Nvidia cae 1,77% pese a ingresos récord de $81.600M

Lucas Montero · Empresas y Resultados · 2026-06-01

Jensen Huang cerró la earnings call del 20 de mayo con una palabra cargada: «La demanda ha entrado en territorio parabólico». Nvidia reportó cifras récord, pero la acción cayó 1,77%. El mercado pide más que números.

Jensen Huang eligió cerrar la earnings call de Nvidia el pasado 20 de mayo con una declaración que no pasó desapercibida: «La demanda ha entrado en territorio parabólico». No es lenguaje corporativo estándar. Es matemática pura: una curva que se inclina más empinada mientras sube, sin techo a la vista. La empresa acababa de reportar $81.600 millones en ingresos para el primer trimestre fiscal 2027, un crecimiento del 85% año sobre año. Las ganancias por acción ajustadas subieron 140% a $1,87. Y la acción cayó 1,77% ese día.

La paradoja no es nueva para quien sigue a Nvidia. Llevamos meses viendo el mismo patrón: cifras récord, <abbr title="Proyecciones o estimaciones de resultados futuros proporcionadas por la empresa">guidance</abbr> agresivo, recompras masivas… y el mercado que se encoge de hombros. Esta vez el contraste es más marcado porque Huang no solo presentó números; redefinió la narrativa. Habló de agentic AI —sistemas que razonan, planifican y ejecutan tareas de forma autónoma— como un cambio de fase ya en marcha, no como promesa futura. Y Wall Street no compró el mensaje.

Cifras que justificarían otra reacción

Los números del trimestre cerrado el 26 de abril dejan poco margen a la duda sobre la trayectoria comercial. El segmento de Data Center generó $75.200 millones, un alza del 92% interanual y del 21% secuencial, impulsado por la rampa de producción de los chips Blackwell B300 y la demanda de soluciones InfiniBand, Spectrum-X Ethernet y NVLink. Data Center representa ya el 92% de los ingresos totales de Nvidia; el resto (gaming, visualización profesional, automoción) es ruido estadístico a estas alturas.

Meta se comprometió a comprar millones de GPUs Blackwell y Rubin. Los compromisos de suministro de Nvidia saltaron a $95.200 millones. Huang duplicó la proyección previa para Blackwell y Vera Rubin, sugiriendo que la demanda acumulada podría exceder $1 billón hacia finales de 2026. En cualquier otro contexto, estos datos habrían disparado la acción. Aquí apenas la movieron.

Qué significa «parabólico» y por qué Huang eligió esa palabra

La elección de «parabólico» no fue casual. Huang pudo haber dicho «fuerte», «sostenida», «acelerada». Eligió un término matemático que describe una trayectoria que se vuelve más empinada a medida que avanza. En el contexto de demanda, implica que no estamos ante un ciclo de expansión lineal, sino ante una curva que se dobla hacia arriba sin señales de saturación.

El catalizador, según Huang, es <abbr title="Sistemas de inteligencia artificial que pueden razonar, planificar y ejecutar tareas de múltiples pasos de forma autónoma, sin intervención humana constante">agentic AI</abbr>. No es IA generativa que responde a un prompt y termina ahí. Son sistemas que toman decisiones, dividen tareas en pasos, ejecutan acciones mediante herramientas y sistemas, y mejoran con la experiencia. Huang argumentó que esta fase ya no es experimentación ni lanzamientos de modelos; es IA haciendo trabajo económicamente útil a escala. En su narrativa, el compute deja de ser solo infraestructura y pasa a ser un driver directo de ingresos.

• IA generativa: genera texto, imágenes o código cuando se le solicita. Reacciona a un solo prompt.
• Agentic AI: es proactiva. Entiende contexto, toma decisiones en busca de un objetivo, actúa de forma continua durante períodos largos sin supervisión constante.
• Implicación para demanda: agentic AI podría requerir entre 5 y 10 veces más capacidad de cómputo que el entrenamiento de modelos genéricos, según estimaciones de la industria.

Huang enfatizó que agentic AI no es una demostración de investigación o una promesa para 2027. Está generando gasto ahora mismo. Blackwell entregó una reducción de hasta 10 veces en el costo de token de inferencia, lo que hace viable desplegar agentes autónomos a escala comercial sin arruinarse en facturas de cloud.

Por qué el mercado no celebró

La acción de Nvidia había subido 13,7% entre el 25 de febrero (cuando reportó Q4 fiscal 2026) y el 18 de mayo, mientras el S&P 500 avanzó 6,9% en el mismo período. Esa carrera previa creó una barra muy alta para que la acción subiera con la noticia. Además, Nvidia operaba a aproximadamente 30 veces <abbr title="Relación entre el precio de la acción y las ganancias por acción proyectadas para los próximos 12 meses">earnings forward</abbr>, un múltiplo que incorpora supuestos de crecimiento extraordinarios extendiéndose años al futuro.

• Expectativas elevadas: el mercado ya había descontado parte del crecimiento en la subida previa al reporte.
• Valuación extrema: 30x earnings forward deja poco margen de error; cualquier desaceleración futura golpearía duro.
• Momentum exhaustion: tras meses de subidas, los inversionistas tomaron ganancias en vez de apostar más capital.
• Narrativa sin pruebas inmediatas: agentic AI es una tesis alcista, pero no hay cifras que separen ingresos de agentic vs. generativa aún. El mercado pide granularidad.

La reacción inmediata fue modestamente negativa debido a dinámicas de momentum, aunque la trayectoria comercial fundamental sigue siendo excepcionalmente fuerte. El contraste es claro: Nvidia entregó el mejor trimestre de su historia y Huang dibujó un escenario donde la demanda acelera en vez de desacelerarse. El mercado respondió con una caída.

Lo que viene: implicaciones para capex de hyperscalers

Si Huang tiene razón y agentic AI requiere entre 5 y 10 veces más capacidad de cómputo que el entrenamiento de modelos genéricos, los $190.000 millones que Meta y Microsoft están gastando en infraestructura de IA no son el techo. Son el piso. Amazon, Google y Microsoft representan aproximadamente el 50% de los ingresos de Data Center de Nvidia; cualquier expansión de sus planes de <abbr title="Gasto de capital, inversiones en activos físicos como servidores, centros de datos e infraestructura de red">capex</abbr> se traduce directamente en más pedidos de GPUs.

Meta ya se comprometió con millones de GPUs Blackwell y Rubin. Los compromisos de suministro de Nvidia saltaron a $95.200 millones, un indicador de que los clientes están firmando contratos a largo plazo para asegurar capacidad. Esto no es demanda especulativa; es demanda contratada.

El ciclo de capex de infraestructura IA podría extenderse más allá de 2027 si agentic AI se generaliza. Huang argumentó que el compute ya no es solo un costo operativo, sino un activo productivo que genera ingresos. En ese escenario, cada dólar gastado en GPUs se convierte en capacidad de vender servicios de IA a terceros. La ecuación cambia: de gasto defensivo (mantener competitividad) a inversión ofensiva (capturar mercado).

Por ahora, los datos soportan a Huang. Los ingresos de Data Center crecieron 92% año sobre año y 21% secuencial. El flujo de caja libre ronda los $49.000 millones en un trimestre. Meta, Amazon, Google y Microsoft siguen firmando contratos. La palabra «parabólico» tiene respaldo numérico. Lo que falta es que el mercado vuelva a creerlo.