Un giro repentino en el sentimiento del mercado y una rara contraofensiva de un gigante. Las acciones de Nvidia vivieron el martes una montaña rusa dramática: en la apertura cayeron más de 7%, evaporando casi 350 mil millones de dólares en valor de mercado, y finalmente cerraron con una baja del 2,6%, marcando el nivel más bajo en más de dos meses.
Al mismo tiempo, las acciones de Alphabet, la empresa matriz de Google, subieron un 1,6% en contra de la tendencia, marcando un máximo histórico de cierre por tercer día consecutivo y acercándose al umbral de los 4 billones de dólares en capitalización de mercado.
Esta fuerte volatilidad en los mercados de capitales surge de una inminente batalla por la hegemonía de los chips de IA. Frente a las dudas del mercado, Nvidia tomó la inusual iniciativa de pronunciarse, afirmando que su tecnología GPU está “una generación por delante de la industria”.
I. Polarización entre gigantes tecnológicos
El martes, el mercado bursátil estadounidense mostró una inusual polarización entre las acciones tecnológicas. Nvidia vivió una jornada de trading de infarto, cayendo más de 7% en el día, su mayor descenso diario reciente.
Esta caída no fue un hecho aislado, ya que varias empresas relacionadas con Nvidia también se vieron arrastradas al torbellino.
● El fabricante de servidores Super Micro Computer (SMCI) cayó un 2,5%, el operador de centros de datos CoreWeave, en el que Nvidia tiene participación, bajó un 3,1%, y su principal competidor AMD también descendió un 4,15%.
● En marcado contraste, Alphabet, la empresa matriz de Google, cerró con una subida del 1,6%, alcanzando un máximo histórico por tercer día consecutivo.
● Esta tendencia divergente muestra que los inversores están reconfigurando sus posiciones en el sector de IA, desplazando su atención de los proveedores tradicionales de hardware hacia gigantes tecnológicos con capacidades de stack completo.
● El valor de mercado de Nvidia ha caído más de 700 mil millones de dólares desde su pico de 5 billones de dólares hace menos de un mes, una cifra que supera la capitalización total de la mayoría de las empresas tecnológicas.
II. El desafío del TPU de Google
El detonante directo del cambio de sentimiento en el mercado fue la amenaza competitiva del chip de IA TPU de Google.
● La semana pasada, Google lanzó el modelo Gemini 3, considerado superior al ChatGPT de OpenAI, y este modelo fue entrenado usando el TPU propio de Google en lugar de chips de Nvidia.
● Aún más impactante para el mercado, los medios informaron que Google está promocionando su TPU a clientes potenciales, incluyendo a Meta, considerando adoptar chips desarrollados internamente en futuros centros de datos.
● Meta, al igual que OpenAI, ha sido uno de los clientes más importantes de Nvidia.
● El analista Mike O'Rourke de Jones Trading señaló que el lanzamiento de Gemini 3 “podría resultar una versión más sutil pero más importante que la disrupción de DeepSeek”. Esta opinión refleja un consenso en el mercado: Google está pasando de rezagado a líder en la carrera de IA.
● El estratega de Nomura, Charlie McElligott, señaló que el último modelo de Alphabet ha “reorganizado el tablero de la IA”, llevando al mercado a un “nuevo momento DeepSeek”.
III. Respuesta de Nvidia: rara calma para el mercado
Ante la fuerte reacción del mercado, Nvidia adoptó una estrategia inusualmente pública de respuesta.
● Nvidia se pronunció en la red social X, afirmando que su tecnología GPU está “una generación por delante de la industria” y que sus chips son “la única plataforma capaz de ejecutar todos los modelos de IA y ser universal en diversos escenarios de computación”.
“Nos alegra el éxito de Google — han logrado grandes avances en inteligencia artificial, y seguiremos proporcionando productos y servicios a Google.”, declaró Nvidia en su comunicado.
● Nvidia también enfatizó que sus chips ofrecen “mayor rendimiento, versatilidad e intercambiabilidad” en comparación con chips ASIC dedicados como el TPU de Google, que suelen estar diseñados para una sola empresa o función.
Este tipo de mensaje público para calmar al mercado no es común en la historia de Nvidia.
● El analista Gil Luria de D.A. Davidson comentó: “Este memorando hace que Nvidia parezca pasiva, pero no compartirlo públicamente haría que la situación pareciera aún peor. Estamos de acuerdo con muchas de sus respuestas, pero una empresa de este tamaño no necesita responder a cada pregunta fuera de los informes financieros”.
IV. Crisis profunda: divergencia entre fundamentos y expectativas del mercado
El verdadero dilema de Nvidia es la enorme brecha entre su desempeño y las expectativas del mercado.
● En cuanto a los fundamentos, el desempeño de Nvidia sigue siendo sólido. En el tercer trimestre del año fiscal 2026, los ingresos de la compañía alcanzaron los 57 mil millones de dólares, un aumento interanual del 62%; la utilidad neta ajustada fue de 31,9 mil millones de dólares, un crecimiento del 65% interanual.
● Aún más importante, la guía de la empresa para el próximo trimestre alcanzó los 65 mil millones de dólares, superando ampliamente la expectativa de los analistas de 61,66 mil millones de dólares. El CEO Jensen Huang reveló en la conferencia de resultados que los pedidos de chips de IA de Nvidia para 2025 y 2026 ya suman 500 mil millones de dólares.
● Sin embargo, los resultados superiores a lo esperado no se tradujeron en un aumento del precio de las acciones. Tras la publicación de los resultados, las acciones de Nvidia subieron casi un 6% en el after hours, pero al día siguiente cerraron con una caída del 3,15%. La evaporación del valor de mercado se debe a las dudas sobre la lógica de crecimiento a largo plazo de Nvidia.
● Por un lado, las grandes tecnológicas están desarrollando sus propios chips para reducir la dependencia de Nvidia. El TPU de Google es solo uno de ellos; Amazon, Microsoft y otros también están desarrollando sus propios chips de IA.
● Por otro lado, los inversores empiezan a centrarse en el ciclo de retorno de la inversión en IA. Empresas, proveedores de servicios en la nube y startups siguen ampliando la infraestructura de cómputo, pero los retornos reales en la capa de aplicaciones aún no se han materializado plenamente.
V. El dilema de Jensen Huang: la ansiedad de un “juego sin ganadores”
Detrás de la volatilidad de las acciones, las recientes declaraciones del CEO de Nvidia, Jensen Huang, revelan una ansiedad inusual. En una reunión interna con todo el personal, Huang admitió que la empresa se encuentra en una situación de “callejón sin salida”:
● “Si entregamos un trimestre malo, el mercado dirá que es la prueba de la burbuja de la IA; pero incluso si entregamos un trimestre excelente, algunos dirán que solo estamos inflando la burbuja”.
● Huang incluso bromeó: “Deberían ver algunos memes en internet que dicen que básicamente estamos sosteniendo el planeta; suena exagerado, pero no está del todo mal”.
● Y al hablar sobre la fuerte volatilidad del valor de mercado de la empresa, lo hizo con humor, pero dejó ver su resignación ante el vaivén del sentimiento del mercado: “Nadie ha perdido 500 mil millones de dólares en unas pocas semanas, ¿verdad?”.
Estas declaraciones reflejan las múltiples presiones que enfrenta Nvidia como referente del sector de IA: mantener la confianza del mercado en la industria, adaptarse a los cambios en el panorama competitivo y lidiar con la divergencia entre valoración y fundamentos.
VI. Intensificación del debate sobre la burbuja
Las preocupaciones en torno a Nvidia también incluyen dudas sobre la posible existencia de “financiación circular” en la industria de IA. Algunos analistas señalan que el reciente acuerdo de 100 mil millones de dólares entre Nvidia y OpenAI tiene una estructura especial:
Nvidia invertirá en OpenAI para construir centros de datos, y OpenAI equipará estos centros con chips de Nvidia.
● Un analista fue directo: “En pocas palabras, soy Nvidia, quiero que OpenAI compre más de mis chips, así que les doy dinero para que los compren. Este tipo de operación es común en transacciones pequeñas, pero a escala de decenas de miles de millones de dólares es muy inusual.”
● Estructuras de transacción similares también se han visto en colaboraciones con empresas como CoreWeave. OpenAI y CoreWeave firmaron un acuerdo de varios miles de millones de dólares: CoreWeave alquilará la capacidad de cómputo de sus centros de datos a OpenAI a cambio de acciones de CoreWeave.
● Al mismo tiempo, Nvidia, que también posee parte de las acciones de CoreWeave, se comprometió a absorber toda la capacidad de cómputo no utilizada de los centros de datos de CoreWeave antes de 2032.
Estas complejas estructuras de transacción han generado dudas en el mercado sobre la autenticidad de la demanda de IA, y algunos inversores temen que la actual fiebre de la IA tenga problemas estructurales similares a los de la burbuja de internet.
VII. Una nueva etapa en la carrera de la IA
A pesar de los desafíos a corto plazo, la posición dominante de Nvidia en el campo de la infraestructura de IA sigue siendo sólida. Jensen Huang ha declarado públicamente que en la próxima década Nvidia se transformará en una empresa global de infraestructura de IA, y predice que para finales de este siglo, la inversión en infraestructura de IA alcanzará los 3 a 4 billones de dólares.
● La directora financiera de Nvidia, Colette Kress, también enfatizó: “Creemos que, en la construcción anual de infraestructura de IA de 3 a 4 billones de dólares, Nvidia será la mejor opción”.
● La declaración del portavoz de Google resalta la estrategia diversificada de las grandes tecnológicas en infraestructura de IA: “La demanda tanto de nuestros TPU personalizados como de las GPU de Nvidia está creciendo rápidamente. Seguiremos apoyando a ambos como siempre”.
Actualmente, el mercado de chips de IA no es un “juego de suma cero”; lo más probable es que coexistan múltiples soluciones. El TPU de Google puede sobresalir en áreas específicas, pero la versatilidad y flexibilidad de las GPU de Nvidia siguen siendo ampliamente ventajosas.
La corrección de Nvidia parece más bien el resultado de la confluencia de varios factores en el mismo momento: presión de valoración, cambios en las expectativas del sector, desafíos reales en el retorno de la inversión en IA y volatilidad macroeconómica.
Jensen Huang admitió recientemente que la empresa está atrapada en una “situación sin ganadores”: si los resultados son buenos, se les acusa de inflar la burbuja de IA; si son malos, se considera prueba de que la burbuja ha estallado.
