enfatizó que proveedores de nube como AWS, Microsoft Azure, Google Cloud y Oracle Cloud ya habían asegurado capacidad. La contribución real de Rubin a los ingresos no se materializará hasta el segundo semestre de 2026.

Sustancia o especulación: la cuestión crucial de la economía de la IA

La pregunta de si las cifras de Nvidia se basan en fundamentos sólidos o en apuestas futuras no puede responderse definitivamente, ya que ambos elementos concurren simultáneamente. Por un lado, el rendimiento operativo es impresionante. El crecimiento de los ingresos se traduce casi directamente en beneficios netos, los márgenes brutos se mantienen estables en el 75 % y el flujo de caja es sustancial. Nvidia vende productos reales a clientes con poder adquisitivo que realmente los utilizan.

Por otro lado, una parte significativa de la demanda se ve impulsada por el capital de inversión circulante, la financiación mediante deuda a una escala sin precedentes y la expectativa de que las aplicaciones de IA generen ingresos en los próximos años que justifiquen estas inversiones. OpenAI pronostica un gasto de efectivo de 115 000 millones de dólares para 2029. Las denominadas neoclouds, como CoreWeave y Lambda, financian parcialmente su hardware de Nvidia mediante préstamos garantizados por GPU, un nuevo mercado de deuda de más de 10 000 millones de dólares que existe desde 2024. La idea de que las GPU puedan servir como garantía a largo plazo para préstamos plantea cuestiones fundamentales de valoración, ya que el rápido ritmo del desarrollo tecnológico, con el lanzamiento anual de nuevas generaciones de chips, implica que el valor de reventa de este hardware está disminuyendo rápidamente.

Jensen Huang defendió el clima de inversión argumentando que la potencia de procesamiento se traduce directamente en ingresos para los clientes y que los hiperescaladores pueden financiar fácilmente sus inversiones mediante el aumento de los flujos de caja. Sin embargo, este argumento es circular: más chips generan más potencia de procesamiento, lo que permite más aplicaciones de IA, que a su vez generan una mayor demanda de chips. Mientras el ciclo funcione, todos se benefician. Pero si resulta que las aplicaciones de IA no generan los ingresos esperados, está en juego un volumen de inversión de varios cientos de miles de millones de dólares estadounidenses.

La valoración de Nvidia, con un PER anticipado de alrededor de 26 y un crecimiento previsto de los ingresos superior al 60 %, no parece excesivamente ambiciosa a primera vista. Sin embargo, esta métrica refleja la expectativa de que el ritmo de crecimiento actual se mantendrá durante los próximos años, una suposición que depende de la estabilidad de una estructura financiera altamente compleja.

La posición de Nvidia en el juego del poder global

Los resultados financieros de Nvidia son mucho más que un simple balance de la empresa. Son un barómetro de la carrera global de la IA y del dominio tecnológico de EE. UU. El hecho de que Nvidia no espere ingresos de los centros de datos chinos en el trimestre actual subraya la dimensión geopolítica del negocio. Los controles de exportación estadounidenses han excluido en gran medida a Nvidia del segundo mercado más grande del mundo para chips de IA, mientras que China trabaja intensamente en alternativas.

La reciente decisión de DeepSeek de negar a los fabricantes de chips estadounidenses el acceso a sus últimos modelos y, en su lugar, asociarse con Huawei, indica una desvinculación tecnológica deliberada. Al mismo tiempo, se especula que DeepSeek podría haber entrenado su último modelo con el chip Blackwell más avanzado de Nvidia, infringiendo así las regulaciones de exportación.

La estrategia de Nvidia de expandir constantemente su producción de chips con el fabricante contratado TSMC, a la vez que acelera su ciclo anual de innovación, busca mantener su liderazgo tecnológico sobre competidores como AMD, Intel y los desarrollos internos de chips de los hiperescaladores. La creciente diversificación de su base de clientes, más allá de los principales proveedores de la nube, que abarca estados soberanos, instituciones de investigación y empresas, reduce los riesgos de concentración y amplía su base de ingresos.

La apuesta del billón de dólares al mañana

El cuarto trimestre del año fiscal 2026 de Nvidia marca un punto de inflexión, no porque las cifras fueran decepcionantes, sino porque revelan claramente las tensiones inherentes al auge de la IA. La compañía está obteniendo resultados operativos sin precedentes en la historia de la industria de los semiconductores. Al mismo tiempo, opera en el centro de un ciclo de financiación donde el capital riesgo, la financiación de deuda y el auge tecnológico generan una dinámica de crecimiento que, en parte, se retroalimenta.

Las variables clave para los próximos trimestres están claramente definidas. En primer lugar, ¿cumplirá la plataforma Rubin con el cronograma acelerado y ofrecerá el salto de rendimiento esperado? En segundo lugar, ¿podrán los hiperescaladores traducir sus inversiones sin precedentes en rendimientos mensurables, o la intensidad de capital empezará a afectar los flujos de caja y los márgenes? En tercer lugar, ¿cómo se comportará el mercado chino con controles de exportación más estrictos y una creciente autosuficiencia tecnológica? Y en cuarto lugar, ¿en qué momento reconocerán los inversores que las estructuras de financiación circular no son un modelo de crecimiento sostenible?

Nvidia ha disipado todas las dudas a corto plazo con cifras impresionantes. Pero la historia de los mercados tecnológicos nos enseña que los puntos de inflexión más peligrosos ocurren precisamente cuando las cifras lucen mejor. Con 600 000 millones de dólares en inversiones anuales en hiperescaladores, mercados de crédito respaldados por GPU y valoraciones de chips que influyen en el destino de economías enteras, la economía de la IA ha alcanzado una escala tal que un tropiezo tendría consecuencias sistémicas. El trimestre de 68 000 millones de dólares de Nvidia es, sin duda, un triunfo de la ingeniería y la posición en el mercado. Si también es un triunfo de la creación de valor sostenible solo se sabrá en los próximos años.

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