NVIDIA ha vuelto a elevar el listón de la infraestructura de inteligencia artificial. La compañía cerró su segundo trimestre fiscal de 2027, terminado el 26 de julio, con 96.221 millones de dólares de ingresos, un 106% más interanual, mientras que Data Center alcanzó los 89.000 millones, un 117% más. Pero detrás de las cifras aparece un cambio más profundo: NVIDIA está pasando de ser el proveedor dominante de aceleradores de IA a ofrecer una pila completa que incluye GPU, CPU, networking, software, sistemas rack-scale y hasta nuevas estructuras para financiar la construcción de centros de datos.
Las claves de NVIDIA en 20 segundos
- NVIDIA facturó 96.221 millones de dólares en el trimestre, un 106% más interanual.
- Data Center aportó 89.000 millones y representa ya alrededor del 92,5% de los ingresos.
- Vera Rubin está en producción y comienza a desplegarse entre grandes proveedores cloud.
- AWS y NVIDIA planean desplegar otros 2 millones de GPU.
- NVIDIA participa en plataformas destinadas a movilizar más de 500.000 millones de dólares para infraestructura de IA.
Los resultados ayudan también a dimensionar la velocidad del cambio. Hace exactamente un año NVIDIA facturaba 46.743 millones de dólares trimestrales y Data Center generaba 41.096 millones. En doce meses la compañía prácticamente ha duplicado su tamaño mientras el negocio directamente relacionado con la infraestructura de IA ha crecido todavía más deprisa.
| Indicador | Q2 FY2027 | Q2 FY2026 | Variación |
|---|---|---|---|
| Ingresos totales | 96.221 M$ | 46.743 M$ | +106% |
| Data Center | 89.000 M$ | 41.096 M$ | +117% |
| Beneficio operativo GAAP | 63.734 M$ | 28.440 M$ | +124% |
| Beneficio neto GAAP | 59.688 M$ | 26.422 M$ | +126% |
| BPA diluido GAAP | 2,46 $ | 1,08 $ | +128% |
| Margen bruto GAAP | 75,0% | 72,4% | +2,6 puntos |
De Blackwell a Vera Rubin: NVIDIA vende la infraestructura completa
El dato del 92,5% explica mejor que ningún otro hacia dónde se dirige NVIDIA. Data Center ya es prácticamente NVIDIA desde el punto de vista de facturación.
La compañía sigue diseñando chips, pero su producto comercial se parece cada vez menos a una GPU independiente.
Blackwell y, especialmente, Vera Rubin llevan esa transformación hacia sistemas completos. NVIDIA combina aceleradores, CPU, NVLink, redes Ethernet e InfiniBand, switches, BlueField, almacenamiento asociado a la infraestructura de IA y una creciente capa de software.
La compañía también ha presentado DSX, concebida como una plataforma para diseñar, construir y operar lo que denomina «AI factories». Mientras tanto, Vera Rubin ya está entrando en producción y existen racks funcionando en proveedores como CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure y Nebius.
La evolución tecnológica puede resumirse así:
Hopper → Blackwell → Blackwell Ultra → Vera Rubin
Pero cada generación supone algo más que sustituir una GPU por otra. NVIDIA está trasladando el producto desde el componente hacia el rack y, desde ahí, hacia la arquitectura completa del centro de datos.
Eso cambia también el terreno competitivo. AMD puede competir con Instinct frente a determinadas GPU de NVIDIA, mientras que Google, Amazon y otros hyperscalers desarrollan aceleradores propios. Sin embargo, competir contra una arquitectura integrada de computación, interconexión, networking y software exige cubrir muchas más capas.
La frase utilizada por Jensen Huang durante los resultados resume cómo interpreta NVIDIA esta evolución: «Now, compute is revenue». La tesis de la compañía es que los tokens generados por sistemas de IA ya pueden convertirse en actividad económica y que, por tanto, la computación necesaria para producirlos pasa a ser infraestructura generadora de ingresos.
AWS prepara otros 2 millones de GPU de NVIDIA
Las previsiones tampoco apuntan todavía a una desaceleración.
NVIDIA espera 108.000 millones de dólares de ingresos en el tercer trimestre fiscal, con un margen del 2%. La cifra supondría añadir alrededor de 11.800 millones de facturación trimestral respecto al periodo recién cerrado. La compañía no incluye ingresos procedentes de computación para Data Center en China dentro de esta previsión.
Al mismo tiempo, AWS y NVIDIA han anunciado una ampliación de su colaboración que contempla el despliegue de 2 millones de GPU adicionales en la infraestructura mundial de Amazon Web Services. El acuerdo incluye además CPU Vera, networking, modelos abiertos Nemotron y tecnologías relacionadas con IA física.
La magnitud ayuda a entender por qué la conversación sobre IA está dejando de limitarse al rendimiento de las GPU.
Instalar millones de aceleradores requiere memoria HBM, sistemas de red, óptica, refrigeración, suministro eléctrico, transformadores, terrenos y centros de datos capaces de soportar densidades de potencia cada vez mayores.
El cuello de botella puede trasladarse así desde la disponibilidad de computación hacia la capacidad física para instalarla y alimentarla.
NVIDIA depende además de terceros para fabricar, ensamblar, empaquetar y probar sus productos, algo que la propia compañía identifica entre los factores de riesgo de su negocio.
De vender computación a ayudar a financiarla
Aquí aparece uno de los movimientos más interesantes desde el punto de vista de infraestructura.
NVIDIA anunció el 10 de agosto acuerdos con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR para establecer plataformas independientes de financiación de capacidad de computación.
El objetivo declarado es movilizar con el tiempo más de 500.000 millones de dólares de capital de terceros destinado a construir infraestructura de IA, sujeto a la formalización de los correspondientes acuerdos.
La cifra resulta relevante porque muestra la siguiente fase del mercado.
Ya no basta con fabricar aceleradores suficientes. Alguien tiene que financiar los edificios, servidores, redes, sistemas eléctricos y refrigeración donde funcionarán.
Para NVIDIA existe una lógica evidente: cuanto mayor sea la disponibilidad de financiación para nuevas AI factories, mayor podrá ser el mercado potencial para sus plataformas.
Eso no significa que los más de 500.000 millones sean inversión directa de NVIDIA. La compañía habla específicamente de capital de terceros y de plataformas independientes, una distinción importante frente a la idea de que NVIDIA vaya a desembolsar por sí misma esa cantidad.
Pero sí muestra hasta dónde se está extendiendo su papel dentro del sector.
Hace unos años NVIDIA vendía principalmente GPU. Ahora proporciona buena parte del hardware y software del sistema, define arquitecturas de referencia y participa en iniciativas destinadas a hacer financiable la infraestructura donde terminarán instalándose esos sistemas.
El margen anticipa otro problema: memoria y componentes
El crecimiento tampoco está exento de costes.
NVIDIA cerró el trimestre con un margen bruto del 75%, pero espera aproximadamente un 74%, con una variación de 0,5 puntos, durante el tercer trimestre.
Es una variable especialmente interesante para seguir durante la transición hacia Vera Rubin.
Las plataformas de IA dependen cada vez más de componentes que también atraviesan ciclos de fuerte demanda, especialmente memoria de alto ancho de banda, empaquetado avanzado, networking y sistemas de refrigeración.
NVIDIA ha anunciado, por ejemplo, una asociación plurianual con SK hynix para avanzar en memoria de próxima generación destinada a estas infraestructuras.
El resultado es que la carrera ya no puede medirse simplemente en FLOPS.
La disponibilidad de energía, HBM, capacidad de fabricación, redes de alta velocidad, refrigeración y espacio de centro de datos empieza a determinar cuántas GPU pueden ponerse realmente en producción.
El siguiente examen será la utilización de toda esa capacidad
Los resultados actuales muestran que la demanda continúa creciendo con enorme rapidez. NVIDIA duplicó sus ingresos en doce meses y prevé superar los 100.000 millones de dólares trimestrales por primera vez.
La incógnita tecnológica y económica aparece un poco más adelante.
La industria está construyendo una cantidad extraordinaria de capacidad de computación esperando que agentes, inferencia, generación de vídeo, programación, robótica, modelos científicos y aplicaciones empresariales consuman suficientes tokens para rentabilizarla.
Si esa utilización llega, NVIDIA habrá conseguido situarse en varias de las capas esenciales de una nueva infraestructura informática.
Si la capacidad instalada crece más rápido que las cargas reales, la presión terminará trasladándose desde los operadores de centros de datos y proveedores cloud hasta los fabricantes.
Por ahora las cifras no muestran ese escenario. Muestran precisamente lo contrario: NVIDIA afirma que la demanda sigue acelerándose mientras Vera Rubin entra en producción y se anuncian nuevos despliegues a gran escala.
La diferencia respecto a anteriores trimestres está en que NVIDIA ya no puede analizarse únicamente preguntando cuántas GPU vende. Hay que mirar también cuántos racks se despliegan, qué redes los conectan, de dónde sale la electricidad y, cada vez más, quién aporta los cientos de miles de millones necesarios para financiarlos.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto facturó NVIDIA en el segundo trimestre fiscal de 2027?
NVIDIA registró 96.221 millones de dólares, un 106% más que un año antes y un 18% más que en el trimestre precedente.
¿Cuánto representa Data Center en NVIDIA?
Data Center generó 89.000 millones de dólares, aproximadamente el 92,5% de todos los ingresos de la compañía durante el trimestre.
¿Qué es Vera Rubin?
Es la nueva generación de plataforma de infraestructura de IA de NVIDIA, sucesora de Blackwell. Ya está entrando en producción y combina diferentes componentes de computación, interconexión y networking para despliegues a escala de rack.
¿NVIDIA va a invertir 500.000 millones en centros de datos?
No. NVIDIA ha anunciado acuerdos con varias grandes firmas financieras para crear plataformas que pretenden movilizar más de 500.000 millones de dólares de capital de terceros para infraestructura de IA. No se trata de una inversión directa de NVIDIA por esa cantidad.
