¿Por qué cae la acción de Nvidia pese a la fuerte demanda de IA?

Las acciones de Nvidia bajaron ligeramente el martes, pese a que la confianza general de los inversores en la demanda de inteligencia artificial se mantuvo intacta, y la acción se situó cerca de niveles récord.

Las acciones del fabricante de chips cayeron alrededor de un 1,2% en la negociación de la tarde, a pesar de un fuerte repunte reciente que ha hecho que el valor gane aproximadamente un 15% en el último mes. Nvidia se acerca ahora a su máximo de cierre histórico de algo más de $207, alcanzado en octubre del año pasado.

La modesta corrección se produce en medio de crecientes preocupaciones competitivas, especialmente tras los informes de que Google se prepara para presentar una nueva generación de sus chips de inteligencia artificial propios.

El impulso de Google con las TPU plantea preguntas competitivas

La atención de los inversores se ha centrado en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google, que se espera se muestren en la conferencia Cloud Next de la compañía esta semana, según Bloomberg.

Las TPU representan una de las amenazas competitivas más significativas para el dominio de Nvidia en chips de IA hasta la fecha. Sin embargo, los directivos de Nvidia y los analistas han minimizado en gran medida los riesgos, señalando en su lugar la ventaja tecnológica de la compañía y su ecosistema consolidado.

“Con barreras de entrada significativas creadas por su pila de software CUDA, vemos riesgos competitivos limitados y esperamos que Nvidia continúe dominando una de las cargas de trabajo de más rápido crecimiento en la nube y en entornos empresariales”, escribió el analista de KeyBanc John Vinh en una nota de investigación el lunes.

Vinh reiteró una calificación de Sobreponderar en Nvidia, con un precio objetivo de $275, subrayando la confianza continua en el posicionamiento a largo plazo de la compañía.

Los analistas sugieren que los próximos resultados de grandes empresas tecnológicas podrían aportar mayor claridad, en particular respecto a si los principales modelos de IA siguen dependiendo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) de Nvidia, en lugar de cambiar hacia arquitecturas alternativas como las TPU.

La demanda de IA y la solidez del ecosistema respaldan las perspectivas

A pesar del ruido competitivo, los analistas siguen siendo en general optimistas respecto a las perspectivas de Nvidia, citando la fuerte demanda de infraestructura de IA en entornos cloud y empresariales.

“Creemos que muchos inversores no valoran suficientemente que las GPU a menudo representan la inversión de hardware de menor riesgo para los proveedores cloud —especialmente para cualquier instancia que finalmente servirá cargas de trabajo de clientes externos”, escribió el analista de UBS Timothy Arcuri en una nota de investigación. “El ecosistema CUDA de Nvidia no es un foso sólido en todos los casos, pero la capacidad de Nvidia para modelar, simular y comparar internamente arquitecturas alternativas es un factor que creemos que muchos inversores subestiman.”

La plataforma de software CUDA de Nvidia sigue siendo un diferenciador clave, permitiendo a desarrolladores y empresas construir y desplegar aplicaciones de IA de manera eficiente, lo que refuerza la fidelidad de los clientes incluso cuando los rivales invierten fuertemente en soluciones alternativas.

Los datos del mercado también reflejan un sentimiento alcista sostenido. Según TipRanks, el objetivo de precio medio a 12 meses de 43 analistas se sitúa en $273,57, lo que implica un alza de aproximadamente el 37% respecto a los niveles recientes.

La plataforma Vera Rubin alimenta el optimismo a largo plazo

De cara al futuro, la hoja de ruta de hardware de próxima generación de Nvidia sigue siendo un pilar central de su historia de crecimiento.

Los analistas de Bernstein mantuvieron una recomendación de Compra sobre la acción con un objetivo de precio de $300, destacando la próxima plataforma Vera Rubin como un catalizador importante.

El analista David Dai describió la plataforma como “un monstruo”, proyectando que ofrecerá cinco veces más rendimiento de inferencia y 3,5 veces más rendimiento de entrenamiento en comparación con los modelos actuales.

Se espera que estas ganancias lleguen con solo 1,6 veces más transistores, lo que apunta a mejoras significativas en la eficiencia del diseño.

Se anticipa que la plataforma Vera Rubin comenzará a enviarse en la segunda mitad de 2026, lo que podría reforzar el liderazgo de Nvidia en computación de IA de alto rendimiento.