Punto de inflexión estructural en el mercado de semiconductores de IA según los resultados del tercer trimestre de NVIDIA
Editor
Nuevos motores de crecimiento en el mercado de semiconductores de IA: la visibilidad de Blackwell y Rubin
Las cifras reveladas por NVIDIA, con sede en Santa Clara, California, en su informe de resultados del tercer trimestre de 2025, muestran claramente un cambio estructural en el mercado de semiconductores de IA. La empresa anunció que ha asegurado una visibilidad de ingresos de 500 mil millones de dólares de sus plataformas de chips de próxima generación Blackwell y Rubin. Esto no solo refleja el rendimiento de una sola empresa, sino que es un indicador clave de cuánto está creciendo rápidamente todo el mercado de infraestructura de IA. En particular, el hecho de que la demanda de infraestructura de IA siga superando las expectativas envía una señal importante a los participantes del mercado.
Es notable que el modelo Blackwell GB300 represente aproximadamente dos tercios de los ingresos totales de Blackwell. Esto demuestra cuán fuerte es la demanda de productos premium para cargas de trabajo de IA de alto rendimiento. La previsión de que la mitad de las oportunidades comerciales a largo plazo de NVIDIA provendrán de la computación acelerada y la transición a la IA generativa de los hiperescalares sugiere que grandes proveedores de servicios en la nube como Amazon, Google y Microsoft seguirán expandiendo sus inversiones en infraestructura de IA. De hecho, NVIDIA anunció que está colaborando con OpenAI para construir y desplegar centros de datos de IA con más de 10 gigavatios, un nivel sin precedentes para un solo proyecto.
El hecho de que la plataforma Rubin esté programada para entrar en plena producción en la segunda mitad de 2026 muestra cuán sistemáticamente está planificada la hoja de ruta tecnológica de NVIDIA. El hecho de que la GPU A100, lanzada hace seis años, todavía se produzca a plena capacidad hoy en día indica que el ciclo de vida de los chips de IA muestra un patrón diferente al de los semiconductores tradicionales. Esto sugiere que, debido a la naturaleza de las cargas de trabajo de IA, se necesita un poder de cómputo continuo y que la infraestructura una vez establecida se utiliza durante mucho tiempo.
Riesgos geopolíticos y la complejidad del mercado chino
Uno de los aspectos más destacados de los resultados de NVIDIA es el impacto de los problemas geopolíticos. La empresa reveló que los pedidos masivos esperados para la plataforma Hopper en el tercer trimestre no se materializaron debido a problemas geopolíticos relacionados con China. El hecho de que las ventas del chip H20 AI, diseñado específicamente para el mercado chino, solo alcanzaran los 50 millones de dólares en el tercer trimestre refleja esta situación. Más importante aún, una cantidad significativa de pedidos de compra para el chip H20 no se concretaron debido a problemas geopolíticos y al entorno de mercado cada vez más competitivo en China.
Esta situación ilustra bien la complejidad del mercado global de semiconductores de IA. China es uno de los mayores mercados consumidores de semiconductores del mundo, pero la competencia tecnológica entre EE.UU. y China ha limitado la exportación de chips de IA avanzados. Aunque NVIDIA expresó su decepción por las sanciones comerciales contra China, se comprometió a seguir colaborando con las autoridades gubernamentales como parte de sus esfuerzos para gestionar estos riesgos geopolíticos. Mientras tanto, en China, empresas locales como Baidu y Alibaba están acelerando el desarrollo de sus propios chips de IA, intensificando aún más la competencia.
Para las empresas de semiconductores de memoria de Corea del Sur, como Samsung Electronics y SK Hynix, esta situación puede ser una espada de doble filo. La memoria de alto ancho de banda (HBM) es esencial para mejorar el rendimiento de los chips de IA, y aunque las restricciones en el mercado chino podrían aumentar las oportunidades para las empresas coreanas, también existe el riesgo de una reducción en el tamaño total del mercado. En particular, SK Hynix, como proveedor clave de HBM para NVIDIA, se encuentra en una posición en la que debe reaccionar con sensibilidad a los cambios geopolíticos.
La perspectiva de NVIDIA de que la IA física (Physical AI) será el próximo motor de crecimiento de la empresa y una oportunidad de billones de dólares sugiere que la demanda de semiconductores de IA en áreas como la robótica, la conducción autónoma y la manufactura inteligente aumentará exponencialmente. Esto significa que los sistemas de IA que operan en entornos físicos reales crearán nuevos mercados, más allá de los centros de datos o la computación en la nube. Los chips FSD (Full Self-Driving) de Tesla o los robots de Boston Dynamics pueden considerarse ejemplos iniciales de esta IA física.
Según lo anunciado por el CFO de NVIDIA, la empresa planea expandir sus capacidades de fabricación en EE.UU. en los próximos cuatro años en colaboración con Siliconware Precision Industries de Taiwán y AMKOR Technology de EE.UU. Esto se interpreta como un movimiento estratégico para diversificar la cadena de suministro y mitigar los riesgos geopolíticos. Especialmente, está alineado con políticas de fomento de la manufactura de semiconductores del gobierno de EE.UU., como el CHIPS Act, lo que se espera acelere la reestructuración del ecosistema global de manufactura de semiconductores.
Desde el punto de vista financiero, NVIDIA anunció que planea mantener su margen bruto en el rango medio del 70% durante el año fiscal 2027. Esto es un indicador de su fuerte poder de fijación de precios en el mercado de semiconductores de IA. También indicó que espera un crecimiento del 14% en el cuarto trimestre en comparación con el trimestre anterior, impulsado por el impulso de Blackwell, lo que sugiere que el impulso de crecimiento a corto plazo continuará. Sin embargo, al especificar que los ingresos por computación en centros de datos en China no se incluyeron en la guía del cuarto trimestre, se muestra que la incertidumbre geopolítica aún persiste.
La respuesta del CEO Jensen Huang a la pregunta “¿Es una burbuja de IA?” proporciona una visión importante para comprender la naturaleza del mercado actual de IA. Enfatizó que el frenesí de inversión actual se basa en un cambio estructural en el paradigma de la computación, no en una burbuja especulativa. Su lógica central es que la demanda se basa en una necesidad tecnológica inevitable. El primer pilar que presentó fue la transición a la computación acelerada tras el fin de la ley de Moore. Explicó que, mientras la computación de propósito general basada en CPU ha alcanzado un límite en la mejora de la velocidad, la demanda de computación está aumentando exponencialmente, lo que hace esencial la computación acelerada basada en GPU.
De hecho, hace seis años, el 90% de las supercomputadoras estaban basadas en CPU, pero ahora han caído al 10-15%, mientras que la computación acelerada por GPU/IA ha pasado del 10% al 90%, explicó el CEO Huang. Esto es una clara evidencia de que la infraestructura de computación global está haciendo una gran transición de CPU a GPU. El segundo pilar es la transición a la IA de los sistemas de recomendación (RecSys), el motor principal de Internet. A medida que los sistemas de recomendación, que han sido el núcleo de Internet durante los últimos 15 años, evolucionan hacia un enfoque de IA generativa, están cambiando de una base de CPU a una de GPU. El tercer pilar es la aparición de la IA agentic (Agentic AI). OpenAI, Anthropic y Gemini de Google están expandiéndose más allá de ser simples herramientas para convertirse en agentes que pueden tomar decisiones y actuar por sí mismos, lo que está aumentando exponencialmente la demanda de GPU.
Este análisis sugiere que el crecimiento del mercado de semiconductores de IA no es un fenómeno temporal, sino que se debe a un cambio fundamental en la arquitectura de la computación. Empresas centradas en CPU como AMD e Intel también están invirtiendo en gran medida en el desarrollo de GPU y aceleradores de IA para responder a este cambio, pero la ventaja del ecosistema CUDA y la pila de software de NVIDIA parece seguir siendo sólida. En particular, con TSMC de Taiwán como socio clave de fundición de NVIDIA, proporcionando tecnología de proceso de vanguardia, es probable que esta ventaja tecnológica continúe por un tiempo.
En conclusión, el informe de resultados del tercer trimestre de NVIDIA muestra que el mercado de semiconductores de IA ha entrado en una fase de transición estructural, más allá de una simple etapa de crecimiento. La visibilidad de ingresos de 500 mil millones de dólares, la expansión hacia la IA física, la gestión de riesgos geopolíticos y el cambio fundamental en el paradigma de la computación sugieren que este mercado tiene motores de crecimiento sostenibles a largo plazo. Sin embargo, los conflictos geopolíticos con China, la persecución de competidores y la estabilidad de la cadena de suministro siguen siendo desafíos que requieren un enfoque estratégico cuidadoso por parte de los participantes del mercado.
**Descargo de responsabilidad**: Este artículo se ha redactado únicamente con fines informativos y no constituye una recomendación o asesoramiento de inversión. Las decisiones de inversión deben tomarse bajo el juicio y responsabilidad personal, y no se garantiza el rendimiento de las acciones o resultados financieros de las empresas mencionadas. Todas las inversiones conllevan riesgos, por lo que se recomienda realizar una investigación exhaustiva y consultar con expertos antes de tomar decisiones.
