NVIDIA Q2 FY2027: Ingresos por Segmento y Motores de Crecimiento de IA

Récord de Ingresos y Crecimiento Acelerado

NVIDIA publicó ingresos trimestrales de 96.000 millones de dólares en el segundo trimestre del año fiscal 2027, más que duplicando la cifra del año anterior. El trimestre marca el cuarto consecutivo de aceleración del crecimiento, consolidando la posición de la empresa como proveedor dominante de procesadores de inteligencia artificial para hiperescalas y empresas. El negocio de centros de datos sigue siendo el motor central del crecimiento, representando la gran mayoría de los ingresos totales y absorbiendo casi la totalidad de la capacidad de producción disponible.

Desglose del Data Center: Hiperescala e IA Empresarial

El segmento de data center generó 89.000 millones de dólares en ingresos durante Q2, registrando un crecimiento secuencial del 18 %. Este avance trimestral refleja tanto el aumento de volumen de unidades como la composición de productos de mayor valor dentro del portafolio de procesadores. Dentro de este segmento, los ingresos de hiperescala alcanzaron 49.000 millones de dólares, con un aumento secuencial del 13 %. Las hiperescalas , proveedores de servicios en la nube global como Amazon, Microsoft, Google y Meta, siguen siendo el mayor consumidor de tecnología de procesadores de inteligencia artificial.

El crecimiento más acelerado, sin embargo, provino del segmento de Inteligencia Artificial Computacional Empresarial (ACIE), que incluye servidores en la nube de NeoClouds, soluciones de inteligencia artificial empresarial para organizaciones corporativas medianas y grandes, así como la creciente categoría de inteligencia artificial soberana impulsada por gobiernos e instituciones nacionales. Los ingresos de ACIE llegaron a 40.000 millones de dólares, representando un crecimiento secuencial del 25 % y un aumento espectacular del 138 % interanual. El segmento ACIE representa ahora aproximadamente la mitad del negocio de data center de NVIDIA, lo que refleja un cambio fundamental en la estructura de la demanda global de infraestructura de IA. La inteligencia artificial soberana, una subcategoría estratégica clave dentro de ACIE, mostró un crecimiento particularmente acelerado, triplicándose en relación con el año anterior.

El Dilema de la Oferta Limitada

Aunque los números de crecimiento son espectaculares en términos de magnitud, subyace un mensaje estructural más profundo: NVIDIA está ahora restringida por la capacidad de producción disponible, no por la demanda de clientes dispuestos a pagar por sus productos. La orientación de ingresos para el tercer trimestre proyecta ingresos de 108.000 millones de dólares, más o menos el 2 %. Para el año fiscal 2028, la proyección de crecimiento es de aproximadamente el 70 %, un número que a primera vista puede parecer considerable hasta que se contextualiza contra el crecimiento real estimado de la demanda subyacente.

Durante la presentación de resultados, la dirección ejecutiva indicó que el crecimiento de la demanda real se acerca más al 100 %, lo que significa que el crecimiento guiado del 70 % es en realidad un techo impuesto por limitaciones físicas de capacidad de producción en lugar de limitaciones de apetito de cliente. Esta distinción es fundamental para entender la dinámica actual del mercado de semiconductores de inteligencia artificial: los clientes desean invertir cantidades mayores en procesadores NVIDIA de lo que la empresa puede suministrar físicamente, una situación muy diferente a ciclos anteriores donde la demanda empresarial fue más débil que la oferta disponible.

Presión en Márgenes y Senda de Recuperación Proyectada

La fortaleza en volumen viene acompañada de presión en los márgenes brutos durante este ciclo de transición, principalmente impulsada por un repunte significativo en los costes de memoria DRAM y cambios temporales en la composición de la mezcla de productos. NVIDIA ha guiado un margen bruto del 74 % para Q3, con una proyección de que los márgenes continuarán bajando, tocando un mínimo de entre el 71 % y el 72 % en Q4, antes de recuperarse gradualmente a un rango del 72 % al 73 % durante el próximo año fiscal.

Esta trayectoria de márgenes es de importancia considerable porque refleja tanto los costes transitorios de componentes de memoria como los cambios en la composición del portafolio. Sin embargo, la dirección ha indicado que los márgenes mejorarán conforme se resuelvan los cuellos de botella de suministro de DRAM a nivel industria y conforme una mayor proporción de volumen se desplace hacia arquitecturas de GPU más nuevas, más densas energéticamente y más eficientes en términos de costo unitario.

Vera Rubin y la Evolución del Modelo de Ingresos por Gigavatio

A medida que NVIDIA avanza hacia generaciones posteriores de arquitectura de procesadores, el modelo económico fundamental de la infraestructura de inteligencia artificial está evolucionando de manera notable. La métrica clave que los analistas y clientes utilizan para evaluar la rentabilidad de nuevas inversiones es la cantidad de ingresos que NVIDIA puede generar por cada gigavatio de capacidad de consumo de energía de un data center. Con la generación de procesadores Hopper, NVIDIA generó aproximadamente 18.000 millones de dólares de ingresos por gigavatio de capacidad. Con la generación Blackwell, esta cifra se elevó significativamente a 25.000 millones de dólares por gigavatio de capacidad. Con la próxima arquitectura Vera Rubin, la proyección es que los ingresos por gigavatio asciendan a 40.000 millones de dólares, un incremento dramático de más del 50 % respecto a Blackwell.

Este aumento exponencial en ingresos por gigavatio se alcanza mediante mejoras substanciales en la eficiencia computacional y la densidad de carga de trabajo que pueden procesarse por unidad de energía. Vera Rubin ofrece un rendimiento 30 veces superior por megavatio en comparación con Blackwell Ultra, la generación anterior de procesadores de más alto rendimiento. Además, el coste por token de procesamiento se reduce en un factor de 35 veces en comparación con Blackwell Ultra, lo que significa que las cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento pueden ejecutarse con un coste operativo sustancialmente menor. Estos saltos en eficiencia permiten a los operadores de data center ejecutar cargas de trabajo de inteligencia artificial con un consumo de energía y un coste operativo significativamente menores, acelerando la rentabilidad de nuevas inversiones.

Compromisos de Hiperescala y Visibilidad de Ingresos

El compromiso de los principales clientes de NVIDIA con la aceleración de inteligencia artificial se refleja en decisiones de inversión de capital de varios años que proporcionan a la empresa una visibilidad de demanda excepcional. Amazon Web Services (AWS), uno de los principales proveedores de servicios en la nube del mundo, ha anunciado planes para desplegar 2 millones de unidades de GPU adicionales a través del año fiscal 2029. Estos procesadores trabajarán junto con los procesadores de CPU Vera de NVIDIA y, posteriormente, con la próxima generación de GPU Rubin, incluyendo las versiones especializadas optimizadas para carga de trabajo de inteligencia artificial empresarial.

Este tipo de compromiso multianual de inversión en capital no sólo valida la trayectoria de demanda de inteligencia artificial a mediano plazo, sino que también proporciona a NVIDIA una visibilidad de ingresos clara varios trimestres y años por adelantado, permitiendo una planificación de producción más precisa. El hecho de que uno de los principales proveedores de servicios en la nube esté dispuesto a seguir invirtiendo en esta escala durante un período de tres años demuestra la profundidad percibida de la oportunidad de mercado en infraestructura de inteligencia artificial.