Por qué Nvidia vende los chips de la IA: qué es una GPU

Nvidia vende chips para la inteligencia artificial porque sus procesadores gráficos, las GPU, sirven muy bien para hacer miles de cálculos a la vez. Esa capacidad se volvió clave para entrenar y usar modelos de IA. Según su comunicado de resultados del 25 de febrero de 2026, la mayor parte de sus ingresos del año fiscal 2026 vino de sus centros de datos, es decir, de los equipos que las empresas instalan para procesar IA en grandes cantidades.

Qué es una GPU

Un procesador tradicional, o CPU, es como una persona muy rápida que resuelve tareas una tras otra. Una GPU se parece más a un equipo grande de personas que hacen cálculos sencillos al mismo tiempo. Para dibujar una imagen en pantalla, o para multiplicar enormes tablas de números, esa forma de trabajar es muy eficiente.

Los modelos de IA están hechos sobre todo de multiplicaciones de matrices, es decir, de tablas de números que se combinan. Por eso una GPU puede entrenarlos y usarlos más rápido que una CPU. Para repasar cómo funcionan esos modelos, lee qué es un modelo de lenguaje.

Supón que una tarea de cálculo tarda 10 horas en un procesador tradicional. Si se reparte entre muchos núcleos de una GPU, podría tardar mucho menos. El ejemplo es ilustrativo; el tiempo real depende del trabajo y del equipo.

De los videojuegos a la IA

Según la historia corporativa de Nvidia, la empresa se fundó el 5 de abril de 1993 por Jensen Huang, Chris Malachowsky y Curtis Priem, con la visión de llevar gráficos 3D a los videojuegos y al multimedia. En 1999 inventó la GPU, según la misma página.

El salto hacia la ciencia llegó en 2006, cuando Nvidia presentó CUDA, una arquitectura que permitió usar las GPU para investigación y cálculos científicos. Dicho de forma simple, CUDA abrió la puerta para que los programadores usaran el chip en tareas que no eran gráficas.

En 2012, según la página histórica, la red neuronal AlexNet, que usaba GPU, marcó el inicio de la era moderna de la IA. Puedes leer más sobre ese momento en ImageNet y el aprendizaje profundo.

Qué dicen sus resultados del año fiscal 2026

Un año fiscal es el periodo de doce meses que una empresa usa para sus cuentas. El de Nvidia no coincide con el año calendario: el año fiscal 2026 terminó el 25 de enero de 2026. Por eso, cuando compares cifras, revisa siempre las fechas.

Según el comunicado del 25 de febrero de 2026:

Los ingresos de centros de datos fueron de US$ 193.700 millones en el año. Eso representa cerca de 90 % del total, según una división simple de esas dos cifras. En el cuarto trimestre, el de cierre del año fiscal, los ingresos totales fueron de US$ 68.127 millones.

La empresa también indicó que su proyección para el primer trimestre del año fiscal 2027 no incluye ingresos de cómputo de centros de datos desde China. Esa es una declaración de la empresa sobre su propia proyección, no un dato de mercado.

Nvidia cotiza en el Nasdaq con el símbolo NVDA. Eso no dice nada sobre si su precio sube o baja.

La arquitectura Blackwell

Blackwell es una arquitectura de chips de Nvidia para centros de datos que, según su página oficial, está en plena producción. En su comunicado de febrero de 2026, Nvidia también presentó Rubin, su siguiente plataforma. Según la página de Blackwell, estas GPU tienen 208.000 millones de transistores y se fabrican con un proceso personalizado de TSMC, un fabricante externo. Cada una une dos chips mediante una conexión de 10 terabytes por segundo, para funcionar como una sola GPU.

Nvidia también dice que Blackwell permite usar formatos de cálculo de 4 bits para la IA, lo que ayuda a manejar modelos más grandes con la misma memoria. La página oficial explica que su versión Blackwell Ultra promete hasta 50 veces más rendimiento y 35 veces menos costo para la IA de agentes, en comparación con la arquitectura Hopper anterior. Son cifras de la empresa; su comunicado de resultados las atribuye a pruebas de la firma SemiAnalysis.

Qué no significan estas cifras

Un chip muy vendido no garantiza que la empresa siga creciendo al mismo ritmo, ni que sus acciones suban. Los ingresos pueden cambiar con los pedidos de las grandes empresas tecnológicas, con la competencia y con la disponibilidad de energía y de centros de datos.

Si compras acciones de Nvidia, ten en cuenta el riesgo. Supón que inviertes US$ 1.000 y el precio baja un 40 %. Te quedan US$ 600. Esta guía no indica si conviene comprar o vender la acción, ni cuánto podría valer en el futuro.

Si quieres entender qué hay detrás de estos centros de datos, lee centros de datos y energía de la IA.

Más a fondo

Blackwell combina dos chips en un solo paquete con una conexión de 10 TB/s. Sus Tensor Cores soportan precisiones de 4 bits, con escalas por bloques para mantener la exactitud. La quinta generación de NVLink puede conectar hasta 576 GPU, y un dominio de 72 GPU (NVL72) alcanza 130 TB/s de ancho de banda según la empresa. Estas especificaciones ayudan a entender por qué Nvidia vende sus chips de IA también como sistemas completos, como el NVL72, y no solo como piezas sueltas.