El CEO de Nvidia lanza predicción: chips de IA rumbo al billón de dólares Merca2.0
17 de Marzo, 2026 13:25
La carrera por dominar la inteligencia artificial entró en una nueva fase, ya no basta con entrenar modelos, ahora el negocio real está en hacerlos funcionar a escala. En ese terreno, Nvidia quiere jugar —y ganar— más fuerte. Su CEO, Jensen Huang, lanzó una apuesta ambiciosa: el mercado de chips de IA podría generar al menos 1 billón de dólares en ingresos hacia 2027.
La cifra no es menor. Implica duplicar las expectativas recientes de la propia compañía y, sobre todo, confirma lo que varios análisis ya anticipaban: la industria de la IA está pasando de la experimentación al negocio masivo.
Durante años, el foco estuvo en el entrenamiento de modelos —el músculo detrás de herramientas como las de OpenAI o Meta—, donde Nvidia domina con sus GPU. Pero el giro es claro: la nueva batalla es la inferencia, es decir, la capacidad de responder en tiempo real a millones de usuarios.
De acuerdo con estudios de Gartner, para 2027 más del 70 por ciento de las cargas de trabajo de IA estarán vinculadas a inferencia, no a entrenamiento. En paralelo, McKinsey & Company estima que la IA generativa podría aportar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales a la economía global, impulsada precisamente por su adopción en operaciones cotidianas.
Por lo que entrenar modelos es caro, pero hacerlos útiles a escala es donde está el negocio sostenible.
La nueva arquitectura: velocidad, eficiencia y control
En su conferencia GTC, Nvidia presentó una estrategia que responde a esta transición. Por un lado, nuevos chips como Vera Rubin se encargarán de traducir solicitudes humanas a lenguaje máquina; por otro, tecnología basada en Groq —empresa de la que adquirió licencias tecnológicas multimillonarias— optimizará la fase de respuesta.
Este enfoque modular busca resolver uno de los grandes cuellos de botella actuales: la latencia. En términos simples, cuánto tarda una IA en responder. En mercados como asistentes virtuales, comercio conversacional o automatización empresarial, unos milisegundos pueden definir la experiencia… y el negocio.
El dominio de Nvidia no está garantizado. Empresas como Google han apostado por chips propios (TPU), mientras que el resurgimiento de las CPU —tradicionalmente lideradas por Intel— abre nuevas alternativas para ejecutar IA de forma más eficiente en ciertos casos.
Además, el auge de arquitecturas personalizadas y soluciones específicas para inferencia podría fragmentar el mercado. Según IDC, el gasto global en infraestructura de IA superará los 300 mil millones de dólares en 2026, con una creciente diversificación de proveedores.
El factor inversor: optimismo con cautela
Aunque Nvidia alcanzó valoraciones históricas en 2025, los inversionistas han comenzado a cuestionar si el crecimiento puede sostenerse. La promesa del “trillón” busca disipar esas dudas, pero también eleva la presión: ahora la empresa debe demostrar que puede capturar ese valor.
El analista Jacob Bourne, de eMarketer, lo resume bien: el mercado sigue confiando en Nvidia, pero espera ejecución impecable en un entorno cada vez más competitivo.
Quizá el movimiento más estratégico no está en los chips, sino en el ecosistema. Nvidia también apuesta por plataformas de agentes autónomos y software como NemoClaw, apuntando a un futuro donde la IA no solo responde, sino actúa.
Aquí está el verdadero juego de largo plazo: quien controle la infraestructura, el software y los estándares, controlará la economía de la IA.
La señal es que la IA dejó de ser promesa y se convirtió en infraestructura crítica. Y como toda infraestructura, el ganador no será solo el más innovador, sino el que logre escalar, integrar y monetizar más rápido.
Nvidia va adelante. Pero en esta carrera, liderar hoy no garantiza nada mañana. Y en un mercado que podría valer un billón de dólares en apenas un par de años, cada milisegundo —y cada decisión— cuenta.
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