Bloomberg — El CEO de Amazon.com Inc. (AMZN), Andy Jassy, comenzó a realizar audaces declaraciones durante las conferencias telefónicas de este año. Si bien su compañía sigue siendo uno de los principales clientes de Nvidia Corp. (NVDA), también es, por derecho propio, uno de los mayores fabricantes mundiales de chips para centros de datos. Según declaró el CEO a los analistas en julio, si la división de semiconductores de Amazon fuera un negocio independiente, generaría unos ingresos anuales de más de US$25.000 millones. Asimismo, las ventas están creciendo a un ritmo de tres dígitos. “Estamos muy ilusionados con lo que está sucediendo en nuestro negocio de chips”, afirmó Jassy.
Ver más: ¿Nvidia se convierte en un banco central del gasto tecnológico Esta confianza subraya hasta qué punto está cambiando el panorama de los semiconductores, y con qué rapidez. Aunque Nvidia sigue siendo el fabricante dominante de procesadores para centros de datos, en particular aquellos que ayudan a entrenar modelos de IA, se enfrenta a una competencia cada vez mayor por todas partes, incluidos sus más importantes clientes. Amazon y otros proveedores de computación en la nube, que siguen siendo los mayores compradores de chips de Nvidia, han estado desarrollando diseños de chips propios e incluso vendiéndolos a terceros. Fabricantes de chips rivales, como Advanced Micro Devices Inc. (AMD) y Broadcom Inc. (AVGO), están registrando ingresos por valor de decenas de miles de millones de dólares procedentes de los centros de datos.
Además, una gran cantidad de empresas emergentes están recaudando miles de millones más de inversores deseosos de respaldar el próximo avance revolucionario. Durante los últimos días, Google ha cerrado un acuerdo con Marvell Technology Inc. (MRVL) para impulsar sus ambiciones en la fabricación de chips, y Cerebras Systems Inc. (CBRS), rival de Nvidia, ha anunciado una nueva computadora que, según afirma, puede procesar indicaciones de IA más rápido que cualquier otra. Anthropic PBC, por su parte, ha contratado a un veterano del sector de los chips de Google en un momento en que está planeando su propia incursión en el ámbito de los chips. Nvidia, la compañías más valiosa del mundo, será difícil de alcanzar: continúa creciendo más rápidamente que muchos de sus competidores.
Además, se ha expandido hacia el software, las redes y otras tecnologías para asegurarse de seguir siendo imprescindible para la economía de la inteligencia artificial. No obstante, con el mercado de los chips de IA a punto de superar el US$1 billón en ingresos, la competencia no hará más que intensificarse. “Nvidia cuenta con un ecosistema sólido”, afirmó Hendi Susanto, gestor de carteras y analista de la firma de inversión Gabelli. Sin embargo, los cambios en el mercado, como que Amazon y Google de repente empiecen a vender sus propios chips a terceros, han resultado impredecibles. “Eso tomó relativamente de improviso”, señaló. Es probable que el informe de resultados de Nvidia de este miércoles sirva como otro recordatorio del dominio absoluto de la compañía.
Los analistas estiman que los ingresos casi se duplicaron durante el último trimestre con respecto al año anterior, hasta alcanzar los US$92.000 millones. Esa cifra supera los ingresos que cualquiera de sus rivales obtiene en todo un año. Pero la avalancha de efectivo, con márgenes de beneficio altísimos, no hace sino que su terreno resulte aún más atractivo. Entre tanto, a algunos de los principales clientes de Nvidia Corp. se les ha comunicado que los precios de los servidores que incorporan sus chips de IA van a subir más de un 15% en muchos casos, según han afirmado fuentes familiarizadas con el asunto.
La empresa, con sede en Santa Clara (California), no respondió a una solicitud de comentarios. Las amenazas a las que se enfrenta Nvidia pueden dividirse en unas cuantas categorías generales. Por un lado, tanto los competidores actuales en el sector de los chips como un grupo cada vez mayor de nuevas empresas que luchan por una mayor cuota de mercado. Por otro lado, están los laboratorios de IA y los denominados “hiperescaladores”, los mayores proveedores de computación en la nube, que diseñan sus propios chips. 1.
Rivales de toda la vida Nvidia ascendió a la cima del sector de los semiconductadores después de que los desarrolladores se dieran cuenta de que sus unidades de procesamiento gráfico, una tecnología popularizada por los jugadores de videojuegos, eran muy adecuadas para el entrenamiento de modelos de IA. La demanda de estas GPU (Unidad de procesamiento gráfico), también conocidas como aceleradores de IA, se disparó tras la llegada de ChatGPT, de OpenAI, a finales de 2022. Y eso abrió una oportunidad para los competidores históricos de Nvidia. AMD, el segundo mayor fabricante de GPU, vio cómo sus ingresos por centros de datos se duplicaban con creces el último trimestre, hasta alcanzar los US$6.700 millones.
Además, su CEO, Lisa Su, prevé que el mercado total de aceleradores de IA alcance los US$1,4 billones para 2030. Aun así, no está claro qué cuota de ese segmento se llevará AMD. Nvidia sigue controlando aproximadamente el 90% del mercado de aceleradores. Intel Corp. (INTC), que en su día eclipsó a Nvidia en la industria de los chips, ha tratado comercializar sus propios aceleradores, aunque con un éxito limitado hasta la fecha.
No obstante, se ha beneficiado de la subida generalizada del gasto en centros de datos de IA, lo que ha impulsado un repunte de sus ventas y del precio de sus acciones. Broadcom y Marvell, que fabrican componentes a medida para sus clientes, se han abierto su propio camino hacia el mercado de la IA. Están ayudando a Google y a otros denominados “hiperescaladores”, a desarrollar chips para abastecer a una flota de centros de datos en rápido crecimiento. Además, existen competidores en China, donde Nvidia se enfrenta a restricciones comerciales.
Los controles de exportación de Estados Unidos impiden que la empresa pueda vender sus mejores productos a compradores chinos. Y aunque Nvidia ha ejercido una intensa presión para que se revoquen, estas normas han impulsado los esfuerzos chinos por desarrollar alternativas nacionales. Empresas como Huawei Technologies Co., incluida en la lista negra de Estados Unidos, están avanzando a pasos agigantados hacia el desarrollo de productos que compiten directamente con los de Nvidia, según ha señalado esta última. 2. Las nuevas empresas Un punto de inflexión en el sector de la IA está contribuyendo a dar un impulso a los rivales de Nvidia.
Los centros de datos están pasando del entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial, una etapa que implica bombardearlos con datos, a una fase conocida como inferencia. Ese es el momento en el que el software comienza a responder a entradas del mundo real y a generar respuestas. En otras palabras, los modelos de inteligencia artificial se han creado y ahora se están poniendo en práctica. Las GPU de Nvidia son, sin lugar a dudas, una herramienta poderosa para el entrenamiento de modelos, pero la fase de inferencia está creando oportunidades para una gama más amplia de procesadores.
Esto ha dado lugar a una posible carrera por la conquista del mercado por parte de las nuevas empresas de chips. Ver más: ¿Nvidia se convierte en un banco central del gasto tecnológico? Según Jon Peddie Research, en la actualidad hay 150 empresas trabajando en más de doscientos diseños diferentes de semiconductores para IA de un tipo u otro. La idea consiste en adaptar los chips para que gestionen la inferencia de forma más rápida o eficiente.
Los productos también pueden ajustarse con precisión para adaptarse a determinados tipos de modelos. “La inferencia no es una solución única válida para todos los casos, por lo que tratar de resolverla por la fuerza bruta con un único chip no va a funcionar”, explicó Sid Sheth, CEO de d-Matrix, una startup especializada en este ámbito. ¿Otra motivación? El deseo de evitar que Nvidia mantenga un dominio tan absoluto. La empresa cobra unos US$30.000 por chip por sus aceleradores de gama alta. Sus márgenes de beneficio se han ampliado hasta alcanzar un notable 75%, aproximadamente 20 puntos por encima de los de sus rivales más cercanos. “Los mercados prefieren una estructura ligeramente oligopolística antes que un monopolio”, afirmó Mitesh Agrawal, CEO de la startup de chips Positron.
Los mercados públicos y privados están repletos de liquidez para cualquiera que tenga un plan para hacer mella en el liderazgo de Nvidia. Ver más: ¿Hora de comprar? Bank of America ve a Nvidia con un descuento de hasta 50% Cerebras llevó a cabo en mayo la mayor oferta pública inicial de la historia del sector de los semiconductores, recaudando una cantidad récord en una salida a bolsa con exceso de demanda. El CEO de dicha empresa, Andrew Feldman, tiene un argumento de venta sencillo: sus chips son mucho más rápidos que los de Nvidia a la hora de dar respuesta a una solicitud de inteligencia artificial. “Este es un mercado que valora enormemente la velocidad”, afirmó.
Tanto OpenAI como Amazon han cerrado acuerdos con Cerebras, que usa chips del tamaño de un plato de cena para potenciar el rendimiento. Al mismo tiempo, startups hasta ahora poco conocidas como Positron, Fractile y Etched están alcanzando valoraciones en rápido crecimiento en rondas de financiación destinadas a ayudarles a desarrollar chips innovadores. Nada de esto es fácil. El diseño de semiconductores no es para personas impacientes, sin experiencia o con escasos recursos económicos.
El desarrollo de los chips puede tomar años, con un coste de cientos de millones de dólares o más, y las empresas rara vez lo consiguen a la primera. Sheth, de d-Matrix, ha supervisado personalmente unos 20 tape-outs de chips, la etapa final del diseño antes de que una empresa empiece a fabricar un procesador en grandes cantidades. “No creo que resulte más fácil a la vigésimo primera vez”, afirmó. 3. Los hiperescaladores Las compañías hiperescaladoras, llamadas así porque llevan a cabo operaciones informáticas con una capacidad sin igual, tienen un problema. Están ampliando sus centros de datos a un ritmo demasiado rápido como para que el suministro de chips pueda seguirles el paso.
Esto ha hecho que sea casi imprescindible buscar alternativas a Nvidia y, cada vez más, están optando por desarrollar el trabajo internamente. Ahí es donde entra en juego Broadcom. La empresa, que en su momento fue conocida sobre todo por sus semiconductores Wi-Fi y otros componentes de comunicaciones, es hoy la socia de referencia para el diseño interno de chips. Ver más: Nvidia invertirá hasta US$105.000 millones en un centro de datos para OpenAI Broadcom colabora con Google, Meta Platforms Inc. (META) y otras empresas para desarrollar chips de IA, y prevé vender este año productos por valor de US$56.000 millones.
Esta iniciativa implica el uso de circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC, por sus siglas en inglés) para desempeñar una función que hasta ahora desempeñaban las GPU de Nvidia. Los ingresos relacionados con la inteligencia artificial en la división de diseño de Broadcom se están más que duplicando, según un análisis de Bloomberg Intelligence. Sin embargo, el impulso por diversificar los proveedores implica que ni siquiera Broadcom resulta suficiente. Google también colabora con Marvell para desarrollar sus chips de IA, a los que denomina “unidades de procesamiento tensorial” (TPU).
En otra señal de intensificación, Google lanzará este año, por primera vez, dos versiones de sus TPU simultáneamente. Esto le permitirá dirigir una de ellas al mercado de la inferencia rápida. La compañía también ha comenzado a permitir que los clientes usen esos chips fuera de la nube y de los centros de datos de Google, un modelo más similar al de Nvidia. 4. Los laboratorios de IA Los principales desarrolladores de inteligencia artificial, como OpenAI y Anthropic, compiten por construir su propia infraestructura, y eso va más allá de la búsqueda de centros de datos y equipos.
Al igual que los hiperescaladores, desean disponer de sus propios chips, que puedan adaptar a las necesidades de cada compañía. Anthropic, fabricante del software de IA Claude, ha tomado medidas enérgicas para reducir su dependencia de Nvidia. Esto ha incluido la firma de contratos por valor de decenas de miles millones de dólares para usar chips aceleradores de IA de Google, Amazon y AMD. OpenAI, la empresa responsable de ChatGPT, está llevando a cabo iniciativas similares.
El siguiente paso consiste en desarrollar operaciones de fabricación de chips propias. Anthropic no ha dado muchos detalles sobre sus planes para crear un acelerador de IA, pero se ha contactado con SK Hynix Inc. (SKHY) para que suministre los chips de memoria que acompañarán a dicha tecnología. Chey Tae Won, presidente del conglomerado SK Group, reconoció las conversaciones durante un evento celebrado el mes pasado. OpenAI ha proporcionado una hoja de ruta más detallada para su chip propio, denominado “Jalapeño”.
Dicho procesador, desarrollado junto con Broadcom, se implantará en los centros de datos a finales de 2026. Para empezar, el chip se centrará únicamente en la inferencia, mientras que el entrenamiento seguirá realizándose en las GPU de Nvidia. No obstante, es posible que las versiones futuras puedan encargarse de tareas adicionales. El CEO de Broadcom, Hock Tan, ha indicado que el chip se actualizará en 2028 y, a partir de entonces, cada año.
Cabe destacar que OpenAI podría optar por permitir que otras compañías usen sus chips, según afirmó Richard Ho, responsable de semiconductores de la empresa, en una entrevista realizada en junio. El diseño de su propio chip es fundamental para que OpenAI consiga la mejor combinación de rendimiento, coste y velocidad, afirmó. “Este es el inicio de una serie de pasos que OpenAI debe dar para asumir el control total y real de toda la pila de infraestructura”. Meta, por su parte, está planificando diversos diseños de semiconductores propios para respaldar sus ambiciones en materia de IA. Ha firmado acuerdos con prácticamente todos los actores relevantes en el ámbito de los componentes de IA, incluso con Qualcomm Inc. (QCOM), que se ha incorporado relativamente tarde al sector.
Sin embargo, hay indicios de que aún se encuentra en una fase inicial: en los últimos meses, el gasto de Meta destinado a Nvidia, de hecho, ha aumentado. En Wall Street, el brillo de Nvidia se ha atenuado ligeramente. Aunque sus acciones han subido un 15% en 2026, el índice de semiconductores de la Bolsa de Filadelfia ha registrado una subida del 66%. Intel y AMD han más que duplicado su valor, y el fabricante de memorias Micron Technology Inc. (MU) se ha triplicado con creces.
No obstante, Nvidia ha tomado sus propias medidas para mantenerse competitiva en el ámbito de la inferencia. En diciembre, acordó pagar, según se ha informado, US$20.000 millones por la tecnología y el personal de Groq, una startup centrada en este mercado. Otro reto al que se enfrentan los competidores de Nvidia es el suministro. En la industria moderna de los chips, la mayoría de las compañías diseñan sus productos y, a continuación, subcontratan la producción a un puñado de fabricantes conocidos como fundiciones.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSM) es la fundición dominante y produce los chips más avanzados. Esto la convierte en la clave para decidir quién se impone en la carrera por los procesadores de IA. Nvidia mantiene una relación a largo plazo con TSMC y puede usar su creciente poderío financiero para consolidar su papel central en el sector. “Con compromisos de suministro por valor de más de US$100.000 millones, la compañías se está asegurando de hecho la capacidad crítica de infraestructura de IA con varios trimestres de antelación”, según el analista de Bloomberg Intelligence, Kunjan Sobhani. “A medida que se acelera el gasto en infraestructura de inteligencia artificial, el tamaño y el poder de compra de Nvidia pueden convertirse en ventajas competitivas en sí mismas, lo que dificulta que los rivales más pequeños consigan capacidad suficiente al mismo ritmo”. Y Nvidia avanza cada vez más rápido.
La empresa está renovando por completo sus diseños cada año y es capaz de ofrecer una gama cada vez más amplia de otras tecnologías, incluidos sistemas de refrigeración para centros de datos, redes y almacenamiento. Los aspirantes a rivales de Nvidia reconocen que todavía carecen de la escala necesaria para competir. Cerebras se ha asegurado un contrato por valor de decenas de miles de millones, pero las startups que le siguen aún no han alcanzado ese nivel, afirmó Agrawal, de Positron. Es difícil incluso afirmar que se es rival de Nvidia, añadió. “Sinceramente, nadie es competidor de Nvidia hasta que no pueda alcanzar al menos una décima parte de sus ingresos”, afirmó Agrawal.
E incluso Amazon, el orgulloso gigante de los chips, sigue dependiendo en gran medida de Nvidia. A pesar de todos sus esfuerzos internos, el gigante del comercio electrónico sigue destinando aproximadamente una cuarta parte de sus inversiones de capital a dicha empresa. Lea más en Bloomberg.com