Jensen Huang prevé duplicar ventas de chips Nvidia en 2027

Huang dice en Escocia que Nvidia puede vender el doble de chips en 2027

Jensen Huang prevé que Nvidia duplique sus ventas de chips en 2027, según declaró a los periodistas este jueves al margen de un acto organizado por el rey Carlos III en Escocia, recogió Bloomberg Línea. La afirmación llega en un momento delicado: la semana pasada los chips cayeron en bloque y volvió el ruido de burbuja de IA. Las acciones de Nvidia llegaron a subir un 2,8% en Nueva York este jueves y en lo que va de año acumulan alrededor de un 17%, según Bloomberg.

Lo nuevo no es la tesis, sino el escenario. Nvidia viene de cerrar el mejor trimestre de su historia: US$96.200 millones de ingresos en el Q2 de su año fiscal 2027 (trimestre cerrado el 26 de julio de 2026), un 106% más interanual y un 18% más que el trimestre anterior, según los resultados publicados en agosto y recogidos por HotHardware. De esa cifra, US$89.000 millones salieron de la división de centros de datos, un 117% más interanual, y los centros de datos ya representan más del 92% del total de la compañía.

Por qué Huang insiste en que el techo es la oferta, no la demanda

El CEO de Nvidia lleva meses repitiendo el mismo mensaje. El mes pasado, según Bloomberg Línea, Nvidia ya había pronosticado un crecimiento de ventas del 70% para su próximo ejercicio fiscal y había señalado que los ingresos podrían duplicarse si tuviera suficiente oferta para satisfacer la demanda.

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En la earnings call de agosto, la CFO Colette Kress lo dejó por escrito, recogido por HotHardware: para el año fiscal 2028 (febrero 2027–enero 2028), la guía de crecimiento del 70% asume cero ingresos de computación para centros de datos desde China por las restricciones de exportación. Sobre el FY28, Kress fue más lejos: "según la demanda de nuestros clientes y la mejora en la oferta, nuestra expectativa preliminar es que los ingresos por CPU se dupliquen con creces en el año fiscal 2028, posicionándonos como uno de los principales proveedores de CPU para servidores del mundo".

Para el Q3 FY27, la compañía guió US$108.000 millones en ingresos (±2%), lo que implica un salto secuencial del 12%, según HotHardware. Y la nueva plataforma Vera Rubin, sucesora de Blackwell, entró en producción a principios de agosto y ya se está desplegando en racks completos en Google Cloud, Microsoft Azure y Oracle, según datos que Nvidia misma comunicó en la earnings call.

El negocio ya no son solo los hyperscalers

Un dato que Nvidia destacó especialmente en agosto: sus clientes del segmento AI Clouds, Industrial y Enterprise (ACIE) generaron US$40.300 millones en el trimestre, un 138% más interanual, según CNBC. Es la prueba que la compañía necesitaba para mostrar que la monetización de la IA se está expandiendo más allá de los grandes frontier labs.

Huang lo resumió así en la earnings call de agosto, recogido por HotHardware: "Hace un año, un solo laboratorio estaba empujando el buildout. Hoy tenemos una edad dorada de nuevos laboratorios de IA y startups, varios frontier labs escalando en paralelo, un ecosistema open-model vibrante e IA física entrando en línea".

En paralelo, Huang mencionó en entrevista con CNBC el acuerdo con Amazon Web Services como prueba de la solidez de la demanda: 2 millones de GPUs comprometidas, con opción a "millones de CPUs" adicionales y el uso de la tecnología de Nvidia para la división de robótica de Amazon, según CNBC TV18.

Quién compite de verdad con Nvidia (y quién todavía no)

Nvidia sigue controlando, según distintos análisis, entre el 80% y el 92% del mercado de chips de IA para centros de datos, una posición construida durante casi dos décadas desde que la compañía apostó por el stack CUDA mucho antes del lanzamiento de ChatGPT, según Business Insider.

Los rivales más mencionados:

AMD, con su línea Instinct (MI300 y sucesores), tiene menos del 15% de cuota según analistas citados por Business Insider. Su software (ROCm) sigue por detrás de CUDA, lo que dificulta que los desarrolladores saquen todo el partido a sus GPUs.
Broadcom diseña ASICs personalizados para Google y otros hyperscalers, y ha dicho que ve un camino hacia más de US$100.000 millones en ingresos por chips de IA hacia 2027, según IBTimes.
Huawei es, en palabras del propio Huang, "la empresa tecnológica más formidable de China", recogió Business Insider. Las restricciones de exportación de EE.UU. han acelerado su desarrollo interno y ya prepara una respuesta pública al dominio de Nvidia.
Marvell, Intel (Gaudi), Qualcomm y una camada de startups — Cerebras, Groq, SambaNova, Tenstorrent — completan el mapa, aunque ninguna ha movido la aguja de cuota de forma significativa.

Huang reconoció en la earnings call que hay "amenazas" por los semiconductores personalizados que están construyendo hyperscalers y laboratorios como OpenAI, pero añadió que Nvidia nunca antes había dado una guía con un año de anticipación: "tenemos mucha más visibilidad ahora sobre toda la cadena de suministro", recogió CNBC.

Qué significa esto para tu startup

Si estás construyendo sobre infraestructura de IA, la lectura práctica es directa:

El precio y la disponibilidad de GPUs seguirán siendo el cuello de botella hasta 2028. La CFO de Nvidia dijo literalmente que la oferta seguirá limitada "hasta el final del año fiscal 2028 y quizás más allá", según HotHardware. Si tu roadmap depende de entrenar o servir modelos grandes, asegura contratos multi-año con nubes como AWS, GCP o Azure, o explora proveedores neocloud (CoreWeave, Nebius, Lambda) mientras sus ventanas de capacidad estén abiertas.
El negocio se está diversificando más allá de los frontier labs. Que el segmento ACIE (AI Clouds + Industrial + Enterprise) haya crecido 138% interanual es una señal clara de que los grandes clientes de Nvidia ya no son solo los frontier labs. Para founders B2B, eso significa que los proveedores de cómputo están más dispuestos a negociar capacidad para cargas de inferencia empresarial y robótica — segmentos menos disputados que el entrenamiento frontier.
China queda fuera del mapa de Nvidia en computación, pero Huawei entra con fuerza. Si tu startup tiene mercado chino o depende de cadenas de suministro en Asia, conviene mapear alternativas: los chips de Huawei (Ascend) están ganando tracción rápida en el mercado doméstico, y la fragmentación geopolítica puede endurecerse.
El ecosistema open-source sigue siendo estratégico. Según reportó The Information y recogió CNBC, Nvidia cerró la adquisición de Hugging Face por US$12.900 millones. Para una startup que construye sobre modelos open-source, eso consolida a Nvidia como guardián de facto del stack de IA — útil para distribución, pero también un motivo serio para diversificar dependencias.
Las acciones suben, pero los márgenes bajan. Los márgenes brutos GAAP y Non-GAAP se ubicaron en 75% en el Q2, frente a 72,4% del año anterior, según HotHardware. La presión viene de los costes de memoria y componentes. Para founders que consumen cómputo, eso puede traducirse en subidas de precio a medio plazo en instancias equipadas con la generación más reciente.

Conclusión

El mensaje de Huang en Escocia es la versión pública de lo que Nvidia viene contando a Wall Street desde agosto: la demanda existe, lo que limita el crecimiento es la oferta. Con Vera Rubin en producción, AWS comprometido a 2 millones de GPUs y un ecosistema ACIE creciendo al 138% interanual, la tesis del "duplicar ventas en 2027" tiene cimientos sólidos. Para founders, las implicaciones son tanto técnicas (asegurar capacidad pronto) como estratégicas (pensar quién será tu proveedor cuando el mapa geopolítico se fragmente).