El dominio de NVIDIA en las GPU de IA: qué lo amenaza
NVIDIA controla hoy la mayor parte del mercado de aceleradores para inteligencia artificial, y su dominio se apoya menos en el chip que en todo lo que hay alrededor: el software CUDA, las redes, los sistemas completos de rack y una base instalada que ningún competidor ha replicado. En su segundo trimestre fiscal de 2027, cerrado el 26 de julio de 2026, facturó 96.200 millones de dólares, un 106 % más que un año antes, y 89.000 millones salieron del segmento de centros de datos.
Las cifras del último trimestre
El 92 % de lo que ingresa NVIDIA sale de vender infraestructura de IA. La compañía que durante veinte años vivió de las tarjetas gráficas para jugar es hoy, en la práctica, un proveedor de centros de datos que además fabrica tarjetas gráficas.
| Magnitud | 2T fiscal 2027 | Variación interanual |
|---|---|---|
| Ingresos totales | 96.200 M$ | +106 % |
| Centro de datos | 89.000 M$ | +117 % |
| Beneficio neto (GAAP) | 59.688 M$ | — |
| Beneficio por acción (GAAP) | 2,46 $ | — |
De dónde sale el dominio
Tres cosas lo sostienen, y solo una es el chip.
La primera es CUDA, la capa de programación que NVIDIA lanzó en 2006 y que hoy usa prácticamente todo el ecosistema de IA. Cambiar de proveedor no consiste en sustituir una pieza, obliga a reescribir y revalidar software que ya funciona. Ese coste de salida es el foso real.
La segunda es que vende el sistema entero. La plataforma actual, Vera Rubin, presentada en el GTC del 16 de marzo de 2026, son siete chips que van juntos: CPU Vera, GPU Rubin, conmutador NVLink 6, SuperNIC ConnectX-9, DPU BlueField-4, conmutador Ethernet Spectrum-6 y la LPU Groq 3 integrada. NVIDIA promete diez veces más rendimiento por agente frente a la generación Grace Blackwell, y ya está en producción con entregas en la segunda mitad de 2026.
La tercera es la escala. Cuando un proveedor mueve casi 90.000 millones por trimestre en un solo segmento, negocia con fundiciones y fabricantes de memoria en condiciones que sus rivales no tienen.
Lo que ha comprado para defenderlo
Dos operaciones recientes explican dónde ve NVIDIA el riesgo.
A finales de 2025 pagó unos 20.000 millones de dólares por activos de Groq, la empresa de chips de inferencia, y esa tecnología aparece ya integrada en la plataforma Vera Rubin como LPU.
El 3 de septiembre de 2026 acordó comprar Hugging Face por unos 12.900 millones, su segunda mayor adquisición. Hugging Face es el repositorio donde vive el ecosistema de modelos abiertos: más de tres millones de modelos y unos 18 millones de desarrolladores. Comprar el sitio donde la gente elige modelo es una forma de asegurarse de que esos modelos sigan corriendo cómodos sobre su hardware.
Cronología
De la primera valoración de un billón al pulso con Apple
- Junio de 2023NVIDIA roza el billón de dólares de capitalización
- Junio de 2025Se convierte en la empresa más valiosa del mundo
- Julio de 2025Supera por primera vez los 4 billones
- Finales de 2025Compra activos de Groq por unos 20.000 millones
- 16 de marzo de 2026Presenta la plataforma Vera Rubin en el GTC
- Abril de 2026Cierra por encima de los 5 billones de capitalización
- Julio de 2026Apple la adelanta como empresa más valiosa
- 26 de agosto de 2026Publica 96.200 millones de ingresos trimestrales
- 3 de septiembre de 2026Acuerda la compra de Hugging Face por unos 12.900 millones
Quién le disputa el terreno
| Competidor | Qué ofrece | Dónde muerde |
|---|---|---|
| AMD | Serie MI y el software ROCm | Segunda fuente creíble para grandes clientes que no quieren depender de un proveedor |
| TPU, con Ironwood como generación reciente | El esfuerzo de silicio propio más maduro entre los hiperescalares | |
| Amazon y Microsoft | Trainium y Maia, chips propios | Cargas internas, donde el ahorro por unidad se multiplica |
| Meta y Broadcom | MTIA y ASIC a medida | Inferencia a gran escala con perfil de coste distinto |
| Fabricantes chinos | Alternativas locales impulsadas por el Gobierno | El mercado chino, donde la cuota de NVIDIA ha caído por debajo del 60 % |
Las previsiones del sector sitúan a NVIDIA entre el 70 % y el 75 % del mercado de aceleradores hasta 2030, con AMD como segunda fuente por encima del 10 %. Conviene leerlas como proyecciones de analistas, no como datos cerrados.
Los tres frenos reales
Ninguno de los tres es un competidor.
El primero es la memoria. La escasez de DRAM y de memoria de alto ancho de banda es el cuello de botella de todo el sector. Los precios de contrato han subido a ritmos de dos dígitos trimestre a trimestre, Samsung y SK hynix avisan de que la situación puede durar hasta 2027 o más, y la propia NVIDIA ha trasladado subidas a sus clientes. Se nota hasta en el producto más pequeño de su catálogo: el DGX Spark pasó de 3.999 a 4.699 dólares por esta razón.
El segundo es China. En su informe anual del ejercicio 2026, NVIDIA escribe que quedó "efectivamente excluida de competir en el mercado chino de computación para centros de datos", después de que el Gobierno estadounidense exigiera licencia para exportar sus circuitos H20 y de un cargo de 4.500 millones de dólares por inventario y compromisos de compra.
El tercero es la concentración de clientes. Una parte muy grande de esa facturación depende de un puñado de hiperescalares que además desarrollan sus propios chips. Cuando el comprador es también el competidor, el poder de negociación cambia.
Qué significa esto para una pyme
No vas a comprar una GPU de centro de datos, pero el precio de esa GPU está dentro de lo que pagas.
Cuando el coste del hardware sube, sube el coste por token de las APIs de modelos, que es lo que factura cualquier automatización con IA. La palanca que tienes es gastar menos tokens: elegir el modelo adecuado en lugar del más grande, activar caché de prompt y medir el consumo por proceso. Los términos están explicados en el glosario de inteligencia artificial.
La segunda consecuencia es de calendario. Si un proveedor te dice que tu proyecto necesita hardware dedicado, pregunta plazos de entrega antes de firmar. Con el mercado de memoria como está, el papel se firma antes de que exista la máquina.
Fuentes
- NVIDIA, resultados del segundo trimestre fiscal 2027 (26 de agosto de 2026)
- NVIDIA, plataforma Vera Rubin
- NVIDIA, anuncio de la compra de Hugging Face
- NVIDIA, informe anual 10-K del ejercicio fiscal 2026 (archivo de presentaciones ante la SEC)
- CNBC, NVIDIA supera los 5 billones de capitalización
- CNBC, Apple adelanta a NVIDIA como empresa más valiosa
- Tom's Hardware, la cuota de NVIDIA en China cae por debajo del 60 %
- Tom's Hardware, Samsung y SK hynix avisan de escasez de memoria hasta 2027
- HPCwire, previsiones de semiconductores para 2026
Si te interesa el otro extremo del catálogo, el que sí cabe en una mesa, mira qué es el NVIDIA DGX Spark y para quién tiene sentido. Y si lo que buscas es aplicar IA sin comprar hardware, empieza por automatizar procesos administrativos con IA o cuéntanos tu caso.
Preguntas frecuentes
¿Por qué es tan difícil competir con NVIDIA si otros fabrican chips buenos?
Porque el chip es una parte. Hay que ofrecer también el software, la red, los sistemas de rack y un ecosistema de herramientas que ya funcione. AMD lleva años acortando distancia en hardware y su freno principal ha sido la madurez del software.
¿Los chips propios de Google o Amazon acabarán con su dominio?
Le quitan volumen en las cargas internas de esos gigantes, que es mucho volumen. Fuera de ahí, un cliente que quiere flexibilidad sigue comprando NVIDIA, porque es lo que corre en cualquier nube y en cualquier marco de trabajo.
¿Qué es CUDA y por qué se repite tanto?
Es la plataforma de programación de NVIDIA para sus GPU. Casi todo el software de IA está escrito o probado sobre ella, así que cambiar de proveedor implica reescribir y revalidar. Es el motivo por el que el dominio se sostiene aunque aparezca hardware competitivo.
¿Afecta esto al precio de mi factura de ChatGPT o Claude?
De forma indirecta y con retraso. El coste del cómputo es un componente del precio por token, y ese coste ha subido con la memoria. La competencia entre proveedores de modelos ha absorbido parte del golpe hasta ahora.
¿Es una burbuja?
Es la pregunta abierta del sector y aquí no hay respuesta honesta con datos. Lo que sí es un dato es la concentración: el 92 % de los ingresos de NVIDIA depende de que los hiperescalares sigan invirtiendo al ritmo actual.
¿Y las GPU para jugar?
Siguen existiendo y siguen encareciéndose, por el mismo motivo: la memoria que llevan compite por la misma capacidad de fabricación que la de los centros de datos.