Nvidia enfrenta competencia feroz de clientes y rivales en carrera por chips de IA

Andy Jassy no suele hacer alarde de sus negocios secundarios durante las llamadas de resultados trimestrales. Pero este año, el CEO de Amazon ha comenzado a hablar con una confianza poco común sobre la división de semiconductores de su empresa. Si operara como negocio independiente, dijo a los analistas en julio, generaría más de veinticinco mil millones de dólares en ingresos anuales, con un crecimiento de tres dígitos. "Estamos muy ilusionados con lo que está sucediendo en nuestro negocio de chips", afirmó.

Esa declaración captura algo fundamental que está ocurriendo en el mercado de la tecnología: Nvidia, la empresa más valiosa del mundo y fabricante dominante de procesadores para centros de datos, se enfrenta a una presión competitiva sin precedentes, y buena parte de ella proviene de sus propios clientes. Amazon, Google, Meta y otros gigantes de la computación en la nube que alguna vez fueron compradores cautivos de Nvidia ahora diseñan y venden sus propios chips. Competidores históricos como AMD y Broadcom están ganando terreno. Una ola de startups, respaldadas por inversores ávidos, está desarrollando alternativas especializadas. Y mientras tanto, el mercado de chips de inteligencia artificial podría superar el billón de dólares en ingresos en los próximos años.

Nvidia sigue siendo prácticamente imbatible en números brutos. Controla aproximadamente el noventa por ciento del mercado de aceleradores de IA. Sus ingresos casi se duplicaron en el último trimestre hasta alcanzar noventa y dos mil millones de dólares, una cifra que supera los ingresos anuales totales de casi cualquier rival. Sus márgenes de beneficio rondan el setenta y cinco por ciento, unos veinte puntos por encima de sus competidores más cercanos. La empresa cobra treinta mil dólares por cada uno de sus aceleradores de gama alta. Pero esa misma dominación, junto con los precios en aumento, ha creado un incentivo casi irresistible para que otros busquen alternativas.

La competencia se divide en varias categorías. Primero están los rivales tradicionales del sector de semiconductores. AMD, el segundo mayor fabricante de procesadores gráficos, vio cómo sus ingresos por centros de datos se duplicaban con creces el último trimestre, alcanzando seis mil setecientos millones de dólares. Su CEO, Lisa Su, proyecta que el mercado total de aceleradores de IA alcanzará mil cuatrocientos billones de dólares para 2030, aunque no está claro qué porción capturará AMD. Broadcom y Marvell, que fabrican componentes personalizados, se han abierto camino hacia el mercado de la IA ayudando a Google y otros hiperescaladores a desarrollar chips internos. En China, donde Nvidia enfrenta restricciones comerciales estadounidenses, empresas como Huawei avanzan rápidamente en el desarrollo de alternativas competitivas.

Luego están las startups. Según Jon Peddie Research, hay actualmente ciento cincuenta empresas trabajando en más de doscientos diseños diferentes de semiconductores para IA. La razón de esta explosión es un cambio fundamental en cómo se usan los chips. Durante años, el cuello de botella fue el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, una tarea para la cual las GPU de Nvidia son prácticamente insuperables. Pero ahora los centros de datos están transitando hacia la inferencia, el momento en que los modelos entrenados comienzan a procesar solicitudes del mundo real. La inferencia no requiere la misma potencia bruta que el entrenamiento, y abre la puerta a una gama mucho más amplia de procesadores especializados. Cerebras, una startup que realizó la mayor oferta pública inicial en la historia de los semiconductores, afirma que sus chips responden a solicitudes de IA más rápidamente que los de Nvidia. OpenAI ha contratado a Amazon para que suministre chips aceleradores. Startups como Positron, Fractile y Etched están alcanzando valoraciones en rápido crecimiento en rondas de financiación. El mercado está repleto de liquidez para cualquiera que tenga un plan para erosionar el liderazgo de Nvidia.

Pero el desafío más inmediato proviene de los propios hiperescaladores. Amazon, Google, Meta y OpenAI están ampliando sus centros de datos a un ritmo que supera la capacidad de suministro de Nvidia. Eso ha hecho que sea casi imprescindible desarrollar alternativas internas. Google colabora con Broadcom y Marvell para crear sus propios chips, a los que llama unidades de procesamiento tensorial. Este año lanzará dos versiones simultáneamente, incluyendo una optimizada para inferencia rápida. Anthropic, fabricante del software de IA Claude, ha firmado contratos por decenas de miles de millones de dólares para usar chips aceleradores de Google, Amazon y AMD. OpenAI está desarrollando un chip propio llamado Jalapeño, en colaboración con Broadcom, que se implantará en centros de datos a finales de 2026. Meta está planificando múltiples diseños de semiconductores propios. Incluso Amazon, a pesar de toda su actividad interna, sigue destinando aproximadamente una cuarta parte de sus inversiones de capital a Nvidia.

Nvidia no permanece pasiva. Ha renovado completamente sus diseños cada año y se está expandiendo hacia software, redes, sistemas de refrigeración y almacenamiento. Acordó pagar veinte mil millones de dólares por Groq, una startup enfocada en inferencia. Mantiene una relación a largo plazo con TSMC, la fundición dominante que produce los chips más avanzados del mundo, y ha asegurado compromisos de suministro por más de cien mil millones de dólares, lo que le permite reservar capacidad crítica con varios trimestres de anticipación. Esa escala y poder de compra se están convirtiendo en ventajas competitivas en sí mismas, dificultando que rivales más pequeños obtengan capacidad suficiente al mismo ritmo.

En Wall Street, el brillo de Nvidia se ha atenuado ligeramente. Sus acciones han subido quince por ciento en 2026, mientras que el índice de semiconductores de Filadelfia ha subido sesenta y seis por ciento. Intel y AMD han más que duplicado su valor. Pero incluso con esa presión, nadie ha llegado cerca de Nvidia en términos de escala o rentabilidad. Como señaló un ejecutivo de una startup de chips, sinceramente nadie es competidor de Nvidia hasta que no pueda alcanzar al menos una décima parte de sus ingresos. El mercado de chips de IA está creciendo lo suficientemente rápido como para que múltiples empresas prosperen. Pero la pregunta no es si Nvidia seguirá siendo dominante. La pregunta es cuánto terreno está dispuesta a ceder.