NVIDIA publicó su informe de resultados del primer trimestre del año fiscal 2027 en mayo de 2026, superando una vez más las expectativas medias del mercado en términos absolutos. Los ingresos trimestrales alcanzaron los 81,6 mil millones de dólares, un aumento del 85 % interanual, con el negocio de centros de datos manteniéndose como el principal motor de crecimiento. Sin embargo, tras la publicación de los resultados, el precio de la acción no continuó la fuerte tendencia alcista de trimestres anteriores en el mercado after-hours; por el contrario, experimentó volatilidad y una deriva bajista.
En el centro de este fenómeno se encuentra un cambio en la forma en que el mercado define la "superación de expectativas". Ahora existe una brecha significativa entre las expectativas consensuadas de los analistas del lado vendedor y los umbrales psicológicos implícitos establecidos por las instituciones del lado comprador. Cuando una empresa supera de forma constante sus propias previsiones durante varios trimestres, el mercado eleva de manera natural el "mínimo aceptable". En este informe, aunque los ingresos del primer trimestre superaron el consenso del lado vendedor (en torno a 79 mil millones de dólares), quedaron por debajo de los modelos internos de algunas grandes firmas del lado comprador, que anticipaban un umbral de 83–85 mil millones.
Este fenómeno, conocido como "fatiga de sorpresas", no indica un deterioro de los fundamentales, sino que señala que el marco de valoración ha entrado en una nueva fase. El mercado ya no celebra simplemente batir las cifras; ahora examina si la magnitud de la superación es suficiente para justificar el actual PER (precio-beneficio) futuro, situado en torno a 30–35 veces.
¿Cómo divergió la previsión de ingresos del segundo trimestre respecto a las "expectativas implícitas" del lado comprador?
El principal punto de debate en este informe de resultados se centra en la previsión de ingresos de NVIDIA para el próximo trimestre. La compañía anunció oficialmente una guía de ingresos para el segundo trimestre de aproximadamente 91 mil millones de dólares, lo que representa un crecimiento interanual del 65 %. En términos absolutos, es una cifra excepcionalmente alta, superior a los ingresos anuales de muchos otros líderes del sector.
Sin embargo, las instituciones del lado comprador manejaban "expectativas implícitas" para el segundo trimestre en el rango de 93–95 mil millones de dólares. Esta expectativa tiene lógica: en los últimos cuatro trimestres, los ingresos reales de NVIDIA han superado sus propias previsiones iniciales en torno a un 8–12 %. Por ello, algunos inversores institucionales suelen añadir un "colchón de superación" a la guía oficial y lo utilizan como su verdadero anclaje psicológico.
Cuando la guía oficial solo supera el consenso del lado vendedor en torno a un 3–5 % y deja poco margen para una "sorpresa positiva" para el lado comprador, aparece la decepción. Esto refleja la transición del mercado de chips de IA desde una "fase de gestión de expectativas laxa" a una "fase de gestión de expectativas precisa". La dirección de la compañía opta por una guía más conservadora para gestionar las incertidumbres de la cadena de suministro, mientras que el mercado busca señales de crecimiento más agresivas. Esta desconexión se ha convertido en el desencadenante directo de la reciente presión sobre el precio de la acción.
¿Cuándo empezó el mercado a considerar el crecimiento del cómputo de IA como la "nueva normalidad"?
En los últimos ocho trimestres, el crecimiento intertrimestral del negocio de centros de datos de NVIDIA ha ido ralentizándose gradualmente del 15–20 % al 8–10 %. Esto sigue el patrón típico de cualquier ciclo de auge tecnológico: a medida que la base crece, el impacto visual del crecimiento marginal disminuye.
El mercado está pasando de una "perspectiva interanual" a una combinación de "perspectiva intertrimestral e interanual". El crecimiento superior al 200 % interanual en 2025 partía de una base mucho más baja. El crecimiento actual, superior al 80 % interanual, representa en realidad un aumento absoluto mucho mayor que en la fase inicial de alto crecimiento. Sin embargo, la cognición humana es naturalmente más sensible a los cambios porcentuales que a los valores absolutos.
Este sesgo cognitivo está llevando a algunos inversores a reevaluar el ciclo de retorno de las inversiones en cómputo de IA. Los primeros inversores apostaban principalmente por la narrativa de la "escasez de cómputo", creyendo que cualquier empresa capaz de asegurarse suficientes GPU podría lograr retornos extraordinarios. Ahora, el mercado se centra más en las "tasas de utilización del cómputo" y en la "eficiencia de monetización de aplicaciones". Hasta que la demanda de inferencia sustituya plenamente a la de entrenamiento como principal motor de crecimiento, el mercado mostrará una mayor sensibilidad a la volatilidad durante esta ventana de transición.
¿Qué incertidumbres a corto plazo en la oferta y la demanda ha introducido la transición a la arquitectura Blackwell?
El calendario de producción en masa y entrega de la plataforma de arquitectura Blackwell de próxima generación de NVIDIA es una variable estructural que no puede ignorarse en este ciclo de resultados. Cada actualización generacional de arquitectura crea fricciones únicas de oferta y demanda durante el periodo de transición.
En esta fase, algunos grandes proveedores de la nube adoptan una postura de "esperar y ver", ralentizando sus compras de productos actuales con arquitectura Hopper para reservar presupuestos de gasto de capital para pedidos anticipados a gran escala de la plataforma Blackwell. Esto no es un signo de reducción de la demanda, sino una redistribución de la demanda en el tiempo. Sin embargo, en las cifras trimestrales, esta redistribución puede aparecer como una meseta en el crecimiento durante varios trimestres.
Por otro lado, el diseño completamente nuevo a nivel de sistema de Blackwell—incluyendo soluciones de refrigeración líquida más complejas e interconexiones de alto ancho de banda—eleva el listón de madurez de la cadena de suministro. Las tasas de rendimiento y la estabilidad de las entregas durante la fase inicial de escalado llevan naturalmente a una guía más conservadora. El mercado espera que Blackwell sea el principal motor de crecimiento en la segunda mitad del año fiscal 2027 y en el año fiscal 2028, mientras que el segundo y tercer trimestre caen justo en la ventana sensible de traspaso entre arquitecturas. Cualquier señal sobre la velocidad de escalado en este periodo será examinada y amplificada con atención.
¿Cómo compiten los rivales de chips por el control del relato durante la fase de "normalización" de NVIDIA?
La "normalización" temporal en el rendimiento de NVIDIA no altera su dominio absoluto en el mercado de chips de entrenamiento de IA. Sin embargo, sí ofrece a los competidores una ventana de oportunidad para ganar tracción en el relato de mercado.
La serie MI300 de AMD y una serie de proyectos de chips internos (como las iniciativas ASIC de grandes proveedores de la nube) están desplazando la conversación del mercado de "quién puede entrenar los modelos más grandes" a "quién puede ofrecer un mejor TCO (coste total de propiedad) para tareas de inferencia". Las cargas de trabajo de inferencia requieren menos cómputo absoluto que el entrenamiento, pero son mucho más sensibles a la eficiencia, la latencia y el coste unitario. Precisamente en este ámbito los chips personalizados y las arquitecturas alternativas pueden ganar terreno con mayor facilidad.
El mercado debe distinguir entre dos conceptos: si la competencia está erosionando la cuota de mercado de NVIDIA en entrenamiento y si está cambiando la distribución global de beneficios en el mercado de chips de IA. La evidencia actual respalda lo segundo. El mercado de entrenamiento sigue estando muy concentrado, pero la tendencia hacia un mercado de inferencia más fragmentado ya ha comenzado. NVIDIA responde extendiéndose de manera natural del entrenamiento a la inferencia, mientras que los competidores tratan de establecerse primero en la inferencia y luego influir en las decisiones de compra de entrenamiento a la inversa. Esta contienda no se resolverá en un solo informe de resultados, pero seguirá moldeando la percepción del mercado sobre la capacidad de NVIDIA para mantener su margen bruto a largo plazo (actualmente en torno al 78–80 %).
¿Está cambiando la lógica de la inversión en infraestructura de IA del cómputo de entrenamiento a las aplicaciones de inferencia?
En una perspectiva más amplia, el centro de valor de toda la cadena industrial de IA está experimentando un cambio lento pero claro. En los dos últimos años, la tesis principal de inversión ha sido "comprar cómputo de entrenamiento es como comprar el petróleo de la era de la IA", con la lógica central de que la expansión imparable de los parámetros de los modelos exige inversiones casi ilimitadas en cómputo.
En esta etapa, la tasa de expansión de los parámetros de los grandes modelos principales se ha ralentizado y el mercado presta ahora más atención a la "escala de inferencia". Cada consulta de usuario y cada respuesta generada por IA consume cómputo de inferencia. El volumen total de cómputo de inferencia depende de la penetración de las aplicaciones, y aumentar esa penetración es un proceso más lento, fragmentado pero más duradero que la carrera de los parámetros.
Este cambio de "capex de entrenamiento" a "opex de inferencia" tiene un doble impacto en NVIDIA. Por un lado, el mercado total de inferencia es mucho mayor que el de entrenamiento, por lo que el potencial de crecimiento a largo plazo sigue siendo enorme. Por otro, el mercado de inferencia es más sensible al coste y más abierto a la diversidad de proveedores, lo que implica que NVIDIA podría tener que ajustar su estrategia de precios y su gama de productos para mantener su ventaja competitiva. El ritmo y la magnitud de este cambio estructural siguen siendo objeto de gran debate en el mercado, y esta misma divergencia es una fuente clave de volatilidad.
¿Qué revela el informe de resultados de NVIDIA sobre la correlación entre los sectores cripto y de IA?
Como referente en infraestructura de IA, los resultados de NVIDIA y la reacción del mercado tienen un efecto indirecto pero importante de contagio de sentimiento sobre los criptoactivos de los sectores de IA y DePIN.
En el mercado cripto, los proyectos relacionados con el cómputo de IA suelen implicar mercados descentralizados de cómputo, infraestructura de agentes de IA o redes de etiquetado de datos. La valoración de estos proyectos depende en parte de la confianza del mercado en el crecimiento sostenido de la demanda de cómputo de IA. Cuando los resultados de NVIDIA llevan al mercado a reevaluar el crecimiento a corto plazo del cómputo de IA, la lógica narrativa de estos criptoactivos también se reexamina. Es importante subrayar que esta correlación es más una cuestión de sentimiento de mercado que de transmisión directa de fundamentales empresariales. Los verdaderos determinantes del valor a largo plazo de estos proyectos son la dinámica competitiva entre el cómputo descentralizado y los proveedores de nube centralizados, la eficacia de los modelos tokenómicos y la escala real de la oferta de cómputo.
Además, las señales macroeconómicas que revelan los resultados de NVIDIA—como si los gigantes tecnológicos siguen expandiendo agresivamente su capex—influyen también en el sentimiento hacia los activos de riesgo en general. La desaceleración moderada reflejada en la guía actual para el segundo trimestre ha sido interpretada por algunos participantes del mercado como una señal temprana de que "el crecimiento del capex en IA de los gigantes tecnológicos podría haber tocado techo". Este cambio de expectativas macro suele tener un impacto más amplio en el mercado cripto que en cualquier empresa de chips individual.
Conclusión
La cuestión central en los resultados del primer trimestre del año fiscal 2027 de NVIDIA no es un cambio de rumbo en los fundamentales de la compañía, sino un giro en la psicología del mercado: de "premiar incondicionalmente la superación" a "examinar la sostenibilidad del crecimiento y la alineación con la valoración". La diferencia de 2–4 mil millones de dólares entre la guía de ingresos del segundo trimestre y las expectativas implícitas del lado comprador se ha convertido en el detonante de este cambio psicológico.
A nivel estructural, el mercado de cómputo de IA atraviesa tres grandes transiciones: primero, el cambio generacional de arquitecturas de Hopper a Blackwell, que genera fricciones de oferta y demanda a corto plazo; segundo, la evolución de una demanda impulsada por el entrenamiento a una demanda dual (entrenamiento e inferencia); y tercero, el paso de una valoración basada en la "escasez de cómputo" a una basada en la "utilización y eficiencia de monetización del cómputo".
La convergencia de estas tres transiciones implica que NVIDIA y todo el sector de infraestructura de IA entran en una nueva fase de volatilidad elevada durante los próximos 2–4 trimestres, aunque la tendencia a largo plazo se mantiene intacta. Para los participantes del mercado, distinguir entre "normalización del crecimiento" y un "punto de inflexión de la demanda" es fundamental. La evidencia actual apunta más bien a lo primero.
Preguntas frecuentes
P: La guía del segundo trimestre de NVIDIA quedó por debajo de las expectativas. ¿Significa esto que la demanda de chips de IA está empezando a caer?
R: No directamente. La previsión para el segundo trimestre sigue superando los 90 mil millones de dólares en términos absolutos, con un crecimiento interanual de aproximadamente el 65 %, una tasa extremadamente alta para cualquier sector. El desfase es relativo a las "expectativas implícitas" internas de las instituciones del lado comprador, no a una caída fundamental de la demanda base.
P: ¿Cuánto suele durar el periodo de transición a la arquitectura Blackwell?
R: La fase de escalado de una transición generacional de arquitectura suele durar entre 2 y 3 trimestres. Desde los primeros envíos hasta el suministro en masa y el impacto financiero significativo, el proceso suele abarcar una ventana de 3–4 trimestres. Actualmente nos encontramos en las etapas iniciales o intermedias de esta transición.
P: ¿Pueden los competidores desafiar de forma significativa la cuota de NVIDIA en el mercado de inferencia?
R: El mercado de inferencia es más fragmentado y tiene una barrera de entrada más baja que el de entrenamiento. Sin embargo, el ecosistema CUDA de NVIDIA sigue teniendo una gran capacidad de retención en inferencia. La estructura del mercado de entrenamiento difícilmente cambiará a corto plazo, mientras que los cambios en la cuota de inferencia serán un proceso gradual de 2–3 años.
P: ¿Cuál es el rango de "tasa de crecimiento normalizada" para el mercado de chips de IA?
R: El consenso del sector prevé que el crecimiento global del mercado de chips de IA se estabilice gradualmente en el rango del 25–35 % anual para 2027–2028. Esto es mucho más alto que el crecimiento de un solo dígito típico de la industria tradicional de semiconductores, pero mucho menor que el explosivo crecimiento superior al 100 % visto en 2024–2025. Las previsiones sobre el ritmo y el nivel final de esta normalización varían ampliamente entre instituciones.
P: ¿Cómo pueden los usuarios de Gate seguir la correlación entre los sectores de IA y cripto?
R: Es recomendable monitorizar las guías de resultados de las principales empresas de infraestructura de IA, los planes de capex de los grandes proveedores de nube y los datos de actividad de red e ingresos de proyectos DePIN y de agentes de IA en el mercado cripto. Contrastar múltiples fuentes de datos es más fiable que basarse en decisiones impulsadas por un solo evento.
