Jensen Huang: Nvidia duplicará ventas de chips el próximo año

¿Qué dijo exactamente Huang sobre las ventas de chips?

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, aseguró este jueves que la compañía duplicará sus ventas de chips el próximo año frente al actual, durante una cumbre sobre inteligencia artificial organizada por el Rey Carlos III en Dumfries House, Escocia.

«Espero que Nvidia venda el doble de chips el próximo año que este año», dijo Huang a la prensa reunida en el evento. «La razón es que la IA tiene una enorme contribución a los beneficios de diferentes industrias y economías, y se puede ver en casi todos los países en los que operamos que la gente quiere invertir en IA».

La declaración llega apenas tres semanas después de que la compañía diera a conocer su primera proyección anual adelantada de la historia: un crecimiento del 70% para el año fiscal que termina en enero de 2028, hasta aproximadamente US$673 mil millones, según reportó Yahoo Finanzas. Ese número supera ampliamente la estimación promedio de Wall Street, que apuntaba a un 44% según datos de LSEG citados por Yahoo Finance.

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¿Por qué Huang habla de duplicar ventas si la guía ya es del 70%?

La matemática es más coherente de lo que parece. Nvidia no desglosa públicamente cuántas unidades de chip vende por año; habla de ingresos totales y por categoría. Pero las cuentas cuadran:

En el segundo trimestre fiscal, la facturación totalizó US$96,22 mil millones (+106% interanual), con ingresos de centros de datos de US$89 mil millones (+117% interanual), que representan el 92% del total, según Yahoo Finance y Crypto Briefing.
Para el tercer trimestre fiscal, la guía es de US$108 mil millones ±2%.
Si el año fiscal 2027 (que cierra en enero de 2027) termina cerca de US$396 mil millones —el consenso de analistas— y el 2028 avanza a US$673 mil millones según la guía, el crecimiento en dólares sería del 70%.

Cuando Huang habla de «duplicar el próximo año» se refiere a unidades físicas, no a dólares. La razón: cada nueva generación de GPU es más cara y más potente. La familia Rubin, en producción desde julio de 2026 según GCN, ofrece hasta 10 veces más reducción en el costo por token de inferencia frente a la plataforma Blackwell, y multiplica por 5 el rendimiento de inferencia y por 3,5 el de entrenamiento respecto a su antecesora, según datos de Nvidia citados por GCN.

O sea: más unidades vendidas y más valor por unidad. La curva se acentúa por ambos lados.

El contexto: la cumbre con el Rey Carlos III y el debate sobre seguridad de IA

La afirmación de Huang no fue casual. La cumbre de Dumfries House reunió a los CEOs y representantes de las mayores potencias de IA del momento: Jensen Huang (Nvidia), Sarah Friar (CFO de OpenAI), Demis Hassabis (cofundador de Google DeepMind) y Tino Cuéllar (jefe de asuntos públicos de Anthropic), según reportaron Moneycontrol y CNBC.

El Rey Carlos III abrió el encuentro con un mensaje que CNBC anticipó en exclusiva: «Las decisiones que se tomen en este momento formativo darán forma al mundo que heredarán las generaciones futuras. La tarea ante ustedes no es solo avanzar la tecnología, sino garantizar que permanezca firmemente al servicio de la humanidad, la comunidad y el mundo natural».

El contexto importa porque la semana anterior estuvo marcada por un ensayo del CEO de Anthropic, Dario Amodei, pidiendo una ralentización del desarrollo de modelos de frontera. Sam Altman (OpenAI) y Hassabis coincidieron con sus conclusiones; Huang fue de los pocos en discrepar, según Moneycontrol. En la cumbre, su postura fue matizada: «Cuando un producto no es seguro, debemos retenerlo y seguir desarrollándolo», dijo.

La propia Nvidia atraviesa el vértice opuesto: mientras los modelos se vuelven más costosos de entrenar, su negocio crece porque cada vez más países y empresas quieren comprar los chips para hacerlo. «La IA está haciendo trabajo productivo y rentable», dijo Huang en la llamada de resultados de agosto, según TechCrunch. «Si tuviéramos más cómputo, podríamos generar más tokens rentables, lo que resulta en más utilidades para todos los servicios».

¿Qué chips están detrás de este crecimiento?

Nvidia no publica ventas totales por modelo, pero varios datos permiten reconstruir el portafolio:

Blackwell: Huang dijo en otoño de 2025 que la compañía envió 6 millones de GPUs Blackwell en cuatro trimestres, según Yahoo Finanzas.
Blackwell Ultra, Rubin y Rubin Ultra: ya en producción y comprometidos con clientes como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud y OCI, según GCN y TechCrunch.
Vera CPU: el procesador complementario a Rubin. El CFO Colette Kress dijo en agosto que se enviará a «todos los principales hyperscalers, neoclouds, laboratorios de IA y OEMs de sistemas, con envíos ya en marcha a nuestros socios principales», incluyendo Oracle y SpaceXAI, según reportó TechCrunch.
Otros semiconductores: CPUs, chips de conmutación, chips para redes ópticas, chips para laptops, Jetson (robots y automóviles) y el chip integrado en la consola Nintendo Switch 2.

El cuello de botella ya no es la demanda: es la oferta. En la llamada de resultados de agosto, la gerencia reconoció que la tasa de crecimiento real sería «mucho mayor» al 70% si no fuera por las restricciones de suministro, principalmente de memoria de alto ancho de banda (HBM), según Yahoo Finance. Las compras anticipadas para asegurar memoria y capacidad de fabricación pasaron de US$119 mil millones a US$279 mil millones en un solo trimestre, según TechCrunch.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para un founder hispanohablante que evalúa dónde poner el próximo peso de infraestructura, hay tres lecturas concretas:

El precio del cómputo subirá, pero el rendimiento por dólar mejorará más rápido. La promesa de Rubin es hasta 10 veces más tokens por dólar que Blackwell. Si tu producto depende de inferencia a gran escala (chat, agentes, generación de contenido), planificar sobre hardware Blackwell hoy podría quedarte corto en 12 meses. Pero esperar a Rubin tiene su propio costo de oportunidad. La decisión clave: ¿tu ventaja competitiva depende de entrenar tu propio modelo (entonces necesitas reservar capacidad de próxima generación) o de consumir modelos de frontera por API (entonces no te afectaría tanto, aunque el precio del token podría bajar)?
El mercado de «neoclouds» se está consolidando, y Nvidia ya no es solo un vendedor de chips. Nvidia está financiando a pequeños proveedores de nube para que construyan infraestructura, a cambio de una participación en sus ingresos futuros, según reportó otsnews.co.uk. Para una startup de LATAM o España que ofrece servicios de IA, esto abre dos puertas: acceso a GPU de próxima generación mediante contratos multi-año con neoclouds como CoreWeave, Lambda o Nebius, y la oportunidad de ser partner regional de Nvidia, un canal que estaba cerrado hace dos años.
La regulación de IA está entrando en fase de diseño, no de improvisación. El parlamento de Escocia ya votó endurecer las reglas para nuevos data centers la semana previa al evento, según Moneycontrol. Una startup que ignore el riesgo regulatorio (transparencia de datos, procedencia de modelos, impacto ambiental de cómputo) puede descubrir, dentro de 18 meses, que su producto estrella necesita reescribirse.

Acción concreta para tu startup:

Audita qué fracción de tu OPEX se va en inferencia de IA. Si es significativa, diversifica proveedores de capacidad para no quedar atrapado si sube el precio del token o cambia la disponibilidad.
Suscríbete a las listas de espera de Rubin y Vera CPU a través de tu neocloud partner. Los cupos se asignan por orden de compromiso, no de llegada.
Empieza a documentar el linaje de datos y modelos que usas. La regulación europea y británica sobre transparencia y procedencia de IA avanza con fuerza y exigirá trazabilidad en el corto plazo.