Nvidia: La batalla por la inferencia define el nuevo tablero de la IA

Nvidia fortalece su alianza con Adobe mientras nuevos rivales, liderados por Cerebras y respaldados por OpenAI, atacan su dominio en inferencia de IA con financiación récord.

Mientras Jensen Huang, el carismático CEO de Nvidia, subía al escenario del Adobe Summit en Las Vegas para una demostración en vivo, el panorama competitivo en el sector de los chips de IA se recrudecía a sus espaldas. Su aparición, más allá del espectáculo, simbolizaba la ofensiva del gigante por conquistar nuevos mercados empresariales, justo cuando emergen rivales mejor financiados que nunca.

La alianza con Adobe, anunciada estratégicamente en marzo durante la conferencia GTC de Nvidia, cristalizó esta semana con el lanzamiento de Adobe CX Enterprise. Esta solución integral incorpora el entorno seguro OpenShell y los modelos abiertos Nemotron de Nvidia, diseñados para sectores regulados. El objetivo conjunto es desarrollar nuevos modelos Firefly, apuntalando las herramientas creativas y de marketing para clientes corporativos.

Sin embargo, el foco de la competencia se desplaza. Los retadores argumentan que el futuro de la monetización de la IA reside en la inferencia, la fase de ejecución de los modelos entrenados, y no tanto en su entrenamiento inicial. Alegan que las GPU de Nvidia, originalmente concebidas para el gaming, son menos eficientes y más costosas para esta tarea específica. Este razonamiento está atrayendo capital masivo: solo en 2026, las startups de chips de IA han captado 8.300 millones de dólares a nivel global.

Cerebras, el aspirante que apunta directo al núcleo

A la cabeza de esta ola competitiva se sitúa Cerebras Systems. La compañía ha presentado formalmente su documentación para una salida a bolsa en el Nasdaq, con el objetivo de debutar a mediados de mayo, tras un intento fallido el pasado octubre. Su propuesta tecnológica es radical: su procesador Wafer-Scale Engine es significativamente más grande que el chip B200 de Nvidia.

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El crecimiento de Cerebras es notable, con unos ingresos que escalaron un 76% el año pasado, hasta los 510 millones de dólares. Pero lo que realmente sustenta su ambición es un acuerdo estratosférico con OpenAI. El creador de ChatGPT se ha comprometido a invertir 20.000 millones de dólares en tecnología de Cerebras durante tres años, destinados a construir centros de datos masivos especializados en inferencia.

El ecosistema estadounidense domina esta carrera de financiación. Además de Cerebras, que aseguró 1.000 millones en febrero, empresas como MatX, Ayar Labs y Etched han recaudado 500 millones de dólares cada una.

La respuesta multifacética de un gigante

Nvidia no observa pasivamente este desafío. Su primera línea de defensa es su abrumadora cuota de mercado, que ronda el 85% en el segmento de los aceleradores de IA, protegida por su ecosistema de software CUDA y la tecnología NVLink. Financieramente, su músculo es abrumador: en el último trimestre reportó unos ingresos de 68.100 millones de dólares y prevé alcanzar los 78.000 millones en el actual.

La compañía contraataca con una inversión agresiva en I+D, que superó los 18.000 millones de dólares en el último ejercicio fiscal, y con movimientos corporativos estratégicos. En diciembre, adquirió activos de la startup Groq por 20.000 millones de dólares y realizó entradas de capital en dos empresas de fotónica.

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En Bolsa, la acción de Nvidia muestra una recuperación, cotizando alrededor de los 172 euros y situándose un 7% por encima de su media móvil de 200 días. El rendimiento interanual es positivo, con una revalorización cercana al 5%, un ritmo más moderado tras las subidas del 171% en 2024 y del 39% en 2025.

Todo confluye en mayo. Cerebras planea su estreno en el Nasdaq, mientras que Nvidia tiene previsto publicar sus resultados del primer trimestre el día 20. El informe será un examen crucial para medir la demanda de su nueva arquitectura Blackwell frente al ascenso de los competidores. La industria observa si el gigante puede seguir capturando la mayor parte de los históricos gastos de capital en infraestructura de IA —que los grandes hyperscalers han presupuestado en hasta 700.000 millones de dólares para 2026— o si, por el contrario, la fragmentación del mercado ha comenzado.

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