El máximo responsable de NVIDIA, Jensen Huang, ha trazado una de las previsiones más ambiciosas vistas hasta la fecha en el sector de la IA. Durante sus intervenciones recientes, el directivo explicó que la compañía espera superar el 1 billón de dólares en ingresos acumulados entre 2025 y 2027, una cifra impulsada por el crecimiento explosivo de la inferencia de modelos de IA y por la creciente demanda de potencia de cálculo en centros de datos.
La afirmación llega en un momento en el que el sector tecnológico está experimentando un cambio profundo: el foco ya no se centra únicamente en el entrenamiento de modelos, sino en la inferencia, es decir, en ejecutar modelos de IA en producción a gran escala. Este cambio está disparando la necesidad de infraestructura acelerada por GPU, un terreno donde NVIDIA se ha convertido en el proveedor dominante.
La inferencia de IA dispara la demanda de potencia de cálculo
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Según explicó Jensen Huang, la industria de la IA está atravesando un punto de inflexión. Mientras que hace unos años la mayor parte del gasto se destinaba al entrenamiento de modelos, actualmente el crecimiento está impulsado por la inferencia masiva, que requiere desplegar enormes cantidades de capacidad de cálculo en centros de datos.
El CEO de NVIDIA afirmó que la demanda de compute ha crecido aproximadamente 1.000.000 veces en apenas dos años, una cifra que ilustra la velocidad con la que los modelos de IA generativa se están integrando en servicios digitales, plataformas cloud y aplicaciones empresariales.
Esta presión también se refleja en el mercado secundario de hardware, donde incluso GPU de generaciones anteriores como Ampere y Hopper están experimentando aumentos en su precio spot, lo que sugiere que el sector atraviesa actualmente un cuello de botella de capacidad de cálculo.
Centros de datos cloud y proyectos de IA soberana impulsan el crecimiento
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Gran parte de la demanda que prevé NVIDIA procede de los hiperescaladores cloud, empresas que están ampliando de forma agresiva sus infraestructuras de centros de datos para IA. Plataformas de gran escala operadas por proveedores cloud requieren miles de GPU aceleradoras para ejecutar modelos de lenguaje, sistemas de recomendación o aplicaciones generativas.
Al mismo tiempo, Huang señaló que también está creciendo rápidamente la inversión en IA soberana, proyectos impulsados por gobiernos y regiones que buscan desarrollar infraestructuras propias de supercomputación para IA. Iniciativas de este tipo están ganando peso especialmente en Oriente Medio y en Europa, donde varios países han anunciado programas para construir centros de datos dedicados a IA nacional.
El crecimiento de estas infraestructuras se apoya además en acuerdos con laboratorios de IA como OpenAI o Anthropic, que continúan ampliando sus necesidades de infraestructura de computación acelerada.
Blackwell y Rubin refuerzan la posición de NVIDIA en el mercado de IA
Las previsiones de ingresos de NVIDIA están estrechamente vinculadas al despliegue de sus arquitecturas de próxima generación, especialmente Blackwell y Rubin, diseñadas para escalar infraestructuras de IA generativa y centros de datos acelerados.
En la edición de GTC 2025, la compañía ya había proyectado ingresos cercanos a 500.000 millones de dólares en tres años gracias a estas plataformas. Ahora, Jensen Huang ha duplicado prácticamente esa estimación hasta superar el 1 billón de dólares, una cifra que refleja la confianza de la empresa en el crecimiento continuado del mercado de IA.
Según el propio directivo, esta previsión sigue siendo incluso conservadora, ya que la eficiencia de las nuevas arquitecturas de NVIDIA para mejorar la relación token por dólar está acelerando la adopción de sus GPU para IA en centros de datos de todo el mundo.
En este contexto, la compañía espera seguir liderando el despliegue global de infraestructura de computación acelerada, consolidando su posición en el sector de GPU para IA en los próximos años.
Vía: Wccftech
