Nvidia duplica su meta de IA a $1 billón pero la acción sube solo 1%
Lucas Montero · Empresas y Resultados · 2026-04-06
Jensen Huang anunció en marzo una proyección récord para 2027, el doble de lo previsto hace un año. Wall Street no celebró: la acción apenas se movió. La integración de Groq 3 LPU por $20.000 millones es la apuesta, pero el mercado pide pruebas.
Nvidia duplicó su proyección de ingresos de inteligencia artificial para 2027 a $1 billón, el doble de lo que había estimado hace apenas un año. El anuncio lo hizo Jensen Huang, CEO de la compañía, el 16 de marzo durante la conferencia anual <abbr title="GPU Technology Conference, el evento insignia de Nvidia para desarrolladores e industria">GTC</abbr> ante 18.000 asistentes. La cifra es ambiciosa, pero Wall Street respondió con indiferencia: la acción subió apenas 1% tras la presentación.
El contraste es notable. Nvidia venía de reportar ingresos de $215.900 millones en el fiscal 2026, un salto del 65% interanual, con el último trimestre cerrando en $68.100 millones (+73% YoY). La compañía tiene backlog de pedidos por $500.000 millones para 2026 y proyecta otros $500.000 millones para 2027. Sin embargo, el mercado no compró la narrativa billonaria esta vez.
Groq 3 LPU: la pieza central de la nueva estrategia
La proyección de $1 billón se apoya en la integración del Groq 3 LPU (Language Processing Unit), tecnología que Nvidia adquirió por $20.000 millones en diciembre de 2025. No fue una compra tradicional: Nvidia estructuró un acuerdo de licencia-acquihire que transfiere todos los activos clave de Groq sin comprar la entidad legal. Los accionistas de Groq reciben pagos en efectivo escalonados: 85% por adelantado, 10% a mitad de 2026 y el resto a fin de año.
El chip LP30, corazón del rack Groq 3 LPX, lleva 512 MB de SRAM por matriz y entrega 150 TB/s de ancho de banda de memoria. El rack completo alberga hasta 256 aceleradores LPU, suma 128 GB de SRAM y proporciona 40 petabytes por segundo de ancho de banda. Nvidia afirma que esta configuración, emparejada con su plataforma Vera Rubin NVL72, entrega 35 veces más rendimiento por megavatio que Blackwell NVL72 solo para modelos de parámetros trillonarios.
Huang dejó clara la segmentación de carga de trabajo: computación de entrenamiento puro e inferencia por lotes permanecen en Vera Rubin; <abbr title="IA capaz de tomar decisiones y ejecutar tareas de manera autónoma">IA agéntica</abbr> en tiempo real, inferencia conversacional y cargas interactivas de baja latencia se benefician de agregar Groq LPUs al data center junto con los racks de GPU. El Groq 3 LPU se enviará en Q3 2026.
La jugada defensiva de $20.000 millones
Nvidia no necesitaba Groq para entrenar modelos grandes; su fortaleza está en las GPU de alto rendimiento para esa fase. Pagó $20.000 millones para bloquear un competidor emergente en inferencia de baja latencia, un segmento donde empresas como Cerebras ya sirven a clientes como OpenAI. Jonathan Ross, ex CEO de Groq y uno de los empleados clave que ahora es arquitecto jefe de software en Nvidia, aportó talento especializado que la compañía no tenía internamente.
Stacy Rasgon, analista de Bernstein, señaló que el acuerdo «parece estratégico en naturaleza» mientras Nvidia aprovecha su balance «cada vez más poderoso para mantener dominio en áreas clave». La lectura entre líneas: esta no fue una compra por innovación inmediata, sino por control de mercado a largo plazo.
Analistas optimistas, mercado escéptico
Pierre Ferragu, analista de New Street, agregó Nvidia a la lista de mejores ideas de su firma para 2026, creyendo que «la falta de entusiasmo es desplazada» alrededor de la guía de $1 billón en ingresos de Blackwell y Rubin desde 2025 a 2027. Ferragu espera un «decente beat» este año y un «fuerte» beat el próximo.
Pero el mercado no lo refleja. El jueves 2 de abril, Nvidia cerró en $177,39 (+0,93% respecto a la sesión anterior). El sábado 5 de abril, la acción cotizó en un rango entre $170,23 y $177,48, lejos del máximo histórico de $207,02 alcanzado el 29 de octubre de 2025. La divergencia entre el optimismo de los analistas y la apatía de los inversores es clara.
- Proyección de $1 billón: duplica la cifra de $500.000 millones prevista hace un año para 2026.
- Groq 3 LPU: 35x más rendimiento por megavatio vs. Blackwell NVL72 para modelos masivos.
- Precio objetivo: $45 por millón de tokens, tres veces lo que cobra OpenAI hoy.
- Disponibilidad: Q3 2026, dentro de cuatro meses.
- Reacción del mercado: +1% tras el anuncio del 16 de marzo; acción prácticamente plana desde entonces.
Por qué el mercado no celebra
La tibieza de los inversores no es arbitraria. OpenAI proyecta $100.000 millones en ingresos pero espera pérdidas de $14.000 millones en 2026, según datos recientes. El mercado ha visto suficientes promesas de IA billonaria para pedir pruebas antes de premiar con múltiplos más altos. Nvidia reporta números sólidos hoy, pero la proyección de $1 billón depende de que los clientes adopten racks heterogéneos (GPU + LPU) y asuman complejidad operativa nueva.
La economía del token premium también es un riesgo. Cobrar $45 por millón de tokens requiere que los proveedores de inferencia justifiquen ese costo frente a alternativas más baratas. Si el mercado no valida ese precio, la ventaja de rendimiento del Groq 3 LPU se diluye en competencia por volumen a márgenes más bajos.
Ian Buck, vicepresidente de computación acelerada en Nvidia, describió la combinación de GPUs Rubin y LPUs Groq como creadora de «algo especial». Pero el mercado esperará hasta Q3 2026 para verlo funcionando en producción antes de ajustar valuaciones. Mientras tanto, Nvidia cotiza plana, con más preguntas que respuestas sobre si esa proyección billonaria se sostendrá con flujos reales de clientes o si quedará como otro anuncio ambicioso de GTC.