Nvidia toca los 4 billones y lidera la carrera de la IA

Nvidia ha tocado este miércoles los 4 billones de dólares de capitalización bursátil —cuatro trillones en la nomenclatura estadounidense— y se ha convertido en la primera empresa cotizada que alcanza ese valor. Sus acciones llegaron a subir un 2,5%, hasta un máximo histórico de 164 dólares.

El hito coloca a la compañía por delante de Microsoft, valorada entonces en torno a 3,75 billones de dólares, y de Apple. Pero su significado va más allá de la clasificación bursátil: Wall Street está valorando a Nvidia como el principal suministrador de la infraestructura física necesaria para desplegar modelos de inteligencia artificial a gran escala.

De fabricar gráficos a vender capacidad de IA

Nvidia no fabrica directamente sus chips, sino que los diseña. Durante años fue conocida sobre todo por sus tarjetas gráficas para videojuegos. Esa especialización resultó decisiva cuando investigadores y empresas empezaron a usar las GPU, procesadores capaces de ejecutar muchas operaciones simultáneas, para entrenar redes neuronales.

Hoy sus aceleradores H100 y H200 se han convertido en piezas habituales de los centros de datos dedicados a IA. La nueva generación Blackwell, presentada en marzo de 2024, está llamada a tomar el relevo. Los grandes proveedores de nube y las compañías tecnológicas compran estos sistemas para entrenar y servir modelos como asistentes conversacionales, generadores de imagen y herramientas de programación.

La demanda se refleja en las cuentas. Nvidia ingresó 44.100 millones de dólares en su primer trimestre fiscal de 2026, un 69% más que un año antes, según sus resultados publicados en mayo. De esa cantidad, 39.100 millones procedieron de su división de centros de datos. Para el trimestre en curso, la empresa anticipó ingresos de 45.000 millones de dólares, más o menos un 2%.

Una recuperación rápida tras DeepSeek y los aranceles

El camino hasta los 4 billones no ha sido lineal. A finales de enero, la irrupción de DeepSeek, una empresa china que afirmó haber desarrollado un modelo competitivo con menor coste de entrenamiento, provocó dudas sobre si el gasto en chips de IA podía moderarse. Nvidia sufrió entonces una caída diaria histórica en valor de mercado.

También pesaron en primavera los anuncios arancelarios de Donald Trump y las restricciones estadounidenses a la exportación de determinados chips avanzados a China. Nvidia calculó que las nuevas limitaciones sobre su chip H20 le costarían unos 8.000 millones de dólares en ingresos durante el segundo trimestre fiscal.

Pese a ello, la acción se ha recuperado cerca de un 74% desde los mínimos de abril y acumula más de un 22% de subida en lo que va de año. El rebote coincide con nuevos máximos del S&P 500 y con la expectativa de que Estados Unidos alcance acuerdos comerciales con algunos socios.

Una empresa que ya mueve el índice

El tamaño de Nvidia tiene efectos directos en el mercado. La compañía representa el 7,3% del S&P 500, el mayor peso individual del índice, de acuerdo con datos de LSEG recogidos por Reuters. Microsoft y Apple rondan el 6% y el 7%, respectivamente. Una variación relevante en la cotización de Nvidia puede influir por sí sola en la evolución del principal indicador bursátil estadounidense.

Su valoración supera además el valor conjunto de las bolsas de Canadá y México, y el de todas las empresas cotizadas del Reino Unido. Aun así, el mercado no está pagando múltiplos más elevados que en los últimos años: la acción cotiza a unas 32 veces el beneficio previsto para los próximos doce meses, frente a una media de 37 veces en los tres años anteriores. Es una señal de que el fuerte aumento de ingresos ha acompañado a la subida bursátil.

El próximo examen llegará el 27 de agosto, cuando Nvidia presente sus resultados del segundo trimestre. La cuestión ya no es si la IA requiere grandes cantidades de computación —las cifras actuales apuntan a que sí—, sino cuánto tiempo mantendrán las grandes tecnológicas este ritmo de inversión y si Nvidia podrá conservar su ventaja ante competidores como AMD y los chips propios desarrollados por los operadores de nube.