📂 Categoría: AI,Tech,nvidia,artificial-intelligence,ai,earnings | 📅 Fecha: 1772074564
🔍 En este artículo:
Nvidia actuó rápidamente para calmar los nervios de los inversores durante su conferencia telefónica sobre resultados el miércoles.
El fabricante de chips publicó otro espectacular informe de ganancias que destacó cómo el auge de la IA ha perdido impulso. Como la empresa más valiosa del mundo por capitalización de mercado, Nvidia superó las expectativas de Wall Street en todos los ámbitos durante su cuarto trimestre fiscal y emitió una guía que superó las estimaciones de los analistas.
Estos resultados optimistas llegan en un momento delicado para las acciones de IA, que recientemente han mostrado signos de fatiga.
Desde la integración de Groq en los sistemas Nvidia hasta una actualización de los nuevos chips Vera Rubin, estas son las conclusiones clave de la convocatoria de resultados del cuarto trimestre de Nvidia.
1. Nvidia se convierte en la columna vertebral de la gran IA
Durante la llamada, el director ejecutivo Jensen Huang posicionó repetidamente a Nvidia en el centro de los actores más importantes de la industria de la inteligencia artificial.
El último modelo Codex de OpenAI está entrenado y ejecutándose en los sistemas Blackwell de Nvidia, y las empresas están cerca de una asociación multimillonaria, dijo.
Meta está implementando GPU de Nvidia en su esfuerzo de superinteligencia, y Nvidia también anunció una inversión de hasta 10 mil millones de dólares en Anthropic.
Huang dijo que su objetivo es garantizar que todas las formas de IA, desde grandes modelos de lenguaje hasta robótica, se construyan en su plataforma.
«Queremos aprovechar la gran oportunidad que tenemos, ya que estamos en el comienzo de esta nueva era de la informática, este nuevo cambio en la plataforma informática, para que todos utilicen Nvidia», dijo.
2. Huang se burla de la integración de Groq a medida que la IA pasa a la inferencia
Cuando se le preguntó sobre la hoja de ruta futura de Nvidia y si planea construir chips personalizados para cargas de trabajo específicas, Huang dijo que la compañía prefiere mantener tantos como sea posible en un solo diseño.
Dicho esto, insinuó una decisión potencialmente importante que involucra a Groq, diciendo que se proporcionarían más detalles en la conferencia GTC de Nvidia en marzo.
A fines del año pasado, Nvidia firmó un acuerdo de licencia no exclusivo con Groq para su tecnología de inferencia de IA de baja latencia, un acuerdo que también reunió al fundador de Groq y otros ingenieros destacados.
«Lo que vamos a hacer es ampliar nuestra arquitectura con Groq como acelerador de la misma manera que ampliamos la arquitectura de Nvidia con Mellanox», dijo Huang, refiriéndose a la empresa de redes que Nvidia adquirió en 2020.
A medida que las cargas de trabajo de IA pasan del entrenamiento de grandes modelos a su ejecución, la medida sugiere que Nvidia no abandonará su plataforma central sino que integrará capacidades de inferencia especializadas en ella.
3. Se han enviado muestras de chips Vera Rubin.
Nvidia ha comenzado a enviar a los clientes las primeras muestras de sus chips Vera Rubin de próxima generación.
La directora financiera, Colette Kress, dijo durante la conferencia telefónica sobre resultados que la compañía entregó «nuestras primeras muestras de Vera Rubin» a principios de esta semana y espera que los envíos más amplios de nuevos chips comiencen en la segunda mitad de 2026.
«Esperamos que todos los creadores de modelos de nube implementen Vera Rubin», dijo Kress.
Huang dijo anteriormente en el Consumer Electronics Show en enero que, en comparación con el modelo de Blackwell, Rubin tenía más de tres veces la velocidad, podía realizar inferencias cinco veces más rápido y podía ofrecer significativamente más cálculos de inferencia por vatio de potencia.
4. Hacer frente a los riesgos futuros
Nvidia parece estar preocupada por si habrá suficientes recursos para soportar la demanda de los centros de datos.
En su último informe 10-K presentado ante la Comisión de Bolsa y Valores, Nvidia enumeró la disponibilidad de centros de datos, energía y capital para respaldar la construcción de centros de datos como un factor de riesgo, y escribió que «cualquier escasez de estos y otros recursos necesarios podría afectar nuestros ingresos y desempeño financiero futuros».
«Aumentar la capacidad energética para satisfacer la demanda es un proceso complejo que dura varios años y que implica importantes desafíos regulatorios, técnicos y de construcción», escribió Nvidia.
«Además, el acceso al capital puede ser particularmente limitado para las empresas menos capitalizadas, que pueden tener dificultades para obtener financiación para proyectos de infraestructura a gran escala», añadió Nvidia mnh4.
5. Finalmente se podría “cerrar” un acuerdo con OpenAI
Huang abordó la creciente lista de inversiones estratégicas de la compañía, incluido un acuerdo con OpenAI, mientras surgían preguntas sobre si la estrategia de Nvidia creaba relaciones circulares con sus propios clientes.
Hablando de las inversiones de Nvidia en empresas de IA como Anthropic y OpenAI, Huang dijo que la estrategia se centra en fortalecer el ecosistema de IA más amplio y garantizar que la próxima generación de software y hardware se construya en la plataforma de Nvidia, desde grandes modelos de lenguaje hasta robótica.
«Queremos aprovechar la gran oportunidad que tenemos ante nosotros, porque estamos en el comienzo de esta nueva era informática», dijo Huang.
Huang confirmó que Nvidia estaba «cerca» de cerrar un acuerdo con OpenAI. La asociación se describió por primera vez en 2025 como parte de una iniciativa masiva de infraestructura de inteligencia artificial que podría alcanzar los 100 mil millones de dólares.
Nvidia actuó rápidamente para calmar los nervios de los inversores durante su conferencia telefónica sobre resultados el miércoles.
El fabricante de chips publicó otro espectacular informe de ganancias que destacó cómo el auge de la IA ha perdido impulso. Como la empresa más valiosa del mundo por capitalización de mercado, Nvidia superó las expectativas de Wall Street en todos los ámbitos durante su cuarto trimestre fiscal y emitió una guía que superó las estimaciones de los analistas.
Estos resultados optimistas llegan en un momento delicado para las acciones de IA, que recientemente han mostrado signos de fatiga.
Desde la integración de Groq en los sistemas Nvidia hasta una actualización de los nuevos chips Vera Rubin, estas son las conclusiones clave de la convocatoria de resultados del cuarto trimestre de Nvidia.
1. Nvidia se convierte en la columna vertebral de la gran IA
Durante la llamada, el director ejecutivo Jensen Huang posicionó repetidamente a Nvidia en el centro de los actores más importantes de la industria de la inteligencia artificial.
El último modelo Codex de OpenAI está entrenado y ejecutándose en los sistemas Blackwell de Nvidia, y las empresas están cerca de una asociación multimillonaria, dijo.
Meta está implementando GPU de Nvidia en su esfuerzo de superinteligencia, y Nvidia también anunció una inversión de hasta 10 mil millones de dólares en Anthropic.
Huang dijo que su objetivo es garantizar que todas las formas de IA, desde grandes modelos de lenguaje hasta robótica, se construyan en su plataforma.
«Queremos aprovechar la gran oportunidad que tenemos, ya que estamos en el comienzo de esta nueva era de la informática, este nuevo cambio en la plataforma informática, para que todos utilicen Nvidia», dijo.
2. Huang se burla de la integración de Groq a medida que la IA pasa a la inferencia
Cuando se le preguntó sobre la hoja de ruta futura de Nvidia y si planea construir chips personalizados para cargas de trabajo específicas, Huang dijo que la compañía prefiere mantener tantos como sea posible en un solo diseño.
Dicho esto, insinuó una decisión potencialmente importante que involucra a Groq, diciendo que se proporcionarían más detalles en la conferencia GTC de Nvidia en marzo.
A fines del año pasado, Nvidia firmó un acuerdo de licencia no exclusivo con Groq para su tecnología de inferencia de IA de baja latencia, un acuerdo que también reunió al fundador de Groq y otros ingenieros destacados.
«Lo que vamos a hacer es ampliar nuestra arquitectura con Groq como acelerador de la misma manera que ampliamos la arquitectura de Nvidia con Mellanox», dijo Huang, refiriéndose a la empresa de redes que Nvidia adquirió en 2020.
A medida que las cargas de trabajo de IA pasan del entrenamiento de grandes modelos a su ejecución, la medida sugiere que Nvidia no abandonará su plataforma central sino que integrará capacidades de inferencia especializadas en ella.
3. Se han enviado muestras de chips Vera Rubin.
Nvidia ha comenzado a enviar a los clientes las primeras muestras de sus chips Vera Rubin de próxima generación.
La directora financiera, Colette Kress, dijo durante la conferencia telefónica sobre resultados que la compañía entregó «nuestras primeras muestras de Vera Rubin» a principios de esta semana y espera que los envíos más amplios de nuevos chips comiencen en la segunda mitad de 2026.
«Esperamos que todos los creadores de modelos de nube implementen Vera Rubin», dijo Kress.
Huang dijo anteriormente en el Consumer Electronics Show en enero que, en comparación con el modelo de Blackwell, Rubin tenía más de tres veces la velocidad, podía realizar inferencias cinco veces más rápido y podía ofrecer significativamente más cálculos de inferencia por vatio de potencia.
4. Hacer frente a los riesgos futuros
Nvidia parece estar preocupada por si habrá suficientes recursos para soportar la demanda de los centros de datos.
En su último informe 10-K presentado ante la Comisión de Bolsa y Valores, Nvidia enumeró la disponibilidad de centros de datos, energía y capital para respaldar la construcción de centros de datos como un factor de riesgo, y escribió que «cualquier escasez de estos y otros recursos necesarios podría afectar nuestros ingresos y desempeño financiero futuros».
«Aumentar la capacidad energética para satisfacer la demanda es un proceso complejo que dura varios años y que implica importantes desafíos regulatorios, técnicos y de construcción», escribió Nvidia.
«Además, el acceso al capital puede ser particularmente limitado para las empresas menos capitalizadas, que pueden tener dificultades para obtener financiación para proyectos de infraestructura a gran escala», añadió Nvidia mnh4.
5. Finalmente se podría “cerrar” un acuerdo con OpenAI
Huang abordó la creciente lista de inversiones estratégicas de la compañía, incluido un acuerdo con OpenAI, mientras surgían preguntas sobre si la estrategia de Nvidia creaba relaciones circulares con sus propios clientes.
Hablando de las inversiones de Nvidia en empresas de IA como Anthropic y OpenAI, Huang dijo que la estrategia se centra en fortalecer el ecosistema de IA más amplio y garantizar que la próxima generación de software y hardware se construya en la plataforma de Nvidia, desde grandes modelos de lenguaje hasta robótica.
«Queremos aprovechar la gran oportunidad que tenemos ante nosotros, porque estamos en el comienzo de esta nueva era informática», dijo Huang.
Huang confirmó que Nvidia estaba «cerca» de cerrar un acuerdo con OpenAI. La asociación se describió por primera vez en 2025 como parte de una iniciativa masiva de infraestructura de inteligencia artificial que podría alcanzar los 100 mil millones de dólares.
💡 Puntos Clave
- Este artículo cubre aspectos importantes sobre AI,Tech,nvidia,artificial-intelligence,ai,earnings
- Información verificada y traducida de fuente confiable
- Contenido actualizado y relevante para nuestra audiencia
📚 Información de la Fuente
| 📰 Publicación: | www.businessinsider.com |
| ✍️ Autor: | Katherine Li,Geoff Weiss |
| 📅 Fecha Original: | 2026-02-26 02:06:00 |
| 🔗 Enlace: | Ver artículo original |
Nota de transparencia: Este artículo ha sido traducido y adaptado del inglés al español para facilitar su comprensión. El contenido se mantiene fiel a la fuente original, disponible en el enlace proporcionado arriba.
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