El informe de resultados del primer trimestre del año fiscal 2027 de Nvidia, publicado en mayo de 2026, volvió a superar ampliamente las expectativas del mercado en términos absolutos. Los ingresos del trimestre alcanzaron los 81,6 mil millones de dólares, un aumento del 85 % interanual, con el negocio de centros de datos manteniéndose como el principal motor de crecimiento. Sin embargo, tras la publicación de los resultados, la cotización de la acción cayó y mostró volatilidad en el mercado fuera de horario, en lugar de continuar la fuerte tendencia alcista observada en trimestres anteriores.
En el centro de este fenómeno se encuentra un cambio en la forma en que el mercado define la "superación de expectativas". Ahora existe una brecha significativa entre las previsiones consensuadas de los analistas del lado vendedor y los umbrales psicológicos implícitos que establecen las instituciones del lado comprador. Cuando una empresa supera de forma constante y considerable su propia previsión inicial durante varios trimestres, el mercado eleva de manera natural el "límite inferior aceptable". En este informe, aunque los ingresos del primer trimestre superaron el rango esperado por el lado vendedor (79 mil millones de dólares), no alcanzaron el umbral de 83–85 mil millones calculado por algunos de los principales modelos internos del lado comprador.
Este "cansancio ante las sorpresas" no indica un deterioro en el desempeño, sino que marca una nueva fase en el marco de valoración. El mercado ya no celebra simplemente el hecho de superar cifras; ahora se centra en si la magnitud de la superación es suficiente para justificar el PER (precio-beneficio) futuro, que ronda las 30–35 veces.
¿En qué difiere la previsión de ingresos del segundo trimestre respecto a las "expectativas implícitas" del lado comprador?
El punto central de debate en este informe de resultados radica en la previsión de ingresos de Nvidia para el próximo trimestre. La previsión oficial para el segundo trimestre es de aproximadamente 91 mil millones de dólares, lo que representa un crecimiento interanual del 65 %. En términos absolutos, se trata de una cifra extremadamente sólida, que supera los ingresos anuales de muchos otros líderes del sector.
Sin embargo, las "expectativas implícitas" del lado comprador para el segundo trimestre suelen situarse en el rango de 93–95 mil millones de dólares. Esta expectativa tiene una lógica: en los últimos cuatro trimestres, los ingresos reales de Nvidia han superado su propia previsión inicial en torno al 8–12 %. Como resultado, algunos inversores institucionales añaden de forma habitual un "margen de superación" sobre la previsión oficial y lo utilizan como referencia psicológica.
Cuando la previsión oficial solo supera en un 3–5 % el consenso del lado vendedor y no deja suficiente margen para las "expectativas de superación" del lado comprador, surge la decepción. Esto refleja una transición en el mercado de chips de IA: se pasa de una "gestión laxa de expectativas" a una "gestión de expectativas de precisión". La dirección de la empresa tiende a emitir previsiones más conservadoras para gestionar las incertidumbres de la cadena de suministro, mientras que el mercado demanda señales de crecimiento más agresivas. Esta falta de sintonía es la causa directa de la presión actual sobre la cotización.
¿Cuándo empezará el mercado a valorar el crecimiento "normalizado" del cómputo de IA?
En los últimos ocho trimestres, el negocio de centros de datos de Nvidia ha visto cómo las tasas de crecimiento secuencial se han ido estrechando gradualmente, pasando del 15–20 % al 8–10 %. Esto responde a un patrón típico en cualquier ciclo de auge tecnológico: a medida que la base se amplía, el impacto visual de las tasas de crecimiento marginal disminuye.
El mercado está pasando de una "perspectiva interanual" a una visión combinada "secuencial e interanual". El crecimiento superior al 200 % interanual en 2025 partía de una base relativamente baja. El crecimiento actual, superior al 80 % interanual, aunque menor en porcentaje, representa en realidad un aumento absoluto mucho mayor que en la fase inicial de alto crecimiento. Sin embargo, la mente humana es naturalmente más sensible a los cambios porcentuales que a los valores absolutos.
Este sesgo cognitivo está llevando a parte del capital a reevaluar el ciclo de retorno de las inversiones en cómputo de IA. Los primeros inversores operaban bajo la tesis de la "escasez de cómputo", convencidos de que cualquier empresa capaz de asegurarse suficientes GPU obtendría retornos extraordinarios. Ahora, el mercado presta más atención a las "tasas de utilización del cómputo" y a la "eficiencia de monetización de las aplicaciones finales". Dado que la demanda de inferencia aún no ha reemplazado plenamente a la de entrenamiento como principal motor de crecimiento, el mercado muestra una sensibilidad elevada a la volatilidad durante esta ventana de transición.
¿Qué incertidumbres a corto plazo en oferta y demanda ha introducido la transición a la arquitectura Blackwell?
El ritmo de producción en masa y entrega de la plataforma Blackwell, la próxima generación de arquitectura de Nvidia, es una variable estructural que no puede ignorarse en este ciclo de resultados. Cada salto generacional en arquitectura trae consigo fricciones específicas de oferta y demanda durante la transición.
En este periodo, algunos grandes proveedores de servicios en la nube adoptan una postura de "esperar y ver", ralentizando sus compras de productos basados en la arquitectura Hopper para reservar presupuestos de gasto de capital destinados a la adquisición temprana y masiva de la plataforma Blackwell. Esto no supone una contracción de la demanda, sino una redistribución de la misma a lo largo del tiempo. Sin embargo, esta redistribución puede reflejarse en los resultados trimestrales como periodos de crecimiento estancado.
Por otro lado, el nuevo diseño a nivel de sistema de Blackwell, que incluye soluciones de refrigeración líquida más complejas y arquitecturas de interconexión de alto ancho de banda, eleva el listón de madurez de la cadena de suministro. Las tasas de rendimiento y la estabilidad en las entregas durante la fase inicial de escalado llevan de forma natural a previsiones más conservadoras. El mercado espera que Blackwell sea el principal motor de crecimiento en la segunda mitad del año fiscal 2027 y en el ejercicio 2028, mientras que el segundo y tercer trimestre son precisamente la ventana de transición sensible entre arquitecturas. Cualquier señal sobre la velocidad de escalado en esta ventana será analizada y amplificada al detalle.
¿Cómo se están posicionando los competidores de chips durante la fase de "normalización" de Nvidia?
El desempeño temporalmente "normalizado" de Nvidia no altera su dominio absoluto en el mercado de chips de entrenamiento de IA. Sin embargo, sí abre una ventana narrativa para que los competidores ganen presencia en la mente del mercado.
La serie MI300 de AMD y varios proyectos de chips desarrollados internamente (como las iniciativas ASIC de grandes proveedores de la nube) están desplazando la conversación del mercado de "quién puede entrenar el modelo más grande" a "quién puede ofrecer un mejor TCO (coste total de propiedad) para tareas de inferencia". Las cargas de trabajo de inferencia requieren menos cómputo absoluto que el entrenamiento, pero son más sensibles a la eficiencia energética, la latencia y el coste unitario. Precisamente en estos aspectos, los chips personalizados y las arquitecturas alternativas pueden ganar terreno con mayor facilidad.
El mercado debe distinguir entre dos conceptos: si la competencia está erosionando la cuota de mercado de Nvidia en entrenamiento y si está alterando la estructura de distribución de beneficios de todo el mercado de chips de IA. Las pruebas actuales favorecen lo segundo. El mercado de entrenamiento sigue muy concentrado, pero el de inferencia ya muestra una fragmentación creciente. Nvidia responde a esta tendencia extendiéndose de forma natural del entrenamiento a la inferencia, mientras que los competidores intentan influir en las decisiones de compra de entrenamiento consolidando primero su posición en inferencia. Esta pugna no se resolverá en los resultados de un solo trimestre, sino que seguirá moldeando la percepción sobre la capacidad de Nvidia para mantener su margen bruto a largo plazo (actualmente en torno al 78–80 %).
¿Está cambiando la lógica de la inversión en infraestructura de IA del cómputo de entrenamiento a las aplicaciones de inferencia?
En una perspectiva más amplia, el centro de valor de toda la cadena de la industria de IA está desplazándose de forma lenta pero decidida. En los dos últimos años, la tesis de inversión dominante era que "comprar cómputo de entrenamiento es como comprar el petróleo de la era de la IA", con la lógica central de que el tamaño de los modelos y sus parámetros en constante expansión requerían inversiones casi ilimitadas en cómputo.
Ahora, el ritmo de expansión de parámetros en los grandes modelos principales se ha ralentizado y el mercado se centra más en la "escala de inferencia". Cada consulta de usuario y cada respuesta generada por IA consume cómputo de inferencia. El volumen total de cómputo de inferencia depende de la penetración de las aplicaciones, y aumentar esa penetración es un proceso más lento, disperso, pero más persistente que la carrera de los parámetros.
Este cambio, del "gasto de capital en entrenamiento" al "gasto operativo en inferencia", tiene un doble impacto en Nvidia. Por un lado, el mercado de inferencia es mucho mayor que el de entrenamiento, lo que significa que las perspectivas de crecimiento a largo plazo siguen siendo sólidas. Por otro, la inferencia es más sensible al coste y más abierta a la diversidad de proveedores, lo que sugiere que Nvidia podría tener que ajustar sus estrategias de precios y portafolio de productos para mantener su ventaja competitiva. Aún existe un desacuerdo considerable en el mercado sobre la velocidad y la magnitud de este cambio estructural, y esta propia incertidumbre es una fuente importante de volatilidad.
Cómo los resultados de Nvidia informan sobre la correlación de activos entre los sectores de cripto y de IA
Como referente de la infraestructura de IA, los resultados de Nvidia y la reacción posterior del mercado tienen un efecto indirecto pero importante en la transmisión de sentimiento hacia los sectores de IA y DePIN dentro de los criptoactivos.
En el mercado cripto, los proyectos relacionados con el cómputo de IA suelen implicar mercados descentralizados de cómputo, infraestructuras de agentes de IA o redes de etiquetado de datos. Su lógica de valoración depende en parte de la confianza en el crecimiento sostenido de la demanda de cómputo de IA. Cuando los resultados de Nvidia llevan al mercado a reevaluar las tasas de crecimiento a corto plazo del cómputo de IA, la narrativa de estos criptoactivos también se somete a escrutinio simultáneo. Es importante señalar que este vínculo se refiere principalmente al sentimiento de mercado, no a una transmisión directa de los fundamentos del negocio. Los verdaderos determinantes del valor a largo plazo de estos proyectos son la dinámica competitiva entre los mercados descentralizados de cómputo y los proveedores centralizados en la nube, la eficacia de los modelos tokenómicos y la escala real de la oferta de cómputo.
Además, las señales macroeconómicas reveladas por los resultados de Nvidia—en concreto, si los gigantes tecnológicos siguen expandiendo agresivamente el gasto de capital—también influyen en la valoración del riesgo de los activos en general. La moderada convergencia en la previsión del segundo trimestre es interpretada por algunos participantes del mercado como una señal temprana de que "el crecimiento del gasto de capital en IA por parte de los gigantes tecnológicos ha tocado techo". Este cambio de expectativa macro tiende a tener un impacto más amplio en el mercado cripto que en cualquier empresa de chips en particular.
Resumen
La tensión central en los resultados del primer trimestre del año fiscal 2027 de Nvidia no reside en un cambio de dirección en los fundamentales de la empresa, sino en un giro de la psicología del mercado: de "premiar incondicionalmente la superación" a "examinar la sostenibilidad del crecimiento y la alineación con la valoración". La diferencia de 2–4 mil millones de dólares entre la previsión de ingresos del segundo trimestre y las expectativas implícitas del lado comprador provocó este cambio psicológico.
Estructuralmente, el mercado de cómputo de IA atraviesa tres transiciones clave: primero, el cambio generacional de la arquitectura Hopper a Blackwell, que genera fricciones de oferta y demanda a corto plazo; segundo, la transición de una demanda impulsada por el entrenamiento a un doble motor de entrenamiento e inferencia; y tercero, el paso de una "valoración por escasez de cómputo" a una "valoración por eficiencia de utilización y monetización del cómputo".
En conjunto, estas transiciones implican que Nvidia y toda la cadena de valor de la infraestructura de IA entrarán en una nueva fase de mayor volatilidad—pero con una trayectoria a largo plazo intacta—durante los próximos dos a cuatro trimestres. Para los participantes del mercado, distinguir entre una "normalización del crecimiento" y un "punto de inflexión en la demanda" es fundamental. La evidencia actual favorece lo primero.
Preguntas frecuentes
P: La previsión de Nvidia para el segundo trimestre no cumplió las expectativas. ¿Significa esto que la demanda de chips de IA está empezando a disminuir?
R: No directamente. La previsión para el segundo trimestre sigue superando los 90 mil millones de dólares, un crecimiento de aproximadamente el 65 % interanual, lo que supone un ritmo alto para cualquier sector. El "desencuentro" se refiere principalmente a las expectativas implícitas formadas dentro de las instituciones del lado comprador, no a una contracción de la demanda fundamental.
P: ¿Cuánto suele durar el periodo de transición a la arquitectura Blackwell?
R: La fase de escalado en las transiciones generacionales de arquitectura suele durar entre dos y tres trimestres. Desde los primeros envíos hasta el suministro a gran escala y el impacto positivo significativo en los resultados, normalmente se requiere una ventana de tres a cuatro trimestres. Actualmente nos encontramos en la fase inicial o intermedia de esta transición.
P: ¿Pueden los competidores desafiar significativamente la cuota de Nvidia en el mercado de inferencia?
R: El mercado de inferencia es más fragmentado y tiene barreras de entrada más bajas que el de entrenamiento. Sin embargo, el ecosistema CUDA de Nvidia mantiene una fuerte fidelidad también en inferencia. La estructura del mercado de entrenamiento no cambiará fundamentalmente a corto plazo, y los cambios en la cuota de inferencia serán un proceso gradual de dos a tres años.
P: ¿Cuál es el rango de "tasa de crecimiento normalizada" para el mercado de chips de IA?
R: El consenso del sector prevé que el crecimiento general del mercado de chips de IA converja hacia un rango anual del 25–35 % en 2027–2028. Esto es mucho más alto que el crecimiento de un solo dígito típico de los semiconductores tradicionales, pero muy por debajo del explosivo crecimiento superior al 100 % visto en 2024–2025. Las previsiones varían ampliamente entre instituciones sobre la velocidad y el nivel final de esta convergencia.
P: ¿Cómo pueden los usuarios de Gate seguir la correlación entre los sectores de IA y cripto?
R: Monitoreando las previsiones de resultados de las principales empresas de infraestructura de IA, los planes de gasto de capital de los grandes proveedores de la nube, y los datos de actividad de red e ingresos de proyectos DePIN y de agentes de IA en el mercado cripto. Contrastar múltiples fuentes de datos es más fiable que tomar decisiones basadas en eventos aislados.
