Always almost wrong: Huang critica la planificación anual y multiplica proveedores

María González · Empresas y Resultados · 2026-09-17

Jensen Huang desafió a los hyperscalers en el All-In Summit: planificar infraestructura una vez al año cuando la IA cambia cada trimestre es un error estructural. Nvidia apuesta por 1.000 neoclouds en lugar de cinco gigantes.

Jensen Huang lanzó una crítica directa al modelo operativo de Amazon, Microsoft y Google durante el All-In Summit celebrado el fin de semana del 13 al 15 de septiembre en Los Ángeles. Los hyperscalers planifican su infraestructura de IA una sola vez al año, pero la demanda cambia tan rápido que «casi siempre están equivocados», declaró el CEO de Nvidia. Su solución: construir un ecosistema de 50, 100 o incluso 1.000 neoclouds regionales ágiles que puedan pivotar en semanas, no en ciclos anuales.

Nvidia cerró el martes 15 de septiembre en $212,17 (+0,79%), y hoy cotiza en $213,90 tras la sesión del miércoles. La acción opera un 9,6% por debajo del máximo histórico de $236,54 registrado el 14 de mayo, pero las declaraciones de Huang no buscan defender el precio: buscan redefinir quién controla la infraestructura de IA en los próximos cinco años.

El problema de planificar en enero lo que necesitarás en noviembre

Huang explicó que estaría «más que feliz» con cinco hyperscalers si el modelo funcionara. No funciona. Los gigantes de la nube construyen su <abbr title="Gasto de capital en infraestructura, data centers y hardware">capex</abbr> en ciclos anuales: deciden en enero cuántos chips, cuántos gigavatios y qué capacidad van a desplegar para los doce meses siguientes. Pero la demanda de <abbr title="Modelos de lenguaje grandes, como GPT o Claude">LLMs</abbr>, agentic AI y sovereign clouds cambia cada trimestre, a veces cada mes.

El resultado: capacidad infrautilizada en algunas regiones, cuellos de botella en otras, y clientes empresariales que no consiguen GPU porque los cinco grandes acapararon la cola de fabricación de TSMC con planes que ya están desfasados cuando se ejecutan. Huang no menciona nombres, pero el argumento es claro: Amazon puede tardar nueve meses en aprobar un nuevo data center; un neocloud regional puede asegurar tierra, energía y permisos en seis semanas si conoce su mercado local.

Always almost wrong: Huang critica la planificación anual y multiplica proveedores

CoreWeave y Nebius: los dos nombres que Huang puso sobre la mesa

Nvidia no solo critica. Invierte. En enero compró acciones de CoreWeave por $2.000 millones a $87,20 por acción, y en agosto amplió la alianza para soportar más de 5 gigavatios de capacidad de IA para 2030. CoreWeave reportó en el segundo trimestre de 2026 ingresos de $2.580 mil millones y un backlog de más de $104.000 millones, aunque cerró el periodo con una pérdida neta de $626 millones y deuda de $33.800 millones. La acción subió 19% tras el reporte trimestral en agosto, pero sigue operando en territorio negativo operativo.

Nebius Group presenta números más sólidos en el corto plazo. En Q2 reportó ingresos de $575 millones (crecimiento de 514% interanual) y alcanzó un <abbr title="Beneficio antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización">EBITDA</abbr> ajustado de $236,2 millones, frente a una pérdida de $21 millones hace un año. Ingresos anualizados: $3.000 millones; flujo operativo: $2.300 millones. La acción subió 34% en agosto. Nebius proyecta alcanzar 5 gigavatios de capacidad para fin de 2026; Huang estableció en el Summit que una instalación de 1 gigavatio vale entre $50.000 y $60.000 millones, lo que sitúa el valor teórico de Nebius en hasta $300.000 millones si ejecuta.

El juego de Nvidia: diversificar clientes para blindar margen

La estrategia de Huang no es altruista. Nvidia enfrenta un riesgo de concentración: los cinco hyperscalers representan aproximadamente el 50% de los ingresos de la división de data center, y todos están desarrollando chips propios (Google con TPU, Amazon con Trainium, Microsoft con Maia) para reducir dependencia del monopolio de las GPU H100 y Blackwell. Apple también entró al juego con un servidor empresarial de IA para 2029, aunque aún negocia tecnología de interconexión con Nvidia.

Al financiar cientos de neoclouds regionales en lugar de seis gigantes, Nvidia multiplica la base de clientes, distribuye el riesgo geográfico y político, y protege margen: un proveedor regional de Singapur, Dubái o São Paulo no tiene capacidad de diseñar su propio chip; Amazon sí. Huang describió la estrategia como ir «tan arriba como sea necesario, tan bajo como sea posible» en la pila tecnológica. En traducción práctica: Nvidia vende el ecosistema completo —servidores, networking, software de orquestación— a neoclouds que no pueden replicar verticalmente, mientras que los hyperscalers solo compran GPU y construyen el resto ellos mismos.

Además, los neoclouds regionales «conocen su país, su región, y pueden asegurar tierra, energía y espacio de formas que es difícil para alguien que está en Seattle o Palo Alto», explicó Huang. Es un argumento de eficiencia operativa: un proveedor local en Polonia o Chile navega regulaciones, negocia con utilities y cierra permisos más rápido que Microsoft intentando replicar el mismo proceso desde Redmond.

Capex de $4 billones en 2030: quién se queda con esa torta

El capex global de los hyperscalers se proyecta en aproximadamente $1.009 billones para 2026, alcanzando $1.447 billones en 2027, según estimaciones de UBS. Huang viene proyectando que el gasto en infraestructura de IA alcanzará entre $3 y $4 billones anuales antes de finales de la década, una cifra que triplica o cuadriplica el nivel actual. La pregunta que subyace en las declaraciones del All-In Summit es: ¿quién captura esos $3 a $4 billones? ¿Cinco hyperscalers que planifican una vez al año, o mil proveedores regionales que ajustan capacidad cada trimestre?

Wall Street escucha pero exige pruebas. Nvidia reportó en la última earnings call que el 50% de sus ingresos de data center ya proviene de clientes que no son hyperscalers: sovereign AI, enterprise e industrial. Ese 50% incluye a CoreWeave, Nebius y decenas de proveedores emergentes en mercados donde Amazon y Microsoft no tienen presencia dominante. Si esa cifra sigue creciendo, Huang gana: reduce dependencia de cinco clientes que desarrollan chips propios y multiplica proveedores que no tienen esa capacidad.

La rentabilidad es otra historia. CoreWeave crece rápido pero quema caja; Nebius ya genera flujo operativo positivo. Para el inversor en neoclouds, la pregunta no es cuál crece más rápido sino cuál llega primero a caja positiva sostenible en un ciclo donde el capex de hyperscalers puede ralentizarse si la monetización de IA no despega al ritmo esperado. Huang apuesta a que la industria necesita ambos: unos pocos gigantes con recursos infinitos y cientos de proveedores ágiles que sirven nichos regionales, verticales y casos de uso que los cinco grandes no priorizan.

Nvidia invirtió aguas arriba —TSMC, Corning, proveedores de memoria— y aguas abajo, apoyando a neoclouds en asegurar tierra, energía e infraestructura a nivel global. Es un moat de ecosistema, no de producto: mientras Google puede replicar una GPU, ningún competidor puede replicar una red de mil proveedores financiados, entrenados y orquestados por Nvidia en tres continentes. El All-In Summit cerró con una declaración que resume la apuesta: «Estaría feliz con cinco hyperscalers. Pero la industria necesita 1.000 neoclouds para que esto funcione.» Wall Street tomó nota, pero el mercado sigue esperando que los números de rentabilidad de esos mil proveedores validen la tesis antes de premiar la acción por encima del máximo de mayo.