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Tecnología · Estados Unidos
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Earnings Call Transcript
2026-08-26
Tecnología
Buenas tardes. Mi nombre es Tiffany y seré su operadora de conferencia hoy. En este momento, me gustaría dar la bienvenida a todos a la conferencia de resultados del segundo trimestre de NVIDIA. [Instrucciones del operador]. Toshiya Hari, puede comenzar su conferencia.
Gracias. Buenas tardes y bienvenidos a la conferencia telefónica de NVIDIA para el segundo trimestre del ejercicio fiscal 2027. Me acompañan hoy desde NVIDIA Jensen Huang, Presidente y Director Ejecutivo; y Colette Kress, Vicepresidenta Ejecutiva y Directora Financiera. Nuestra llamada se está transmitiendo en directo en el sitio web de Relaciones con los Inversores de NVIDIA.
La transmisión estará disponible para su repetición hasta la conferencia telefónica para discutir nuestros resultados financieros del tercer trimestre del ejercicio fiscal 2027. El contenido de la llamada de hoy es propiedad de NVIDIA. No puede ser reproducido ni transcrito sin nuestro consentimiento previo por escrito.
Durante esta llamada, podemos realizar declaraciones prospectivas basadas en las expectativas actuales. Estas están sujetas a una serie de riesgos e incertidumbres significativos, y nuestros resultados reales pueden diferir materialmente. Para una discusión sobre los factores que podrían afectar nuestros resultados financieros y el negocio en el futuro, consulte la declaración en el comunicado de resultados de hoy, nuestros formularios 10-K y 10-Q más recientes y los informes que podamos presentar en el Formulario 8-K ante la Securities and Exchange Commission.
Todas nuestras declaraciones se realizan a fecha de hoy, 26 de agosto de 2026, basándonos en la información que tenemos disponible actualmente. Salvo lo exigido por la ley, no asumimos ninguna obligación de actualizar dichas declaraciones. Durante esta llamada, discutiremos medidas financieras no GAAP. Pueden encontrar una conciliación de estas medidas financieras no GAAP con las medidas financieras GAAP en los comentarios de nuestro CFO, que están publicados en nuestro sitio web. Con eso, le cedo la palabra a Colette.
Gracias, Toshiya. Hemos entregado otro trimestre excepcional con ingresos, beneficios operativos y EPS récord. Los ingresos totales de $96 billion más que se duplicaron interanual a medida que el crecimiento se aceleró por cuarto trimestre consecutivo. El aumento en la demanda de IA está impulsando una expansión de infraestructura global, respaldada por un conjunto en expansión y diverso de oportunidades de crecimiento que abarcan hyperscalers, laboratorios de IA, empresas nativas de IA, corporaciones y clientes soberanos.
Prevemos que los ingresos crezcan aproximadamente un 70% en el ejercicio fiscal 2028. Esta es una perspectiva con restricciones de suministro. Los ingresos de los centros de datos en el segundo trimestre aumentaron un 18% intertrimestral hasta alcanzar los $89 billion, con fuertes contribuciones tanto del subsegmento hyperscale como de ACIE, que incluye a nuestros clientes de NeoCloud, industriales y empresariales.
Los ingresos de hyperscale de $49 billion crecieron un 13% secuencialmente, impulsados por la solidez sostenida en Blackwell, lo que refuerza que más computación genera más ingresos a medida que entra en funcionamiento nueva capacidad de GPU; nuestros clientes hyperscale presentaron sólidos resultados financieros en el trimestre con un crecimiento acelerado de los ingresos y márgenes en expansión. Con el backlog de la industria cloud ahora superior a $2 trillion, se espera que el CapEx de los 5 principales hyperscalers alcance casi $800 billion en 2026 y $1.3 trillion en 2027.
Hoy, nos complace anunciar una expansión de nuestra asociación con AWS, basándonos en su ya vasta base instalada de computación NVIDIA; AWS desplegará 2 million de GPUs adicionales a partir de este trimestre hasta el segundo trimestre del ejercicio fiscal '29, junto con Vera, CPUs, algunas integradas con Rubin y otras independientes. AWS servirá a la familia de modelos abiertos NVIDIA Nemotron en Amazon Bedrock y SageMaker. Amazon también adoptará nuestro stack físico de IA completo, Omniverse, Cosmos, Isaac y Jetson para alimentar su flota de robots de almacén.
Los ingresos de ACIE de $40 billion aumentaron un 25% secuencialmente y un 138% interanual. El crecimiento fue impulsado por las adiciones de capacidad de NeoCloud para satisfacer la creciente demanda de empresas, startups de IA y soberanos, así como de hyperscalers que adquieren capacidad para complementar sus propias infraestructuras. Utilizando los diseños de referencia NVIDIA DSX, nuestros socios de NeoCloud están poniendo en marcha capacidad más rápido y a un menor coste por token. Se espera que cierren el año con 8 gigavatios en capacidad total instalada, frente a aproximadamente 3 gigavatios a finales de 2025.
Increíblemente, estamos viendo una aceleración de la demanda incluso a nuestra escala. Las previsiones de los clientes apuntan a nuestro crecimiento, duplicándose el próximo año. Sin embargo, como mencioné anteriormente, esperamos crecer aproximadamente un 70% ya que tenemos limitaciones de suministro. El cómputo de NVIDIA está totalmente utilizado en cada nube que servimos, y el valor económico que genera para los socios de hyperscale, NeoCloud y laboratorios de IA sigue aumentando. Además de construir las mejores tecnologías de computación de IA y la cadena de suministro más capaz, NVIDIA tiene 3 capacidades únicas que son los motores que impulsan nuestro crecimiento. En primer lugar, la arquitectura de NVIDIA ejecuta todos los modelos, y estamos ganando cuota a medida que crece la adopción de modelos cerrados y abiertos.
Tanto los modelos cerrados como los abiertos están experimentando un crecimiento vertiginoso en su adopción. NVIDIA ejecuta los modelos cerrados líderes, OpenAI, anthropic, Groq, Meta, Gemini y los modelos abiertos líderes, TML, Mistral, Qwen, Kimi, GLM, DeepSeek, MiniMax y Nemotron. Somos excelentes en modelos pequeños y gigantes, grandes o de vídeo, auto, regresivos o de difusión en la nube o en el edge; NVIDIA es excelente en el entrenamiento, excelente en la inferencia, excelente en las cargas de trabajo agénticas. Una plataforma, fungible para cada modelo y carga de trabajo, duradera para todo el ciclo de vida de la IA. Esa combinación de rendimiento, fungibilidad y durabilidad es lo que convierte a NVIDIA en la infraestructura de cómputo productiva y financiable.
Nuestra segunda capacidad única es nuestra plataforma de fábrica de IA de pila completa que está expandiendo nuestra cuota en el ecosistema de los centros de datos. Desde Hopper, nuestra oportunidad de ingresos ha crecido de aproximadamente $18 billion por gigavatio a $25 billion con Blackwell, a $40 billion con Vera Rubin, que ahora abarca Vera CPU, Rubin GPU, NVLink, InfiniBand o Ethernet y Groq LPU anunciado a principios de esta semana. Nuestra capacidad de co-diseño extremo a través de GPU, CPU, redes de escalado NVLink, redes de expansión, sistemas, algoritmos y software nos permite ofrecer una ganancia de rendimiento X factor en cada generación.
Vera Rubin es un ejemplo de esto, ofreciendo un rendimiento 30 veces mayor por megavatio y costes de tokens 35 veces menores en relación con Grace Blackwell Ultra. Comenzamos los envíos de producción de Vera Rubin a principios de este mes, habiendo recibido ya pedidos de compra de cada uno de los principales hyperscalers, nubes de IA y fabricantes de sistemas OEM; esperamos que Vera Rubin marque el lanzamiento de producto más rápido en la historia de NVIDIA.
Nuestro negocio de redes tuvo otro trimestre récord con un crecimiento de ingresos del 18% en base secuencial. Spectrum-X Ethernet, que creció 2.6x en base interanual, ya nos está ayudando a convertirnos en la empresa de redes más grande y de más rápido crecimiento del mundo.
La creciente adopción de la IA agéntica está impulsando una aceleración en la demanda de CPUs para centros de datos. Nuestra CPU Grace, introducida en 2021, ha sido un gran éxito, con ingresos en los últimos 12 meses que superan los $5 billion. Hoy, estamos en plena producción de nuestra CPU Vera de próxima generación. Como producto independiente, Vera amplía aún más nuestro TAM. Vera completa tareas agénticas 1.8x más rápido en el benchmark de especificaciones y proporciona 5x el ancho de banda por vatio que cualquier otra CPU de centro de datos.
Prevemos que Vera sea desplegada por cada uno de los principales hyperscalers, NeoCloud, laboratorios de IA y OEMs de sistemas, con envíos ya en curso a nuestros socios principales, incluidos OCI, SpaceX AI y, a partir de este trimestre, AWS. Seguimos viendo una demanda de aproximadamente $20 billion en CPUs totales para servidores. Y basándonos en la demanda de nuestros clientes y en la mejora de las perspectivas de suministro, nuestra expectativa preliminar es que los ingresos por CPUs más que se dupliquen en el ejercicio '28, posicionándonos como uno de los principales proveedores de CPUs para servidores del mundo.
Desde el anuncio de nuestra asociación con Groq el año pasado, hemos estado trabajando para unir el alto rendimiento de NVIDIA con las arquitecturas de alta interactividad de racks.
En Hot Chips a principios de esta semana, anunciamos que Groq 3 LPX, nuestro primer sistema LPU a escala de rack, está en plena producción y ya está batiendo récords, demostrando casi 4x el número de tokens por segundo frente a la siguiente mejor alternativa en nuestro benchmark de análisis artificial. Prevemos enviar Groq 3 LPX en volumen a finales de este trimestre a los primeros adoptantes. Nebius será el primero.
Hoy, no solo vendemos los mejores chips, vendemos una plataforma de fábrica de IA de stack completo, ofreciendo una economía superior para los clientes y capturando una mayor cuota del TAM de los centros de datos. Nuestra tercera capacidad única es la combinación de nuestra fábrica de IA de stack completo y el rico ecosistema CUDA, lo que nos permite extender la IA a mercados que un solo chip por sí solo nunca podría alcanzar.
Más allá de los hyperscalers existe un mercado masivo, ansioso por adoptar la IA; clientes sin interés en diseñar su propio silicio personalizado. La plataforma full stack de NVIDIA, totalmente probada, es única para ayudar a soberanos, NeoClouds y empresas a construir su infraestructura de IA, ponerla en pleno funcionamiento, optimizarla continuamente a través del software CUDA y conectarla con la demanda de compra de nuestro vasto ecosistema de desarrolladores.
Los hyperscalers seguirán siendo un motor de crecimiento importante, pero el crecimiento fuera de los hyperscalers, nuestro segmento AICE, que abarca soberanos, NeoClouds regionales, el edge empresarial y los centros de datos aislados (air-gap), representará aproximadamente la mitad de nuestro negocio de centros de datos.
Nuestro ecosistema de start-ups nativas de IA, desarrollado y ejecutado principalmente en la plataforma de computación de NVIDIA, está escalando a un ritmo rápido. La financiación global de VC en IA, de la cual aproximadamente el 70% se gasta en computación, superó los $400 billion en el primer semestre de 2026, superando los $265 billion recaudados en todo 2025. Casi 20 empresas, incluidas Cursor (propiedad de SpaceX), Figma y Together AI, superan ahora los $1 billion en ingresos anualizados (run rate), frente a las 13 empresas en el cuarto trimestre del año pasado, con el software empresarial vertical registrando el crecimiento más rápido.
En el sector empresarial, en una base de 12 meses móviles, los ingresos on-prem en el vertical de automoción alcanzaron los $8 billion, mientras que los servicios financieros, la fabricación y la atención sanitaria contribuyeron combinados con $7 billion en ingresos. Hudson River Trading y Jane Street están aprovechando las fábricas de IA impulsadas por NVIDIA para acelerar el trading cuantitativo. Samsung Electronics está utilizando NVIDIA cuLitho para lograr hasta 20 veces más rendimiento en litografía computacional, mientras que Bristol Myers Squibb está invirtiendo en la fábrica de IA Vera Rubin, una rápida continuación de las construcciones de Roche y Lilly a medida que los plazos de I+D de fármacos se comprimen de años a meses.
En la IA soberana, nuestro negocio principalmente a través de los NeoClouds regionales, creció un 35% secuencialmente y más que se triplicó interanual en el segundo trimestre. Un país o región puede asignar tierra y energía directamente a un socio de nube regional de formas en las que nunca lo haría a un hyperscaler extranjero. Nosotros no somos dueños de una nube, somos un socio neutral para cada soberano y NeoCloud.
Debido a que el cómputo de NVIDIA es productivo, fungible, rentable y duradero, el interés regional por la nube está aumentando en todo el mundo. Ayudamos a CoreWeave, Nebius y Nscale a construir negocios de infraestructura completos, y las NeoClouds están surgiendo en todas partes. Firebird en Armenia, Cassava Technologies en toda África, GMI Cloud en Taiwán, Yotta y Neysa en la India, Firmus en Australia, YTL AI Cloud en Malasia, combinando el terreno local, la energía y la experiencia operativa con nuestra plataforma.
El mes pasado, anunciamos una asociación con Noetra, la empresa nacional de IA de Japón, para construir una fábrica de IA NVIDIA DSX que creará modelos abiertos para impulsar agentes de IA, gemelos digitales, robótica y aplicaciones de IA física. LG de Corea del Sur y Hyundai Motor Group se han asociado con NVIDIA para construir y escalar la IA. Y en Europa, se presentaron un récord de 35 nuevos superordenadores de IA impulsados por NVIDIA para avanzar en hitos industriales y científicos.
Las NeoClouds están viendo sólidas carteras de demanda para muchos y diversos clientes. En lugar de asignar toda su capacidad a una única garantía de compra a largo plazo que los prestamistas suelen requerir para financiar un centro de datos de forma independiente, hemos introducido una estructura de participación en los ingresos. NVIDIA proporciona un compromiso de 'take-or-pay' sobre una parte de la capacidad de la instalación, una garantía de ingresos mínimos que da a los prestamistas la confianza para suscribir el proyecto, y a cambio, participamos en una parte de los ingresos de la NeoCloud obtenidos por encima de ese suelo.
El capital independiente sigue suscribiendo cada acuerdo por sus propios méritos. No estamos otorgando préstamos. En este modelo, cobramos dos veces: una por la venta del hardware y otra vez, a través de la participación en los ingresos por alquiler, un flujo altamente recurrente superpuesto a una compra de equipos de una sola vez. Con el tiempo, este modelo puede ampliar nuestro mercado direccionable y crear un flujo de ingresos vinculados al uso recurrente junto con nuestros ingresos principales de la plataforma, con el potencial de generar miles de millones en ingresos a mediano y largo plazo.
Juntas, las 3 capacidades únicas de NVIDIA —una plataforma que ejecuta cada modelo, una plataforma de fábrica de IA de pila completa que captura más del TAM de los centros de datos, y un ecosistema CUDA que extiende la IA a mercados que ningún chip individual podría alcanzar por sí solo— se refuerzan entre sí y son los motores de nuestro crecimiento.
Permítanme ponerles al día sobre nuestro progreso con los laboratorios Frontier AI. Los laboratorios Frontier AI tienen una demanda extraordinaria de computación para entrenamiento e inferencia, pero están creciendo más rápido de lo que sus balances y perfiles crediticios pueden soportar. Tienen una demanda de clientes en rápido crecimiento, pero aún carecen de los contratos de infraestructura de décadas y de la capacidad de financiación de grado de inversión necesarios para asegurar la infraestructura de las fábricas de IA de forma independiente. En otras palabras, su crecimiento no está limitado por su tecnología ni por la demanda de los clientes. Está limitado por la computación. Para estas empresas, más computación significa más y más inteligencia, más usuarios y más ingresos. NVIDIA es necesaria para ayudar a impulsar este volante. En primer lugar, hemos invertido casi $50 billion en los laboratorios Frontier AI.
Este fue un compromiso significativo, pero representó una pequeña fracción de nuestro flujo de caja libre esperado durante el mismo período. Además, para apoyar la construcción de la infraestructura de los Frontier Labs, recientemente anunciamos asociaciones con 6 de los principales proveedores de capital de infraestructura del mundo, Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR, para establecer plataformas de financiación que recaudarán más de $500 billion en capital de terceros.
Con estas asociaciones, basándonos en nuestra plataforma de computación única, fungible y duradera, los laboratorios de IA podrán construir y evaluar infraestructura de IA financiada por capital institucional a largo plazo a tasas relativamente atractivas. La semana pasada, anunciamos que aseguramos capacidad de potencia de red a través de nuestra asociación con SoftBank Energy para alojar exclusivamente computación de NVIDIA en su Campus de Portsmouth.
El despliegue inicial, que se espera que soporte 4.25 gigavatios de capacidad de fábrica de IA, será utilizado por OpenAI. Cada generación de sistemas de fábrica de IA de NVIDIA desplegados en PORTS-Pike podría representar aproximadamente 1.5 million de GPUs de NVIDIA. Y en más de 20 años, el sitio podría soportar múltiples ciclos de actualización. Aquí está el punto económico esencial. El compromiso de LPS asegura un sitio de fábrica de IA de larga duración, mientras que la computación de NVIDIA dentro del centro de datos puede actualizarse repetidamente.
Este proyecto profundiza nuestra asociación de larga data con OpenAI. OpenAI se ha comprometido a despliegues sustanciales de infraestructura de IA de NVIDIA hasta 2030. Los compromisos existentes y planificados de OpenAI representan aproximadamente 12 gigavatios de computación de NVIDIA. Para otro laboratorio Frontier AI, proporcionaremos una mejora crediticia selectiva para casi 2 gigavatios de computación. Esto complementa la sustancial capacidad de computación de NVIDIA que han asegurado de forma independiente sin el apoyo crediticio de NVIDIA.
Reconocemos la magnitud de este apoyo y sabemos que algunos lo llamarán financiación circular. Nosotros lo vemos de manera diferente. Estamos atravesando un cambio importante en la plataforma de computación, la creación de una de las tecnologías más importantes en la historia de la humanidad, y estas son empresas que aparecen una vez por generación. Su liderazgo tecnológico está demostrado y su tracción y uso por parte de los clientes se están disparando. Esperamos que se conviertan en las empresas tecnológicas más grandes de la historia.
Creemos que estas inversiones, medidas frente a la fuerza de su demanda, el negocio que generan para nosotros, el ecosistema que construyen sobre la plataforma de NVIDIA y los rendimientos sobre el capital invertido serán excelentes, y nuestro riesgo es limitado. La plataforma de computación de NVIDIA es fungible y duradera, y puede volver a desplegarse para dar soporte a otros clientes. Para ponerlo en contexto, esperamos que la demanda de los laboratorios de IA, para la cual esperamos apalancar nuestro balance para contribuir con aproximadamente una cuarta parte de nuestro negocio el próximo año, sea computación que enviemos y que será consumida por clientes de grado de inversión o por aquellos respaldados por uno.
En el segundo trimestre, enviamos menos del 1% de nuestros ingresos totales de centros de datos en productos Hopper 200 a clientes con sede en China, de acuerdo con las licencias del gobierno de EE. UU. Los envíos actuales de Hopper diluyen los márgenes brutos corporativos. Y dada la incertidumbre geopolítica en curso, no hay ingresos por computación de centros de datos en China en nuestras previsiones futuras.
Pasando al resto del estado de resultados. Los márgenes brutos GAAP y no-GAAP fueron ambos del 75%, prácticamente sin cambios respecto al trimestre anterior debido a una mezcla de productos similar. Los gastos operativos GAAP y no-GAAP aumentaron un 10% y un 11% secuencialmente, principalmente debido a los altos costes de infraestructura de computación y a los costes de compensación y beneficios. Nuestra tasa impositiva efectiva no-GAAP del 16% aumentó respecto al año pasado, principalmente debido a mayores ingresos.
En nuestro balance, el inventario aumentó a $32 billion mientras nos preparábamos para el lanzamiento de Vera Rubin. Los días de ventas pendientes aumentaron a 60 días, reflejando plazos de pago extendidos para compras grandes realizadas por ciertos clientes de grado de inversión que se enviarán a lo largo de múltiples trimestres.
En el segundo trimestre, devolvimos un récord de $26 billion a los accionistas, $20 billion mediante recompras de acciones y $6 billion a través de nuestro dividendo trimestral de $0.25 por acción. En relación con nuestro plan de devolver el 50% o más del flujo de caja libre, devolvimos el 60% en base anual acumulada. Y de cara al futuro, tenemos la intención de aumentar y devolver el exceso de flujo de caja libre neto de los usos estratégicos.
Permítanme pasar a las perspectivas para el tercer trimestre. Se espera que los ingresos totales sean de $108 billion, más o menos un 2%. Esperamos que el crecimiento secuencial esté impulsado principalmente por ACIE con data center, mientras que se espera que el crecimiento en hyperscale se reacelere en el cuarto trimestre y hacia el año fiscal '28, a medida que la oferta de Vera Rubin aumente con el tiempo. Prevemos que Vera Rubin represente aproximadamente el 20% de los ingresos de data center en el tercer trimestre.
Mirando hacia adelante, nuestra expectativa preliminar es que los ingresos del año fiscal '28 crezcan aproximadamente un 70% interanual; aunque trabajaremos para cerrar la brecha entre la oferta y la demanda, esperamos que la oferta siga siendo un cuello de botella, al menos hasta finales del año fiscal '28.
Muchos de ustedes han expresado su preocupación con respecto a nuestros márgenes brutos, ya que los costes de los componentes han aumentado significativamente. Como ya saben, estamos experimentando condiciones de precios extremas en la memoria. La magnitud del aumento de precios ha superado nuestras expectativas previas y se encamina incluso más alto hacia el próximo año. Como resultado, estamos reajustando las expectativas hoy.
Para el tercer trimestre, esperamos que los márgenes brutos GAAP y no-GAAP sean del 74% más o menos 50 puntos básicos. Esperamos que los márgenes alcancen su punto más bajo en el cuarto trimestre en el rango del 71% al 72% antes de estabilizarse en el 72% al 73% en el año fiscal '28, a medida que los aumentos de precios ejecutados entren en vigor en el primer trimestre. Queremos ser directos al respecto en lugar de dejarlo como una pregunta abierta.
La escasez de memoria actual se debe en gran medida al propio despliegue de la IA y, a diferencia de un componente que simplemente aumentaría nuestros costes sin ningún beneficio compensatorio, la oferta de memoria más ajustada es un síntoma del mismo aumento de la demanda que está impulsando nuestro propio crecimiento.
Mantenemos relaciones profundas y de larga data con los 3 principales proveedores de memoria y estamos trabajando estrechamente con ellos para aumentar aún más la capacidad que requiere nuestra hoja de ruta.
Se espera que los gastos operativos GAAP y no-GAAP sean de aproximadamente $9.2 billion y $9.0 billion, respectivamente. Para el año completo, ahora prevemos que los OpEx crezcan en los 50 bajos, impulsados por la ampliación de nuestra cartera de productos y el mayor uso de herramientas de IA, lo que ya está mejorando y continuará mejorando la productividad de ingeniería.
Para el año fiscal completo '27, seguimos esperando que los impuestos GAAP y no-GAAP estén entre el 16% y el 18%, excluyendo cualquier elemento discreto y cambios materiales en nuestro entorno fiscal. Con esto, pasaremos ahora a la sesión de preguntas y respuestas. Operador, por favor, solicite las preguntas.
[Instrucciones del operador] Su primera pregunta proviene de la línea de Joseph Moore con Morgan Stanley.
Genial. Me pregunto si podría darnos más detalles sobre el 70%, y qué le da la confianza para proyectar un año completo si no lo han estado haciendo?
¿Y cuál es la brecha entre esa cantidad de crecimiento y el crecimiento de la demanda del 100%? ¿Cuál es el tipo de restricción clave que separa esas cifras? ¿Y podrían cerrar esas brechas con el tiempo?
Sí. Gracias, Joe. Como probablemente sepa, la IA se ha vuelto útil. Y los agentes de IA que se están adoptando en todas partes utilizan una cantidad enorme de computación. En primer lugar, los modelos de lenguaje extensos son más grandes que nunca porque son más inteligentes que nunca. Y estos agentes pasan por procesos de razonamiento y planificación con múltiples turnos de uso de herramientas. La cantidad de computación necesaria para un agente frente a un humano que lo utiliza es probablemente de 15 a 100 veces, dependiendo del tipo de problema que se intente resolver. Y, por lo tanto, la cantidad de computación necesaria es simplemente extraordinaria. Ese es un factor que casi todo el mundo ve.
La parte que la gente no ve sobre nuestro crecimiento es que somos prácticamente singulares debido a la naturaleza de cómo entregamos productos. Quiero decir, somos la única empresa en el mundo que crea y construye, ofrece una plataforma de fábrica de IA completa, un sistema de pila completa. Los clientes aún pueden combinar y mezclar. Sin embargo, la mayoría de las empresas simplemente no tienen las habilidades para hacer eso o el deseo de hacerlo. Y, por lo tanto, hay toda una parte del mercado en la que hemos experimentado crecimiento.
Existe la IA soberana, las IA originales, sus NeoClouds, sus startups de IA en las empresas, donde estamos viendo —lo que representa aproximadamente la mitad de nuestro negocio que crece un 100% al año—. Es probable que esa parte de la computación mundial sea mayor con el tiempo que incluso lo que estamos experimentando actualmente en la nube. Y, por lo tanto, creo que la demanda que vemos está impulsada por todos esos factores.
También es el caso que ya no se puede adquirir la tecnología per se y montar esta infraestructura. Hay que asegurar la tierra, la energía y la Shell, lo cual a menudo está a un par de 2, 3 años de distancia. Todo lo demás de la cadena de suministro necesario para alinear la construcción, la energía, la refrigeración, toda la mano de obra necesaria. La infraestructura de IA está creando muchísimos puestos de trabajo en todos los Estados Unidos y en todo el mundo. Simplemente requiere mucha más planificación.
Y por eso estamos involucrados en asegurar la infraestructura ahora más adelante en la cadena de producción. Hace mucho tiempo, la gente me preguntó por qué trabajábamos con proveedores de memoria cuando somos una empresa de chips. Y hoy, la gente entiende que es realmente bastante ingenioso que estuviéramos trabajando en nuestra cadena de suministro tan arriba en la corriente. Trabajamos con empresas generadoras de energía. Trabajamos aguas abajo. Trabajamos con empresas de tierra, energía y Shell en todo el mundo. Y eso ayuda a preparar toda esta computación que se va a construir y que finalmente se desplegará para nuestro ecosistema y nuestros clientes. Y por lo tanto, ahora tenemos una visibilidad mucho mayor, tanto aguas arriba como aguas abajo.
Es el caso que nunca hemos pronosticado ni dado una guía con un año de antelación. Y aunque nuestra demanda es mucho mayor que el 70%, nuestro suministro nos permite entregar el 70% con confianza. Y vamos a seguir trabajando con nuestra cadena de suministro para aumentar eso. Pero lo que queríamos hacer era ser consistentes con todo el mundo, desde nuestros clientes, nuestros accionistas, nuestra cadena de suministro, que todos vean la misma visión. Y la razón por la que eso es importante es porque todo el mundo está poniendo muchos recursos en juego. Y por eso queríamos asegurarnos de que todo el mundo tuviera el mismo conjunto de información. Y tenemos un año enorme el año que viene, y va a ser bastante extraordinario.
Su próxima pregunta proviene de la línea de CJ Muse con Cantor Fitzgerald.
Hay un tremendo enfoque de los inversores en su cuota de mercado de inferencia. ¿Puede hablar sobre las cargas de trabajo en evolución que están viendo con la IA agéntica y cómo ve que evoluciona su cuota aquí con el tiempo, particularmente cuando reflexiona sobre el valor creciente del TAM que están viendo con cada nueva generación de stack completo, su expectativa de mayor crecimiento de ACIE, y también incluyendo Groq 3 LPX? Me encantaría conocer sus opiniones.
Sí. Gracias, CJ. El ciclo de vida de la IA se está volviendo mucho más complejo de lo que solía ser. Y está influyendo en la arquitectura de NVIDIA de manera mucho más significativa que antes. Y así podrías verlo como 4 fases. Está la primera fase, que es preparar todos los datos que necesitas. Algunos son sintéticos, otros son reales, algunos están etiquetados y generados por humanos, pre-entrenar los modelos. Y luego está el post-entrenamiento, la tercera fase, y luego está la inferencia agéntica. La inferencia agéntica es extremadamente complicada. Y por lo tanto, cada una de esas fases es complicada.
Lo que es realmente genial de la arquitectura de NVIDIA, y creamos esto con NVLink 72, y fue una gran sorpresa para el mundo cuando creamos por primera vez la primera -- la primera arquitectura a escala de rack del mundo. Apenas fue fácil, y fue muy desafiante construir la primera generación. Ahora estamos en nuestra tercera generación de sistemas a escala de rack NVLink 72. Tuvimos que reinventar toda la cadena de suministro, reinventar los sistemas, reinventar la tecnología, redistribuir nuestro software, refactorizar nuestro software, todo, cada aspecto fue difícil. Pero lo que nos permitió hacer fue crear un sistema fungible que nos permite hacer la transición desde la creación de datos, la preparación de datos, el pre-entrenamiento, el post-entrenamiento hasta la inferencia agéntica.
Los beneficios para los clientes son increíbles. Y la razón de eso es porque acabas de gastar, y acabamos de mencionar, cada gigavatio de tecnología y la exposición de ingresos de NVIDIA en el periodo de Hopper con Hopper más InfiniBand y ahora Vera Rubin y CPU y 3 tipos de redes diferentes porque se necesitan esos tipos de redes para abordar todo el centro de datos del mundo, sin mencionar la escala en redes de seguridad y la escala en redes multicampus. Así que podrías argumentar 5 tipos diferentes de sistemas de redes y luego, por supuesto, Groq. Y todo eso aumentó nuestra contribución de ingresos o oportunidad de ingresos por gigavatio a $40 billion. Así que cada gigavatio de centro de datos aumentó de, digamos, $30 billion hace unos 5 años a $60 billion hoy.
Por supuesto, la productividad es tremenda. El rendimiento es increíble en comparación, pero estás hablando de una inversión de $60 billion. Y en la medida en que podrías usarlo en múltiples fases del ciclo de vida de la IA, ejecutar cada tipo de modelo que puedas imaginar ejecutándose en él, ya sea de difusión o autorregresivo o de espacio de estados o alguna versión híbrida de eso, cada versión del mecanismo de atención, puedes pensar en modelos pequeños o grandes, como -- la inversión que realices se preservará y será útil y productiva durante mucho más tiempo. Y así creo que nuestra ventaja en este nuevo mundo es realmente bastante extraordinaria. Y podría explicar por qué nuestro crecimiento se está acelerando en realidad. Ya era grande, pero ahora se está acelerando.
Veamos, preguntaste sobre Groq. Estoy súper emocionado por Groq 3. Logramos una tasa de interactividad de tokens récord, generación de rendimiento con latencia extremadamente baja. El equipo está trabajando fantásticamente. Pasamos los últimos varios meses usando la arquitectura NVLink, que será el núcleo y será el motor principal. Y luego para los servicios que deseen tener una interactividad súper alta, generación de tokens a súper alta velocidad, el rendimiento será mucho más bajo. El coste por token será mayor, pero podrías asociarlo con servicios de ASP alto. Y así para esas empresas, podrías añadir uno de nuestros aceleradores Groq. Estoy súper emocionado por eso. Pero la gran mayoría de los centros de datos del mundo serán simplemente Vera Rubin y NVLink 72.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Stacy Rasgon con Bernstein Research.
Entonces el crecimiento del 70% en el ejercicio '28, que supongo es más o menos el calendario '27. Eso es algo como, no sé, un repunte de $200 billion frente a la previsión anterior, si lo desgloso, la previsión anterior era de $1 trillion en los 3 años. Así que esto es probablemente $200 million más.
Me preguntaba si podría explicarnos los factores contribuyentes, ¿se produce ese aumento en los diferentes productos, Vera y CPUs y Groq y todo lo demás? Y también habló de su aumento de precios que entra en vigor en el Q1. Así que asumo que parte de esto es por el precio.
Y supongo que también tengo curiosidad, tal vez estoy metiendo demasiadas preguntas aquí, pero también me da curiosidad, ya que es un número limitado. ¿Cuál sería si no estuviera limitado?
El sin restricciones sería mucho más alto. Es... crecimos un 100% interanual este año. El sin restricciones es significativo. Y así que tendremos que trabajar duro para obtener más capacidad. Y tenemos una cadena de suministro grande. Tenemos una cadena de suministro realmente gigantesca. Y así que tenemos socios increíbles y hemos asegurado mucho suministro, pero simplemente necesitamos mucho más.
Para desglosarlo, la forma de pensar en ello es que la mayoría de la gente solo ve a los hyperscalers. Y eso es la mitad de la imagen. La otra mitad de la imagen es lo que llamamos [ ACIE ] y eso es toda la empresa, las NeoClouds, las IA soberanas; esa parte del mundo es invisible para todo el mundo. Y la razón de eso es porque no compran chips personalizados, no compran chips uno a uno. Realmente necesitan una plataforma de fábrica completa construida para ellos. Y por lo tanto, ese es un espacio en el que añadimos una cantidad tremenda de valor.
Ahora, por supuesto, volviendo a este espacio de hyperscale, eso también está creciendo increíblemente, ¿verdad? Sabéis que ahora tienen pedidos pendientes de $2 trillion. Sabéis que cuando ponen en marcha el cómputo de NVIDIA, cuando eso sucede, los ingresos suben, su contribución a las ganancias sube. El cómputo es rentable, muy rentable hoy en día. Y el cómputo se traduce directamente en un aumento de los ingresos. Y por lo tanto, hay simplemente una carrera por poner en marcha más cómputo de NVIDIA, tanto en los hyperscalers, pero lo que no veis son las oportunidades realmente tremendas fuera de los hyperscalers.
Pero la otra parte es —es la razón por la que lo mapeamos para vosotros. En el caso de Hopper, estábamos en unos $18 billion por gigavatio. Para Grace Blackwell, estamos en unos $25 billion por gigavatio. Y para Vera Rubin, son unos $40 billion por gigavatio. Y la productividad es un factor X de aumento en cada generación. Y por lo tanto, los clientes quieren correr hacia la siguiente generación tan rápido como puedan.
Mientras tanto, debido a que el cómputo de NVIDIA es tan productivo, los tokens que están generando, las horas de GPU que están alquilando son increíblemente rentables, como sabéis. Sus márgenes son fantásticos. Y por lo tanto —por lo tanto, todo eso está ocurriendo simultáneamente.
Creo que la imagen general es que estamos pasando por este cambio de plataforma, y afecta a cada empresa informática, y cada industria en el mundo utiliza ordenadores. Por lo tanto, cada industria se ve afectada. Cada empresa se ve afectada. Y esta nueva forma de hacer computación es inteligente. No se basa en la recuperación de archivos, sino que ahora es generativa, generando inteligencia. Y eso requiere cómputo, pero los resultados que obtienes son fenomenales. Los resultados que obtienes son tremendamente mejores. Y por lo tanto, estamos viendo eso en todo el mundo. Todo el mundo quiere ser parte de la revolución de la IA. Todo el mundo tendrá que ser parte de este cambio en la computación, y todo el mundo tiene que construir infraestructura.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Vivek Arya con Bank of America Securities.
Gracias por proporcionar toda la transparencia y todos los compromisos y garantías que han tenido durante varios años. Cuando sumo todo lo que hay en el comentario del CFO, llego a una cifra de unos $500 billion aproximadamente, obviamente, durante los próximos varios años. Así que tenía algunas preguntas relacionadas con eso. Primero, ¿es esa la conclusión de que la suma de todas sus inversiones en el ecosistema durante los próximos varios años está en ese rango, o hay otras inversiones de capital u otras inversiones que aún podrían estar por delante?
Esa es una. En segundo lugar, si hay una parte específica en efectivo de eso en la que deberíamos pensar en el ejercicio '28. Y luego, Jensen, muchas de estas inversiones están diseñadas para ayudar a los laboratorios de vanguardia, especialmente OpenAI y Anthropic, pero ambos están diseñando sus propios chips personalizados. De hecho, OpenAI habló justo en los últimos días sobre Jalapeno y sus afirmaciones sobre ser mejores que Blackwell y así sucesivamente. Entonces, ¿cómo están equilibrando esta dinámica en la que quieren invertir mucho en el ecosistema, pero parte de ese ecosistema quiere desarrollar soluciones competitivas?
Bueno, estamos construyendo algo muy diferente. Mientras que muchos de estos XPUs son chips específicos para inferencia para una nube o un servicio. NVIDIA es una plataforma, una plataforma de fábrica de IA completa que abarca todo el ciclo de vida de la IA que puede usar en cualquier nube, está en todas las nubes. Se puede ejecutar en cualquier lugar. Les ayudaremos a configurarlo en cualquier lugar. Y así, construimos algo muy diferente.
Estos -- todos los servicios de IA en algún momento querrán dar la vuelta al mundo. Y esos centros de datos no serán necesariamente construidos solo por ellos. Y también, espero plenamente -- y así, van a funcionar en -- creo que van a funcionar en NVIDIA en todo el mundo. Y por supuesto, creo que nuestra tecnología, tengo un 100% de confianza en que nuestra tecnología seguirá siendo extraordinaria para ellos, y que la economía de usar nuestra tecnología, ya sea desde el procesamiento de datos hasta el entrenamiento, el post-entrenamiento hasta el procesamiento agéntico, nuestra tecnología va a ser extraordinaria para ellos. La van a usar. Y así, estoy muy seguro de que van a ser nuestros clientes y socios durante mucho tiempo.
Dicho esto, dando un paso atrás, invertir en estas 2 empresas o en los varios laboratorios de IA en los que hemos invertido, invertir en estas empresas es una oportunidad única en una generación. Creo que el único arrepentimiento que tengo es no haber invertido más y antes. Y es probable que ambas empresas salgan a bolsa pronto, y otras las seguirán. Y estas serán algunas de las empresas tecnológicas más trascendentales de la historia. Por eso, estoy encantado de ser su amigo. Estoy encantado de asociarme con ellos. Estoy encantado de que estén construyendo un ecosistema sobre la arquitectura de NVIDIA. Estoy encantado de que cuenten con nosotros para escalar, y tengo un 100% de confianza en que, durante un periodo de tiempo bastante largo, utilizarán el cómputo de NVIDIA para gran parte de su computación. Así que me siento muy bien al respecto.
Así que Vivek, permíteme añadir un poco más sobre los compromisos y la parte dentro de esos compromisos, que son nuestros compromisos de suministro. Esto es esencial. Esto es esencial para la recaudación de Vera Rubin hoy, así como durante todo el próximo año. Pueden ver que esos compromisos, las partes más grandes de ellos, están en los primeros 3 años, y utilizaremos eso para construir los productos que necesitamos. Esto también nos da confianza en términos de nuestro crecimiento en ingresos, dado cuánto hemos alineado y comprometido ya en términos de nuestro suministro, así como la capacidad que necesitaríamos.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Timothy Arcuri con UBS.
Jensen, quería preguntarle sobre el código abierto. Se habla mucho de que estos modelos podrían ganar cuota de carga de trabajo en EE. UU. Obviamente, están bien posicionados con Nemotron, pero por otro lado, gran parte de la demanda final está siendo impulsada por estas grandes empresas de modelos fronterizos. Por lo tanto, hay muchos inversores que equiparan los modelos abiertos como algo negativo para el crecimiento de esas empresas. Entonces, ¿cómo lo interpretan y gestionan? ¿Ven el auge de los modelos abiertos como algo bueno para NVIDIA o, en última instancia, negativo?
El mundo necesitará tanto modelos cerrados como modelos abiertos. Y tanto los modelos cerrados como los abiertos se están disparando en su uso. Casi la mayoría, diría yo, casi todos los modelos abiertos funcionan en NVIDIA, y la razón de ello es que la huella de NVIDIA en todo el mundo es la más alta, y nuestra arquitectura es la más fungible. Está en todas partes. Está en PCs y dispositivos de borde como DGX Spark, que está funcionando de maravilla, hasta robots y estaciones de trabajo y sus centros de datos locales.
Los modelos abiertos están funcionando increíblemente bien. Los modelos cerrados, sabemos que también funcionan increíblemente bien. Los laboratorios de vanguardia, su escala... sus ventas se están disparando, sus márgenes son fantásticos. Están generando tokens rentables. Solo están limitados por la cantidad de computación. Eso es igualmente cierto para los modelos abiertos. Y nuestra posición en los modelos abiertos es muy buena porque el ecosistema CUDA está literalmente en todas partes.
Los modelos abiertos también son fundamentales para casi cualquier startup de IA y cada empresa corporativa en todo el mundo es vital para ellos. Y la razón de eso es que deberías alquilar inteligencia, inteligencia fuerte, inteligencia inteligente donde puedas, que es la razón por la que nosotros alquilamos, y animo a mis empleados a que utilicen los servicios en la nube tanto como puedan. Pero cada gran empresa y cada... seguramente, cada país y cada startup necesita construir su IA específica de dominio, su IA propia, su alfa propio. Y el hecho de que los modelos abiertos alcancen niveles de vanguardia lo ha hecho posible, les ha permitido a todos hacer eso.
Una de las áreas donde los modelos de vanguardia son vitales es la ciberseguridad. Se ve el número de empresas de ciberseguridad que son habilitadas por los modelos de vanguardia para que puedan tener sistemas de ciberseguridad autónomos, masivamente distribuidos y en funcionamiento continuo para defenderse. Esas empresas están surgiendo. Hay algunas empresas increíbles. No podrían hacerlo sin los modelos abiertos. Y así, los modelos abiertos son increíblemente exitosos y finalmente han alcanzado la vanguardia, pero también son vitales para la economía estadounidense. Son vitales para la economía mundial. Son vitales para que las empresas construyan su propia IA propietaria. No puedes prescindir de uno u otro. Ambos van a tener un éxito extraordinario.
Y por último, como saben, nuestra huella de mercado en todos los modelos de IA, somos los únicos... creo que somos la única plataforma. Estoy bastante seguro de que somos la única plataforma que ejecuta cada modelo de vanguardia, ya sea cerrado o abierto. La mayoría de ellos fueron construidos sobre NVIDIA y, por lo tanto, funcionan de maravilla en NVIDIA. Así que estamos encantados con el éxito de cualquier modelo. Mientras los modelos tengan éxito, estoy muy feliz. Y tanto los modelos cerrados como los abiertos van a tener éxito y ambos están impulsando simultáneamente nuestras ventas.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Ben Reitzes con Melius Research.
Quería hacerle una pregunta, Jensen, sobre la demanda de una manera diferente. Usted habló de que la demanda crecerá un 100% el próximo año, y quería tener una idea de un par de cosas que impulsan eso e incluso más allá de eso. Y hay 2 conceptos aquí. Está la auto-mejora recursiva, que aparentemente en Anthropic y OpenAI está funcionando muy bien con la IA que se mejora a sí misma. E incluso OpenAI dijo que podrían alcanzar la AGI para finales de este año. Y con los avances en RSI así como en AGI, ¿qué sucede con la demanda de la industria? ¿Se inflecciona más? ¿Y qué significa para NVIDIA cuando esas cosas ocurran? ¿Y cómo lo ve usted como un catalizador de la demanda?
Agradezco eso. Se va a infleccionar más. Hoy en día, la gran mayoría de la IA es activada por personas. Creo que este último mes, se ha cruzado esa línea. La mayoría de las IA son ahora agénticas. Pero en el futuro, cada empresa tendrá un montón de agentes.
Tenemos aproximadamente 40,000 empleados. En el futuro, tendremos 400,000 agentes, 4 millones de agentes. Y esos agentes funcionan continuamente. Funcionan en segundo plano. Si conocen a alguien que construya -- si conoce a alguien que construya agentes de IA personales en el borde y los ejecute en algo como un DGX Spark -- y conozco a mucha gente que los ejecuta en estaciones DGX, esta increíble estación de trabajo que hemos construido, y se puede comprar en Dell, y son increíbles.
Y estos agentes de IA ejecutándose en una estación DGX funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, porque tienes cosas para que hagan, para que las hagan todo el tiempo. Y así que cuando el mundo pase a agentes, a sistemas totalmente agénticos, vas a tener agentes funcionando todo el tiempo, trabajando con otros agentes funcionando todo el tiempo. Y esos estarán trabajando en segundo plano, mejorando nuestra empresa, mejorando sus vidas.
En muchos sentidos, somos algo recursivos en este momento. Y se podría argumentar que es de grano grueso, pero cada vez que ejecutas a través de un agente, este reflexiona sobre cómo podría hacer un mejor trabajo la próxima vez y actualiza el archivo de habilidades. Y así, el documento de habilidades, el markdown, se actualiza al final de cada uno de ellos. Y así, la próxima vez que lo ejecutes, será mejor. Es una especie de auto-mejora de grano grueso algo difusa. Y así es como lo ves en todas partes -- siempre.
Y así, en muchos sentidos, y para muchas tareas, podríamos decir que ya hemos alcanzado la AGI. Creo que todos esos hitos y todos esos... son algo sin sentido en este momento. Creo que lo más importante para la industria es que; uno, la IA ahora está realizando un trabajo productivo y útil; dos, la IA está generando tokens rentables; y tres, si tuviéramos más capacidad de cómputo, podríamos generar más tokens rentables, lo que resulta en más beneficios para todos los servicios. Esta es la fase exacta en la que nos encontramos, que es la razón por la que todo el mundo se está involucrando.
Su próxima pregunta proviene de la línea de Jim Schneider con Goldman Sachs.
Si piensa en el crecimiento del 100% del que habló en términos de la... más el crecimiento de la demanda sin restricciones que espera, el 70% que espera cumplir en términos de oferta, ¿podría hablar de algunas de las... o clasificar algunas de las restricciones más agudas, ya sean cosas como la disponibilidad de centros de datos, energía y estructuras, DRAM, disponibilidad de fundiciones de obleas, etcétera? Si pudiera ayudarnos a entender cuáles son las más grandes entre esas, sería de gran ayuda.
Hay algo gracioso que podría decir, pero simplemente no lo voy a hacer. El... el año pasado, una de las cosas más divertidas que hacer era simplemente ir a decidir dónde voy a cenar y con quién voy a cenar, y el precio de sus acciones se duplicaba al día siguiente.
Creo que la respuesta es que toda nuestra cadena de suministro está bajo presión. Y todo el mundo está trabajando a toda marcha. Y más capacidad está entrando en funcionamiento constantemente, lo cual es una de las ventajas de lo que va a suceder este año. No va a entrar en funcionamiento en un solo instante, sino que va a entrar en funcionamiento todos los días. Los rendimientos van a mejorar. Vamos a trabajar en la mejora del rendimiento. Vamos a trabajar duro con cada uno de nuestros proveedores.
Y así que nosotros simplemente... tenemos un... ni siquiera es el próximo año todavía, así que tenemos mucho, mucho tiempo para trabajar duro cada día. Y así que en este momento, tenemos suministro para el 70%. Tenemos más suministro que el 70%, pero alrededor del 70%. Nuestra demanda es mucho más alta que eso. Y tenemos que trabajar duro o vamos a decepcionar a los clientes. Y no nos gusta decepcionar a nuestros clientes, y nos gusta trabajar duro para ellos y... así que tengo... voy a necesitar la ayuda de toda la cadena de suministro para que me ayuden aquí. Pero todos lo saben. Lo que les estoy diciendo sobre nuestras necesidades para el próximo año es exactamente consistente con lo que les he dicho a ellos. Todos están en la misma sintonía. Y estoy tratando de ser tan transparente como podamos porque estamos hablando de cifras grandes.
Su pregunta final proviene de la línea de Aaron Rakers con Wells Fargo.
Quiero volver a los gigavatios, los 25 a 40. Y tal vez intentar entender, creo, Jensen, dijiste en algunas conferencias recientes que eso va a escalar aún más. Así que mientras pensamos en el camino incluso más allá de Vera Rubin, pensamos en Vera Rubin Ultra y así sucesivamente. ¿Deberíamos realmente conceptualizar como que 40 mil millones pasan a 60 mil millones, 80 mil millones? Y luego supongo, debajo de esa pregunta, está cómo pensamos en tu capacidad para escalar los despliegues de capacidad: ¿es una función lineal? ¿O hay algo que desbloquee tu capacidad para suministrar más demanda a medida que miramos hacia el año fiscal '27 -- '28, perdón?
Sí, gran pregunta, gran pregunta. Y muy simple. ¿Es nuestro objetivo poner tanto cómputo como sea posible en la parcela de tierra? ¿Es nuestro objetivo poner más cómputo en 1 gigavatio o menos? Y así, obviamente, nos gustaría la respuesta a la velocidad de la luz, la respuesta perfecta es en realidad infinito por gigavatio. Y así que si pudiéramos obtener literalmente $1 trillion de cómputo en 1 gigavatio y una pieza de estantería de energía de tierra, sería un resultado fantástico. Y así que la respuesta es direccionalmente en esa dirección.
Empezamos en el mundo de la computación de propósito general durante la Ley de Moore. Probablemente elijan su número favorito, pero voy a elegir algo como $5 billion, $3 billion por gigavatio de cómputo con computación de propósito general. Y luego finalmente, con Hopper, fue 18. Ahora Grace Blackwell es 25. El siguiente, Vera Rubin, es 40. Y después de eso, será más alto. Y eso es excelente. Eso es fantástico para la industria.
Es fantástico para los clientes siempre y cuando su productividad, durabilidad y fungibilidad sigan creciendo. Entonces, la gente está feliz de invertir en activos que generen ingresos, generen beneficios y les ayuden a recuperar su inversión tan increíblemente rápido. El otro día escuché que el retorno sobre el capital invertido es ahora de menos de un año. Y estamos hablando de centros de datos de $50 billion. Y eso les dice algo sobre la productividad de la tecnología de NVIDIA y su rentabilidad. Quiero agradecerles a todos por acompañarnos hoy.
No hay más preguntas en este momento. Toshiya Hari, le devuelvo la llamada.
Gracias. Antes de cerrar, tengan en cuenta que Jensen participará en una charla informal de apertura en la Goldman Sachs Communacopia & Technology Conference en San Francisco el 10 de septiembre. También dará un discurso de apertura en la GTC Berlin el 21 de octubre.
Nuestra conferencia de resultados para discutir los resultados del tercer trimestre del ejercicio fiscal 2027 está programada para el 17 de noviembre. Gracias por acompañarnos hoy. Operador, por favor cierre la llamada.
Con esto concluye la conferencia de hoy. Ya pueden desconectarse.
Datos elaborados por La Dama del Dividendo a partir de múltiples fuentes financieras.