Acabo de escuchar algo interesante que Jensen Huang dijo recientemente sobre hacia dónde se dirige realmente la IA, y vale la pena prestarle atención si estás siguiendo toda la historia de Nvidia.

Entonces, aquí está la cosa: Nvidia básicamente domina el juego de infraestructura de IA en este momento. Sus GPUs son lo que todos usan para entrenar modelos de lenguaje grandes, y han construido todo un ecosistema en torno a ello con herramientas de red, software, todo el paquete. Ese dominio se ha traducido en un crecimiento de ganancias increíble. El último trimestre mostró un aumento en los ingresos de dos dígitos para alcanzar niveles récord, y pronostican 78 mil millones para el próximo período, lo que representa un salto del 77% año tras año.

Pero la verdadera visión vino del propio Jensen Huang. Hablaba de un punto de inflexión que ocurrió en la IA hace unos seis meses, aunque solo recientemente se hizo evidente para la mayoría. ¿El cambio? Estamos pasando de simplemente entrenar modelos a lo que él llama IA agentica, básicamente sistemas de IA que están resolviendo problemas reales activamente en este momento.

Las palabras exactas de Huang: los agentes son súper inteligentes y están resolviendo problemas reales. Esa es una distinción importante porque significa que la demanda de GPU ya no se trata solo de la fase de entrenamiento. Estos sistemas necesitan una potencia de cálculo seria a medida que trabajan en procesos de resolución de problemas.

Pero Jensen Huang fue aún más allá. Habla de que la próxima frontera será la IA física, llevar estos agentes de IA a la robótica y aplicaciones en el mundo físico. Lo llama una oportunidad gigante, y honestamente, tiene sentido. Si piensas en las necesidades de infraestructura para ese tipo de despliegue, potencialmente es algo enorme.

¿La conclusión? La narrativa de que los mejores días de Nvidia quedaron atrás porque todos ya entrenaron sus modelos realmente no se sostiene. Jensen Huang básicamente dice que todavía hay varias olas de crecimiento por delante: IA agentica, luego IA física. Eso podría significar una demanda sostenida por sus chips durante años.

Ahora, los movimientos a corto plazo en las acciones podrían complicarse dependiendo de las condiciones económicas o del sentimiento general del mercado. Pero si la historia del crecimiento de la IA continúa desarrollándose como estamos viendo, Nvidia parece una inversión sólida a largo plazo durante toda esta revolución de la IA.