Nvidia prevé crecer un 70 % y rozar los 680.000 millones de ingresos
Índice de contenidos
Claves de la noticia
- Jensen Huang reafirma que Nvidia podría crecer un 70 % interanual durante el próximo ejercicio.
- Sobre unos 400.000 millones esperados este año, la proyección situaría los ingresos cerca de 680.000 millones.
- El consejero delegado afirma que un sistema con 72 GPU Blackwell crece un 27 % mensual en pedidos.
Jensen Huang ha vuelto a defender una previsión excepcional para Nvidia: crecer alrededor de un 70 % el próximo año. Si la compañía termina el ejercicio actual cerca de los 400.000 millones de dólares que esperan los analistas, ese porcentaje llevaría los ingresos a unos 680.000 millones, una escala que depende de vender centros de datos completos y no chips aislados.
El cálculo detrás de los 680.000 millones
La aritmética es directa: 400.000 millones multiplicados por 1,70 producen 680.000 millones. La base es una estimación de analistas citada por TechCrunch, mientras el 70 % es la confianza expresada por Huang en la conferencia Communacopia + Technology de Goldman Sachs. No es un resultado contratado ni una garantía; combina una expectativa externa para el cierre actual con la orientación del directivo.
La magnitud ayuda a detectar el listón. Nvidia tendría que añadir cerca de 280.000 millones de ingresos en doce meses, una cantidad superior a la facturación anual de muchas grandes tecnológicas. Mantener el porcentaje se vuelve más difícil cuando la base crece. Por eso la previsión necesita no solo más clientes, sino proyectos de centros de datos que pasen de pedido a instalación y aceptación en calendario.
Una GPU que ocupa un rack
Huang sostuvo que el mercado todavía piensa en Nvidia como fabricante de tarjetas. Su ejemplo fue un sistema que integra 36 CPU Grace y 72 GPU Blackwell mediante NVLink, refrigeración líquida y unos dos millones de componentes. La compañía lo presenta como un único dominio de cómputo capaz de tratar el rack como una gran GPU.
La página técnica del GB200 NVL72 confirma la configuración de 36 CPU y 72 GPU, 13,4 TB de memoria HBM3E y 130 TB/s de ancho de banda NVLink agregado. Nvidia atribuye al sistema mejoras de inferencia y entrenamiento frente a H100, aunque advierte que algunas cifras son proyecciones sujetas a cambio y dependen de cargas concretas.
El cambio de unidad comercial explica parte del crecimiento. Vender un rack completo incorpora procesadores, red, memoria, conmutación, refrigeración y software. El ingreso por instalación aumenta, pero también la dependencia de fabricantes de memoria, energía, obra y capacidad del cliente para poner la máquina en producción.
El 27 % mensual exige cautela
Huang afirmó que los pedidos de ese sistema crecen un 27 % cada mes. Mantener ese ritmo durante doce meses multiplicaría el nivel por más de diecisiete, algo improbable en una base grande; una tasa mensual puntual no debe convertirse en pronóstico anual. Sirve para describir aceleración actual, no para justificar por sí sola el 70 % de todo el ejercicio.
Los pedidos tampoco equivalen a ingresos reconocidos. Un centro de datos necesita entregarse, instalarse y cumplir condiciones contractuales. Restricciones eléctricas, permisos, componentes o cambios de diseño pueden desplazar el reconocimiento entre trimestres. La visibilidad de Nvidia sobre fábricas, memoria, terrenos y potencia reduce sorpresa, pero no elimina esos plazos.
Competidores en cada capa
Amazon, Google y Microsoft diseñan aceleradores propios; OpenAI y Anthropic exploran silicio y acuerdos específicos; AMD, Cerebras y empresas emergentes compiten en entrenamiento e inferencia. Huang responde con una ventaja de plataforma: cualquier laboratorio puede ejecutar sus modelos sobre CUDA, redes y sistemas Nvidia, mientras un chip interno suele optimizar una parte del tráfico de su propietario.
Esa amplitud puede proteger demanda, pero también convierte a los mayores clientes en rivales. Si los hyperscalers trasladan una parte creciente de inferencia estable a sus ASIC, Nvidia debe ganar nuevas cargas o ofrecer una ventaja de tiempo y flexibilidad suficiente para justificar el coste. El 70 % presupone que el mercado total crece más deprisa de lo que se sustituye con alternativas.
La compañía afirma seguir cada gigavatio de terreno, edificio y potencia vinculado a IA. Esa frase revela que el límite ya no es únicamente fabricar chips. Un gigavatio de capacidad requiere conexión a red, refrigeración, financiación y demanda permanente. Los proyectos pueden existir en una hoja de cálculo mucho antes de disponer de electricidad.
Europa entra por energía y proveedores
Para España, la previsión se traduce en centros de datos, consumo eléctrico y redes. El ingreso de Nvidia se realiza cuando el hardware se vende; el retorno local depende de que las instalaciones obtengan clientes, empleo y uso productivo. Una carrera por reservar equipos sin planificación de potencia puede dejar activos infrautilizados o trasladar costes de red a otros consumidores.
La cadena europea participa en equipos eléctricos, refrigeración, construcción y algunos semiconductores, pero la captura principal de valor permanece en diseño de aceleradores y software. Un crecimiento del 70 % reforzaría esa concentración. Los compradores deben comparar coste total por trabajo útil, no prestigio del sistema ni rendimiento máximo de una ficha.
Nvidia posee una posición excepcional y datos internos que sus competidores no ven, pero la previsión sigue siendo una afirmación de su consejero delegado. El cálculo de 680.000 millones hace visible el desafío: para cumplir, miles de sistemas de varios millones deberán encontrar energía, memoria, edificios y cargas de trabajo a tiempo. El cuello de botella del próximo año puede estar fuera del silicio.
