La revolución de la inteligencia artificial ya no se explica solamente por el avance de los modelos capaces de conversar, generar imágenes o analizar información. Detrás de esa expansión existe una gigantesca carrera por construir centros de datos, fabricar procesadores especializados y disponer de la capacidad de cómputo necesaria para ejecutar millones de operaciones. En el centro de ese fenómeno se encuentra Nvidia, la compañía estadounidense que pasó de ser principalmente un fabricante de chips para videojuegos a convertirse en una de las empresas más importantes de la economía mundial.

La magnitud del cambio puede observarse en sus resultados más recientes. Nvidia informó el 26 de agosto ingresos trimestrales de US$96.200 millones, un aumento del 106% respecto del mismo período anterior. Su división de centros de datos alcanzó US$89.000 millones, con un crecimiento interanual del 117%. La empresa atribuye este desempeño a la aceleración de la demanda de infraestructura destinada a inteligencia artificial.

El salto es extraordinario incluso para una compañía que lleva varios años creciendo a un ritmo excepcional. En su ejercicio fiscal 2026, Nvidia había registrado ingresos anuales de US$215.900 millones, mientras que su negocio de centros de datos alcanzaba US$193.700 millones. La evolución muestra hasta qué punto la inteligencia artificial desplazó al mercado de videojuegos como principal motor económico de la compañía.

Jensen Huang, el hombre detrás de la apuesta

El arquitecto de esta transformación es Jensen Huang, fundador y director ejecutivo de Nvidia. Bajo su conducción, la empresa apostó durante años por las unidades de procesamiento gráfico o GPU, componentes capaces de realizar enormes cantidades de cálculos simultáneamente.

Esa característica, originalmente fundamental para representar gráficos de videojuegos, terminó convirtiéndose en una pieza esencial para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. Cuando la IA generativa comenzó a expandirse a gran escala, Nvidia ya disponía de buena parte de la tecnología necesaria para suministrar la infraestructura computacional que el nuevo sector necesitaba.

El resultado convirtió a Huang en una de las figuras empresariales más influyentes de la revolución tecnológica. Según el análisis publicado por The Economist y reproducido por Infobae, la cotización de Nvidia se multiplicó aproximadamente por 14 desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022, mientras que la compañía llegó a representar alrededor del 8% del valor del índice S&P 500.

Nvidia ya no vende solamente chips

La transformación más importante está en la estrategia empresarial. Nvidia está intentando ocupar una posición cada vez más amplia dentro de la infraestructura de inteligencia artificial: procesadores, redes, sistemas completos, software y plataformas para desarrollar modelos.

La compañía también está impulsando nuevas generaciones de hardware. Su plataforma Rubin, sucesora de Blackwell, fue presentada con la promesa de reducir considerablemente el costo de inferencia de los modelos de IA. Grandes proveedores de servicios en la nube, entre ellos Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure, se encuentran entre los primeros interesados en desplegar sistemas basados en esta arquitectura.

Esta estrategia responde a una realidad: la inteligencia artificial necesita cantidades extraordinarias de electricidad, memoria, procesadores y centros de datos. Cuanto más sofisticados son los modelos y más personas y empresas los utilizan, mayor es la capacidad computacional requerida.

La gran apuesta financiera

Aquí aparece uno de los aspectos más controvertidos del crecimiento de Nvidia.

La empresa no solamente vende los procesadores que utilizan los centros de datos. Según el análisis de The Economist, también está utilizando efectivo, garantías y acuerdos financieros para ayudar a determinados clientes a adquirir la infraestructura necesaria para utilizar sus GPU. La magnitud de esos compromisos ha llevado a algunos analistas a describir a Nvidia como una especie de “banco de la IA”.

La preocupación es evidente: si los clientes aumentan su capacidad porque esperan una enorme expansión futura de la inteligencia artificial, pero posteriormente esa demanda no crece al ritmo previsto, podrían surgir problemas para pagar las inversiones realizadas.

El análisis citado calcula que la exposición crediticia total de Nvidia podría llegar a US$200.000 millones a comienzos de 2029, con una posible expansión de la denominada deuda en la sombra hasta US$300.000 millones o más.

Sin embargo, existe una diferencia importante respecto de las grandes burbujas tecnológicas del pasado: Nvidia dispone actualmente de enormes reservas de efectivo y una capacidad excepcional de generación de ingresos. El propio análisis destaca que la compañía tenía unos US$99.000 millones en efectivo y márgenes brutos cercanos al 75%.

¿Estamos ante una nueva burbuja tecnológica?

La comparación con la burbuja de las empresas puntocom de finales de los años 90 resulta inevitable.

En aquella época, compañías y mercados apostaron enormes cantidades de dinero a que Internet transformaría la economía. La transformación efectivamente ocurrió, pero muchas empresas habían sido valoradas sobre expectativas de crecimiento que terminaron siendo demasiado optimistas.

Algo parecido podría ocurrir con la inteligencia artificial. Nvidia y sus grandes clientes están construyendo infraestructura anticipando una expansión extraordinaria del uso de IA. El problema es determinar cuánto tiempo tardará esa demanda en justificar semejante nivel de inversión.

Existe además una diferencia fundamental: actualmente ya existen empresas que generan ingresos directamente asociados con la inteligencia artificial. El análisis de The Economist estima que el sector tecnológico estadounidense podría estar generando aproximadamente US$150.000 millones anuales vinculados con IA, aunque esa cifra todavía se encuentra muy por debajo del enorme gasto de capital que exige la construcción de la infraestructura.

Los competidores comienzan a ganar terreno

El dominio de Nvidia tampoco está garantizado.

Aproximadamente la mitad de sus ingresos procede de los grandes operadores estadounidenses de computación en la nube —Amazon, Google, Meta y Microsoft—, compañías que al mismo tiempo están desarrollando sus propios procesadores especializados. Según el análisis de The Economist, los chips de inteligencia artificial distintos de Nvidia ya representaban alrededor del 38% del mercado, frente al 26% registrado en 2023.

Esto crea una paradoja. Los grandes clientes de Nvidia necesitan sus GPU para expandir rápidamente sus sistemas de IA, pero al mismo tiempo tienen incentivos para desarrollar alternativas que reduzcan su dependencia del fabricante.

Nvidia intenta responder aumentando su presencia en toda la cadena tecnológica. En septiembre de 2026 anunció incluso la adquisición de Hugging Face por aproximadamente US$12.930 millones, una operación destinada a ampliar su influencia sobre el ecosistema de modelos de IA abiertos y el desarrollo de software.

Una revolución que también llega a la economía real

La importancia de Nvidia no está solamente en Wall Street. La infraestructura que está financiando y fabricando constituye una parte esencial de la transición hacia una economía en la que la inteligencia artificial puede incorporarse a prácticamente todos los sectores.

Industria, medicina, transporte, finanzas, agricultura, educación, investigación científica y administración pública están incorporando sistemas capaces de analizar grandes volúmenes de información y automatizar tareas que anteriormente requerían intervención humana.

El propio Huang sostiene que el principal límite para el desarrollo de la IA no es necesariamente la falta de demanda, sino la insuficiencia de infraestructura. Por eso Nvidia está intentando acelerar la construcción de centros de datos y sistemas especializados.

¿Qué significa esto para América Latina y el Mercosur?

La carrera tecnológica también tendrá consecuencias para América Latina. La expansión de la IA abre oportunidades para empresas, universidades, centros de investigación y gobiernos que logren desarrollar infraestructura, capacitación y aplicaciones propias.

Para países del Mercosur, el desafío no consiste únicamente en comprar tecnología extranjera. También será necesario formar profesionales capaces de trabajar con inteligencia artificial, desarrollar centros de datos, mejorar la conectividad y utilizar estas herramientas en sectores estratégicos como agroindustria, energía, salud, logística, comercio exterior y servicios profesionales.

El riesgo, en caso contrario, es que la región se limite a ser consumidora de una tecnología desarrollada y controlada principalmente por compañías estadounidenses y asiáticas.

Nvidia representa actualmente uno de los mejores ejemplos de cómo una tecnología originalmente diseñada para videojuegos terminó convirtiéndose en una infraestructura fundamental de la economía digital. Sus cifras muestran que el auge de la inteligencia artificial es real y está generando ingresos enormes, pero su gigantesca apuesta financiera también plantea una pregunta que todavía no tiene respuesta: ¿la economía mundial está construyendo la infraestructura necesaria para una revolución tecnológica duradera o está adelantándose demasiado a una demanda que todavía necesita demostrar todo su potencial?

Por ahora, los mercados continúan apostando por el primer escenario. Nvidia acaba de demostrar, con US$96.200 millones de ingresos trimestrales y un crecimiento superior al 100%, que la fiebre por la inteligencia artificial todavía está lejos de perder fuerza.

Foto: REUTERS / Manami Yamada