Huang descarta una burbuja y afirma que Nvidia lidera una transformación histórica de la computación

Jensen Huang volvió a despejar dudas sobre la solidez del avance de Nvidia en el mercado de inteligencia artificial, en un contexto donde la compañía reportó ingresos históricos de US$57.000 millones en el tercer trimestre fiscal 2026, un 62% más que el año anterior. Durante la conferencia con analistas, el CEO negó que exista una burbuja y afirmó que la compañía se encuentra en el centro de un cambio estructural impulsado por tres transformaciones simultáneas: el avance del cómputo acelerado con GPU, la adopción masiva de IA generativa y la llegada de la IA agéntica. Su mensaje apuntó a reforzar la idea de que esta expansión es sostenible en el tiempo, apoyada en una demanda real y en un salto tecnológico comparable, según explicó, solo a los hitos definidos por la Ley de Moore.

Acompañado por cifras excepcionales —incluida una utilidad neta de US$31.910 millones y US$51.200 millones provenientes del negocio de centros de datos— Huang argumentó que la IA se utiliza cada vez más, en más sectores y con mayor frecuencia. El CEO detalló que la migración hacia cómputo acelerado modifica de raíz la infraestructura tecnológica mundial: las GPUs toman un rol central porque procesan tareas en paralelo con una eficiencia imposible para las CPU tradicionales, escenario que, afirmó, sostiene el crecimiento actual sin señales de sobrevaloración. En paralelo, defendió la relevancia de la IA generativa como motor de ingresos: citó el caso de Meta, cuyos modelos GEM lograron subas del 5% en conversiones publicitarias, un beneficio directo para los hyperscalers y un argumento fuerte para sostener el ritmo de inversión.

Hacia la mitad de su discurso, y en línea con lo reportado por Bloomberg Línea, Huang insistió en que el mercado está apenas entrando en una nueva etapa, impulsada por sistemas capaces de ejecutar secuencias de decisiones y operar de forma autónoma. Esa evolución —la IA agéntica— multiplica las aplicaciones posibles y, por lo tanto, la demanda de infraestructura a gran escala. En ese marco destacó el rol de Blackwell, la nueva arquitectura de Nvidia, diseñada para maximizar rendimiento por unidad energética en un contexto donde los centros de datos enfrentan límites físicos y de consumo. La memoria integrada, explicó, es la clave del salto de eficiencia, ya que la IA moderna “debe recordar”, algo que redefine completamente los sistemas existentes.

Huang también subrayó la importancia de que cada empresa elija la arquitectura adecuada para correr sus modelos, una decisión que —sostuvo— tendrá impacto directo en ingresos y eficiencia operativa. Sobre las dudas en torno al financiamiento de los clientes, fue contundente: “cada país financiará su propia infraestructura”, y la adopción de IA agéntica recién empieza en muchas industrias globales. Lo respaldan acuerdos recientes con gobiernos y empresas de Corea del Sur, Reino Unido, Arabia Saudita y Alemania, parte de una estrategia que diversifica la demanda más allá del mercado estadounidense y de los grandes proveedores de nube.

Otro punto central fue la cadena de suministro: Huang aseguró que la empresa no exagera ningún compromiso de compra y que su reputación se sostiene en contratos previsibles, apalancados en un flujo de caja operativo de US$66.530 millones solo en los primeros nueve meses del año fiscal. Esa fortaleza financiera es la que permite asegurar capacidad futura con proveedores clave y sostener recompras de acciones sin comprometer inversiones estratégicas. A la vez, destacó que toda la infraestructura de entrenamiento e inferencia de compañías como OpenAI, Anthropic y xAI se ejecuta sobre plataformas de Nvidia, una muestra —dijo— de la madurez y universalidad de su arquitectura.

El CEO también defendió que la compañía es la única capaz de ejecutar de manera consistente todos los modelos actuales de IA, desde los fundacionales hasta los científicos y biológicos, lo que explica su presencia dominante en centros de datos de Alphabet, Meta y otros gigantes del sector. La inferencia —etapa en la que los modelos producen resultados— es, para Huang, la próxima gran oportunidad de expansión, ya que el crecimiento en su uso indica una adopción real y frecuente por parte de usuarios y empresas. La nueva generación Grace Blackwell, afirmó, entrega entre 10 y 15 veces el rendimiento de los sistemas actuales gracias a su diseño centrado en memoria.

En el cierre, Huang sostuvo que Nvidia no solo desarrolla tecnología, sino que está construyendo una nueva industria global: las “fábricas de IA”, centros que generan tokens en tiempo real y que cambian la lógica energética, arquitectónica y organizacional del cómputo. Aseguró que la arquitectura de la empresa es la mejor del mercado en rendimiento por costo total de propiedad y en eficiencia energética, y concluyó que, lejos de una burbuja, el sector está viviendo el inicio de una nueva era del cómputo acelerado.