¿El objetivo de crecimiento del 70% sigue siendo conservador? Reunión de inversores de Nvidia revela todo: ¡Si en el año fiscal 28 no hay restricciones de suministro, el tamaño del negocio podría duplicarse!

Las expectativas de crecimiento de Nvidia para los próximos años pueden ser mucho más agresivas de lo que imagina el mercado.

Según Chasing the Wind Trading Desk, JPMorgan señaló en su último informe que, en una reciente conferencia para inversores, la directiva de Nvidia dejó claro que el marco de crecimiento interanual del 70% para el FY28 no es el techo de la demanda; si no existieran limitaciones en el suministro, el crecimiento de la empresa podría haber superado el 100%. Esto significa que el principal obstáculo para el crecimiento de Nvidia ha pasado de ser “¿puede mantenerse la demanda?” a “¿podrá la capacidad productiva mantenerse al ritmo?”

Aún más relevante es que la demanda de IA sigue expandiéndose rápidamente, y la estructura de la demanda está cambiando. Hace unos 18 meses, los ingresos de Nvidia por entrenamiento e inferencia estaban aproximadamente equiparados; ahora, los ingresos por inferencia ya superan a los de entrenamiento y se espera que sigan creciendo en proporción. Al mismo tiempo, los ingresos provenientes de infraestructura de computación de IA aportados por los nuevos proveedores de servicios en la nube ya superan el 50%, y el motor de crecimiento se está trasladando de los proveedores tradicionales de nube a hiperescala hacia un ecosistema de potencia computacional de IA más amplio.

El lado de la oferta se convierte así en la clave para que Nvidia pueda alcanzar un crecimiento mayor. La directiva mencionó explícitamente que las obleas avanzadas y las memorias son los dos grandes cuellos de botella actuales, y mantienen la coordinación permanente con TSMC, Micron, SK Hynix y Samsung para aumentar el suministro. Especialmente en un contexto donde el HBM sigue siendo un recurso limitado, si se mejora el suministro de componentes críticos, podría liberarse aún más la demanda reprimida por cuestiones de capacidad de Nvidia.

El cambio en la estructura de clientes también reduce la preocupación del mercado por la dependencia excesiva de Nvidia en unos pocos grandes clientes. Actualmente, OpenAI y Anthropic representan aproximadamente el 20% del negocio de Nvidia en términos de consumo final, y para el FY28 esta cifra podría subir al 25%; pero al mismo tiempo, los nuevos proveedores de servicios en la nube ya aportan más del 50% de los ingresos por infraestructura de computación de IA.

Con la demanda en expansión continua, el aumento de la proporción de inferencia y la mayor diversificación de los clientes, la narrativa de crecimiento de Nvidia está transitando de un simple “ciclo de entrenamiento de potencia computacional” hacia un ciclo mucho más amplío de infraestructura de IA.

El crecimiento del 70% para el FY28 no es el techo; la mayor limitación es el suministro

El informe señala que Toshiya Hari, vicepresidente de Relación con Inversores y Finanzas Estratégicas de Nvidia, explicó que el marco de crecimiento establecido del 70% interanual para el FY28 no está basado en un solo cliente o área de negocio, sino que es impulsado por múltiples fuentes: proveedores de nube a hiperescala, nuevos servicios de nube, laboratorios de IA, IA soberana, empresas y despliegues locales.

Una razón clave por la que la directiva adelantó este marco plurianual de crecimiento es que existe una brecha considerable entre las expectativas consensuadas del mercado y las proyecciones internas de la empresa. Si esta brecha persiste, podría afectar la planificación de capacidad de los socios de la cadena de suministro.

Aún más relevante, Hari declaró con claridad que si no existieran limitaciones en la oferta, el crecimiento del negocio de Nvidia podría haber superado el 100%.

En otras palabras, el objetivo de crecimiento del 70% es más bien el piso mínimo que la empresa está dispuesta a confirmar públicamente bajo las condiciones actuales de suministro, no el techo real de la demanda. A medida que la capacidad productiva siga expandiéndose, el margen de crecimiento real de Nvidia podría estar muy por encima de ese número.

Los ingresos por inferencia ya superan los de entrenamiento: la demanda de IA pasa de “comprar placas” a funcionamiento continuo

La estructura de ingresos entre entrenamiento e inferencia fue otro tema central en esta conferencia.

Debido a la gran capacidad de los GPU de Nvidia para alternar cargas de trabajo—por ejemplo, Grace Blackwell puede usarse tanto para entrenamiento de modelos como para inferencia— a la empresa le resulta difícil separar con precisión ambos rubros.

Sin embargo, la dirección proporcionó un hito importante: hace unos 18 meses, los ingresos por entrenamiento e inferencia estaban aproximadamente en 50% cada uno; actualmente, los ingresos por inferencia ya superan a los de entrenamiento, diferencia que se espera siga ampliándose.

Esto indica que la estructura de la demanda de Nvidia está cambiando. El entrenamiento sigue siendo un impulsor clave de la expansión de infraestructura de IA, pero, a medida que los modelos crecen y las aplicaciones de IA se popularizan, la inferencia se está convirtiendo en una fuente de demanda computacional más sostenida, contribuyendo también a una mayor recurrencia de ingresos para Nvidia.

Obleas avanzadas y HBM siguen siendo los dos grandes cuellos de botella de la oferta

Con una demanda fuerte, el desafío actual más grande para Nvidia sigue siendo la cadena de suministro.

Hari destacó que los principales cuellos de botella para satisfacer la demanda del próximo año residen principalmente en obleas avanzadas y memorias. Las primeras dependen fundamentalmente de TSMC; memorias de ancho de banda elevado como HBM involucran a Micron, SK Hynix y Samsung.

Nvidia mantiene conversaciones permanentes con TSMC y los tres proveedores principales de memorias, enfocados en aumentar la capacidad de suministro de los componentes críticos.

Esto significa que, a medida que la demanda de IA siga creciendo, la expansión de la capacidad de HBM seguirá siendo un requisito clave para que Nvidia pueda desarrollar todo su potencial de crecimiento. Para proveedores como Micron y SK Hynix, la visibilidad de la demanda proveniente de Nvidia sigue siendo elevada.

Los clientes ya no dependen tanto de los proveedores de nube a hiperescala: los emergentes ya aportan más de la mitad

La estructura de clientes de Nvidia también está cambiando.

Hari reveló que OpenAI y Anthropic representan actualmente, en términos de consumo final, aproximadamente el 20% del negocio de Nvidia, y para el FY28 esta proporción podría subir al 25%. Sin embargo, ya que estas empresas acceden a la potencia computacional principalmente a través de proveedores de nube tradicionales y nuevos servicios de nube, este número no equivale al porcentaje de ingresos directos de Nvidia provenientes de estos clientes.

Lo realmente relevante es que los nuevos proveedores de servicios en la nube ya aportan más del 50% de los ingresos por infraestructura de computación de IA (ACIE).

Esto indica que las fuentes de crecimiento de Nvidia se están expandiendo más allá de un puñado de proveedores hiperescalares hacia nuevos servicios en la nube, empresas de modelos y clientes corporativos. La continua diversificación de clientes y necesidades computacionales también reduce en parte el riesgo de concentración en un solo cliente.

El open source y el closed source no son “opciones excluyentes”; la reducción de costos estimula la demanda de cómputo

Sobre el desarrollo de modelos open source y closed source, la directiva de Nvidia mantuvo su visión anterior: ambos modos coexistirán a largo plazo, el avance tecnológico en IA no implica que uno suplante al otro.

Nvidia misma utiliza tanto modelos cerrados como OpenAI, Claude, y combina modelos de código abierto y cerrado en cargas de trabajo clave como el diseño de chips.

Al mismo tiempo, la directiva resaltó que los márgenes brutos de los creadores de modelos están mejorando. Con las constantes nuevas generaciones de GPU de Nvidia, el costo de computación por token cae de manera consistente, mejorando la rentabilidad de las empresas de modelos.

Esto puede desencadenar un nuevo ciclo de demanda: caída de costos de cómputo → mejora en la rentabilidad de las empresas de modelos → mayor adopción de aplicaciones de IA → crecimiento en la demanda de inferencia → mayor demanda de capacidad computacional.

¿Es sustentable el modelo de financiamiento? Nvidia responde de frente a las dudas sobre “financiación circular”

En cuanto a las preocupaciones del mercado sobre el financiamiento, la directiva detalló tres modalidades principales: acuerdos de reparto de ingresos con algunos nuevos proveedores de servicios en la nube, el programa de parques de centros de datos PORTS-Pike, y una plataforma de financiación privada de 500 mil millones de dólares junto con firmas como Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR.

Entre ellas, los acuerdos de reparto de ingresos funcionan así: Nvidia ayuda a fijar el precio base de la potencia computacional, y cuando el precio de alquiler supera el nivel acordado, la empresa puede percibir parte de la ganancia adicional. Así, además de vender hardware directamente, Nvidia también puede obtener ingresos recurrentes operando infraestructura de potencia computacional.

En relación a las dudas de “financiación circular”, la directiva respondió que el tamaño y los límites de estos acuerdos de financiamiento están bajo control, y que la base sigue siendo la fuerte demanda final, el retorno del ecosistema y la calidad crediticia de los compradores finales de potencia computacional.

De la información puesta sobre la mesa en esta conferencia se desprende que, el verdadero desafío pendiente para Nvidia ya no es “si hay demanda”, sino si podrá transformar dicha demanda en oferta lo antes posible. Si los cuellos de botella como las obleas y HBM continúan relajándose, el marco del 70% de crecimiento para el FY28 podría tener aún un margen significativo de mejora.