Nvidia ingresó 96.221 millones de dólares en el segundo trimestre fiscal de 2027, cerrado el 26 de julio de 2026. Publicó los resultados el 26 de agosto. La cifra del título está redondeada y corresponde a ventas, no a beneficio. Fuente: comunicado oficial de Nvidia.
El resultado plantea una pregunta económica: ¿durante cuánto tiempo podrán sus clientes sostener la inversión necesaria para ampliar la infraestructura de inteligencia artificial?
Nvidia vuelve a duplicar sus ingresos
Los resultados corresponden al segundo trimestre de su año fiscal 2027, cerrado el 26 de julio de 2026.
Los números son difíciles de ignorar.
Nvidia registró 96.221 millones de dólares de ingresos, frente a los 46.743 millones del mismo trimestre del año anterior.
Eso supone un crecimiento interanual del 106%.
Dicho de otra manera: una empresa que ya era gigantesca consiguió más que duplicar sus ventas en doce meses.
Y no hablamos solamente de facturación.
El beneficio neto contable (GAAP) alcanzó los 59.688 millones de dólares, frente a 26.422 millones un año antes. Cuentas del trimestre.
Es una cifra extraordinaria incluso dentro del sector tecnológico.
El margen neto calculado es del 62%. Incluye ganancias financieras: no mide únicamente la rentabilidad de vender chips ni equivale al efectivo cobrado. El beneficio ajustado (non-GAAP) fue de 53.954 millones. Nvidia detalla los ajustes en su comunicado.
Pero hay una cifra todavía más importante para entender lo que está ocurriendo.
Los centros de datos aportan aproximadamente el 92,5% de los ingresos
El negocio de centros de datos generó 89.000 millones de dólares en el trimestre, un 117% más que un año antes.
Ese 92,5% es un cálculo propio sobre los 89.000 millones publicados para Data Center y los ingresos totales. Fuente de ambas cifras.
La compañía que durante años fue conocida principalmente por fabricar tarjetas gráficas para videojuegos se ha transformado.
Hoy Nvidia es, sobre todo, un proveedor de la infraestructura informática sobre la que se está construyendo la inteligencia artificial.
Y esta transformación ayuda a explicar por qué sus cifras siguen creciendo a una velocidad que parecía difícil de mantener.
No se trata simplemente de vender más chips.
Nvidia vende GPUs, CPUs, sistemas completos, redes de alta velocidad, interconexiones y software que funcionan juntos dentro de enormes centros de datos.
En otras palabras, cada vez intenta capturar una parte mayor del presupuesto total necesario para construir una “fábrica de IA”.
Ahí está una de las claves de lo que puede venir después.
De vender GPUs a vender fábricas de inteligencia artificial
Durante la primera gran ola de IA generativa, la atención estaba centrada principalmente en las GPU.
Empresas como OpenAI, Microsoft, Google, Meta o Amazon necesitaban enormes cantidades de capacidad de cálculo para entrenar modelos cada vez mayores.
Pero el mercado está evolucionando.
Ahora hace falta infraestructura para entrenar modelos, pero también para hacerlos funcionar millones —o miles de millones— de veces cuando los usuarios utilizan asistentes, agentes, buscadores, herramientas empresariales, generación de vídeo, programación o aplicaciones robóticas.
Es la diferencia entre entrenamiento e inferencia.
Entrenar un gran modelo puede costar muchísimo dinero una vez.
Servirlo continuamente a millones de usuarios puede convertirse en un gasto permanente.
Y eso cambia el tamaño potencial del mercado.
La apuesta de Nvidia es que la IA dejará de ser simplemente una herramienta que utilizan unas cuantas compañías tecnológicas y se convertirá en una nueva capa informática utilizada por prácticamente todos los sectores:
- Bancos
- Hospitales
- Fabricantes
- Gobiernos
- Empresas de software
- Automóviles
- Robótica
- Centros logísticos
- Telecomunicaciones
Si esa transición ocurre, el mercado potencial ya no estará limitado a los grandes laboratorios de IA.
La siguiente generación: Vera Rubin
Nvidia anunció que Vera Rubin estaba entrando en plena producción. Es una declaración de la compañía, recogida en el comunicado del 26 de agosto.
Para evaluar cada nueva generación importa el coste total de ejecutar una tarea: equipos, electricidad, refrigeración y software. Una mejora técnica solo justifica sustituir infraestructura si compensa esos costes para el comprador.
La inversión de sus clientes: presupuestos que no equivalen a ventas
Meta prevé invertir entre 130.000 y 145.000 millones de dólares en 2026, incluidos los pagos de principal de arrendamientos financieros. Es una previsión anual, no gasto ya ejecutado. En el segundo trimestre registró 31.080 millones bajo esa definición. Fuente: resultados de Meta del 29 de julio de 2026.
No se puede convertir ese presupuesto directamente en ingresos de Nvidia. Incluye distintos activos y proveedores; tampoco todo el gasto de un centro de datos se destina a procesadores.
Para comparar empresas hay que utilizar el mismo periodo y comprobar cómo trata cada una los arrendamientos. Sumar pagos trimestrales con previsiones anuales daría una imagen engañosa.
El mecanismo económico sigue siendo importante: si los compradores esperan rentabilizar su infraestructura, pueden ampliar pedidos. Si la utilización o los ingresos decepcionan, pueden aplazarlos. Lo desarrollamos en la carrera de la IA entre Microsoft, Amazon, Google y Meta.
Nvidia espera otro trimestre todavía mayor
Quizá la señal más llamativa de los resultados no está en lo que acaba de suceder.
Está en lo que Nvidia espera que ocurra ahora.
Para su tercer trimestre fiscal de 2027, la compañía proyecta aproximadamente 108.000 millones de dólares de ingresos, con un margen de variación del 2%.
Eso supone superar por primera vez claramente los 100.000 millones de dólares trimestrales.
Además, Nvidia señaló que esa previsión no incluye ingresos de computación de centros de datos procedentes de China.
Si una empresa mantuviera hipotéticamente un ritmo de 108.000 millones por trimestre durante doce meses, estaríamos hablando de más de 430.000 millones de dólares de facturación anual.
Eso no debe interpretarse como una previsión anual de Nvidia.
Sirve únicamente para visualizar la escala a la que ya está operando el negocio.
Esta previsión es de la dirección de Nvidia, no una estimación de consenso de analistas ni un resultado conseguido. Previsiones oficiales para el tercer trimestre fiscal de 2027.
Entonces, ¿hasta dónde puede llegar?
Aquí conviene separar entusiasmo de economía.
No existe una línea recta hacia el infinito.
Nvidia puede seguir creciendo mucho, pero para hacerlo necesita que se cumplan varias condiciones.
La primera es que la utilización real de inteligencia artificial siga creciendo.
No basta con que Microsoft, Meta, Amazon o Google construyan centros de datos. Esos centros tienen que producir servicios que finalmente generen suficiente dinero para justificar las inversiones.
La segunda es que la inferencia se convierta realmente en un mercado gigantesco.
Si millones de empresas terminan utilizando agentes de IA continuamente para programar, analizar documentos, atender clientes, crear contenido, diseñar productos o controlar robots, la demanda de computación podría crecer durante muchos años.
Pero si el retorno económico de esas aplicaciones resulta menor de lo esperado, los grandes compradores podrían reducir su ritmo de inversión.
Ahí está probablemente la mayor pregunta que enfrenta actualmente toda la industria.
¿Estamos al principio de una nueva infraestructura tecnológica comparable a internet y la nube, o estamos construyendo capacidad mucho más rápido de lo que podremos rentabilizarla?
Todavía no tenemos una respuesta definitiva.
Nvidia también tiene puntos débiles
Las cifras pueden dar la impresión de que Nvidia no tiene límites.
No es así.
Uno de los riesgos es la concentración de clientes.
La concentración de compras constituye un riesgo: cuando una parte importante de la demanda depende de grandes proyectos, un aplazamiento puede alterar el ritmo de pedidos. No debe confundirse el distribuidor o fabricante que compra directamente con el usuario final de los equipos.
Existe además la competencia.
Google desarrolla sus propias TPU. Amazon tiene Trainium. Microsoft desarrolla Maia. AMD continúa intentando ganar terreno en aceleradores para centros de datos.
Ninguna de estas alternativas ha eliminado la posición dominante de Nvidia, pero los mayores compradores del mundo tienen un fuerte incentivo económico para evitar depender para siempre de un único proveedor.
Y después está China.
La previsión del tercer trimestre no contempla ingresos de computación para centros de datos procedentes de China. Esa exclusión se refiere a la previsión y a esa categoría concreta; no significa que todas las ventas de Nvidia en China sean cero. Fuente: apartado de previsiones.
El verdadero negocio quizá no sean los chips
Hay otra forma de interpretar las cifras.
Durante la fiebre del oro, el negocio más seguro no siempre era encontrar oro.
A veces era vender las herramientas necesarias para buscarlo.
Nvidia ocupa actualmente una posición parecida.
OpenAI puede ganar. Google puede ganar. Anthropic puede ganar. Meta puede desarrollar modelos abiertos. Una nueva compañía que todavía no conocemos puede convertirse en líder.
Pero prácticamente todas necesitan computación.
Y mientras buena parte de esa computación utilice la plataforma de Nvidia, la compañía puede beneficiarse incluso sin saber quién terminará dominando la inteligencia artificial.
Eso explica por qué estos resultados son mucho más importantes que simplemente saber si Nvidia ha superado o no las expectativas de Wall Street.
Estamos viendo cuánto dinero está empezando a mover físicamente la inteligencia artificial:
- Edificios
- Electricidad
- Servidores
- Redes
- Procesadores
- Memoria
- Refrigeración
- Software
La IA puede parecer algo intangible cuando utilizamos un chatbot desde el teléfono.
Detrás de esa respuesta, sin embargo, existe una infraestructura industrial gigantesca.
Y Nvidia se ha colocado justo en medio de ella.
La cifra que debemos vigilar ahora no es 96.200 millones
Los 96.221 millones de dólares son impresionantes.
Pero son el pasado.
La cifra importante ahora son los 108.000 millones que Nvidia espera para el próximo trimestre.
Si alcanza esa previsión y Vera Rubin consigue el ritmo de adopción que la compañía anticipa, será una señal de continuidad de la demanda, aunque un trimestre no permite determinar dónde está el techo del ciclo.
Si, por el contrario, los grandes proveedores de nube empiezan a reducir inversiones, aparecen señales de exceso de capacidad o los chips propios de los hyperscalers ganan terreno rápidamente, la historia podría empezar a cambiar.
Por eso la gran pregunta de Nvidia ya no es si la inteligencia artificial está creciendo.
Eso está bastante claro.
La verdadera pregunta es cuánto valor económico podrá producir toda la infraestructura que el mundo está construyendo y durante cuánto tiempo estarán dispuestas las grandes compañías a seguir gastando cientos de miles de millones para ampliarla.
Por ahora, Nvidia está cobrando el peaje de esa carrera.
Y nunca había cobrado tanto.
El crecimiento empresarial tampoco garantiza una rentabilidad bursátil: el precio puede incorporar expectativas difíciles de superar. Puedes consultar el análisis de valoración bursátil y riesgos de Nvidia.
Revisión editorial — 20 de septiembre de 2026: se han enlazado los resultados oficiales, aclarado la diferencia entre beneficio contable y ajustado y separado resultados de previsiones. Se han retirado cifras complementarias cuya documentación original no se pudo contrastar en esta revisión. Se mantiene el periodo analizado; no se presentan como resultados nuevos de septiembre.
Este contenido tiene carácter informativo y educativo. No constituye una recomendación de compra o venta de acciones ni asesoramiento financiero.