El evento principal del año de NVIDIA, GTC (GPU Technology Conference) está centrado en los desarrolladores en lugar de la comunidad inversora, pero sirve como un importante «estado de la unión» más amplio de la IA, destacando los desarrollos clave en la industria. El consejero delegado (CEO) Jensen Huang proporcionó actualizaciones importantes sobre el profundo impacto del agente de IA autónoma de código abierto OpenClaw, como catalizador para la proliferación de IA agencial. Jensen también expuso argumentos a favor de la monetización de tokens para impulsar los ingresos, proporcionando justificación de que es posible obtener retornos atractivos sobre el gasto de capital en IA, y puede ser duradero y resistente.
El discurso principal de Jensen también incluyó una defensa en profundidad de la baza competitiva de NVIDIA dada la preocupación reciente de los competidores. Destacó una impresionante escala y velocidad de innovación en todo el rack—esto incluyó la integración de la reciente cuasi-adquisición Groq en la hoja de ruta de la compañía a partir de finales de este año (NVIDIA tiene un acuerdo de licencia de tecnología de inferencia no exclusiva con Groq destinado a acelerar la inferencia de IA a escala global), complementando el ‘co-diseño extremo’ de Vera Rubin, el superordenador de IA a escala de rack construido para IA agente y razonamiento. En un mundo de centros de datos de shell con potencia limitada (construidos para satisfacer la demanda explosiva de IA, computación en la nube, etc., pero que enfrentan limitaciones de energía), el proveedor de infraestructuras de IA que entrega más tokens y, por tanto, más ingresos por gigavatio es el rey.
En nuestra opinión, hay cuatro aspectos destacados clave para los inversores del GTC 2026:
1.º OpenClaw es un «Windows moment» para la IA agéntica
Logrando en semanas lo que Linux consiguió en 30 años, OpenClaw es el sistema operativo de las computadoras agénticas de la misma manera que Windows hizo posible las computadoras personales. Este agente autónomo de IA de código abierto permite a los usuarios ir más allá del chat de IA para ‘realizar trabajo real’ (por ejemplo. gestión de calendarios, envío de correos electrónicos, revisión de vuelos, etc.) al conectarse con aplicaciones como WhatsApp, WeChat, Microsoft Teams, Telegram y navegadores web.
Ahora todo el mundo puede crear agentes personales y todas las empresas del mundo deberían tener ahora una estrategia OpenClaw. Aunque la demanda de computación ha aumentado 1 000 000 veces en solo dos años, Jensen cree que realmente estamos al borde de otro salto exponencial dada la intensidad de computación de la IA agéntica y el uso explosivo de esta nueva tecnología. «[OpenClaw es] el proyecto de código abierto más popular en la historia de la humanidad, y lo hizo en solo unas pocas semanas. Excedió lo que hizo Linux en 30 años, y es así de importante», afirmó Huang.
2. Fichas = ingresos
Dado el debate actual del mercado sobre la sostenibilidad del gasto de capital de la IA y su potencial de monetización/rendimiento de la inversión (ROI), Jensen presentó sus cálculos con más detalle. En su opinión, las empresas de IA deberían cobrar por los tokens según la jerarquía. Habrá una jerarquía gratuita para atraer usuarios, pero más allá de eso la monetización del token escala rápidamente a medida que aumenta la interacción con la IA. Utilizando la nueva infraestructura Vera Rubin como ejemplo, una empresa podría tener el potencial de generar hasta 150 000 millones de dólares estadounidenses en ingresos por cada datacenter de 1GW (gigavatio) que cuesta 100 000 millones de dólares estadounidenses construir, presentando una oportunidad atractiva de retorno de inversión.
3.ª Co-diseño extremo foso competitivo
El CEO de NVIDIA articuló que la IA es un problema de pila completa (full stack) que requiere una solución full stack. Vera Rubin, que se lanzará a finales de este año, incluye siete chips completamente nuevos que se han diseñado en colaboración para maximizar la rentabilidad, incluida la reciente cuasi-adquisición de Groq, que aporta nuevas capacidades en la generación de tokens de latencia extremadamente baja (rápidos). Jensen explicó cómo la tecnología de Groq que acelera la inferencia para los modelos de lenguaje (LLMs) se integraría desagregando la inferencia para aprovechar las fortalezas de la GPU en el rendimiento para la decodificación de atención (pregunta), pero recurriendo a la LPU de Groq para la generación de decodificación (respuesta) dadas sus ventajas de ancho de banda. Además de diseñar nuevas CPU, GPU, DPU y almacenamiento, Vera Rubin puede entregar 350 veces la generación de tokens que el Hopper (GPU) entregó hace solo dos años. Dada la reciente entusiasmo del mercado por las acciones de redes ópticas (proveedor de enlaces ópticos de alta velocidad para datacentros de IA), vale la pena señalar que Jensen reiteró que el cobre aún tiene un largo camino en la hoja de ruta de NVIDIA, con óptica y ópticas empaquetadas en conjunto siendo integradas con el tiempo.
4. 1 billón US$ de ventas esperadas en 2025-2027
NVIDIA espera generar más de 1 billón de dólares en ingresos de Blackwell y Rubin de 2025 a 2027. Esa cifra no incluye las ventas de Hopper, CPU independientes ni Groq LPU. Se espera que la acumulación de suministros continúe aumentando hasta 2026, y esa estimación podría aumentar con el tiempo. «Cada empresa SaaS se convertirá en una empresa AaaS, una empresa agentic-as-a-service», resumió Jensen Huang.
Tribuna de opinión de Richard Clode, CFA, Portfolio Manager de Janus Henderson Investors.
A menos que se especifique lo contrario; información del GTC de NVIDIA obtenida de Investing.com; Transcripción del discurso de apertura de NVIDIA GTC; 16 de marzo de 2026 y NVIDIA.com.
AaaS: Agentic como un servicio es un modelo de suscripción en la nube para implementar agentes de IA autónomos que pueden tomar decisiones y ejecutar tareas con supervisión limitada, a menudo impulsados por grandes modelos de lenguaje (LLM).
IA agente: Un sistema de IA que utiliza un razonamiento sofisticado y una planificación iterativa para resolver de forma autónoma problemas complejos de varios pasos. Se utilizan inmensas cantidades de datos procedentes de múltiples fuentes y aplicaciones de terceros para analizar de forma independiente los problemas, desarrollar estrategias y ejecutar tareas.
Gasto de capital: dinero que una empresa gasta en activos importantes a largo plazo, como propiedades y equipos (activos tangibles) o tecnología, software, marcas registradas, patentes, etc. (activos intangibles) para facilitar nuevos proyectos o inversiones que respalden el crecimiento del negocio y expansión.
Shells de centros de datos con energía limitada: Instalaciones de centros de datos donde el edificio físico («shell») existe, pero la cantidad de energía eléctrica disponible para operar equipos informáticos es limitada o parcialmente no disponible.
CPU: la unidad central de procesamiento es el centro de control que ejecuta el sistema operativo y las aplicaciones de la máquina interpretando, procesando y ejecutando las instrucciones de los programas de hardware y software.
Unidad de procesamiento de datos (DPU): un procesador especializado diseñado para descargar tareas de red, almacenamiento e instrumentos del CPU. Acelera la transferencia de datos y los servicios de infraestructura en los centros de datos modernos, mejorando la eficiencia y escalabilidad, que son cruciales para ejecutar cargas de trabajo modernas de IA.
Solución de rack completo: se refiere al alquiler o compra de un rack completo de equipos y servicios de servidor en un centro de datos.
Solución full stack: se refiere a un enfoque integral para el desarrollo de software que cubre todos los niveles de una aplicación o proyecto. Esto incluye tanto los componentes front-end como los back-end, así como cualquier otra capa necesaria para que la aplicación funcione plenamente.
GPU: una unidad de procesamiento de gráficos realiza cálculos matemáticos y geométricos complejos que son necesarios para la representación de gráficos y también se utilizan en juegos, creación de contenido y aprendizaje automático.
Generación de tokens de baja latencia: cuán rápido puede un modelo de IA generativo (modelo de lenguaje grande) producir cada unidad sucesiva de salida (“token”) después de recibir un estímulo.
Unidad de procesamiento de lenguaje: el chip especializado y propietario de Groq diseñado específicamente para manejar las demandas únicas de velocidad y memoria de los grandes modelos de lenguaje (LLM).
Software de código abierto: código diseñado para ser accesible públicamente, por lo que respecta a su visualización, modificación y distribución.
ROI (retorno de la inversión): es un ratio financiero utilizado para medir la rentabilidad de una inversión. Se calcula dividiendo el resultado neto por el coste inicial de la inversión.
SaaS: Un modelo de entrega de software basado en la nube donde se accede a las aplicaciones a través de Internet, con el proveedor de servicios en la nube responsable de la infraestructura, el valor y las actualizaciones. Las aplicaciones se encuentran en los servidores de los proveedores de software.
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