Pronóstico de Ingresos de NVIDIA para Q1 FY2027: El Consenso de Analistas de Cara a Mayo de 2026

El Consenso de Analistas: $79 mil millones en Q1 FY2027

Cuando NVIDIA se disponía a publicar sus resultados del primer trimestre del año fiscal 2027 en mayo de 2026, el consenso de los analistas situaba los ingresos esperados en 79.000 millones de dólares. Esta cifra se establecía como punto de referencia en un período de crecimiento acelerado, donde cada trimestre consecutivo demostraba un aumento de velocidad superior al anterior. El consenso reflejaba una expectativa específica sobre cómo la empresa gestionaría la capacidad de sus centros de datos y la velocidad a la que traduciría la demanda de inteligencia artificial en ingresos.

Para comprender la importancia de este punto de referencia, es crucial reconocer que NVIDIA llegaba al primer trimestre de 2027 con un impulso extraordinario. Los cuatro trimestres anteriores habían mostrado un patrón consistente: cada periodo superaba al anterior no solo en valor absoluto, sino en la aceleración del crecimiento. Los analistas intentaban estimar dónde alcanzaría el techo de esta trayectoria, sabiendo que la disponibilidad de suministros representaba una barrera física, no una barrera de demanda.

El trimestre siguiente proporcionaría evidencia retrospectiva del impulso que los analistas trataban de modelar. En Q2 FY2027, NVIDIA reportó ingresos totales de 96.000 millones de dólares, más del doble respecto al año anterior, y confirmó el cuarto trimestre consecutivo de crecimiento acelerador. Este resultado colocaba la estimación de consenso de 79.000 millones de dólares en su contexto apropiado: como punto de referencia conservador dentro de una trayectoria de demanda extraordinaria.

El Motor de Centros de Datos: Desglose por Segmento

Los ingresos de centros de datos alcanzaron 89.000 millones de dólares en Q2 FY2027, aumentando un 18 % de forma secuencial. Este dato revelaría la verdadera escala del negocio central de NVIDIA en ese momento. Dentro de esta cifra, el segmento de hiperscala (los grandes proveedores de nube pública) generó 49.000 millones de dólares, con un aumento secuencial del 13 %. El crecimiento más acelerado provino de otra parte: el segmento ACIE.

El segmento ACIE (que abarca NeoClouds, empresas y soberanía de inteligencia artificial) contribuyó con 40.000 millones de dólares en Q2 FY2027, representando aproximadamente la mitad de los ingresos totales de centros de datos. Este segmento creció un 25 % de forma secuencial y un 138 % en comparación con el año anterior. Dentro de ACIE, la inteligencia artificial soberana triplicó sus ingresos año tras año, reflejando la emergencia de gobiernos y empresas que construyen infraestructura de IA independiente.

La Brecha Entre Oferta y Demanda

Para Q3 FY2027, NVIDIA orientó los ingresos a 108.000 millones de dólares, con una margen de variación de más o menos un 2 %. La cifra que revelaba una verdad profunda llegaba en la proyección para el año fiscal completo 2028. NVIDIA proyectó un crecimiento de ingresos del aproximadamente 70 % para todo ese año fiscal, pero simultáneamente reconoció que esta era una cifra limitada por la capacidad de suministro. La demanda real habría podido respaldar un crecimiento cercano al 100 %, casi 30 puntos porcentuales por encima.

Esta brecha entre la realidad del crecimiento y el potencial teórico de la demanda definía la mentalidad con la que los analistas modelaban Q1 FY2027. No se trataba de una pregunta sobre si habría suficiente interés en los chips de NVIDIA, sino sobre cuántos chips la empresa conseguiría fabricar y entregar. La limitación de capacidad atravesaba todo el consenso de estimaciones, desde el crecimiento de ingresos esperado hasta los márgenes esperados.

La Presión en los Márgenes de Ganancia

Los márgenes brutos representaban un segundo frente de complejidad para los analistas que construían modelos sobre Q1. NVIDIA orientó los márgenes brutos al 74 % para Q3 FY2027, pero advirtió de una caída temporal en los trimestres posteriores. En Q4 FY2027, los márgenes se esperaba que cayeran a un intervalo del 71 % al 72 % antes de recuperarse a un rango del 72 % al 73 % en el año fiscal siguiente. Esta depresión temporal reflejaba la presión de los costos de memoria DRAM, donde las mejoras de precio no llegarían hasta los aumentos de precio en memoria que se esperaban más adelante.

La combinación de crecimiento acelerado con márgenes en presión creaba un panorama único para los modeladores de analistas. El crecimiento en línea superior era indiscutible, pero la ruta hacia los márgenes históricamente más altos de NVIDIA se veía comprimida en el corto plazo. Esto significaba que las estimaciones de ganancias por acción no podían simplemente multiplicarse a partir de estimaciones de ingresos, sino que requería análisis cuidadoso de las curvas de costo de suministro de chips y memoria.

La Progresión Estructural de Ingresos por Gigavatio

Debajo de estas estimaciones de corto plazo residía una progresión más profunda que los analistas integraban en sus modelos de mediano a largo plazo. Cada generación sucesiva de arquitectura de GPU elevaba la oportunidad de ingresos de NVIDIA por gigavatio de capacidad de centro de datos. En Hopper, la arquitectura entonces actual, esta cifra alcanzaba los 18.000 millones de dólares por gigavatio. Con Blackwell, la siguiente generación que se estaba desplegando, esa cifra se elevaba a 25.000 millones de dólares por gigavatio. La arquitectura futura de Vera Rubin alcanzaría 40.000 millones de dólares por gigavatio.

Esta progresión capturaba por qué el consenso de 79.000 millones de dólares para Q1 FY2027 no era un techo, sino más bien un reflejo de la contención del lado de la oferta. Amazon Web Services anunció el despliegue de 2 millones de GPUs adicionales de NVIDIA a lo largo del año fiscal 2029, junto con los CPUs Vera y la próxima GPU Rubin. La escala de estos despliegues, combinada con la progresión de ingresos por gigavatio, sugería que la capacidad simplemente necesitaba expandirse para que los ingresos crecieran de acuerdo con la demanda subyacente.