1. Resultados Financieros del Cuarto Trimestre del Año Fiscal 2026 de NVIDIA [1]

NVIDIA reportó un trimestre excepcional en el cuarto trimestre del año fiscal 2026, con ingresos, ingresos operativos y flujo de caja libre récord, impulsados principalmente por el crecimiento del centro de datos.

1.1. Desempeño Financiero General [25]

  1. NVIDIA logró un trimestre sobresaliente con ingresos, ingresos operativos y flujo de caja libre récord. [25]
    1. Los ingresos totales fueron de 68 mil millones de dólares, un aumento del 73% interanual, lo que representa una aceleración con respecto al tercer trimestre. [26]
    2. El crecimiento secuencial también fue récord, con 11 mil millones de dólares adicionales en ingresos de centros de datos. [27]
      1. Este crecimiento provino de una base de clientes diversa y en expansión, que incluye proveedores de la nube, hiperescaladores, creadores de modelos de IA, empresas y naciones soberanas. [27]
  2. La demanda de la arquitectura Blackwell de NVIDIA, diseñada para centros de datos a escala extrema, sigue fortaleciéndose a medida que las implementaciones de inferencia crecen junto con el entrenamiento. [28]
    1. La transición a la computación acelerada y la integración de la IA en las cargas de trabajo de hiperescala existentes continúan impulsando el crecimiento de NVIDIA. [29]
    2. Las aplicaciones de IA agéntica y física, construidas sobre modelos cada vez más inteligentes y multimodales, están empezando a impulsar el rendimiento financiero de la empresa. [30]
  3. El negocio de centros de datos generó 194 mil millones de dólares en ingresos durante todo el año, un aumento del 68% interanual. [31]
    1. El negocio de centros de datos ha crecido casi 13 veces desde la aparición de ChatGPT en el año fiscal 2023. [32]
  4. NVIDIA espera un crecimiento secuencial de los ingresos a lo largo del año calendario 2026, superando las expectativas iniciales de 500 mil millones de dólares para las arquitecturas Blackwell y Rubin. [33]
    1. La empresa tiene inventario y compromisos de suministro para satisfacer la demanda futura, con envíos que se extienden hasta el año calendario 2027. [34]
  5. Los centros de datos están limitados por la energía, lo que hace que el rendimiento por vatio sea una consideración crítica para maximizar los ingresos de las fábricas de IA. [35]
    1. Los resultados recientes de Inference Acts confirmaron el liderazgo de NVIDIA en inferencia, con el GB200 NVL72 logrando hasta 50 veces más rendimiento por vatio y 35 veces menos costo por token en comparación con Hopper. [37]
    2. La optimización continua del software CUDA mejoró el rendimiento del GB200 NVL72 hasta cinco veces en solo cuatro meses. [38]
    3. NVIDIA produce el costo por token más bajo, y los centros de datos que utilizan NVIDIA generan los ingresos más altos. [39]
  6. El ritmo de innovación de NVIDIA es inigualable, impulsado por un presupuesto anual de I+D que se acerca a los 20 mil millones de dólares y su capacidad para el codiseño extremo en computación y redes, chips, sistemas, algoritmos y software. [40]
    1. La empresa tiene la intención de ofrecer saltos de rendimiento por vatio de "factor X" en cada generación para extender su posición de liderazgo a largo plazo. [41]

1.2. Desempeño por Segmento [42]

  1. Los ingresos del centro de datos en el cuarto trimestre fueron de 62 mil millones de dólares, un aumento del 75% interanual y del 22% secuencial, impulsados principalmente por la fortaleza sostenida de Blackwell y el aumento de Blackwell Ultra. [42]
    1. La infraestructura de NVIDIA tiene una gran demanda, incluso los productos Hopper y Ampere de seis años de antigüedad están agotados en la nube. [43]
    2. Casi nueve gigavatios de infraestructura Blackwell están implementados y utilizados por los principales proveedores de servicios en la nube, hiperescaladores, creadores de modelos de IA y empresas. [44]
  2. La redes fue un segmento destacado este trimestre, generando 11 mil millones de dólares en ingresos, un aumento de más de 3.5 veces interanual. [45]
    1. La demanda de las tecnologías de escalamiento vertical y horizontal de NVIDIA alcanzó niveles récord, ambas con crecimiento de dos dígitos secuencialmente. [46]
    2. Este crecimiento fue impulsado por la fuerte adopción de NVLink, Spectrum-X Ethernet e InfiniBand. [46]
    3. El crecimiento interanual fue impulsado principalmente por los conmutadores de escalamiento vertical NVLink 72, ya que los sistemas Grace Blackwell representaron aproximadamente dos tercios de los ingresos del centro de datos en el trimestre. [47]
    4. La estructura de escalamiento vertical NVLink ha revolucionado la computación y demuestra el poder del codiseño extremo en todos los chips del superordenador y la pila completa. [48]
    5. NVIDIA anunció que permitirá a AWS integrar NVLink con su silicio personalizado. [49]
    6. El impulso es fuerte con las redes de escalamiento vertical y horizontal Spectrum-X Ethernet, ya que los clientes trabajan para unificar centros de datos distribuidos en fábricas de IA integradas a gigaescala. [50]
    7. Para todo el año, el negocio de redes superó los 31 mil millones de dólares en ingresos, un aumento de más de 10 veces en comparación con el año fiscal 2021, el año en que NVIDIA adquirió Mellanox. [51]
  3. El perfil de demanda de NVIDIA es amplio, diverso y se expande más allá de los chatbots. [52]
    1. Existe un cambio fundamental de plataforma del aprendizaje automático clásico a la IA generativa. [53]
    2. La fuerte evidencia de ROI (retorno de la inversión) a medida que los hiperescaladores actualizan cargas de trabajo tradicionales masivas a IA generativa, incluyendo búsqueda, generación de anuncios y sistemas de recomendación de contenido, está alentando a los clientes más grandes a acelerar su gasto de capital. [54]
      1. Por ejemplo, en Meta, las inversiones en su modelo Gem impulsaron un aumento de 3.5 veces en los clics de anuncios en Facebook y una ganancia de más del 1% en las conversaciones en Instagram, lo que se tradujo en un crecimiento significativo de los ingresos. [55]
      2. Con la misma infraestructura de NVIDIA, los laboratorios de superinteligencia de Meta pueden entrenar y desplegar sus sistemas de IA agéntica de vanguardia. [56]
    3. Los sistemas agénticos de vanguardia han alcanzado un punto de inflexión. [57]
      1. Claude Code, Claude Co-work y OpenAI Codex han logrado una inteligencia útil. [58]
      2. La adopción se está disparando y los tokens son rentables, lo que impulsa una urgencia extrema para escalar la computación. [59]
      3. La computación se traduce directamente en inteligencia y crecimiento de ingresos. [60]
    4. Las expectativas de los analistas para el gasto de capital en 2026 entre los cinco principales proveedores de la nube y hiperescaladores, que representan un poco más del 50% de los ingresos del centro de datos de NVIDIA, han aumentado casi 120 mil millones de dólares desde principios de año y se acercan a los 700 mil millones de dólares. [61]
    5. NVIDIA espera que la transición de las cargas de trabajo clásicas de los centros de datos a la computación acelerada por GPU y el uso de la IA para mejorar las cargas de trabajo de hiperescala actuales contribuyan a aproximadamente la mitad de su oportunidad a largo plazo. [62]
  4. Cada país construirá y operará partes de su infraestructura de IA, al igual que con la electricidad e internet hoy en día. [63]
    1. En el año fiscal 2026, el negocio de IA soberana de NVIDIA se triplicó con creces interanual, superando los 30 mil millones de dólares, impulsado principalmente por clientes en Canadá, Francia, Países Bajos, Singapur y el Reino Unido. [64]
    2. A largo plazo, NVIDIA espera que su oportunidad soberana crezca al menos en línea con el mercado de infraestructura de IA, a medida que los países gasten en IA proporcionalmente a su PIB. [65]
  5. Aunque se aprobaron pequeñas cantidades de productos H200 para clientes con sede en China por parte del gobierno de EE. UU., NVIDIA aún no ha generado ingresos de ellos y no sabe si se permitirán importaciones en China. [67]
    1. Los competidores de NVIDIA en China están progresando y tienen el potencial de alterar la estructura de la industria global de la IA a largo plazo. [69]
    2. Para mantener su posición de liderazgo en la computación de IA, Estados Unidos debe involucrar a todos los desarrolladores y ser la plataforma de elección para todas las empresas comerciales, incluidas las de China. [70]
    3. NVIDIA continuará colaborando con los gobiernos de EE. UU. y China y abogando por la capacidad de Estados Unidos para competir en todo el mundo. [71]
  6. NVIDIA presentó la plataforma Rubin el mes pasado en el CES, que consta de seis nuevos chips: la CPU Vera, la GPU Rubin, el conmutador NVLink 6, la SuperNIC ConnectX 9, la DPU BlueField 4 y el conmutador Spectrum 6 Ethernet. [72]
    1. La plataforma entrenará modelos de ML con un cuarto del número de GPU y reducirá los costos de tokens de inferencia hasta 10 veces en comparación con Blackwell. [73]
    2. NVIDIA envió las primeras muestras de Vera Rubin a los clientes a principios de esta semana y sigue en camino de comenzar los envíos de producción en la segunda mitad del año. [74]
    3. Basado en su diseño modular de bandeja sin cables, Rubin ofrecerá una mayor resiliencia y facilidad de servicio en relación con Blackwell. [75]
    4. Se espera que todos los constructores de modelos en la nube implementen Vera Rubin. [76]
  7. Los ingresos por juegos fueron de 3.7 mil millones de dólares, un aumento del 47% interanual, impulsados por la fuerte demanda de Blackwell y la mejora del suministro. [77]
    1. GeForce RTX es la plataforma líder para jugadores de PC, creadores y desarrolladores. [79]
    2. En el cuarto trimestre, se agregaron nuevas tecnologías y avances, incluyendo DLSS 4.5 (que usa IA para llevar los gráficos de los juegos a un nuevo nivel), G-Sync Pulsar (que ofrece gráficos increíblemente claros incluso en movimiento) y una inferencia LLM un 35% más rápida en los principales marcos de PC con IA. [80]
    3. Aunque la demanda final de los productos de juegos sigue siendo fuerte y los niveles de inventario del canal son saludables, se espera que las limitaciones de suministro sean un obstáculo para los juegos en el primer trimestre y más allá. [83]
  8. La visualización profesional superó la marca de mil millones de dólares por primera vez, con ingresos de 1.3 mil millones de dólares, un aumento del 159% interanual y del 74% secuencial. [84]
    1. Durante el trimestre, se lanzó la estación de trabajo RTX Pro 5000 Blackwell con 72 gigabytes de memoria rápida para desarrolladores de IA que ejecutan LLM y flujos de trabajo agénticos. [85]
  9. Los ingresos del sector automotriz fueron de 604 millones de dólares, un aumento del 6% interanual, impulsados por la sólida demanda de soluciones de conducción autónoma. [86]
    1. En el CES, se presentó Alphamayo, el primer portafolio abierto del mundo de modelos de razonamiento, visión, lenguaje y acción, planos de simulación y conjuntos de datos que permiten vehículos que pueden pensar. [87]
    2. El primer automóvil de pasajeros con Alphamayo, construido sobre NVIDIA DRIVE, estará en la carretera pronto en el nuevo Mercedes-Benz CLA. [88]
  10. La IA física ya está aquí, habiendo contribuido con más de 6 mil millones de dólares a los ingresos de NVIDIA en el año fiscal 2026. [89]
    1. Los viajes en robotaxi están creciendo exponencialmente con flotas comerciales de Waymo, Tesla, Uber, WeRide y Zoox, y se espera que muchas otras escalen de miles de vehículos en 2025 a millones en la próxima década, creando un mercado que generará cientos de miles de millones de dólares en ingresos. [90]
    2. Esta expansión exigirá órdenes de magnitud más computación, con cada OEM y proveedor de servicios importante desarrollando en la plataforma de NVIDIA. [92]
    3. NVIDIA continúa avanzando en el desarrollo de la robótica con los nuevos modelos abiertos NVIDIA Cosmos e Isaac Group, marcos y robots y máquinas autónomas impulsados por NVIDIA para empresas líderes como Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, LG Electronics y Neuro Robotics. [93]
    4. Para acelerar la adopción de la IA física industrial, NVIDIA también anunció nuevas asociaciones en expansión con Dassault Systèmes, Siemens y Synopsys para llevar la infraestructura de IA de NVIDIA, los gemelos digitales Omniverse, los modelos mundiales y las bibliotecas CUDA-X a millones de investigadores, diseñadores e ingenieros que construyen las industrias del mundo. [94]
  11. El margen bruto GAAP fue del 75% y el margen bruto no GAAP fue del 75.2%, aumentando secuencialmente a medida que Blackwell continuó su crecimiento. [96]
    1. Los gastos operativos GAAP aumentaron un 16% secuencialmente y un 21% sobre una base no GAAP, relacionados con las introducciones de nuevos productos y los costos de computación e infraestructura. [97]
    2. La tasa impositiva efectiva no GAAP para el cuarto trimestre fue del 15.4%, por debajo de las expectativas, debido principalmente al impacto de un beneficio fiscal único. [98]
  12. El inventario creció un 8% trimestre a trimestre, mientras que los compromisos de compra también aumentaron significativamente, ya que NVIDIA ha asegurado estratégicamente inventario y capacidad para satisfacer la demanda más allá de los próximos trimestres. [99]
    1. Esto se extiende más allá de lo habitual y refleja la mayor visibilidad de la demanda que tiene la empresa. [100]
    2. Aunque se espera que la escasez en el suministro de arquitecturas avanzadas persista, NVIDIA confía en su capacidad para capitalizar la oportunidad de crecimiento futura con su escala, cadena de suministro expansiva y asociaciones de larga data. [101]
  13. NVIDIA generó un flujo de caja libre de 35 mil millones de dólares en el cuarto trimestre y 97 mil millones de dólares en el año fiscal 2026. [102]
    1. Durante el año, se devolvieron 41 mil millones de dólares, o el 43% del flujo de caja libre, a los accionistas en forma de recompra de acciones y dividendos. [103]
    2. La empresa continúa invirtiendo en su tecnología y ecosistema para cultivar el desarrollo del mercado, impulsar el crecimiento a largo plazo y, en última instancia, generar rendimientos totales para los accionistas superiores al mercado o a su grupo de pares. [104]
    3. NVIDIA seguirá ejecutando un proceso estratégico y disciplinado en relación con sus inversiones y mantiene su compromiso de devolver capital a sus accionistas. [105]

2. Perspectivas y Estrategias de Crecimiento de NVIDIA [107]

NVIDIA proyecta un crecimiento continuo impulsado por los centros de datos y la IA, con inversiones estratégicas en su ecosistema y una hoja de ruta de productos innovadora.

2.1. Perspectivas para el Primer Trimestre del Año Fiscal 2027 [107]

  1. A partir de este trimestre, NVIDIA incluirá el gasto en compensación basada en acciones en sus resultados no GAAP, ya que es un componente fundamental de su programa de compensación para atraer y retener talento de clase mundial. [107]
  2. Se espera que los ingresos totales sean de 78 mil millones de dólares, con un margen de más o menos 2%. [110]
    1. La mayor parte del crecimiento se espera que provenga del centro de datos. [111]
    2. Al igual que el trimestre anterior, no se asumen ingresos por computación de centros de datos de China en las perspectivas. [112]
  3. Los márgenes brutos GAAP y no GAAP se esperan en 74.9% y 75% respectivamente, con un margen de más o menos 50 puntos básicos. [113]
    1. Para todo el año, se esperan márgenes brutos en el rango medio de los 70. [114]
    2. NVIDIA proporcionará actualizaciones a medida que se prepare para la transición a Vera Rubin. [115]
  4. Los gastos operativos GAAP y no GAAP se esperan en aproximadamente 7.7 mil millones de dólares y 7.5 mil millones de dólares respectivamente, incluyendo un gasto de compensación basada en acciones de 1.9 mil millones de dólares. [116]
    1. Para todo el año, se espera que los gastos operativos no GAAP crezcan en el rango bajo de los 40 interanual, a medida que NVIDIA continúa invirtiendo en su creciente conjunto de oportunidades. [117]
  5. Para todo el año fiscal 27, se esperan tasas impositivas GAAP y no GAAP entre el 7% y el 19%, excluyendo elementos discretos y cambios materiales en el entorno fiscal. [118]

2.2. Asociaciones Estratégicas y Expansión del Ecosistema [121]

  1. NVIDIA ha profundizado y expandido significativamente sus asociaciones con los principales creadores de modelos de vanguardia. [121]
    1. Se celebró el lanzamiento de GPT 5.3 Codex de OpenAI, entrenado e inferido en sistemas Grace Blackwell y Vera 72. [122]
    2. GPT 5.3 Codex puede realizar tareas de larga duración que implican investigación, uso de herramientas y ejecución compleja, y se implementa ampliamente dentro de NVIDIA. [123]
    3. NVIDIA continúa trabajando con OpenAI hacia un acuerdo de asociación y cree que está cerca. [126]
    4. La asociación con OpenAI es emocionante, ya que es una empresa única en una generación con la que NVIDIA ha tenido el placer de colaborar desde sus inicios. [127]
  2. Meta Superintelligence Labs está escalando a una velocidad vertiginosa. [128]
    1. Meta está implementando millones de GPU Blackwell y Rubin, CPU de NVIDIA y Spectrum-X Ethernet para entrenamiento e inferencia. [129]
  3. NVIDIA anunció una asociación con Anthropic y una inversión de 10 mil millones de dólares en su empresa. [130]
    1. Anthropic entrenará e inferirá en sistemas Grace Blackwell y Vera Rubin. [131]
    2. La plataforma de agentes Claude Code Work de Anthropic es revolucionaria y ha abierto las compuertas para la adopción de la IA empresarial. [132]
    3. Con Claude Code Work y Open Claude, la demanda de computación se está disparando, y ha llegado el "momento ChatGPT" de la IA agéntica. [133]
  4. Con asociaciones que abarcan Anthropic, Meta, OpenAI y xAI, NVIDIA está desplegada en todas las nubes y tiene la capacidad de construir infraestructura de IA de pila completa desde cero o apoyarla en la nube. [134]
    1. Esto posiciona a NVIDIA de manera única para asociarse con constructores de modelos de vanguardia en cada etapa: entrenamiento, inferencia y escalamiento de fábricas de IA. [134]
  5. NVIDIA firmó recientemente un acuerdo de licencia no exclusivo con Groq para su tecnología de inferencia de baja latencia y dio la bienvenida a un equipo de ingenieros. [135]
    1. Al igual que con Mellanox, NVIDIA extenderá su arquitectura con las innovaciones de Groq para permitir nuevos niveles de rendimiento y valor de la infraestructura de IA. [136]
    2. Se compartirán más detalles en el GTC del próximo mes. [137]
  6. El ecosistema es fundamental para NVIDIA, y la empresa busca que todos utilicen su plataforma. [168]
    1. Miles de empresas nativas de IA se basan en NVIDIA, y la empresa está presente en todas las nubes, centros de datos locales, sistemas de borde y robóticos del mundo. [171]
    2. NVIDIA está invirtiendo en el ecosistema en toda la pila, desde la IA para el lenguaje hasta la IA física, la física de la IA, la biología, la robótica y la fabricación. [175]
    3. El ecosistema de NVIDIA es más rico hoy en día, ya que ha evolucionado de ser una plataforma de computación basada en GPU a una empresa de infraestructura de computación de IA con plataformas de computación en todos los aspectos, desde la computación hasta los modelos de IA, las redes y las DPU. [179]
    4. Las inversiones de NVIDIA se centran estratégicamente en expandir y profundizar el alcance de su ecosistema. [183]

2.3. Liderazgo en Redes y Arquitectura [184]

  1. Las redes continúan aumentando como porcentaje del perfil general del centro de datos de NVIDIA. [188]
    1. Los ingresos por redes se aceleraron interanualmente cada trimestre en el año fiscal 2026, con un crecimiento de 3.6 veces interanual en el cuarto trimestre, impulsado por las carteras de productos de redes de escalamiento vertical y horizontal. [188]
    2. La tasa de ejecución anualizada de la plataforma de conmutación Spectrum-X Ethernet de NVIDIA fue de alrededor de 10 mil millones de dólares en la primera mitad del año pasado, y parece haber aumentado a alrededor de 11-12 mil millones de dólares en la segunda mitad. [189]
  2. NVIDIA se considera una empresa de infraestructura de IA, que incluye CPU, GPU y NVLink para escalar la computación de un nodo a un rack gigante. [191]
    1. NVIDIA inventó la idea de un ordenador a escala de rack, enviando racks de ordenadores en lugar de nodos. [193]
    2. El sistema de escalamiento vertical del conmutador NVLink se escala horizontalmente utilizando SpectrumX e InfiniBand, y también se escala entre centros de datos utilizando SpectrumX de escalamiento horizontal. [194]
    3. Las redes son una extensión de la plataforma de NVIDIA, que ofrece todo de forma abierta para que los clientes puedan mezclar y combinar según sus necesidades. [197]
    4. La invención de NVLink impulsó el negocio de redes de NVIDIA, ya que cada rack viene con nueve nodos de conmutadores, cada uno con dos chips, y más en el futuro. [200]
  3. NVIDIA es ahora la empresa de redes más grande del mundo. [204]
    1. NVIDIA entró en el mercado de conmutación Ethernet hace un par de años y probablemente sea la empresa de redes Ethernet más grande del mundo hoy en día, y seguramente lo será pronto. [205]
    2. SpectrumX Ethernet ha sido un gran éxito para NVIDIA. [208]
    3. NVIDIA apoya tanto InfiniBand por su baja latencia y capacidad de escalamiento vertical, como Ethernet para la integración de redes en centros de datos, extendiendo Ethernet con capacidades de inteligencia artificial. [209]
    4. La efectividad y utilización de la red de NVIDIA pueden mejorar el rendimiento de una fábrica de IA de 10 o 20 mil millones de dólares en un 10% o incluso un 20%, lo que se traduce en dinero real. [214]
    5. El negocio de redes de NVIDIA está creciendo rápidamente debido a la construcción efectiva de la infraestructura de IA y al rápido crecimiento del negocio de infraestructura de IA. [215]
  4. NVIDIA no es "alérgica" a las arquitecturas de "dial-out" (donde los componentes están más separados), pero las utiliza solo cuando es absolutamente necesario. [222]
    1. Cada vez que se cruza una interfaz en una arquitectura de dial-out, se añade latencia y energía innecesariamente. [223]
    2. Las arquitecturas Grace Blackwell y Rubin utilizan dos matrices gigantes limitadas por retícula que se unen, lo que reduce la cantidad de cruces arquitectónicos. [227]
    3. La "tasa de dial-out" se manifiesta en la efectividad arquitectónica de los competidores. [229]
    4. La arquitectura CUDA es incuestionablemente más efectiva y eficiente, ofreciendo más rendimiento por flop y por vatio que cualquier otra arquitectura de computación, debido a la forma en que está diseñada. [230]
  5. La infraestructura de NVIDIA es increíblemente versátil gracias a CUDA. [235]
    1. Todas las GPU de NVIDIA son arquitectónicamente compatibles, lo que significa que las optimizaciones de modelos para Blackwell también benefician a Hopper y Ampere. [236]
    2. Esta compatibilidad permite a NVIDIA invertir enormemente en ingeniería de software y optimización, sabiendo que toda su base instalada se beneficiará. [238]
    3. Esto extiende la vida útil de los productos, proporciona flexibilidad y velocidad de innovación, y se traduce en rendimiento, rendimiento por dólar y rendimiento por vatio para los clientes. [241]
    4. NVIDIA extenderá su arquitectura con Groq como un acelerador, de manera similar a cómo se extendió con Mellanox. [242]

3. El Futuro de la IA y la Computación [245]

NVIDIA anticipa un crecimiento exponencial en la demanda de computación impulsada por la IA agéntica y física, lo que transformará la economía de los centros de datos y la inversión global.

3.1. Crecimiento Continuo y Demanda de Computación [248]

  1. NVIDIA espera un crecimiento secuencial de los ingresos a lo largo del año, con Blackwell y Vera Rubin impulsando la demanda. [250]
    1. Se espera que Blackwell continúe vendiéndose mientras Vera Rubin entra en el mercado en la segunda mitad del año. [258]
    2. La demanda de Vera Rubin es fuerte, y se espera que casi todos los clientes la adquieran. [261]
    3. La disponibilidad en el mercado y la capacidad de los clientes para implementarla en sus centros de datos son factores clave. [263]
  2. El segmento de juegos podría enfrentar limitaciones de suministro durante un par de trimestres. [265]
    1. Si las cosas mejoran a finales de año, podría haber una oportunidad de crecimiento interanual en el año fiscal 2027, pero es demasiado pronto para saberlo. [267]
  3. CUDA sigue siendo la pila de inferencia de mayor rendimiento del mundo, y su optimización para NVLink es crucial. [273]
    1. La optimización requiere el descubrimiento e invención de nuevos algoritmos de paralelización sobre CUDA para distribuir la carga de trabajo y la inferencia, aprovechando el ancho de banda agregado de NVLink 72. [274]
    2. NVLink 72 ha permitido un salto generacional de 50 veces más rendimiento por vatio y 35 veces más rendimiento por dólar en inferencia. [276]
  4. La inferencia ahora equivale a ingresos para los clientes de NVIDIA. [283]
    1. Los agentes están generando una cantidad exponencial de tokens, y los resultados son muy efectivos. [284]
    2. Los sistemas agénticos están generando miles o cientos de miles de tokens, lo que requiere una inferencia a mayor velocidad. [286]
    3. Cada token se monetiza, lo que se traduce directamente en ingresos. [288]
  5. Para los proveedores de servicios en la nube (CSP), los tokens de inferencia por vatio se traducen directamente en ingresos. [290]
    1. Todos los centros de datos están limitados por la energía, por lo que la arquitectura con el mejor rendimiento por vatio maximiza los ingresos. [291]
    2. Los CSP y los hiperescaladores entienden que el gasto de capital se traduce en computación, y la computación con la arquitectura adecuada maximiza los ingresos. [295]
    3. Sin invertir en capacidad de computación hoy, no puede haber crecimiento de ingresos. [296]
    4. Elegir la arquitectura correcta, la que tiene el mejor rendimiento por vatio, es fundamental y afecta directamente las ganancias. [299]

3.2. Sostenibilidad de los Márgenes Brutos y el Rol de la Innovación [306]

  1. El factor más importante para la sostenibilidad de los márgenes brutos de NVIDIA es ofrecer saltos generacionales a los clientes. [308]
    1. Si NVIDIA puede ofrecer un rendimiento por vatio que supere drásticamente la Ley de Moore y un rendimiento por dólar significativamente mayor que el costo de sus sistemas, puede mantener sus márgenes brutos. [310]
  2. La demanda de tokens en el mundo ha crecido exponencialmente, lo que ha llevado a que incluso las GPU de 6 años de NVIDIA en la nube estén completamente consumidas y sus precios aumenten. [312]
    1. La cantidad de computación necesaria para la forma moderna de hacer software está creciendo exponencialmente. [316]
  3. La estrategia de NVIDIA es ofrecer una infraestructura de IA completa cada año. [317]
    1. Este año se introdujeron seis nuevos chips, y la próxima generación de Rubin también incluirá muchos chips nuevos. [318]
    2. En cada generación, NVIDIA se compromete a ofrecer muchos factores X de rendimiento por vatio y rendimiento por dólar. [319]
    3. Este ritmo y la capacidad de NVIDIA para el codiseño extremo le permiten ofrecer valor y beneficios a los clientes. [320]

3.3. Centros de Datos Espaciales y Diversificación de Clientes [322]

  1. Los centros de datos espaciales son actualmente poco económicos, pero se espera que mejoren con el tiempo. [327]
    1. El espacio ofrece abundancia de energía solar y espacio, pero la disipación de calor es un desafío debido a la falta de flujo de aire, lo que requiere radiadores grandes. [329]
    2. La refrigeración líquida no es viable debido al peso y la congelación. [333]
    3. NVIDIA ya tiene la primera GPU en el espacio, Hopper, y uno de los mejores casos de uso es la obtención de imágenes de muy alta resolución. [334]
  2. La base de clientes de NVIDIA es diversa y está creciendo rápidamente más allá de los hiperescaladores. [342]
    1. Los cinco principales proveedores de servicios en la nube y hiperescaladores representan aproximadamente el 50% de los ingresos totales de NVIDIA. [343]
    2. El resto de los clientes, incluyendo creadores de modelos de IA, empresas, supercomputación y naciones soberanas, representan un área de crecimiento muy rápido. [345]
    3. Esta diversidad de clientes, que abarca todo el mundo, es un gran beneficio para NVIDIA. [348]
  3. La diversidad de la base de clientes es una de las mayores fortalezas de NVIDIA, gracias a su ecosistema CUDA. [352]
    1. NVIDIA es la única plataforma de computación acelerada disponible en todas las nubes, a través de todos los fabricantes de ordenadores, en el borde y ahora cultivando las telecomunicaciones. [354]
    2. Los futuros radios serán impulsados por IA, y la futura red inalámbrica será una plataforma de computación. [356]
    3. NVIDIA creó la plataforma Aerial para hacer esto posible. [358]
    4. NVIDIA está presente en casi todos los robots y coches autónomos. [359]
    5. La flexibilidad de CUDA permite resolver problemas de lenguaje, visión por computadora, robótica, biología, física y todo tipo de IA y algoritmos de computación. [359]
  4. La capacidad de NVIDIA para crecer y expandir su ecosistema de forma natural es una ventaja. [361]
    1. Las asociaciones con OpenAI, Anthropic, xAI y Meta, junto con el soporte para el código abierto, hacen que la plataforma de NVIDIA sea muy fungible, fácil de usar y segura para invertir. [364]
    2. Hay 1.5 millones de modelos de IA en Hugging Face, todos ejecutándose en NVIDIA CUDA. [365]
    3. El código abierto en su totalidad probablemente representa el segundo modelo más grande del mundo, después de OpenAI. [367]
    4. La capacidad de NVIDIA para ejecutar todo esto crea diversidad de clientes y plataformas, disponible en todos los países. [369]

3.4. El Rol de la CPU Vera y la Inversión de Capital [371]

  1. NVIDIA tomó decisiones arquitectónicas fundamentalmente diferentes para sus CPU en comparación con otras CPU del mundo. [379]
    1. La CPU Vera es la única CPU de centro de datos que soporta LPDDR5. [381]
    2. Está diseñada para capacidades de procesamiento de datos muy altas, ya que la mayoría de los problemas de computación de interés son impulsados por datos, como la inteligencia artificial. [382]
    3. El rendimiento de un solo hilo en relación con el ancho de banda es excepcionalmente alto. [384]
    4. Estas decisiones arquitectónicas se tomaron porque en las diferentes fases de la IA, desde el procesamiento de datos antes del entrenamiento hasta el post-entrenamiento, se utilizan muchas CPU. [385]
    5. La IA está aprendiendo a usar herramientas, muchas de las cuales se ejecutan en entornos solo de CPU o en entornos acelerados por GPU con CPU. [386]
    6. Vera fue diseñada para ser una CPU excelente para el post-entrenamiento. [389]
    7. Cuando los algoritmos se aceleran al límite, la ley de Amdahl sugiere la necesidad de CPU de un solo hilo muy rápidas, y Grace fue construida para ser extraordinariamente buena en rendimiento de un solo hilo, y Vera es aún mejor. [390]
  2. NVIDIA considera cuidadosamente su retorno de capital y prioriza el apoyo a su ecosistema. [404]
    1. Esto incluye trabajar con proveedores para asegurar el suministro y la capacidad, y apoyar a los primeros desarrolladores de soluciones de IA en su plataforma. [406]
    2. NVIDIA continúa recomprando acciones y pagando dividendos. [408]
    3. La empresa buscará oportunidades únicas durante el año para realizar estas compras. [410]

3.5. La Revolución de la IA Agéntica y Física [412]

  1. NVIDIA mantiene su previsión de que el gasto de capital en centros de datos podría alcanzar los 3 a 4 billones de dólares para 2030, lo que implica una aceleración en las tasas de crecimiento. [415]
    1. La forma en que se hará el software en el futuro, utilizando IA, estará impulsada por tokens. [417]
    2. La generación de tokens es el centro de casi todo lo relacionado con el software y la computación en el futuro. [419]
    3. La demanda de computación para el software en el pasado es una pequeña fracción de lo que será necesario en el futuro con la IA. [421]
    4. La IA no retrocederá y solo mejorará. [422]
    5. La cantidad de computación necesaria es mil veces mayor que la forma en que se hacía la computación antes. [424]
    6. Si se sigue creyendo en el valor de la IA, el mundo invertirá para producir tokens, y la cantidad de capacidad de generación de tokens que el mundo necesita es mucho mayor que 700 mil millones de dólares. [426]
    7. Cada empresa depende del software, y cada software dependerá de la IA, por lo que cada empresa producirá tokens. [431]
    8. Los centros de datos son "fábricas de IA" que generan tokens para los ingresos, y las empresas de software empresarial generarán tokens para los sistemas agénticos. [433]
    9. Las fábricas de robótica y los coches autónomos tienen superordenadores que son fábricas de IA para generar tokens que se convierten en su IA, y también necesitan ordenadores dentro de los coches para generar tokens continuamente. [437]
    10. Esta es la forma en que se hará la computación en el futuro. [439]
  2. La computación se está transformando de software pregrabado a generación en tiempo real. [445]
    1. El software solía ser precompilado, con contenido y videos pregrabados. [440]
    2. Ahora, todo es generativo en tiempo real, lo que permite tener en cuenta el contexto de la persona, la situación, la consulta y las intenciones para generar el resultado del nuevo software llamado IA agéntica. [445]
    3. La cantidad de computación necesaria para la IA es mucho mayor que para el software pregrabado, al igual que un ordenador tiene mucha más capacidad de computación que un reproductor de DVD. [448]
  3. A nivel industrial, las empresas de la nube y todas las empresas dependen del software, y si el nuevo software requiere la generación de tokens monetizados, entonces la construcción de sus centros de datos impulsa directamente sus ingresos. [451]
    1. La computación impulsa los ingresos, y esto es cada vez más comprendido. [454]
  4. Los beneficios que la IA produce para el mundo deben generar ingresos. [455]
    1. La IA agéntica ha alcanzado un punto de inflexión en los últimos dos o tres meses, aunque la industria lo ha visto durante unos seis meses. [456]
    2. Los agentes son muy inteligentes y resuelven problemas reales, como la codificación, donde los ingenieros de NVIDIA utilizan sistemas agénticos como Claude Code u OpenAI Codex. [460]
    3. Los ingresos de estas empresas están disparándose; por ejemplo, Anthropic multiplicó por 10 sus ingresos en un año y está severamente limitada por la capacidad debido a la increíble demanda de tokens. [465]
    4. Cuanta más capacidad de computación puedan poner en línea, más rápido crecerán sus ingresos. [469]
    5. Esto refuerza la idea de que la inferencia es ingresos y la computación equivale a ingresos en este nuevo mundo. [471]
    6. Esta es una nueva revolución industrial, con nuevas fábricas e infraestructuras en construcción, y esta nueva forma de computación no retrocederá. [473]
    7. Si la producción de tokens es el futuro de la computación, entonces se construirá esta capacidad y se expandirá continuamente. [475]
  5. La próxima inflexión más allá de la IA agéntica es la IA física, que lleva la IA y los sistemas agénticos a aplicaciones físicas como la fabricación y la robótica, lo que representa una enorme oportunidad futura. [477]