NVDA Q2 2027 Earnings Analysis
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Bienvenidos a Beta Finch, tu análisis de ganancias potenciado por inteligencia artificial. Soy Alex, y hoy estamos aquí analizando un trimestre absolutamente histórico de NVIDIA. Este podcast es contenido generado por inteligencia artificial solo con fines educativos y de entretenimiento. Nada de lo que discutimos debe considerarse asesoramiento de inversión. Siempre haga su propia investigación y consulte a un asesor financiero calificado antes de tomar decisiones de inversión.
Bueno, Jordan, hagamos un resumen rápido de lo que acabamos de ver en estos números. NVIDIA reportó $96 mil millones en ingresos totales. Para ponerlo en perspectiva, eso es más del doble año tras año. Estamos hablando de crecimiento completamente acelerado.
Espera, espera, espera. $96 mil millones. En un solo trimestre. Es decir, eso es más grande que el PIB anual de muchas naciones. Y lo más loco es que Jensen Huang básicamente dijo "podríamos haber crecido mucho más, pero estamos limitados por la oferta". Eso no es modestia, eso es realidad.
Exacto. Y ahí es donde la guía de fiscal 2028 se vuelve realmente interesante. Están diciendo ~70% de crecimiento para el próximo año. Pero aquí está lo importante: Colette Kress fue muy clara diciendo que ese 70% es lo que PUEDEN suministrar, no lo que la demanda realmente es.
Sí, y eso nos lleva al punto más importante del trimestre. Los datos center, particularmente. Hablamos de $89 mil millones solo en ingresos de data center. El segmento hyperscale llegó a $49 mil millones, pero el verdadero ganador fue ACIE—ese es el segmento de NeoClouds, soberanos y empresas—que creció 138% año tras año.
Lo que es fascinante es que ACIE ahora representa aproximadamente el 50% del negocio de data center. La mayoría de los inversores solo piensan en Amazon, Microsoft, Google. Pero hay un mundo completamente invisible de nubes regionales, inversiones soberanas en IA, y startups de IA que están creciendo a 100% año tras año.
Esto me lleva a otro anuncio importante: el acompañamiento de AWS. Dos millones de GPUs adicionales. Pero no solo GPUs—también CPUs Vera, networking, y ellos van a usar la pila completa de NVIDIA: Omniverse, Cosmos, Isaac, Jetson. Es una integración vertical total.
Y hablando de Vera, ese es el nuevo sistema que NVIDIA acaba de lanzar. Los números aquí son impactantes. Treinta veces el rendimiento por megavatio en comparación con Grace Blackwell Ultra. Treinta y cinco veces el costo de token más bajo. Y Jensen dijo que espera que este sea el lanzamiento más rápido de NVIDIA en la historia.
Pero espera, hay más. También está Groq 3 LPX. Acababan de anunciar esto. Es un acelerador que tiene cuatro veces el número de tokens por segundo versus la siguiente mejor alternativa. ¿Para quién es esto? Para clientes que necesitan interactividad súper alta, latencia ultrabaja. Piensa en aplicaciones en tiempo real donde cada milisegundo importa.
Lo que realmente me atrae aquí es que Jensen continuamente habla de algo llamado "la oportunidad de ingresos por gigavatio". Mira cómo ha escalado: $18 mil millones por gigavatio con Hopper, $25 mil millones con Grace Blackwell, ahora $40 mil millones con Vera Rubin. Y él sugiere que esto seguirá aumentando.
Eso es potencialmente $60 mil millones por gigavatio en el futuro. Cuando habla de una gigawatt de data center, estamos hablando de infraestructura de $50-60 mil millones que se amortiza en menos de un año. El retorno sobre el capital invertido es de menos de un año. Eso explica por qué todos están comprando.
Ahora, no todo fue rosado. Hay un problema importante con los márgenes brutos. Los precios de la memoria se han disparado más allá de lo que NVIDIA esperaba. Están bajando la orientación de márgenes de 75% a 74% en Q3, y esperan que toque fondo en Q4 alrededor de 71-72%.
Pero lo interesante es cómo lo enmarcaron. Dijeron que la escasez de memoria es causada por la misma construcción de IA que los está haciendo crecer. No es como si fuera un obstáculo externo aleatorio—es un síntoma de su propio éxito. Los proveedores de memoria están maxados porque todos están comprando memoria para construir capacidad de IA.
Exacto. Y luego viene toda la cosa de las inversiones en laboratorios de IA frontera. NVIDIA ha invertido casi $50 mil millones en OpenAI, Anthropic y otros. Y ha establecido asociaciones para recaudar más de $500 mil millones en capital de terceros. Esto fue controvertido, así que un analista preguntó sobre ello.
Sí, la pregunta era básicamente: "Están invirtiendo masivamente en OpenAI y Anthropic, pero ambos están diseñando sus propios chips. ¿No es eso competencia?" Y Jensen respondió de manera perfecta. Dijo que esos chips de IA personalizados son solo para inferencia en una nube o un servicio específico. NVIDIA es una plataforma completa que funciona en cualquier lugar, en cualquier nube.
Y creo que tiene razón. Incluso si OpenAI construye un chip que es mejor para su inferencia, todavía necesitan toda la infraestructura alrededor: preparación de datos, pre-entrenamiento, post-entrenamiento, agentes. NVIDIA proporciona la pila completa.
Pero lo que realmente resaltó en el Q&A fue la discusión sobre agentes de IA. Jensen explicó que los agentes requieren 15 a 100 veces más computación que un usuario humano simple usando un modelo. No es solo el modelo que es más grande ahora—es que la forma en que se utiliza es exponencialmente más compleja.
Y luego mencionó algo sobre la recursividad. Dijo que en el futuro, cada empresa tendrá cientos de miles de agentes ejecutándose simultáneamente, 24/7, en el background, mejorándose a sí mismos. Si NVIDIA tiene 40,000 empleados hoy, en el futuro podrían tener 4 millones de agentes trabajando.
Eso es la parte que te mantiene despierto por la noche. La demanda que ven actualmente podría ser solo el principio. Y luego está la pregunta sobre la IA recursiva y AGI. El analista preguntó: ¿qué pasa si realmente logramos AGI o mejora recursiva real? ¿Se dispara aún más la demanda?
Jensen fue bastante directo. Dijo que sí, inflexiona aún más. Pero argumentó que en este punto, los hitos como "AGI en el 2024" o lo que sea son en gran medida sin sentido. Lo que importa es que la IA está haciendo trabajo productivo, generando tokens rentables, y si hubiera más computación disponible, generarían más tokens rentables.
Lo cual nos lleva de vuelta a la guía. 70% de crecimiento no es porque la demanda sea 70%. Es porque eso es lo que PUEDEN suministrar. En cada oportunidad, Jensen fue enfático: estamos limitados por la oferta, no por la demanda.
Entonces, ¿qué significa esto para los inversores? Bueno, NVIDIA tiene lo que podrías llamar un problema de "buen problema". Hay más demanda de la que pueden manejar, probablemente por muchos años. El precio de las acciones refleja eso, pero la pregunta es si refleja el alcance completo.
Lo que me impacta es la diversificación. Ya no es solo "NVIDIA vende GPUs a hiperscaladores". Ahora tienen CPUs Vera, networking Spectrum-X, socios de NeoClouds en 50 países, Groq, e inversiones en laboratorios de IA frontera. Si un segmento falla, otros compensan.
Y la métrica de ingresos por gigavatio continuamente aumentando sugiere que incluso si la cantidad de gigawatts construida se ralentiza, sus ingresos podrían seguir acelerados solo por la densidad y sofisticación aumentadas.
Pero tengamos cuidado. Los márgenes bajo presión, el gasto operativo creciendo 10-11% trimestral, las incertidumbres geopolíticas—todo eso es real. No es un viaje gratuito desde aquí. Pero basándose en estos números, NVIDIA probablemente tendrá una década increíble por delante.
Dicho esto, es importante ser realista. La historia de NVIDIA es increíble, pero como siempre, hacer tu propia diligencia debida es crítico.
Totalmente de acuerdo. Y recuerda: Todo lo discutido es análisis generado por IA con fines educativos. El rendimiento pasado no garantiza resultados futuros. Por favor, haga su propia diligencia debida.
Así que gracias por escuchar Beta Finch. Nos vemos en el próximo trimestre.
¡Adiós, todos! ---