Nvidia enfrenta un riesgo de margen sindenta medida que los clientes de las grandes tecnológicas construyen chips de IA internos

- Las grandes empresas tecnológicas como Google, Amazon, Meta, Microsoft y OpenAI están construyendo sus propios chips de IA para reducir la dependencia de Nvidia.
- Los márgenes de ganancia de Nvidia enfrentan presión debido a que estas empresas utilizan chips internos para sus propias cargas de trabajo de IA.
- Google ha comenzado a vender sus TPU y los analistas dicen que los chips personalizados podrían ocupar el 45% del mercado en 2028.
Nvidia se enfrenta a su desafío más serio hasta el momento, ya que sus clientes más importantes comienzan a entrar en el mismo mercado en el que construyó su imperio de un billón de dólares.
Según Yahoo Finance, gigantes tecnológicos como Amazon, Google, Meta, Microsoft y OpenAI están desarrollando sus propios chips de IA para reducir la dependencia del hardware de Nvidia.
La medida podría reducir drásticamente los márgenes de Nvidia, ya que estas empresas se preparan para depender menos de sus costosas GPU para entrenar grandes modelos de IA y operar centros de datos masivos.
OpenAI, que alquila chips Nvidia a través de Microsoft y CoreWeave, anunció que ha comenzado a diseñar sus propios chips personalizados en colaboración con Broadcom. Meta anunció a finales de septiembre la adquisición de Rivos, una startup de chips que se enmarca en su plan más amplio de expandir la fabricación interna de chips.
En Amazon, su enorme proyecto de centros de datos, denominado Proyecto Rainier, ya está en marcha, con cientos de miles de chips Trainium2 que impulsan las cargas de trabajo de IA de Anthropic. Los analistas afirman que la demanda de chips de Amazon implementados en dichos centros ha aumentado rápidamente, lo que indica que estas empresas pronto dependerán menos de Nvidia.
Las grandes tecnológicas se centran en sí mismas con diseños de chips personalizados
Si bien las GPU de Nvidia aún dominan el mercado de IA, los proveedores de la nube ahora están diseñando sus propios chips con Broadcom y Marvell Technology.
Estos procesadores personalizados son más económicos, están optimizados para su software y facilitan el control de los costes de rendimiento. Los chips no se venden a terceros como las GPU de Nvidia, sino que se utilizan internamente para ejecutar sistemas de IA y se ofrecen a clientes de la nube a precios más bajos.
En una nota de investigación de junio, JPMorgan proyectó que los chips de Google, Amazon, Meta y OpenAI representarán el 45% del mercado de chips de IA para 2028, en comparación con el 37% en 2024 y el 40% en 2025. El resto del mercado permanecerá en manos de productores de GPU como Nvidia y AMD.
Jay Goldberg, analista de Seaport Research, afirmó que los hiperescaladores están fabricando silicio a medida porque "no quieren quedar atrapados tras un monopolio de Nvidia". Añadió que Nvidia ahora tiene que "competir con sus clientes"
Eso ya está sucediendo. Según se informa, Google comenzó a vender sus TPU, o unidades de procesamiento tensorial, a un proveedor de servicios en la nube en septiembre, una decisión que lo coloca en competencia directa con Nvidia.
Gil Luria, analista de DA Davidson, estimó que las unidades TPU y DeepMind de Google podrían tener un valor de 900 000 millones de dólares, calificándolas de «posiblemente uno de los negocios más valiosos de Alphabet». Escribió que los chips de Google «siguen siendo la mejor alternativa a Nvidia, y la diferencia entre ambas se ha reducido significativamente en los últimos nueve a doce meses»
Goldberg predijo "mucha actividad en torno al silicio personalizado" para 2026, lo que refleja las conversaciones en toda la cadena de suministro de chips de IA. Los analistas afirmaron que las grandes tecnológicas avanzan a diferentes velocidades.
Google comenzó a desarrollar TPU hace más de una década y sigue siendo líder. Amazon entró en el mercado un año después de que Google lanzara su primera TPU, adquiriendo Annapurna Labs en 2015 y lanzando Trainium en 2020. Microsoft, que lanzó su chip de IA Maia en 2023, aún está por detrás de sus competidores.
Los analistas advierten de un crecimiento más lento para Nvidia
Los desarrolladores suelen preferir las GPU de Nvidia por el paquete de software que las acompaña, pero los analistas afirman que la competencia seguirá mermando las ganancias. David Nicholson, de Futurum Group, afirmó que el riesgo de margen es real.
“Con el tiempo, los márgenes de beneficio que Nvidia puede obtener ahora mismo se irán reduciendo”, dijo David. “Será como una muerte lenta y gradual, porque existen todos estos aceleradores de silicio personalizados debido a la enorme oportunidad que se presenta”.
Cuando se le preguntó sobre esto en un podcast de septiembre, Jensen Huang minimizó la amenaza. El director ejecutivo de Nvidia afirmó: «Hoy en día, somos la única empresa del mundo que fabrica todos los chips dentro de una infraestructura de IA»
Argumentó que mientras los rivales construyen chips individuales, Nvidia produce sistemas completos que combinan GPU Blackwell, CPU basadas en Arm y unidades de red que funcionan juntas en racks enteros.
Algunos en Wall Street no comparten el mismo temor. Vivek Arya, de Bank of America, y Luria afirmaron que el auge de los chips personalizados "no importa". Arya afirmó que Nvidia sigue expandiendo el mercado total, señalando que la compañía invirtió 47 000 millones de dólares en startups de IA y "neocloud" entre 2020 y septiembre de 2025, según datos de PitchBook.
Luria añadió: «El crecimiento y la demanda son sustanciales. Necesitaremos mucha más computación, y los modelos de IA son cada vez más útiles, lo que significa que el pastel será mucho más grande»
Luria afirmó que Nvidia podría no crecer tan rápido como el propio mercado, pero aun así se expandirá a medida que aumente la demanda general. Aun así, Goldberg advirtió que diseñar chips no es fácil. "La desventaja de fabricar tu propio silicio, sin embargo, es que es difícil", dijo. "Creo que, en última instancia, lo que ocurrirá es que no todos tendrán éxito"
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Jai Hamid
Jai Hamid lleva seis años cubriendo temas de criptomonedas, mercados bursátiles, tecnología, economía global y eventos geopolíticos que afectan a los mercados. Ha colaborado con publicaciones especializadas en blockchain, como AMB Crypto, Coin Edition y CryptoTale, en análisis de mercado, grandes empresas, regulación y tendencias macroeconómicas. Estudió en la London School of Journalism y ha compartido en tres ocasiones sus perspectivas sobre el mercado de criptomonedas en una de las principales cadenas de televisión de África.
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