{"id":4485,"date":"2026-08-20T15:33:13","date_gmt":"2026-08-20T15:33:13","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/08\/20\/entendiendo-nvidia\/"},"modified":"2026-08-20T15:33:13","modified_gmt":"2026-08-20T15:33:13","slug":"entendiendo-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/08\/20\/entendiendo-nvidia\/","title":{"rendered":"Entendiendo Nvidia"},"content":{"rendered":"
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No cabe ninguna duda de que Nvidia ha logrado establecerse como el aut\u00e9ntico vendedor de mapas, picos y palas en medio de la fiebre del oro que se ha establecido (de forma muy justificada) en torno al crecimiento de la inteligencia artificial. Sin embargo, lo realmente brillante no es s\u00f3lo su clarividencia a la hora de apostar por un modelo de computaci\u00f3n o su excelencia en ingenier\u00eda, sino un modelo de negocio que me parece francamente digno de estudio. Y a eso precisamente nos dedicamos los profesores.<\/p>\n

En primer lugar, es muy importante entender que Nvidia no es ni \u00abuna empresa que fabrica tarjetas gr\u00e1ficas\u00bb, ni \u00abuna empresa de chips\u00bb. La compa\u00f1\u00eda gusta de definirse a s\u00ed misma como \u201cdata center scale AI infrastructure company\u201d<\/em>, y eso puede contribuir a aclarar muchas cosas: este a\u00f1o, factur\u00f3 un total de $215,900 millones de los que casi el 90% procedieron de la divisi\u00f3n de data centers<\/em>. La divisi\u00f3n de gaming<\/em>, que un d\u00eda defini\u00f3 la compa\u00f1\u00eda, tan solo fatur\u00f3 en torno a 16,000 millones<\/a>. A d\u00eda de hoy, Nvidia es fundamentalmente una compa\u00f1\u00eda que provee infraestructura para generar inteligencia.<\/p>\n

El producto m\u00e1s ic\u00f3nico y conocido de Nvidia, las GPUs, son tan s\u00f3lo la punta de un iceberg, de lo que un cliente realmente adquiere. En realidad, lo que compran es un sistema completo con GPU, CPU, memoria HBM<\/a>, NVLink<\/a>, switches<\/em>, NIC\/SuperNIC<\/a>, DPU<\/a>, Ethernet\/InfiniBand<\/a>, refrigeraci\u00f3n y software<\/em>. El sistema est\u00e1 dise\u00f1ado as\u00ed desde Blackwell, y Vera Rubin lo lleva ya a un nivel impresionante, hasta el punto de que tan solo el networking<\/em> gener\u00f3 $31,400 millones de d\u00f3lares en el ejercicio actual. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, \u00abel data center<\/em> se ha convertido en la nueva unidad de computaci\u00f3n\u00bb, lo que permite entender f\u00e1cilmente por qu\u00e9 cualquier comparaci\u00f3n de una GPU de Nvidia con las TPU de Google o con los aceleradores de AMD es de una simpleza absurda: simplemente, la carrera competitiva est\u00e1 pasando a un nivel superior, desde el chip hasta el sistema completo, y eso es algo que Nvidia ha interpretado especialmente bien, o que directamente ha sabido definir.<\/p>\n

La verdadera diferencia competitiva est\u00e1 en CUDA<\/a>, la plataforma de computaci\u00f3n paralela y API de la compa\u00f1\u00eda. Su origen data de 2006, mucho antes de que empez\u00e1semos a hablar de una posible explosi\u00f3n de una inteligencia artificial generativa que a\u00fan ni exist\u00eda. Ahora, es un conjunto de cientos de librer\u00edas, SDK y frameworks<\/em><\/a> que ha educado a toda una generaci\u00f3n de desarrolladores en c\u00f3mo pensar, desarrollar y optimizar sobre plataforma Nvidia. En realidad, es un caso de lock-in<\/em> voluntario, un aut\u00e9ntico Hotel California<\/a>: todos saben que pueden irse y d\u00f3nde est\u00e1 la puerta, pero nadie quiere correr con el coste de reescribir, revalidar y volver a optimizar todo lo que ya tienen. Los rivales y los clientes de Nvidia no pueden competir con esa capa de creaci\u00f3n de valor, aunque lo intenten<\/a> con Triton<\/a> y otras capas de abstracci\u00f3n similares.<\/p>\n

Pero adem\u00e1s, Nvidia ha conseguido algo muy dif\u00edcil: convertir su roadmap<\/em> de lanzamientos de producto en una genuina ventaja competitiva. Esto es algo dificil\u00edsimo, en lo que han fallado la mayor\u00eda de las compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas: por lo general, tus productos pierden casi completamente su valor cuando sacas al mercado una generaci\u00f3n nueva, algo que hace que los clientes se piensen mucho la actualizaci\u00f3n. Nvidia ha ido pasando de una cadencia bienal a una anual, como vemos en una secuencia que tiene ya nombres propios que hasta nos empiezan a sonar a todos: de Hopper a Blackwell, a Blackwell Ultra, a Vera Rubin, a Rubin Ultra y a Feynman, lo que vemos son m\u00faltiples generaciones que, sin embargo, conviven en el mercado sin demasiados problemas y sin depreciarse excesivamente.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo logra la compa\u00f1\u00eda algo as\u00ed? Primero, redefiniendo la m\u00e9trica que vende, desde simples FLOPS<\/a> hasta el coste por token<\/em><\/a>. Si transicionas desde el entrenamiento hasta la inferencia y el razonamiento, lo que tus clientes cuestionan ya no es el precio de la GPU, sino lo que les cuesta producir un mill\u00f3n de tokens<\/em>. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, Rubin permite reducir a una d\u00e9cima parte el coste por token<\/em> de inferencia con respecto a Blackwell<\/a>, algo que por mucho que podamos considerarlo un argumento m\u00e1s de marketing de un fabricante, nos ayuda a entender el cambio en la conversaci\u00f3n que busca la compa\u00f1\u00eda para enfocarse en el rendimiento de los sistemas, en el consumo de energ\u00eda, en la utilizaci\u00f3n o en el coste total de la operaci\u00f3n, en lugar de simplemente en el precio de un producto.<\/p>\n

Esa cadencia anual de lanzamiento de productos precisa, por un lado, que las compa\u00f1\u00edas punteras, las otras big tech<\/em>, necesiten s\u00ed o s\u00ed migrar a cada nueva generaci\u00f3n que lanza Nvidia. Pero para poder hacerlo, necesitan justificar que lo que compran no va a ser simple chatarra sin valor en menos de dos a\u00f1os. \u00bfLa soluci\u00f3n? Segmentar el mercado: las nuevas generaciones de productos son para quienes precisan de una productividad m\u00e1xima, pero las anteriores no se convierten en un producto desactualizado, sino que siguen siendo perfectamente v\u00e1lidas para quienes quieren que su coste amortizado siga siendo competitivo. Una forma de hacer que el mercado secundario trabaje para ti: si las compa\u00f1\u00edas punteras saben que una GPU usada puede revenderse en tres o cuatro a\u00f1os con un precio razonable, los c\u00e1lculos de coste cambian mucho. Y los que las compran usadas, en cualquier caso, no canibalizan las ventas de Nvidia, porque muy probablemente nunca se habr\u00edan planteado acceder a la nueva generaci\u00f3n. Visto as\u00ed, es como convertir tu mercado de productos nuevos y el secundario, el de productos usados, en algo que no es un sustituto, sino distintos pelda\u00f1os en una escalera de adopci\u00f3n. Que cada generaci\u00f3n nueva se convierta en imprescindible, pero sin hacer in\u00fatil la anterior.<\/p>\n

Pero claro, esto da una idea a cualquier financiero que est\u00e9 suficientemente atento: convertir los chips en un activo financiero. Algunas de las llamadas neoclouds<\/em> ya usan sus GPUs de Nvidia como garant\u00eda de sus cr\u00e9ditos<\/a>, porque tienen un valor de recompra tangible y establecido. Nvidia ya est\u00e1 trabajando con Wall Street<\/a> para poder estandarizar la financiaci\u00f3n, el leasing<\/em> y otras estructuras directamente garantizadas por ese tipo de activos<\/a>. Con eso consigue que no tengas que tener el tama\u00f1o y el balance de una big tech<\/em> para poder financiar la compra, establecer un valor residual o atraer inversores si compras productos de Nvidia, lo que permite pasar de una hipot\u00e9tica demanda residual a una demanda solvente que se traduce en m\u00e1s ventas.<\/p>\n

Otra parte de la estrategia es la circularidad: Nvidia no es simplemente un fabricante de chips, sino que usa su enorme generaci\u00f3n de cash<\/em> para actuar como banquero y arquitecto de la infraestructura de la inteligencia artificial al entrar en acuerdos econ\u00f3micos con multitud de compa\u00f1\u00edas que compran sus productos. Las ventas existen, no son ficticias, pero son b\u00e1sicamente circulares: yo invierto en tu data center<\/em>, y t\u00fa me compras sus componentes a m\u00ed<\/a>. Eso s\u00ed, considerando el tama\u00f1o de los clientes con los que llega a esos acuerdos y la concentraci\u00f3n de ventas (hay un cliente que representa el 22% de las ventas, y otros est\u00e1n en el 14% o en el 10%), Nvidia est\u00e1 incorporando a su balance muchas de las vulnerabilidades que esos clientes pueden llegar a tener.<\/p>\n

La paradoja, adem\u00e1s, es que Nvidia puede hacer todo esto siendo fabless<\/a><\/em>, es decir, sin fabricar nada, s\u00f3lo dise\u00f1ando arquitecturas que despu\u00e9s fabrican TSMC o, en menor medida, Samsung, SK Hynix y otras. La compa\u00f1\u00eda m\u00e1s valiosa del mundo depende de un pu\u00f1ado de fabricantes asi\u00e1ticos concentrados en muy pocos pa\u00edses, una cadena de suministro que tambi\u00e9n le genera cierta vulnerabilidad.<\/p>\n

Competitivamente, es un \u00abtodos contra Nvidia<\/a>\u00ab: Google, AMD, Amazon, Broadcom y otros intentan competir en algunas partes de la cadena de valor, pero la respuesta de Nvidia es clara: elevar el nivel para competir en el todo y no en las partes. Y si cada generaci\u00f3n de productos supera en prestaciones a la anterior pero no la convierte en in\u00fatil, eso da lugar a una pir\u00e1mide de dependencias que hace la sustituci\u00f3n de una parte individual, como m\u00ednimo, complicada. Potencialmente, un punto en el que Nvidia, m\u00e1s tarde o m\u00e1s temprano, se terminar\u00e1 encontrando con la legislaci\u00f3n antimonopolio.<\/p>\n

Mi impresi\u00f3n es que Nvidia ha conseguido generar una plataforma que se alimenta de varios bucles a la vez: CUDA convierte los GPUs en m\u00e1s atractivos, los GPUs consiguen atraer a m\u00e1s desarrolladores, su volumen financia una I+D que permite sacar una nueva generaci\u00f3n anual, la uni\u00f3n de las GPUs con el networking<\/em> y los componentes suben el precio medio por operaci\u00f3n, la financiaci\u00f3n posibilita que m\u00e1s clientes compren, y el valor residual de los componentes usados permite que contribuyan a financiar los nuevos.<\/p>\n

Sin duda, una estrategia brillante. \u00bfLa habr\u00e1n dise\u00f1ado con inteligencia artificial?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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