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Nvidia Reportó $ 46.7 mil millones en ingresos para el segundo trimestre fiscal 2026 en su anuncio de ganancias y llame ayer, con los ingresos del centro de datos que alcanzaron $ 41.1 mil millones, un 56% más año tras año. La compañía también publicó una guía para el Q3, prediciendo un trimestre de $ 54 mil millones.
Detrás de estos números de llamadas de ganancias confirmadas se encuentran una historia más compleja de cómo los circuitos integrados (ASIC) específicos de aplicaciones personalizados están ganando terreno en segmentos clave de Nvidia y desafiarán su crecimiento en los cuartos por venir.
Banco de América Vivek Arya preguntó al presidente y CEO de Nvidia, Jensen Huang, si veía algún escenario en el que los ASIC pudieran tomar cuota de mercado de las GPU de NVIDIA. Los ASIC continúan ganando terreno sobre el rendimiento y las ventajas de costos sobre Nvidia, Broadcom proyectos 55% para Crecimiento de ingresos de 60% de IA al año que viene.
Huang retiró con fuerza la llamada de ganancias. Hizo hincapié en que la construcción de infraestructura de IA es «realmente difícil» y la mayoría de los proyectos ASIC no logran alcanzar la producción. Ese es un punto justo, pero tienen un competidor en Broadcom, que está viendo que sus ingresos de IA aumentan constantemente, acercándose a un Tasa de ejecución anual de $ 20 mil millones. Subrayando aún más la creciente fragmentación competitiva del mercado es cómo Google, Meta y Microsoft Todos implementan silicio personalizado a escala. El mercado ha hablado.
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Los asics están redefiniendo el panorama competitivo en tiempo actual
Nvidia es más que capaz de competir con nuevos proveedores ASIC. Donde se encuentran con vientos en contra es cuán efectivamente los competidores ASIC están posicionando la combinación de sus casos de uso, reclamos de rendimiento y posiciones de costos. También buscan diferenciarse en términos del nivel de bloqueo del ecosistema que requieren, con Broadcom liderando en esta dimensión competitiva.
La siguiente tabla compara Nvidia Blackwell con sus principales competidores. Los resultados del mundo actual varían significativamente según las cargas de trabajo específicas y las configuraciones de implementación:
| Métrico | Nvidia Blackwell | Google TPU V5E/V6 | AWS Entrenium/Inferentia2 | Intel Gaudi2/3 | Broadcom Jericho3-Ai |
| Casos de uso primarios | Entrenamiento, inferencia, IA generativa | Entrenamiento e inferencia de hiperescala | Entrenamiento e inferencia centrada en AWS | Capacitación, inferencia, implementaciones de nubes híbridas | Redes de clúster de IA |
| Reclamos de rendimiento | Hasta 50x mejora sobre la tolva* | 67% de mejora TPU V6 VS V5* | Rendimiento comparable de GPU a menor potencia* | 2-4X PRECIO-rendimiento vs Gen Gen* | Infiniband Parity en Ethernet* |
| Posición de costo | Precios premium, ecosistema integral | Ahorros significativos frente a GPU por Google* | Precios agresivos por advertising and marketing de AWS* | Posicionamiento alternativo de presupuesto* | TCO TCO por pink inferior por proveedor* |
| Bloqueo del ecosistema | Moderado (cuda, propietario) | Excessive (Google Cloud, TensorFlow/Jax) | Alto (AWS, neurona patentada SDK) | Moderado (admite la pila abierta) | Bajo (estándares basados en Ethernet) |
| Disponibilidad | Common (Cloud, OEM) | Google Cloud-Unique | AWS exclusivo | Múltiples nubes y locales | Broadcom directo, integradores OEM |
| Atractivo estratégico | Escala probada, amplio apoyo | Optimización de la carga de trabajo en la nube | Ventajas de integración de AWS | Flexibilidad múltiple | Redes simplificadas |
| Posición de mercado | Liderazgo con presión de margen | Creciendo en cargas de trabajo específicas | Expandiéndose dentro de AWS | Alternativa emergente | Habilitador de infraestructura |
*Las mejoras de rendimiento por vatio y los ahorros de costos dependen de características específicas de la carga de trabajo, tipos de modelos, configuraciones de implementación y supuestos de pruebas de proveedores. Los resultados reales varían significativamente según el caso de uso.
Los hiperscalers continúan construyendo sus propios caminos
Todos los principales proveedores de nubes han adoptado silicio personalizado para obtener el rendimiento, el costo, la escala del ecosistema y las amplias ventajas de Devops de definir un ASIC desde cero. Google opera TPU V6 en producción a través de su asociación con Broadcom. Chips MTIA meta construidos específicamente para clasificar y recomendaciones. Microsoft desarrolla el Proyecto Maia para cargas de trabajo de IA sostenibles.
Amazon Internet Companies alienta a los clientes a usar capacitación para capacitación e inferencia para inferencia.
Agregue a eso el hecho de que el bytedance ejecuta las recomendaciones de Tiktok sobre silicio personalizado a pesar de las tensiones geopolíticas. Eso es miles de millones de solicitudes de inferencia que se ejecutan en ASIC diariamente, no en GPU.
La CFO Colette Kress reconoció la realidad competitiva durante la llamada. Ella hizo referencia a los ingresos de China, diciendo que había caído a un bajo porcentaje de ingresos del centro de datos de un solo dígito. La orientación precise del Q3 excluye por completo los envíos H20 a China. Si bien las declaraciones de Huang sobre las extensas oportunidades de China intentaron dirigir la llamada de ganancias en una dirección positiva, estaba claro que los analistas de capital no estaban comprando todo.
El tono y la perspectiva generales es que los controles de exportación crean incertidumbre continua para Nvidia en un mercado que posiblemente represente su segunda oportunidad de crecimiento más significativa. Huang dijo que el 50% de todos los investigadores de IA están en China y que está totalmente comprometido a servir a ese mercado.
La ventaja de la plataforma de Nvidia es una de sus mayores fortalezas
Huang presentó un caso válido para el enfoque integrado de NVIDIA durante la llamada de ganancias. La construcción de IA moderna requiere seis tipos de chips diferentes que trabajan juntos, argumentó, y esa complejidad crea barreras que los competidores luchan para igualar. Nvidia ya no solo envía GPU, enfatizó varias veces en la llamada de ganancias. La compañía ofrece una infraestructura de IA completa que escala a nivel mundial, declaró enfáticamente, volviendo a la infraestructura de IA como un mensaje central de la llamada de ganancias, citándola seis veces.
La ubicuidad de la plataforma lo convierte en una configuración predeterminada suitable con casi todos los ciclos de HyperScalers de la nube de DevOps. Nvidia corre a través de AWS, Azure y Google Cloud. Pytorch y TensorFlow también optimizan para CUDA de forma predeterminada. Cuando Meta deja caer un nuevo modelo de llama o actualiza a Google Gemini, se dirigen a {hardware} NVIDIA primero porque ahí es donde millones de desarrolladores ya trabajan. El ecosistema crea su propia gravedad.
El negocio de redes valida la estrategia de infraestructura de IA. Los ingresos alcanzaron los $ 7.3 mil millones en el segundo trimestre, un 98% más año tras año. Nvlink Conecta las GPU a velocidades de pink tradicionales que no pueden tocar. Huang reveló la verdadera economía durante la llamada: Nvidia captura alrededor del 35% del presupuesto típico de una fábrica de Gigawatt Ai.
«Fuera de una fábrica de IA de Gigawatt, que puede ir desde 50 para, ya sabes, más o menos 10%, digamos, a $ 60 mil millones, representamos aproximadamente 35% o menos de eso … y, por supuesto, lo que obtienes por eso no es una GPU … Realmente hemos hecho la transición para convertirnos en una compañía de infraestructura de AI».
Eso no es solo vender chips. Eso es propietario de la arquitectura y capturando una parte significativa de toda la construcción de IA, impulsada por plataformas de redes y compute de vanguardia como Sistemas de Escala de Rack Nvlink y Spectrum X Ethernet.
La dinámica del mercado está cambiando rápidamente a medida que Nvidia continúa informando resultados sólidos
El crecimiento de los ingresos de Nvidia desaceleró de triples dígitos al 56% año tras año. Si bien eso sigue siendo impresionante, está claro que la trayectoria del crecimiento de la compañía está cambiando. La competencia está comenzando a tener un efecto en su crecimiento, y este trimestre ve el impacto más notable.
En specific, el papel estratégico de China en la raza international de IA llamó la atención de los analistas. Como Joe Moore de Morgan Stanley Probado al ultimate de la llamada, Huang estimó la oportunidad de infraestructura de IA de China 2025 en $ 50 mil millones. Comunicó tanto el optimismo sobre la escala («el segundo mercado informático más grande del mundo», con «aproximadamente el 50% de los investigadores de IA del mundo») y el realismo sobre la fricción regulatoria.
Una tercera fuerza elementary que forma la trayectoria de Nvidia es la complejidad y el costo de la infraestructura de IA en expansión. A medida que los hiperscalers y los clientes de NVIDIA de larga knowledge invierten miles de millones en construcciones de próxima generación, las demandas de redes, calculadores y eficiencia energética se han intensificado.
Los comentarios de Huang destacaron cómo se aceleran los «pedidos de magnitud» de nuevas plataformas como Blackwell e innovaciones en NVLink, Infiniband y Spectrum XGS Reding redefinen los rendimientos económicos para el capital del centro de datos de los clientes. Mientras tanto, las presiones de la cadena de suministro y la necesidad de una reinvención tecnológica constante media NVIDIA deben mantener un ritmo implacable y una adaptabilidad para permanecer arraigados como proveedor de arquitectura preferido.
El camino hacia adelante de Nvidia es claro
NVIDIA emitiendo orientación para el tercer trimestre de $ 54 mil millones envía la señal de que la parte central de su ADN es tan fuerte como siempre. Mejorar continuamente de Blackwell mientras desarrolla la arquitectura de Rubin es evidencia de que su capacidad para innovar es tan fuerte como siempre.
La pregunta es si un nuevo tipo de desafío innovador que se enfrentan es uno que pueden asumir y ganar con el mismo nivel de intensidad de desarrollo que han mostrado en el pasado. VentureBeat espera que Broadcom continúe persiguiendo agresivamente nuevas asociaciones hiperscaladoras y fortalecer su hoja de ruta para optimizaciones específicas dirigidas a cargas de trabajo inferentes. Cada competidor de ASIC llevará la intensidad competitiva que tienen a un nuevo nivel, buscando obtener victorias de diseño que también creen un mayor costo de cambio.
Huang cerró la llamada de ganancias, reconociendo las apuestas: «ha comenzado una nueva revolución industrial. La carrera de IA está en marcha». Esa carrera incluye competidores serios que Nvidia desestimó hace solo dos años. Broadcom, Google, Amazon y otros invierten miles de millones en silicio personalizado. Ya no están experimentando. Están enviando a escala.
Nvidia enfrenta su competencia más fuerte desde que comenzó el dominio de Cuda. El trimestre de $ 46.7 mil millones de la compañía demuestra su fortaleza. Sin embargo, el impulso de Silicon personalizado sugiere que el juego ha cambiado. El próximo capítulo probará si las ventajas de la plataforma de Nvidia superan la economía ASIC. VentureBeat espera que los compradores de tecnología sigan el camino de los administradores de fondos, apostando a tanto a Nvidia para mantener su lucrativa base de clientes y competidores ASIC para asegurar las victorias de diseño a medida que la intensificación de la competencia impulsa una mayor fragmentación del mercado.
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