La recomendación de compra sobre las acciones de Nvidia Corp. (NVDA) fue reiterada por analistas de Bank of America antes de la conferencia anual de desarrolladores de la compañía, conocida como Nvidia GTC, cuyo discurso principal está previsto para el 16 de marzo.
El informe del banco de inversión subrayó que la acción cotiza cerca de 17 veces las ganancias proyectadas a futuro, un múltiplo que describe como un mínimo histórico para la compañía. Según los analistas, cualquier señal sobre la evolución de productos, infraestructura y demanda podría influir en la percepción del mercado sobre el crecimiento de la empresa en los próximos años.
El reporte recuerda además que el despliegue de la generación actual de chips Blackwell podría alcanzar ventas acumuladas cercanas a US$500.000 millones. A su vez, las estimaciones de consenso para el negocio de centros de datos de Nvidia proyectan ingresos cercanos a US$750.000 millones para el período 2026-2027 y alrededor de US$1 billón entre 2027 y 2028.
El informe del banco de inversión señala que el mercado estará atento a la visibilidad de la hoja de ruta tecnológica hacia 2027 y 2028, así como a la ampliación de la cartera de productos para inteligencia artificial.
Tres puntos claves de la conferencia
El análisis identifica tres focos principales para la conferencia:
- El primero es la actualización del calendario de chips de procesamiento gráfico de la compañía, que se extendería hasta la arquitectura denominada Feynman, prevista para 2028.
- El segundo es la expansión de productos diseñados en conjunto con clientes de centros de datos, con soluciones personalizadas para distintas etapas del procesamiento de inteligencia artificial.
- El tercer eje es el desarrollo de tecnologías de interconexión óptica integradas dentro de la infraestructura de computación a gran escala.
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En cuanto a los nuevos productos, Bank of America anticipa que Nvidia podría presentar una cartera ampliada de soluciones para inteligencia artificial. Entre ellas figuran plataformas para el entrenamiento de modelos, sistemas destinados a preparar solicitudes de inferencia —la etapa en la que los modelos generan respuestas— y chips especializados para tareas de decodificación de baja latencia, orientados a reducir el tiempo de respuesta de aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
Entre las novedades técnicas que los analistas destacan se encuentran las unidades de procesamiento de latencia, chips diseñados para acelerar procesos de inferencia con menor demora. Estos componentes podrían integrarse en los sistemas de servidores de Nvidia en futuras generaciones de centros de datos, como las plataformas Rubin Ultra previstas para 2027 o Feynman en 2028.
El informe también prevé anuncios vinculados con la infraestructura de redes dentro de los centros de datos. Entre ellos se menciona el conmutador Spectrum-6, capaz de transferir más de 100 terabits por segundo, así como el desarrollo de sistemas de interconexión que integran óptica directamente en los equipos. Estas tecnologías buscan mejorar la eficiencia en la comunicación entre miles de procesadores utilizados para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
Otro punto que podría aparecer en la conferencia es una posible colaboración con Intel para desarrollar procesadores centrales personalizados basados en arquitectura x86. Según los analistas, esa cooperación podría ampliar la adopción de Nvidia en centros de datos empresariales y eventualmente abrir oportunidades en computadoras personales.
Bank of America también consignó que el mercado estará atento a señales sobre la evolución de la arquitectura Rubin, prevista para la segunda mitad de la década. Cualquier indicio sobre el ritmo de adopción de esa plataforma entre 2027 y 2028 podría influir en la cotización de la empresa.
Otro aspecto técnico destacado es el posible impacto de nuevas arquitecturas de memoria. El informe plantea que el uso de memorias alternativas en chips de inferencia —en lugar de la memoria de alto ancho de banda actualmente utilizada en sistemas de inteligencia artificial— podría modificar la demanda de esos componentes en el futuro.
Los analistas también mencionan el concepto de costo por token, una métrica utilizada para medir el costo de operar modelos de inteligencia artificial. Según el informe, la arquitectura Vera Rubin podría reducir ese costo hasta diez veces en comparación con la generación Grace Blackwell.
Además del hardware, el reporte señala que los inversores podrían prestar atención a avances en software de inferencia que se ejecuta sobre la plataforma de programación CUDA. Herramientas como SGLang o vLLM permiten ejecutar modelos de lenguaje con mayor eficiencia y podrían reforzar la ventaja competitiva de Nvidia en el ecosistema de inteligencia artificial.
Dudas sobre Medio Oriente
El informe también identifica varias preguntas clave para los inversores. Entre ellas figuran el impacto del conflicto en Oriente Medio sobre las cadenas de suministro, el costo de la energía para centros de datos y la expansión de infraestructura tecnológica en distintas regiones.
Otros factores incluyen la disponibilidad de insumos críticos para la fabricación de chips —como obleas de silicio, memoria avanzada, sustratos y componentes ópticos— y la capacidad de la compañía para sostener un calendario anual de lanzamientos.
El uso de la liquidez de la empresa también es un punto de atención. Nvidia mantiene compromisos de suministro por aproximadamente US$95.000 millones y ha realizado inversiones dentro del ecosistema de inteligencia artificial, incluidas iniciativas vinculadas con OpenAI y Anthropic, además de acuerdos con proveedores de tecnología óptica.
