Lo más destacado del informe financiero de Nvidia: el ritmo de liberación de Rubin y el compromiso de capacidad computacional de OpenAI
Antes del informe financiero de Nvidia del 26 de agosto, el mercado ya ha incorporado plenamente un sólido desempeño en los precios. El verdadero suspenso reside en dos aspectos principales: si la arquitectura Rubin podrá replicar o incluso superar la velocidad de crecimiento de Blackwell, y en torno al pedido superorden de 600 mil millones de dólares ligado a OpenAI, están las dudas sobre cómo se registrarán posibles deudas y quién asumirá el riesgo de depender de un solo arrendatario durante 20 años. Las respuestas a estas cuestiones podrían redefinir la lógica de valoración de Nvidia.
Nvidia publicará su informe trimestral el 26 de agosto y el foco del mercado ya no está en los propios resultados, sino en dos líneas narrativas más profundas: la velocidad de escalada de la nueva arquitectura Rubin y la lógica financiera implícita en el compromiso de capacidad de cómputo a gran escala vinculado durante años con OpenAI. Jeffries señala que los datos generales de Nvidia esta temporada son sólidos y las expectativas al alza ya están bien valoradas en el mercado, pero el ritmo de escalada de Rubin y el tratamiento contable del acuerdo con OpenAI serán los temas centrales de la conferencia de resultados.
Los analistas de Jeffries estiman que los ingresos trimestrales de julio de Nvidia alcanzarán los 95.000 millones de dólares, por encima de las previsiones consensuadas del mercado de 91.900 millones, un aumento intertrimestral del 16%; la guía de ingresos para el trimestre de octubre sería de 108.000 millones de dólares, aproximadamente un 4% superior al consenso de 103.700 millones. El banco espera que la serie Rubin (VR/R200) represente aproximadamente el 12% de los ingresos por GPU en el F3Q27 y superará el 40% en el F4Q27, previendo que el F1Q28 será el punto de inflexión donde Rubin supere a Blackwell como principal fuente de ingresos, con un volumen de ventas estimado en 2 millones de unidades.
Mientras tanto, el 17 de agosto Nvidia anunció un acuerdo con SB Energy para construir el campus de computación PORTS-Pike en Ohio, donde OpenAI tiene un contrato de arrendamiento de 20 años, Nvidia es el único proveedor de capacidad de cómputo e invierte 1.500 millones de dólares en SB Energy.
La dirección reveló que los compromisos actuales y planificados de OpenAI alcanzan ya una capacidad de cómputo Nvidia de aproximadamente 12 GW ampliable a 16 GW, lo que representaría unos ingresos acumulados de 600.000 millones de dólares antes de 2030, el mayor compromiso revelado hasta la fecha por un solo cliente. El tratamiento contable de este acuerdo y la forma de divulgación de posibles pasivos contingentes serán uno de los factores de riesgo más observados por el mercado.
Escalada de Rubin: la simplificación del diseño permite una liberación de capacidad más rápida
Jeffries sostiene que la eficiencia en la transición de plataformas de Rubin superará significativamente a la fase inicial de Blackwell, y estima que la escala de despliegue de racks de Rubin alcanzará más de 13.000 en el C26 y más de 120.000 en el C27.
Vera Rubin NVL72 mantiene la configuración del chasis Oberon de 72-GPU establecida por GB200/GB300, conservando el mismo espacio físico y la infraestructura de fabricación/despliegue, mientras que el diseño de refrigeración por agua a 45 grados es compatible directamente con los centros de datos de refrigeración líquida existentes. A nivel de ensamblaje, Nvidia ha renovado la bandeja de cálculo y la bandeja del switch NVLink a un diseño modular sin cables, tubos ni ventiladores, y ha sustituido los numerosos mazos de cables NVLink manuales de la era Blackwell por una PCB central; la dirección afirma que esto reduce el tiempo de ensamblado de la bandeja de cálculo de unas 2 horas a solo 5 minutos.
En cuanto a la cadena de suministro, Nvidia describe el ecosistema de Rubin como de aproximadamente el doble de tamaño que Grace Blackwell, abarcando 30 países, 350 fábricas y cientos de socios.
El plan de producción en masa comenzará en el F3Q27, continuará su escalada en el F4Q27 y la dirección define el F1Q28 como un trimestre "muy grande", con la proyección de Jeffries de ventas de 2 millones de unidades. Cabe destacar que, según lo esperado, todos los laboratorios de vanguardia adoptarán Vera Rubin desde el inicio, diferente del caso inicial de Blackwell.
CPU Vera: oportunidad estructural detrás del objetivo de 20.000 millones de dólares
La dirección señala que el mercado total direccionable (TAM) para CPUs es de 200.000 millones de dólares, con el objetivo de ingresos anuales de CPU de 20.000 millones para el F27, incluyendo las líneas Grace y Vera.
Según el modelo bottom-up de Jeffries, los ingresos por CPUs acompañantes en el F27 alcanzarán aproximadamente 8.650 millones de dólares, lo que implica cerca de 11.350 millones de dólares provenientes de CPUs Vera independientes; la tasa de ingresos anualizados para F4Q27 será de unos 32.000 millones de dólares. El ASP de Vera ronda los 4.000 dólares, es un die monolítico en el límite fotolitográfico de 3nm, y su margen bruto es similar al nivel general del negocio de IA de Nvidia.
A nivel de clientes, SPCX ha confirmado que utilizará una arquitectura "full Nvidia", Oracle planea desplegar cientos de miles de CPUs Vera; Microsoft lo ha asumido con menor énfasis; OpenAI y Anthropic siguen en fase de evaluación.
Jeffries apunta que el grupo de clientes ACIE (Empresas de Infraestructura de Nube e IA) serán el principal motor del crecimiento de ingresos de las CPUs Vera. En términos de competencia, Venice de AMD sigue siendo el líder absoluto del mercado, habiendo iniciado su fase de escalada en 2H26; Intel tiene cierta flexibilidad en capacidad, aunque Jeffries considera que la falta de tecnología Spatial Multi-threading mantiene a Intel en desventaja técnica.
Acuerdo con OpenAI: la dualidad de los 600.000 millones de dólares comprometidos y los pasivos contingentes
El 17 de agosto, Nvidia anunció la cooperación con SB Energy para el campus tecnológico PORTS-Pike en Ohio (ubicado en el antiguo sitio DOE Portsmouth), donde OpenAI tiene un arrendamiento de 20 años, Nvidia actúa como único proveedor de cómputo, proporciona un aval de 4,25 GW de capacidad IT y mantiene una opción sobre 3,75 GW adicionales (8 GW en total), además de invertir 1.500 millones de dólares en SB Energy.
Según Nvidia, cada generación de sistemas desplegada en ese campus podría corresponder a aproximadamente 1,5 millones de GPUs y generar entre 150.000 y 200.000 millones de dólares de ingresos (equivalente a entre 100.000 y 133.000 dólares por GPU), con posibilidad de varias rondas de actualización en 20 años.
La dirección también reveló que los compromisos existentes y planeados de OpenAI suman una capacidad de 12 GW, ampliables a 16 GW de potencia Nvidia, con ingresos acumulados antes de 2030 de aproximadamente 600.000 millones de dólares. Es el mayor compromiso de cliente único divulgado hasta la fecha; a razón de 16 GW, equivale a aproximadamente 3.700 millones de dólares por GW, en línea con previsiones anteriores de CapEx/$GW de la dirección.
Jeffries destaca que esta cooperación supone un cambio importante en el balance de Nvidia: Nvidia no asume el coste total del campus, sino partes específicas de los pagos de alquiler y de electricidad y determinados compromisos residuales de valor, entrando en vigor paulatinamente entre 2028 y 2030 a medida que se ponen en funcionamiento los centros de datos y disminuyendo progresivamente en línea con los pagos de OpenAI. Sin embargo, el informe señala especialmente que, esto se anuncia apenas una semana después de que se calificara una plataforma de financiación externa de 50.000 millones como un "traslado del financiamiento de clientes fuera de balance", lo que podría reavivar las preocupaciones de los inversores sobre financiación circular.
Las cuestiones clave en esta conferencia de resultados serán: el tratamiento contable y la divulgación de los pasivos contingentes, si la estructura del acuerdo puede servir de plantilla para otros laboratorios de vanguardia, y cómo valora Nvidia el riesgo de valor residual de un único arrendatario a 20 años; las respuestas a estas cuestiones determinarán directamente en qué medida el crecimiento de ACIE será impulsado por Nvidia y el múltiplo de valoración que otorgará el mercado.
Redes y CPO: el retraso de Kyber interrumpe la hoja de ruta de Scale-Up
Jeffries considera que el plan Scale-Up CPO presentado públicamente por Nvidia en GTC enfrenta presión por los plazos. Según datos de la cadena de suministro, la forma de rack Kyber se ha confirmado retrasada y el lanzamiento de Scale-Up CPO podría postergarse de C28 a C29 o más.
Durante el periodo de transición, algunos sostienen que Nvidia podría impulsar soluciones de interconexión entre racks tipo NPO, como la configuración NVL576 compuesta por 8 racks Oberon NVL72. Jeffries considera razonable este camino y puede haberse incluido en la hoja de ruta, pero debido a su complejidad técnica, no se espera que sea la forma de entrega principal. En cuanto a Scale-Up, Nvidia lanzó con el VR200 NVL72 el NVLink 6, aumentando el número de switches NVLink de 16 a 32 respecto a la generación previa NVL72.
En el área de Scale-Out CPO, los switches Spectrum-6 CPO ya entraron en producción en masa y se espera aumento de capacidad en 2H26, siendo los primeros en adoptar la solución CRWV, Lambda, META, MSFT y ORCL. Jeffries mantiene su evaluación: Broadcom (AVGO) y TH6 siguen siendo los líderes de este segmento y la demanda a corto plazo de Scale-Out CPO se mantendrá moderada.
Cuello de botella energético: la mayor restricción oculta para el despliegue de IA
La capacidad de la oferta eléctrica para seguir el ritmo de crecimiento de la demanda de chips se está convirtiendo en el factor central que condiciona la expansión de la infraestructura de IA. Los grandes proveedores cloud hiperescalables (AMZN, MSFT, GOOG, META) principalmente impulsan la construcción de centrales de gas y redes de transmisión dedicadas mediante pagos a empresas de servicios públicos, mientras que laboratorios de vanguardia (OpenAI/Anthropic/xAI) y nuevos prestadores cloud recurren cada vez más a esquemas de "energía tras medidor" (BTM) para suplir la brecha entre tiempos de adecuación de la red y la demanda de despliegue de XPU.
Según las estimaciones de Jeffries, la brecha entre despliegue XPU y oferta eléctrica en C27 rondará los 30 GW y en C28 se ampliará a 53 GW, pero el déficit neto real se ubicará en el rango de decenas de GW, por debajo de la diferencia máxima nominal de 566 GW, dado que parte de las nuevas capacidades y proyectos de centros de datos se superponen y existe una diferencia temporal entre la adjudicación de capacidad de suministro y la potencia real de despliegue.
Entre las fuentes energéticas principales en construcción: las turbinas de gas de GE Vernova (GEV) alcanzarán capacidades de 20/22/24 GW en C26/27/28; Siemens (SIE) con capacidades de 15,5 GW en C26 y ampliando a 19/21 GW en C27/28; en generadores de combustión alternada, el atraso de pedidos de CAT supera los 24 meses, y aunque dupliquen capacidad, C27 ya está totalmente vendido; las pilas de combustible de óxido sólido de Bloom Energy alcanzarían 2 GW de capacidad al final de 2026; la propuesta de FTAI de motores de aviones retirados ofrece 25 MW por unidad; la adopción comercial de energía nuclear o reactores modulares pequeños (SMR) antes de 2030 es poco probable.
En regulación, crece la resistencia en varios estados a la construcción de centros de datos. Jeffries manifiesta optimismo respecto al futuro a largo plazo de la IA, pero considera que la situación actual de la oferta energética requiere cautela y espera que la directiva se pronuncie con claridad en los resultados respecto a estos posibles obstáculos.
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