Nvidia se acerca a finales de 2025 después de un año de gran éxito en el que redefinió lo que significa ser un gigante de los chips durante el auge de la inteligencia artificial. Gran parte de la razón de su éxito este año es su alardeado hardware.
Pero la siguiente serie de titulares no se trata sólo de chips más rápidos. Se trata de hacia dónde van los chips y si Nvidia puede cambiar la dirección del mundo del software que controla.
Aún aparecen chips de Nvidia que China no debería haber tocado
Las restricciones a las exportaciones estadounidenses fueron diseñadas para mantener el equipo de inteligencia artificial más avanzado de Nvidia fuera de China.
En cambio, cambiaron la demanda a una nueva forma que es más difícil de controlar, más fácil de desarrollar y que ya está llena de dinero.
Un informe del Financial Times dijo que Tencent está adquiriendo los chips Blackwell de última generación de Nvidia a través de un centro de datos en las afueras de Osaka dirigido por Datasection, una empresa japonesa que ha pasado del marketing a los centros de datos de inteligencia artificial.
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El problema con los chips chinos de Nvidia no es lo que piensan la mayoría de los inversores
Tencent tendrá acceso a una gran cantidad de 15.000 procesadores Nvidia Blackwell de Datasection sin enviar esos chips a China, según personas familiarizadas con el asunto.
El modelo neo-nube sugiere que no se deben comprar GPU, sino alquilarlas.
Y la demanda es clara, como señala el director ejecutivo de Datasection, Norihiko Ishihara.
Detrás de este logro de Nvidia, empiezan a surgir nuevos desafíos.
Imágenes Cho/Getty
El cheque de 272 millones de dólares sugiere que este negocio no es un negocio secundario.
Las cifras de los informes del Financial Times están pasando de ser “interesantes” y empiezan a parecer “sistémicas”.
Según el Financial Times, Datasection acordó pagar 272 millones de dólares por 5.000 chips Nvidia B200 para sus instalaciones de Osaka. Esto estaba respaldado por un contrato de tres años y 406 millones de dólares vinculado a importantes relaciones con clientes.
Luego vino el siguiente giro: un contrato de tres años y 800 millones de dólares para un centro de datos en Sydney que albergaría decenas de miles de nuevos chips B300 de Nvidia. Datasection informa que los primeros 10.000 B300 costarán 521 millones de dólares.
Esta no es una medida de una empresa que cree que la demanda está en su punto máximo.
Más bien, si cree que la demanda apenas está comenzando a aumentar y quiere ser una cabina de peaje, aquí le mostramos cómo puede encontrar una solución.
Las reglas de Washington han cambiado y la historia es cuestión de tiempo.
El Financial Times también informó que se suponía que las leyes de la administración Biden cerrarían una laguna que hizo posible el acuerdo de arrendamiento extraterritorial, pero el presidente Donald Trump canceló esos planes en mayo. El Financial Times dijo que Datasection completó rápidamente la firma del acuerdo en Osaka.
La postura del presidente Trump sobre la inteligencia artificial ya ha impactado a Nvidia de otras maneras.
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El Plan de Acción de IA, adoptado a finales de julio, eliminó las restricciones a los procesadores H200 de Nvidia y facilitó que los centros de datos de IA obtuvieran aprobaciones. También dijo que el 9 de julio, Nvidia se convirtió temporalmente en la primera empresa en alcanzar los 4 billones de dólares en capitalización de mercado.
Todo esto significa que los inversores deben reconocer el hecho de que el riesgo político de Nvidia no es una calle de sentido único. Puede volverse más duro, más flexible o dar un giro, con nuevos modelos de negocios que llenen los vacíos.
Ahora llega un movimiento que afecta a Nvidia donde realmente vive.
La siguiente narrativa trata principalmente sobre por qué el hardware de Nvidia se usa de forma predeterminada en primer lugar, mientras que la historia de la neo-nube trata sobre dónde se puede usar el hardware de Nvidia.
Y aquí es donde los problemas de Nvidia empeorarán a largo plazo.
Google está trabajando en un proyecto llamado TorchTPU, que facilitará que la TPU de Google ejecute PyTorch, informa Reuters. La idea es hacer que los usuarios sean menos dependientes del marco CUDA de Nvidia.
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Google puede producir hardware todo el día. La experiencia del desarrollador es lo que realmente lo diferencia de los demás.
Es por eso que una frase de Reuters es importante no como indicador de demanda, sino como señal de posicionamiento: “Estamos viendo una demanda enorme y acelerada para nuestra infraestructura de TPU y GPU”, dijo a la agencia un portavoz de Google Cloud.
Esto no es una negativa a hacer negocios en el mercado; es una corporación que les dice a los clientes: “Ustedes tienen una opción y nosotros se lo pondremos fácil”.
Por qué la participación de Meta debería poner nerviosa a Nvidia
El artículo de Reuters también indica que Google está trabajando con Meta, la empresa que ejecuta PyTorch, para acelerar el proyecto TorchTPU.
Esta es una pregunta importante porque persigue la ventaja de Nvidia desde dentro.
Los desarrolladores no quieren reescribir pilas. Quieren la forma más fácil.
Si PyTorch funciona bien con TPU, la penalización por el “costo de cambio” que mantiene seguras las ganancias de Nvidia se reduce; no de la noche a la mañana, pero sí lo suficiente para que los equipos de adquisiciones comiencen a hacer preguntas más difíciles y lo suficiente para que los principales clientes obtengan mejores precios en las negociaciones.
Implicaciones financieras: Las cifras muestran la magnitud de este campo de batalla.
Aquí es donde los “informes oficiales” resultan útiles: vinculan el revuelo con el dinero real.
Nvidia gana mucho dinero con los centros de datos
El informe financiero del tercer trimestre de Nvidia dijo que la compañía registró un récord de 57.000 millones de dólares en ventas. Esto incluyó ingresos récord del centro de datos de 51.200 millones de dólares.
Esta es la sala de máquinas que hace que todo el comercio de IA funcione.
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Y los documentos de Nvidia muestran que China todavía juega un papel importante en esta historia. En su informe anual del año fiscal 2025, Nvidia señaló que los ingresos de sus centros de datos en China aumentaron, pero todavía estaban “significativamente por debajo” de los niveles de control previos a la exportación como proporción de los ingresos totales de los centros de datos.
Cuando las empresas extranjeras intervienen para satisfacer la demanda china, no se trata sólo de política; también es un enlace directo al área de desarrollo más importante de Nvidia.
Google Cloud está acumulando retrasos como si fuera un cofre de guerra
El informe de ganancias del décimo trimestre de Alphabet para el trimestre finalizado el 30 de septiembre de 2025 informó $ 157,7 mil millones en obligaciones de desempeño restantes (acumulación de ingresos) “principalmente relacionadas con Google Cloud”, y se espera que poco más del 55% se reconozca durante los próximos 24 meses.
Es el tipo de retraso que hace que las peleas largas valgan la pena, como hacer que las TPU sean más atractivas para los desarrolladores de PyTorch.
El metagasto le dice que no es una teoría
En 2025, se prevé que Meta gaste entre 70.000 y 72.000 millones de dólares en gastos de capital, incluidos los pagos de arrendamiento financiero.
Meta no quiere quedarse con un solo proveedor para siempre; De esta manera no gastan demasiado dinero. Si TorchTPU facilita las cosas, Meta tiene todas las razones para seguir alejándose de la dependencia del ecosistema de un solo proveedor.
El mercado no necesita que Nvidia “pierda” para que esto importe.
Esta es la parte que los inversores suelen pasar por alto: si Nvidia puede seguir ganando dinero, aún podría tener problemas para obtener beneficios si:
Los grandes compradores tienen verdaderas opciones. Se reducen los costos de cambio de software. Los canales de demanda extraterritoriales se están volviendo más sensibles a los cambios políticos.
Así es como uno se deshace del dominio, no lo destruye.
Qué ver a continuación de Nvidia
Esto es lo que debe buscar para determinar si algo relacionado con Nvidia es solo ruido.
¿Se está expandiendo el paradigma de la neonube más allá de Japón y Australia hacia otros lugares donde se están construyendo grandes centros de datos? ¿TortorTPU tiene experiencia real como desarrollador (la documentación, las herramientas y el rendimiento son los mismos que los de otros proyectos) o sigue siendo un proyecto? ¿Están los principales consumidores de IA empezando a discutir públicamente las tecnologías multi-stack a pesar de que Nvidia sigue siendo un proveedor importante?
La economía de la IA todavía depende de Nvidia.
Pero cuando China pueda alquilar computadoras Nvidia en otros países y Google pueda facilitar el uso de PyTorch a quienes no son usuarios de Nvidia, el próximo capítulo no será solo una historia de demanda.
Se convierte en una narrativa de apalancamiento. Y esto siempre es un lío aún mayor.
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