La carrera por la infraestructura de inteligencia artificial ya no se libra solo en el terreno de los anuncios de capacidad. Nvidia ha movido ficha en dos frentes complementarios que, leídos en conjunto, dibujan una estrategia de doble anclaje: asegurar la producción por abajo y demostrar uso real por arriba. El primero de ellos es un desembolso de 1.100 millones de dólares destinado a reservar capacidad de test en Estados Unidos; el segundo, la puesta en producción de sus procesadores Vera dentro de Oracle Cloud Infrastructure de la mano de OpenAI.
El anuncio de la ampliación de capacidad industrial se produjo el 21 de octubre y afecta a la fabricación de sistemas para computación acelerada y fábricas de IA. Lo relevante para el inversor es que estas previsiones fabriles ganan peso justo cuando Oracle y Meta han presentado sus propios planes de expansión, presentados ayer. Es decir, la compañía no solo muestra dónde se usarán sus chips, sino que empieza a garantizar las condiciones materiales para fabricarlos.
Varios eslabones de la cadena, un mismo objetivo
Nvidia prevé multiplicar por 2,5 la capacidad de sustratos en un plazo de tres años, un esfuerzo en el que participan socios como Amkor, Ibiden, KYEC, Samsung Electro-Mechanics, SPIL y Unimicron. La iniciativa abarca distintas fases del proceso productivo, de modo que la empresa no se limita a un único cuello de botella, sino que ataca varios tramos de la cadena de suministro de forma simultánea.
Los objetivos concretos de algunos de estos aliados permiten calibrar la magnitud del plan. Amkor aspira a elevar más de un 300% su capacidad de obleas interposer antes de que termine 2028. SPIL, por su parte, quiere multiplicar por 15 su capacidad de motores ópticos para mediados de 2027. Son metas que se desplegarán a lo largo de los próximos años y que, por tanto, deben distinguirse con claridad de la capacidad ya operativa.
El caso de KYEC merece atención aparte, porque es donde Nvidia ha puesto dinero sobre la mesa. La compañía aporta un anticipo de 1.100 millones de dólares para reservar capacidad, concretamente para nuevas instalaciones de test en territorio estadounidense. Este movimiento va más allá de un memorando de entendimiento: el desembolso está vinculado expresamente a la reserva de capacidad y supone un compromiso financiero directo en un eslabón específico de la cadena.
De la disponibilidad técnica al uso efectivo
Mientras la producción se prepara, el frente comercial avanza. Los procesadores Vera ya están disponibles en Oracle Cloud Infrastructure, y OpenAI los lleva a producción para aplicaciones de agentes con ejecución de código aislada. Es el primer caso de uso concreto de la nueva plataforma sobre una nube pública, y llega acompañado de los superclústeres Vera Rubin NVL72, también accesibles en el entorno de Oracle. Los planes de clústeres a escala de varios gigavatios, en cambio, siguen siendo un proyecto de futuro.
Los primeros datos de rendimiento, presentados en Oracle AI World y atribuidos a Tae Kim, ofrecen un indicio favorable: frente a una CPU x86 líder, las Vera alcanzan un 51% más de rendimiento en Python y una banda de memoria por hilo 2,2 veces superior. Son cifras que apuntan a ventajas en las tareas evaluadas, aunque no constituyen una afirmación general sobre todo tipo de aplicaciones ni sobre la rentabilidad de centros de datos completos.
Por eso el paso de OpenAI a producción pesa más que cualquier especificación técnica adicional. Si las Vera-CPU responden en la ejecución de código y en las llamadas a herramientas por parte de agentes de IA, ese éxito podría sostener la demanda de ofertas cloud similares. Un caso de uso exitoso, sin embargo, todavía no equivale a un despliegue generalizado.
Acciones de Nvidia: ¿Comprar, mantener o vender? Descarga gratuita de tu análisis de Nvidia - Obtén la respuesta que andabas buscando.
Dos clientes, dos caminos hacia la misma familia de productos
El escenario favorable para Nvidia pasa por consolidarse en Oracle no solo con aceleradores, sino con una plataforma de infraestructura más amplia. Vera-CPU y Vera Rubin podrían cubrir funciones distintas dentro de un mismo entorno de IA, y la futura ampliación de los superclústeres trasladaría esa combinación a capacidades mayores.
En paralelo, la compañía profundiza su alianza con Meta. Ayer anunció una inversión prevista de 3.000 millones de dólares en la emisión de acciones del grupo de Menlo Park, con el objetivo compartido de optimizar los modelos Muse tanto en entrenamiento como en inferencia. Meta planea además intensificar el uso de Vera Rubin, de las Vera-CPU y de la tecnología de red de Nvidia. Oracle y Meta representan, así, dos vías distintas hacia una mayor adopción de la misma familia de productos: una a través de la nube, la otra mediante infraestructura propia y la optimización de modelos concretos.
El beneficio para Nvidia aparecería si la optimización de software y el despliegue de hardware se retroalimentan. Aplicaciones más potentes podrían justificar capacidad de cómputo adicional, y una colaboración técnica más amplia podría hacer relevantes otros productos de la firma para los clientes. Conviene subrayar que se trata de un escenario de crecimiento, no de una consecuencia ya garantizada de las alianzas.
El reverso: financiación cruzada y competencia en la nube
El argumento contrario tiene entidad propia. Sistemas disponibles y grandes planes de expansión no aseguran ni una alta utilización ni aplicaciones de IA económicamente atractivas. Si la utilidad queda por debajo de las expectativas, los clientes podrían aplazar ampliaciones, y para Nvidia resultaría problemática precisamente la brecha entre la infraestructura anunciada y la capacidad realmente necesaria.
La prevista participación en Meta ilustra hasta qué punto se entrelazan hoy la aportación de capital y la colaboración tecnológica: Nvidia invierte en un cliente que, a su vez, quiere usar más tecnología suya. Eso puede reforzar la relación, pero también aumenta la importancia de una pregunta incómoda: si la infraestructura se sostiene por sí misma a partir de la utilidad de las aplicaciones.
A ello se suma que Oracle no apuesta en exclusiva por Nvidia. A partir de 2027 ofrecerá también TPU de Google en Oracle Cloud Infrastructure, con una capacidad que crecerá después durante varios años. No supone automáticamente una pérdida para Nvidia, pero sí abre a los clientes de Oracle una alternativa adicional. La presencia en una gran plataforma cloud no genera exclusividad por sí sola: Nvidia tendrá que seguir defendiendo su posición con rendimiento y adecuación a aplicaciones concretas.
La cita de esta noche
El próximo punto de control llega hoy mismo, después del cierre del mercado, con la publicación de resultados trimestrales de Microsoft y Alphabet. La atención se centrará en el crecimiento de la nube, las inversiones en infraestructura y la financiación del gasto en IA. Estos informes no certifican el éxito de las nuevas ofertas de Oracle, pero sí pueden indicar si la disposición inversora en el entorno de la IA se mantiene.
Para el accionista de Nvidia, la conexión entre ambos frentes es la clave: el uso técnico gana concreción con la producción de las Vera-CPU en Oracle, mientras la cadena de suministro se prepara con 1.100 millones comprometidos en pruebas y objetivos de capacidad a varios años. Lo que falta por confirmar es que de todo ello surja una demanda económicamente sostenible.
Nvidia: ¿Comprar o vender? El nuevo Análisis de Nvidia del 28 de octubre tiene la respuesta:
Los últimos resultados de Nvidia son contundentes: Acción inmediata requerida para los inversores de Nvidia. ¿Merece la pena invertir o es momento de vender? En el Análisis gratuito actual del 28 de octubre descubrirá exactamente qué hacer.
Nvidia: ¿Comprar o vender? ¡Lee más aquí!
