Nvidia llevó a San José por asalto este año, con un récord de 25,000 asistentes acudiendo en masa al Centro de Convenciones de San José y los edificios circundantes del centro. Muchos talleres, charlas y paneles estaban tan llenos que las personas tuvieron que apoyarse contra las paredes o sentarse en el piso, y sufrir la ira de los organizadores que gritaban comandos para que se alineen correctamente.
Nvidia actualmente se encuentra en la cima del mundo de la IA, con finanzas récord, márgenes de ganancias altísimos y sin competidores serios todavía. Pero los próximos meses también tienen un riesgo sin precedentes para la compañía, ya que enfrenta tarifas estadounidenses, steite profundo y prioridades cambiantes de los principales clientes de IA.
En GTC 2025, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang, intentó proyectar confianza, presentando poderosos nuevos chips, “supercomputadoras” personales y, por supuesto, robots muy lindos. Fue un argumento de venta exhaustivo: uno dirigido a que los inversores se recuperen de las acciones de Nvidia.
“Cuanto más compras, más ahorras”, dijo Huang en un momento durante una nota clave el martes. “Es incluso mejor que eso. Ahora, cuanto más compras, más harás”.
Boom de inferencia
Más que nada, Nvidia en el GTC de este año buscó asegurar a los asistentes, y al resto del mundo observando, que la demanda de sus chips no se reducirá en el corto plazo.
Durante su nota clave, Huang afirmó que casi el “mundo entero se equivocó” en la escala tradicional de IA que caía de Vogue. El laboratorio chino de IA Deepseek, que a principios de este año lanzó un modelo de “razonamiento” altamente eficiente llamado R1, provocó temores entre los inversores de que los chips monstruosos de Nvidia ya no pueden ser necesarios para capacitar a la IA competitiva.
Pero Huang ha insistido repetidamente en que los modelos de razonamiento hambrientos de energía, de hecho, generarán más demanda de los chips de la compañía, no menos. Es por eso que en GTC, Huang mostró la próxima línea de GPU de Vera Rubin de Nvidia, alegando que realizarán inferencia (es decir, ejecutar modelos AI) a aproximadamente el doble de la tasa del mejor chip Blackwell actual de Nvidia.
La amenaza para el negocio de Nvidia, Huang, pasó menos tiempo dirigiéndose fue a los principios de cerebras, Groq y otros proveedores de hardware de inferencia de bajo costo y nubes. Casi todos los hiperscaler están desarrollando un chip personalizado para la inferencia, si no de entrenamiento, también. AWS tiene graviton e inferentia (que, según los informes, está descontando agresivamente), Google tiene TPU y Microsoft tiene Cobalt 100.
A lo largo de la misma línea, los gigantes tecnológicos que actualmente dependen de los chips Nvidia, incluidos OpenAi y Meta, buscan reducir esos lazos a través de esfuerzos de hardware internos. Si ellos, y los otros rivales mencionados anteriormente, tienen éxito, casi seguramente debilitará el dominio de Nvidia en el mercado de chips AI.
Esa es la razón por la cual el precio de las acciones de Nvidia cayó alrededor del 4% después de la nota clave de Huang. Los inversores podrían haber mantenido la esperanza de “una última cosa”, o tal vez una ventana de lanzamiento acelerada. Al final, no se dieron cuenta.
Tensiones arancelas
Nvidia también buscó aliviar las preocupaciones sobre los aranceles en GTC 2025.
Estados Unidos no ha impuesto aranceles a Taiwán (donde Nvidia obtiene la mayoría de sus chips), y Huang afirmó que los aranceles no harían “daños significativos” a corto plazo. Sin embargo, se detuvo en la que nvidia estaría protegida de los impactos económicos a largo plazo, cualquier forma que finalmente tomen.
Nvidia ha recibido claramente el mensaje “America First” de la administración Trump, con Huang prometiendo GTC Para gastar cientos de miles de millones de dólares en fabricación en los Estados Unidos, mientras que eso ayudaría a la compañía a diversificar sus cadenas de suministro, también es un costo masivo para Nvidia, cuya valoración multimillonaria depende de los márgenes de ganancias saludables.
Nuevo negocio
A medida que busca sembrar y hacer crecer negocios que no sean su línea de chips centrales, Nvidia en GTC llamó la atención sobre sus nuevas inversiones en Quantum, una industria que la compañía ha descuidado históricamente. En el primer día cuántico de GTC, Huang se disculpó con los CEO de las principales compañías cuánticas por causar un accidente de acciones menores en enero de 2025 después de sugerir que la tecnología no sería muy útil durante los próximos 15 a 30 años.
El martes, nvidia anunciado que abriría un nuevo centro en Boston, NVAQC, para avanzar en la computación cuántica en colaboración con marcadores de hardware y software “líderes”. El Centro, por supuesto, estará equipado con chips Nvidia, que según la compañía permitirá a los investigadores simular sistemas cuánticos y los modelos necesarios para la corrección de errores cuánticos.
En el futuro más inmediato, Nvidia ve lo que está llamando “supercomputadoras personales de IA” como un posible nuevo creador de ingresos.
En GTC, la compañía lanzó DGX Spark (anteriormente llamado Project Digits) y DGX Station, que están diseñados para permitir a los usuarios prototipos, ajustan los modelos de IA en una gama de tamaños en el borde. Ninguno de los dos es exactamente económico, se venden por miles de dólares, pero Huang proclamó audazmente que representan el futuro de la PC personal.
“Esta es la computadora de la era de la IA”, dijo Huang durante su nota clave. “Así es como deberían ser las computadoras, y esto es lo que las computadoras ejecutarán en el futuro”.
Pronto veremos si los clientes están de acuerdo.
