La carrera tecnológica de Nvidia avanza por un carril mientras el mercado la mira desde otro. Esta semana quedó patente la brecha: la compañía presentó un diseño modular para sus fábricas de IA y celebró el primer AI-RAN en un operador comercial, pero sus títulos cedieron un 4,4% el jueves, arrastrados por el repliegue generalizado en los valores tecnológicos vinculados a la inteligencia artificial.
El detonante de ese retroceso no fue un tropiezo operativo, sino el creciente escepticismo sobre cómo se financiará el despliegue de infraestructura. Según Reuters, pesaron los resultados de Meta, sus planes de gasto y el anuncio de nuevas acciones, a lo que se sumaron unos tipos de interés al alza. AP añadió otro factor: las dudas sobre el encarecimiento del crédito para construir centros de datos y comprar chips, junto con la sospecha de que las valoraciones se han adelantado al negocio real. El castigo no se limitó a Nvidia y golpeó al conjunto del sector.
Un módulo que promete comprimir los plazos
En paralelo a ese debate financiero, la compañía de Jensen Huang presentó el miércoles DSX POD, un diseño de referencia modular para fábricas de IA completas basadas en Vera Rubin. La propuesta consiste en que los socios ensamblen y validen los sistemas antes de enviarlos, de modo que en la ubicación ya preparada quede mucho menos trabajo de instalación por hacer.
La cifra que maneja la empresa es llamativa: el montaje podría pasar de seis meses a apenas 14 días. Los envíos globales a cargo de los socios están previstos para comienzos de 2027. Conviene leer el anuncio con precisión: Nvidia describe una reducción potencial del tiempo de instalación, no un ahorro ya alcanzado de forma generalizada, y las entregas anunciadas todavía pertenecen al futuro. El cuello de botella que ataca es concreto, el intervalo entre una superficie acondicionada y el equipo funcionando.
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Del anuncio al uso real en redes móviles
El otro frente abierto es el de las aplicaciones. También el miércoles, Nvidia informó de un hito en la introducción de inteligencia artificial en las redes de telefonía: T-Mobile, junto a Nvidia y Nokia, completó lo que las compañías describen como la primera llamada AI-RAN del mundo en una red comercial. No se trata de una simple presentación de producto, sino de un uso ya cerrado en un entorno real, fuera del negocio clásico de suministro de capacidad de cómputo.
A ese paso le siguen otros de distinto grado de madurez. BT, Deutsche Telekom y Elisa anunciaron pruebas o proyectos piloto en los que se empleará software de Nokia sobre el Aerial RAN Computer de Nvidia, iniciativas que aún deben distinguirse de la llamada ya completada porque describen la siguiente fase de ensayo, no una operación extendida. En el terreno de los agentes de IA, Reuters informó el lunes de que la startup de nube Modal planea usar el procesador Vera de Nvidia, después de haberse apoyado antes en chips de Intel y AMD; lo relevante ahí es el cambio de proveedor para una tarea concreta. Ese mismo lunes, Nvidia y el Gobierno alemán acordaron colaborar en modelos de «IA física» y en el uso industrial de esta tecnología, con acceso previsto también para pymes y centros de investigación.
Los analistas sostienen el precio
Frente al nerviosismo del parqué, las casas de análisis mantuvieron su postura. Goldman Sachs reafirmó el miércoles, tras el discurso de Huang en la GTC de Berlín, su recomendación de compra con un precio objetivo de 300 dólares, convencida de que el despliegue de la IA sigue según lo previsto, aunque sin esperar un efecto inmediato relevante en la cotización. Needham hizo lo propio el jueves, reiterando compra y el mismo objetivo.
Se dibujan así dos niveles de lectura que no se contradicen: los expertos conservan su visión positiva mientras el mercado examina con lupa la financiación del crecimiento. Las novedades operativas —una llamada completada, unos pilotos en marcha, un cambio de procesador, un convenio institucional— certifican avances en el uso, pero no responden por sí solas a la pregunta que sobrevoló la sesión del jueves: a qué coste se sostendrá el despliegue. DSX POD ataca la velocidad de ejecución; si la disposición a invertir acompaña ese ritmo técnico es la incógnita económica que queda detrás de los planes de expansión de Nvidia.
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