Nvidia llega a sus resultados con cinco claves para recuperar el favor del mercado
- Nvidia publicará resultados el 20 de mayo con el listón de expectativas muy alto.
- Goldman Sachs ve cinco posibles catalizadores capaces de reactivar el interés por la acción.
- La clave estará en la demanda de IA, la competencia de chips propios y la defensa de márgenes cercanos al 70%.
Nvidia sigue siendo el epicentro de la inteligencia artificial, pero su comportamiento bursátil reciente no ha estado a la altura del fuerte rally del sector de semiconductores. Según Goldman Sachs, la publicación de resultados del próximo 20 de mayo puede convertirse en una oportunidad para que la compañía vuelva a convencer al mercado de que su historia de crecimiento continúa intacta.
Las acciones de Nvidia acumulan una subida cercana al 15% en el año, claramente por debajo del avance del índice de semiconductores PHLX, que gana en torno al 61%. Esta divergencia refleja que los inversores siguen creyendo en la inteligencia artificial, pero también que exigen a Nvidia nuevas pruebas de que puede seguir creciendo a ritmos excepcionales.
Un listón elevado para los resultados
James Schneider, analista de Goldman Sachs, espera otro trimestre sólido por parte de Nvidia, aunque reconoce que el nivel de exigencia del mercado es alto. La compañía no solo debe batir previsiones, sino ofrecer argumentos suficientes para justificar nuevas revisiones al alza en ingresos, márgenes y demanda futura.
Uno de los puntos principales será la previsión de ingresos vinculada a sus plataformas de inteligencia artificial Blackwell y Rubin. Nvidia ya había mencionado una oportunidad de ingresos cercana al billón de dólares hasta 2027, pero los inversores querrán saber si esa cifra puede quedarse corta.
El mercado no espera simplemente buenos resultados. Espera una confirmación de que la próxima fase de crecimiento de Nvidia puede ser incluso mayor de lo previsto.
Vera, Rubin e inferencia: el siguiente foco de crecimiento
Goldman Sachs considera que uno de los catalizadores puede estar en productos que no estaban plenamente incluidos en las previsiones iniciales, como los racks Vera y los chips orientados a inferencia. Esta parte del negocio cobra cada vez más importancia a medida que la inteligencia artificial avanza desde el entrenamiento de modelos hacia su uso masivo en aplicaciones reales.
Los racks Vera, centrados en unidades centrales de procesamiento, deberían comenzar a enviarse en la segunda mitad del año. Su llegada coincide con una mayor demanda de CPU vinculada a la IA agéntica y al procesamiento de inferencia. Si Nvidia ofrece una lectura más optimista sobre este segmento, podría reforzar la confianza en su negocio de centros de datos.
- Blackwell: plataforma clave para la nueva generación de aceleradores de IA.
- Rubin: siguiente gran arquitectura de crecimiento.
- Vera: posible catalizador adicional para CPU de centros de datos.
- Inferencia: cada vez más relevante en la monetización real de la IA.
El gasto de los hiperescaladores sigue siendo decisivo
Otro elemento que observarán los inversores será el gasto de capital de los grandes clientes de Nvidia. El capex conjunto de los hiperescaladores se aproxima a los 700.000 millones de dólares, una cifra que respalda la idea de que la inversión en inteligencia artificial sigue creciendo.
En los últimos meses, una de las principales dudas del mercado ha sido si ese gasto es sostenible o si se está produciendo una acumulación excesiva de capacidad. Por eso, cualquier comentario de Nvidia sobre la demanda de sus grandes clientes será especialmente importante.
Además, Goldman Sachs destaca la relevancia de los clientes que no son hiperescaladores tradicionales, como OpenAI o Anthropic. Su evolución puede dar una señal más amplia sobre la salud real del ecosistema de inteligencia artificial más allá de las grandes tecnológicas cotizadas.
La gran pregunta para Nvidia no es solo cuánto compran Microsoft, Amazon, Meta o Google, sino si la base de clientes de IA se está ampliando de forma estructural.
La amenaza de los chips propios
Uno de los riesgos que más preocupa al mercado es la creciente competencia de los chips personalizados desarrollados por las grandes tecnológicas. Google utiliza sus propias unidades de procesamiento tensorial para Gemini y otras aplicaciones de IA, mientras que Meta, Amazon y Microsoft también combinan chips propios con tecnología de Nvidia.
Goldman Sachs espera que Nvidia defienda su liderazgo destacando su capacidad para ofrecer los costes de inferencia más bajos gracias a su ritmo anual de lanzamiento de productos. Según la firma, Blackwell ya habría demostrado una mejora de costes muy superior frente a la generación anterior.
La batalla, por tanto, no se limita a quién tiene el chip más potente. También importa el coste total de uso, la eficiencia energética, el ecosistema de software, la disponibilidad de suministro y la capacidad para escalar rápidamente en centros de datos.
Márgenes y cadena de suministro bajo vigilancia
Incluso si la demanda sigue siendo fuerte, Nvidia se enfrenta a tensiones en la cadena de suministro. La escasez afecta a componentes clave como memorias avanzadas, materiales de empaquetado y otros elementos críticos para la producción de chips de alto rendimiento.
El aumento de precios en estos componentes puede presionar la rentabilidad. Por eso, Schneider considera fundamental que Nvidia convenza al mercado de que puede mantener un margen bruto cercano al 70% en 2026, especialmente cuando Rubin empiece a aumentar producción a finales de año.
Para Nvidia, la demanda ya no es la única variable crítica. El mercado también quiere garantías sobre suministro, costes y capacidad para preservar márgenes extraordinarios.
Cinco claves para la conferencia de resultados
- Revisión de la oportunidad de ingresos: si Nvidia eleva o matiza su objetivo de negocio ligado a Blackwell y Rubin.
- Demanda de inferencia: si la compañía confirma que la IA aplicada empieza a generar una nueva ola de pedidos.
- Capex de hiperescaladores: si Microsoft, Amazon, Meta y Google siguen acelerando inversiones.
- Competencia de chips personalizados: cómo responde Nvidia al avance del silicio propio de sus grandes clientes.
- Margen bruto: si puede sostener niveles cercanos al 70% pese a las tensiones de suministro.
En conjunto, Nvidia llega a sus resultados con una paradoja clara: sigue siendo la compañía más importante del ciclo de inteligencia artificial, pero el mercado empieza a exigir más que crecimiento. Quiere visibilidad, defensa de márgenes, ampliación de clientes y pruebas de que la demanda de IA no se limita a una fase inicial de inversión masiva.
Si la compañía logra responder a esas dudas, los resultados podrían reactivar el entusiasmo por la acción. Si no lo hace, el retraso frente al resto del sector de semiconductores podría prolongarse, aunque la tesis estructural de la inteligencia artificial siga siendo favorable.