La narrativa tecnológica a menudo dicta la realidad del mercado, y la vertiginosa velocidad del ascenso de Nvidia es a la vez deslumbrante y profundamente precaria. Tras alcanzar el hito histórico de convertirse en la primera empresa del mundo en alcanzar los 5 billones de dólares y controlar aproximadamente el 80% del mercado de aceleradores de IA, Nvidia se sitúa en la cima de la pirámide de la IA.
Sin embargo, esta posición privilegiada —construida sobre el éxito de su tecnología propietaria CUDA— también la convierte en un blanco fácil, propiciando una inevitable contrarrevolución liderada por rivales de código abierto e ingenieros de silicio a medida. El objetivo aquí no es criticar el éxito pasado, sino reconocer la fuerza gravitacional que, tarde o temprano, hace volver a la realidad a cualquier imperio.
Peligros de la cima: Arrogancia y pérdida de enfoque.
El éxito inicial de Nvidia es innegable; la plataforma de computación paralela CUDA, lanzada en 2007, fue visionaria y transformó las tarjetas gráficas en potentes dispositivos de uso general.
Sin embargo, una empresa que de repente se encuentra en la cima de un mercado multimillonario suele sufrir lo que podría denominarse «malestar por el éxito». ¿Para qué cambiar de estrategia cuando cada informe trimestral es un récord?. En la práctica, ese éxito a menudo conlleva una menor atención a los clientes con márgenes más bajos y más difíciles de atender: precisamente los entornos donde se está gestando silenciosamente la próxima ola de disrupción.
Además, una valoración de 5 billones de dólares crea una concentración sin precedentes en una sola empresa en los principales índices bursátiles, lo que hace que el rendimiento de las acciones de Nvidia sea esencial para la estabilidad de todo el S&P 500; un nivel de presión que desvía la atención de la innovación pura. El enfoque pasa de desarrollar la próxima novedad a optimizar el flujo de ingresos actual.
AMD y el desafío del código abierto.
La mayor amenaza al dominio de Nvidia está siendo aprovechada por AMD, que ataca directamente su mayor debilidad: la dependencia de su software propietario CUDA.
La estrategia de AMD se centra fundamentalmente en el cliente:
- El código abierto como acelerador: La plataforma de software de código abierto ROCm de AMD está ganando un impulso significativo precisamente porque ofrece mayor flexibilidad y rentabilidad. Mientras que CUDA es un marco de trabajo maduro y cerrado, ROCm está impulsado por la comunidad y puede iterar mucho más rápido, una ventaja crucial en el sector del software de IA, que evoluciona rápidamente.
- Rendimiento y valor: La serie MI300 de AMD ya no es simplemente «suficiente». El MI325X, por ejemplo, ofrece resultados competitivos frente al H100 de Nvidia en varias cargas de trabajo de inferencia, y los chips de AMD ofrecen un 40% más de tokens por dólar en cargas de trabajo de inferencia LLM cruciales. Esta ventaja en la relación costo-rendimiento está impulsando la adopción en entornos donde el rendimiento máximo absoluto y propietario no justifica el sobreprecio.
- Ejecución centrada en el cliente: AMD se ha enfocado en ser un socio de confianza, mostrando una mayor disposición para crear silicio personalizado y brindar soporte de integración integral, en marcado contraste con el enfoque percibido de Nvidia en la venta de sus chips premium con una personalización mínima fuera de los acuerdos con hiperescala. Mientras Nvidia se concentra en sus clientes más importantes, AMD está ganando terreno al resto al facilitar la colaboración.
Catalizadores chinos: Las sanciones como combustible para cohetes.
Los controles de exportación estadounidenses, diseñados para frenar las ambiciones de China en IA al reservar chips de gama alta como los de Blackwell para empresas estadounidenses, han impulsado inadvertidamente a sus competidores chinos. Las restricciones a las ventas de chips de alta gama de Nvidia en China han provocado que su cuota de mercado en IA avanzada se desplome del 95% a prácticamente cero en las categorías restringidas de alto rendimiento.
Lejos de frenar el progreso, esta medida catalizó una inversión masiva coordinada por el Estado y obligó a gigantes tecnológicos chinos como Baidu, que había realizado grandes pedidos de chips Ascend 910B de Huawei, a dar un giro hacia el silicio autóctono de alto rendimiento.
Estas alternativas chinas, desarrolladas bajo la protección de los aranceles estadounidenses, compiten ahora en precio y personalización local, lo que demuestra que los controles a la exportación crearon un enorme mercado interno cautivo que financia la rápida I+D y la iteración de productos para los competidores nacionales.
Factor burbuja: Riesgos de valoración en el horizonte.
El mercado de la IA experimenta actualmente un auge caracterizado por valoraciones fundamentalmente desconectadas de los ingresos y el flujo de caja inmediatos. El reciente ascenso de Nvidia a una valoración de 5 billones de dólares depende en gran medida del continuo crecimiento exponencial de este mercado y de las ventas de hardware con altos márgenes.
Cuando llegue el inevitable «valle de la desilusión» —una fase común en toda gran ola tecnológica— Nvidia, con su alta capitalización de mercado, será la más afectada. Es probable que un importante reajuste de la valoración se produzca a finales de 2026 o principios de 2027, coincidiendo con dos eventos:
- La llegada de la producción comercial masiva de silicio personalizado diseñado por hiperescaladores (TPU de Google, Inferentia/Trainium de Amazon, Maia de Microsoft) reduce directamente las ventas de alto margen de Nvidia a sus mayores clientes.
- La estabilización y maduración de marcos de código abierto como ROCm acelera la adopción de soluciones AMD rentables para pequeñas empresas.
Qué debe hacer Nvidia (si puede).
Para evitar el destino del pionero que se ve sepultado por su propia estela, Nvidia necesita un cambio radical:
- Adoptar la apertura: Nvidia debe comprometerse plenamente a hacer que CUDA sea más abierto e interoperable, convirtiéndolo efectivamente en un estándar abierto en lugar de una ventaja propietaria. Esto significa fomentar, en lugar de simplemente tolerar, el desarrollo en plataformas abiertas.
- Diversificar más allá del silicio comercial: Continuar la transición hacia software y servicios integrales (como la suite AI Enterprise de Nvidia), transformando el modelo de negocio de la venta de hardware costoso a la venta de gestión de infraestructura de IA confiable y permanente.
- Apuntar al mercado de chips personalizados: Colaborar activamente con hiperescaladores para codiseñar chips personalizados que aprovechen su experiencia en fabricación, reconociendo al mismo tiempo su necesidad de autosuficiencia.
En resumen.
El dominio actual de Nvidia es un tributo a su visión pasada, pero su base propietaria se está convirtiendo rápidamente en su mayor desventaja.
La combinación del rápido crecimiento competitivo de AMD en el ámbito del código abierto, la creciente amenaza del silicio personalizado de los hiperescaladores y la aparición de alternativas chinas subvencionadas están convergiendo sobre la posición dominante de la compañía en el mercado.
Si Nvidia no adopta radicalmente la apertura y reestructura su modelo de negocio para priorizar la flexibilidad y reducir el coste por rendimiento en el próximo año, su valoración de 5 billones de dólares corre el riesgo de sufrir una dolorosa corrección, dando paso a un futuro de múltiples aceleradores donde la corona pasará a quienes construyan de forma colaborativa.
