Nvidia pierde terreno a medida que aumenta la competencia: ¿Puede el líder en chips de IA mantener su ventaja?

Puntos clave

• La acción de Nvidia cayó un 12,6% durante noviembre a medida que el sentimiento del mercado se inclinaba hacia preocupaciones sobre las valoraciones de la industria de IA
• Gemini 3 de Google, impulsado por chips TPU propios en lugar de GPUs de Nvidia, demostró que el silicio personalizado puede competir eficazmente
• A pesar del enorme crecimiento en ganancias del tercer trimestre, persisten las dudas sobre si Nvidia podrá mantener su posición de mercado premium a largo plazo

La caída de noviembre y qué la desencadenó

El sector de la IA enfrentó una revisión de la realidad en noviembre, con Nvidia en el centro de una corrección más amplia. La potencia de los semiconductores vio cómo su acción caía un 12,6% desde finales de octubre hasta finales de noviembre, incluso cuando la compañía publicó otro informe de ganancias sólido. Esta desconexión entre resultados financieros sólidos y debilidad en las acciones revela preocupaciones más profundas entre los participantes del mercado.

Los inversores no estaban reaccionando solo al rendimiento de Nvidia; estaban lidiando con preguntas fundamentales sobre si el actual auge de la IA puede justificar las inversiones intensivas en capital que se están realizando. Todo el ecosistema de infraestructura de inteligencia artificial fue sometido a escrutinio, con las valoraciones desproporcionadas de Nvidia particularmente expuestas.

El desafío de Google a la dominancia de Nvidia en chips

El verdadero catalizador de la ansiedad de noviembre vino del anuncio de Alphabet de su último modelo de IA, Gemini 3. Lo que hizo que este lanzamiento fuera especialmente significativo no fueron solo las capacidades del modelo, sino cómo fue entrenado.

A diferencia de los competidores que dependen de la costosa infraestructura de GPU de Nvidia, Google construyó y desplegó Gemini 3 usando sus propios chips personalizados — TPUs específicamente diseñados para las operaciones matriciales requeridas en el entrenamiento de modelos de lenguaje grande. Las implicaciones fueron inmediatas y preocupantes para los optimistas de Nvidia.

Estos procesadores especializados ofrecen una narrativa alternativa convincente. Las TPUs de Google son tanto más rentables de fabricar como considerablemente más baratas de operar en comparación con soluciones de GPU de uso general. Representan una integración vertical a escala — la capacidad de optimizar el hardware específicamente para las cargas de trabajo previstas en lugar de depender de plataformas de computación de propósito general.

Este desarrollo desafía la tesis de inversión central de Nvidia. Aunque las GPUs de Nvidia siguen siendo más versátiles y potentes en términos brutos, la calidad de Gemini 3 plantea una pregunta incómoda: si empresas de hiperescala como Google pueden construir modelos competitivos con silicio propietario optimizado, ¿qué justifica los precios premium de las ofertas principales de Nvidia?

Sólidos fundamentos frente al pesimismo del mercado

La ironía de la caída de noviembre es que el negocio subyacente de Nvidia no mostró debilidad. El tercer trimestre de la compañía entregó resultados que muchos considerarían excepcionales — un crecimiento explosivo en ingresos y beneficios tanto interanual como secuencial, junto con márgenes brutos que rivalizan con las empresas de software en lugar de los fabricantes tradicionales de chips.

Sin embargo, el mercado optó por pasar por alto estas métricas, sugiriendo que el rendimiento financiero por sí solo no es lo que los inversores están valorando actualmente en Nvidia. La desconexión subraya un cambio crítico: las preguntas sobre la sostenibilidad del crecimiento ahora pesan más que la evidencia de fortaleza actual.

¿Qué sigue?

Diciembre ofreció algo de alivio, con la acción de Nvidia ganando aproximadamente un 4,3% a principios de mes a medida que el pánico vendedor se calmaba. Sin embargo, las tensiones subyacentes que impulsaron la corrección de noviembre permanecen sin resolverse.

El panorama a corto plazo parece estable. No hay evidencia convincente que sugiera que los libros de pedidos de Nvidia se estén debilitando o que los clientes estén dejando de usar sus productos. La construcción de infraestructura para aplicaciones de IA continúa, y Nvidia sigue siendo la opción predeterminada para la mayoría de las empresas que ingresan en el espacio.

El panorama a largo plazo presenta más incertidumbre. La valoración total de Nvidia depende de mantener su tasa de crecimiento y su posición de liderazgo en el mercado. Aunque los indicadores a corto plazo siguen siendo favorables, varios vientos en contra merecen consideración: la aparición gradual de silicio personalizado competitivo por parte de grandes empresas tecnológicas, los retornos económicos del mundo real no probados a escala de las inversiones en IA, y el patrón histórico de ciclos de mercado que eventualmente ponen a prueba incluso a las empresas más fuertes.

La caída del 12,6% en noviembre de la compañía puede ser temporal, pero señala que los inversores comienzan a exigir más que solo números trimestrales impresionantes. Se preguntan si la burbuja de la IA puede expandirse indefinidamente o si las valoraciones actuales ya han descontado un optimismo que la realidad aún no ha justificado.