¿Puede Nvidia mantener su liderazgo a medida que los gigantes de la nube entran en la carrera de chips de IA?

El panorama competitivo de hardware de inteligencia artificial está cambiando drásticamente. Nvidia, que ha dominado el mercado de GPU con sus potentes unidades de procesamiento gráfico, ahora enfrenta una presión creciente de un cuarto inesperado: sus propios mayores clientes están desarrollando chips alternativos para reducir la dependencia de la tecnología costosa del fabricante de chips.

La base financiera del dominio de Nvidia

La posición actual de mercado de Nvidia parece inamovible a primera vista. En el tercer trimestre fiscal de 2026 ( que finalizó el 26 de octubre de 2025), la compañía reportó ingresos de $57 mil millones, un aumento del 62% interanual. Más impresionantemente, los ingresos del centro de datos alcanzaron los 51,2 mil millones de dólares, un 66% más que en el mismo período del año pasado. El CEO Jensen Huang ha destacado que el inventario de GPU en la nube se ha agotado por completo, y la demanda de chips Blackwell está “fuera de serie”.

Las previsiones de la compañía subrayan este impulso: la dirección proyecta unos ingresos de 212,8 mil millones de dólares en el año fiscal 2026, y se espera que en el año fiscal 2027 suban a $316 mil millones a medida que comience a enviarse la arquitectura de próxima generación Rubin. Clientes importantes como OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Oracle, Palantir Technologies, Intel y xAI han comprometido compras masivas de GPU, con OpenAI asegurando solo en capacidad de computación 10 gigavatios.

El problema del precio: donde la oportunidad se encuentra con la amenaza

A pesar de esta fortaleza, existe una vulnerabilidad fundamental en el modelo de negocio de Nvidia: el coste. Los procesadores insignia Blackwell de la compañía tienen un precio entre 30,000 y 40,000 dólares por unidad. Las empresas que operan infraestructuras de IA a gran escala deben desplegar miles de estos chips en centros de datos, creando gastos de capital astronómicos.

Este poder de fijación de precios, aunque actualmente sostenible, ha incentivado a las plataformas en la nube a desarrollar su propio silicio. Amazon ejemplifica recientemente este cambio estratégico al presentar su chip Trainium3 en la conferencia anual re:Invent en diciembre. Según Dave Brown, vicepresidente de Amazon Web Services, los desarrolladores que usan chips personalizados de Amazon pueden lograr ahorros de 30% a 40% en costos en comparación con las alternativas de Nvidia para ciertos cargas de trabajo de IA.

Matt Garman, CEO de AWS, señaló que “Trainium ya representa un negocio de varios miles de millones de dólares hoy y continúa creciendo muy rápidamente”, lo que indica el compromiso serio de la compañía con la estrategia de silicio personalizado.

Evaluando el nivel de amenaza

La pregunta que enfrentan los inversores es si los movimientos de Amazon—combinados con informes de que Meta Platforms está negociando para comprar chips de centros de datos a Google de Alphabet—representan una amenaza real para el dominio de Nvidia.

De forma independiente, la respuesta es matizada. Amazon representa solo el 7,5% de los ingresos totales de Nvidia, lo que significa que incluso si el gigante de la nube migrara gradualmente por completo a chips personalizados, Nvidia mantendría un negocio sustancial con docenas de otros clientes. La cartera de ventas de la compañía sugiere que tiene una demanda mucho mayor de la que puede satisfacer actualmente.

Además, la arquitectura personalizada y el ecosistema de software de Nvidia ( en particular CUDA) crean costos de cambio considerables. Los clientes no pueden abandonar trivialmente las GPU de Nvidia sin reescribir aplicaciones, volver a entrenar modelos de IA y ajustar su infraestructura operativa.

La verdadera batalla: demostrar valor a través de un rendimiento premium

Lo que Nvidia no puede ignorar es la tendencia en sí misma. Cuando tus mayores clientes comienzan a desarrollar alternativas, esto indica que los precios premium pueden estar alcanzando sus límites. El equipo directivo de la compañía debe ahora demostrar que las GPU de Nvidia ofrecen ventajas en rendimiento y fiabilidad que justifican su mayor coste de propiedad, y no solo mantener un monopolio de mercado.

El mercado más amplio de infraestructura de IA se está expandiendo lo suficiente como para soportar múltiples proveedores de silicio. Sin embargo, la fragmentación podría erosionar la ventaja de margen de Nvidia—la característica definitoria que ha hecho que la compañía sea extraordinariamente rentable. Si los chips personalizados demuestran ser suficientemente capaces para el 70% de las cargas de trabajo a un 40% menos de coste, la economía del despliegue de IA cambiará de manera significativa.

Esta presión competitiva es saludable para el ecosistema, pero representa una incertidumbre real para los inversores de Nvidia. La compañía sigue en una posición extraordinariamente buena, pero la era del dominio incontestado parece estar llegando a su fin.