Nvidia va por todo: de fabricar chips a construir el imperio de la IA
La empresa más valiosa del mundo busca controlar toda la cadena del negocio, en un contexto de inversores más cautos y competidores cada vez más agresivos
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En el mundo de la tecnología, pocos eventos generan tanta expectativa como el discurso de Jensen Huang en la conferencia anual de desarrolladores de Nvidia. Y este año, en el encuentro realizado en San José el 16 de marzo, no decepcionó. Durante más de dos horas, el CEO de la compañía más valiosa del mundo presentó nuevos chips, modelos de inteligencia artificial y sistemas para todo, desde centros de datos en el espacio hasta autos autónomos. Incluso aseguró que esta batería de productos permitirá a Nvidia vender más de US$1 billón en hardware vinculado a la IA en los próximos años.
Entre los ingenieros, la reacción fue entusiasta. Entre los inversores, más cauta. Crecen las dudas sobre la solidez del boom de la inteligencia artificial. Y Nvidia, principal beneficiaria de esta ola de inversiones, se convirtió en el foco de esas preocupaciones. El 25 de febrero la empresa reportó ganancias trimestrales récord y proyectó un fuerte crecimiento. Sin embargo, su acción cayó al día siguiente. Desde su pico en octubre, retrocedió alrededor de 10%, mientras que un índice de fabricantes de chips en EE.UU. subió cerca de 8%.
Este escepticismo marca un cambio respecto de su desempeño reciente. El ascenso de Nvidia ha sido extraordinario incluso para los estándares de Silicon Valley. Sus unidades de procesamiento gráfico (GPU), los semiconductores clave para la IA, representan más de dos tercios de la capacidad de cómputo disponible en chips de inteligencia artificial a nivel global. En el año hasta enero, la empresa facturó US$216.000 millones, ocho veces más que tres años atrás. Su ganancia neta se multiplicó casi por 30, hasta alcanzar US$120.000 millones. A Nvidia le llevó casi tres décadas alcanzar una valuación de mercado de US$1 billón; llegó a US$4 billones en apenas dos años y, cuatro meses después, superó brevemente los US$5 billones.
¿Cuánto más puede crecer Nvidia? Mucho más, si se cree en Huang. El ejecutivo sostiene que los cientos de miles de millones invertidos hasta ahora en infraestructura de IA son solo el comienzo y que vendrán “billones” adicionales. Además, Nvidia tiene los recursos para aprovechar esa oportunidad: sus flujos de caja operativos están a la par de los de otros gigantes tecnológicos. La empresa cuenta con más de US$62.000 millones en efectivo, un tercio generado en el último año.
Para capturar ese potencial, Huang planea transformar Nvidia en una “empresa fundacional” sobre la que se apoye la economía de la IA. Esto implica vender distintos tipos de chips y hardware, agrupar productos en sistemas completos de inteligencia artificial e integrar su tecnología más profundamente en distintas industrias. En síntesis, Nvidia está dejando de ser solo un fabricante de chips de IA.
A la caza del rey
Esta transformación es necesaria en parte porque su éxito atrajo competidores. Algunos son rivales tradicionales, como AMD, que ya ofrece alternativas competitivas a las GPU de Nvidia. Otros son startups que ven oportunidades. Nuevos diseños de chips se vuelven viables comercialmente a medida que crece la demanda de inferencia (cuando los modelos responden consultas), un proceso con requerimientos distintos al entrenamiento. Según PitchBook, las startups de chips recaudaron US$17.000 millones en 2025, más que en los dos años previos combinados.
Pero los rivales más formidables son los propios clientes de Nvidia. Los gigantes tecnológicos —Alphabet, Amazon, Microsoft y Meta—, que dependen de enormes centros de datos, compran grandes volúmenes de sus chips. En el último ejercicio, solo tres de ellos representaron más de la mitad de sus cuentas por cobrar. Sin embargo, estas mismas compañías están desarrollando sus propios procesadores, lo que puede reducir a la mitad el costo de los chips y mejorar el rendimiento al adaptar el hardware al software.
La geopolítica también juega en contra. Desde octubre de 2022, el gobierno de EE.UU. impide a Nvidia vender sus chips más avanzados a China, lo que frenó significativamente sus ventas allí. Según Bernstein, proveedores locales como Huawei, Cambricon y MetaX podrían pasar de menos del 20% del mercado chino en 2023 a más del 90% en 2027. Jay Goldberg, analista de Seaport Research Partners, advierte que la amenaza puede extenderse a otros mercados: aunque los nuevos chips no igualen a los de Nvidia, en muchos casos podrían ser “lo suficientemente buenos”.
Todo al mismo tiempo
La respuesta de Nvidia es expandirse en todas las direcciones. Huang compara la industria de la IA con una “torta de cinco capas”: energía, chips, infraestructura de red, modelos y aplicaciones. Nvidia busca capturar tres de esas capas.
Tras dominar el mercado de GPU, la empresa planea vender otros tipos de chips. En diciembre pagó US$20.000 millones para licenciar tecnología y contratar ingenieros de Groq, una startup especializada en chips de inferencia. El 16 de marzo presentó un nuevo chip basado en esa tecnología.
También avanza en los procesadores centrales (CPU), un terreno históricamente dominado por Intel. Nvidia ya desarrolla CPU basadas en diseños de Arm para sus servidores de IA, y ahora busca comercializarlas más ampliamente. En febrero firmó un acuerdo con Meta para suministrar servidores sin GPU.
Además, invierte en infraestructura de red, clave para mover datos entre procesadores en sistemas de IA cada vez más grandes. Este negocio generó US$11.000 millones en su último trimestre, posicionando a Nvidia como uno de los mayores jugadores del sector.
La tercera capa es la de modelos. Nvidia lanzó varias familias de modelos open source orientados a industrias específicas, como Alpamayo (autos autónomos), GR00T (robótica) y BioNeMo (biomedicina). Planea invertir miles de millones para ampliar estas capacidades.
Controlar toda la “pila tecnológica” permite coordinar mejor cada componente. Según la empresa, integrar chips, infraestructura y modelos mejora el rendimiento frente a optimizar cada parte por separado. Huang comparó lo contrario con intentar conectar “demasiados gatos y perros”.
También le permite vender soluciones completas, que denomina “fábricas de IA”: centros de datos especializados. Algunos se venden directamente a gobiernos bajo el concepto de “IA soberana”. Este segmento triplicó sus ingresos el último año fiscal, superando los US$30.000 millones.
Al mismo tiempo, Nvidia busca reducir su dependencia de los grandes proveedores de nube. Para ello, se acerca a industrias finales: Mercedes-Benz integrará sus sistemas de conducción autónoma, mientras que Eli Lilly utiliza su infraestructura para acelerar el desarrollo de fármacos. Sin embargo, esto la pone en competencia directa con sus propios clientes, que ofrecen servicios similares.
Otra estrategia es impulsar la demanda mediante inversiones. Desde 2020, Nvidia realizó 250 inversiones por más de US$65.000 millones, incluyendo una apuesta de US$30.000 millones en OpenAI. También invierte en startups de robótica, software y aplicaciones de IA.
Estas inversiones ayudan además a asegurar su cadena de suministro. En marzo, destinó más de US$4000 millones a empresas que desarrollan interconexiones ópticas, que usan luz en lugar de cables. También compró por adelantado gran parte de la memoria avanzada que necesitará, en un contexto de escasez global.
Nada de esto garantiza su dominio. La competencia puede erosionar sus márgenes, el cambio hacia la inferencia podría favorecer a otros fabricantes y una desaceleración del gasto en IA impactaría en sus ventas. Pero por ahora, el campeón de la era de la inteligencia artificial sigue liderando… y decidido a expandir su imperio.
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