NASDAQ: NVDA — NVIDIA Corporation

Lo que reveló la call y no está en la infografía

Earnings call 2T FY2027 · 26 de agosto de 2026 · complemento con datos exclusivos de la transcripción

Solo contenido nuevovs. la infografía de cifras
ya publicada

Qué es esto: esta pieza no repite ingresos, BPA ni márgenes ya mostrados en la infografía de resultados. Recoge únicamente el color adicional que solo aparece en la transcripción de la llamada: desglose por segmento, acuerdos, economía de gigavatios, expansión soberana y citas de la ronda de preguntas.

Centro de datos, por dentro

Desglose que la infografía no incluye (solo daba el total de ingresos)

Centro de datos total

$89.000M

+18% trimestral

→

Hiperescala

$49.000M

+13% trimestral · fuerza de Blackwell

→

ACIE (neoclouds, empresa, soberano)

$40.000M

+25% trimestral · +138% interanual

La economía del gigavatio

Cuánto ingreso genera NVIDIA por cada gigavatio de capacidad instalada, por generación de producto

Hopper

$18.000M/GW

→

Grace Blackwell

$25.000M/GW

→

Vera Rubin

$40.000M/GW

→

Siguiente generación

Sigue subiendo

Jensen: el "óptimo" sería tender a infinito por GW

Rendimiento de Vera Rubin

30x más throughput por megavatio frente a Grace Blackwell Ultra
35x menor coste por token frente a Grace Blackwell Ultra
Envíos de producción arrancaron a principios de agosto; pedidos ya recibidos de todos los grandes hiperescaladores, nubes de IA y fabricantes de sistemas
Se espera que sea la rampa de producto más rápida en la historia de NVIDIA

CPU Vera y red Spectrum-X

Ingresos de red +18% trimestral; Spectrum-X Ethernet creció 2,6x interanual
Ingresos de Grace CPU superan los $5.000M en los últimos 12 meses
Vera CPU en plena producción: 1,8x más rápida en tareas agénticas (benchmark SPEC)
Mercado total de CPU de servidor ~$20.000M; se espera que los ingresos de CPU de NVIDIA más que se dupliquen en FY28

Grandes acuerdos anunciados en la call

Ampliación con AWS

+2M GPUs

Despliegue desde este trimestre hasta 2T FY29, con CPU Vera. AWS servirá los modelos Nemotron en Bedrock/SageMaker y adoptará Omniverse, Cosmos, Isaac y Jetson para su flota de robots de almacén.

SoftBank Energy · OpenAI

4,25 GW

Campus Portsmouth, capacidad exclusiva para cómputo NVIDIA usada por OpenAI. ~1,5M GPUs por generación; el emplazamiento podría soportar múltiples renovaciones tecnológicas durante 20 años.

Coalición financiera

$500.000M+

Con Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR, para levantar capital de terceros y financiar la construcción de infraestructura de los laboratorios de IA.

Compromiso con los laboratorios frontera

NVIDIA ha invertido cerca de $50.000M en laboratorios de IA frontera (una fracción de su flujo de caja libre esperado en el mismo periodo)
OpenAI se ha comprometido a desplegar infraestructura NVIDIA hasta 2030; sus compromisos actuales y planeados equivalen a ~12 gigavatios de cómputo NVIDIA
Para otro laboratorio de IA frontera, NVIDIA ofrecerá mejora crediticia selectiva sobre casi 2 gigavatios de capacidad
Se espera que la demanda de los laboratorios de IA apalancada en el balance de NVIDIA aporte ~1/4 del negocio el próximo año

Nueva estructura financiera con neoclouds

En vez de exigir un único contrato de "offtake" a largo plazo, NVIDIA ofrece un compromiso de "take-or-pay" (garantía de ingreso mínimo) sobre parte de la capacidad
A cambio, NVIDIA recibe una parte de los ingresos de alquiler del socio por encima de ese mínimo — cobra dos veces: en la venta del hardware y en el reparto de ingresos recurrentes
El capital independiente sigue evaluando cada operación por sus propios méritos; NVIDIA aclara que "no estamos haciendo préstamos"

Cómputo soberano, en expansión por todo el mundo

Negocio soberano: +35% trimestral, más que se triplicó interanual en el trimestre

Capacidad neocloud

Los socios neocloud esperan cerrar el año con 8 gigavatios de capacidad instalada, frente a ~3 gigavatios a finales de 2025

Ecosistema de arranque de IA

La financiación de capital riesgo en IA superó los $400.000M en el primer semestre de 2026 (vs. $265.000M en todo 2025); ~70% se destina a cómputo
Cerca de 20 empresas superan ya $1.000M de ingresos anualizados, frente a 13 en el 4T del año pasado (incluye Cursor, xAI/Sigma, Together AI)

Clientes empresariales destacados

Automoción: $8.000M de ingresos on-prem en los últimos 12 meses
Servicios financieros + manufactura + sanidad: $7.000M combinados en los últimos 12 meses
Hudson River Trading y Jane Street usan fábricas de IA de NVIDIA para trading cuantitativo
Samsung Electronics logra hasta 20x más rendimiento en litografía computacional
Bristol-Myers Squibb invierte en una fábrica de IA con Vera Rubin, siguiendo a Roche y Lilly, comprimiendo los tiempos de I+D de fármacos de años a meses

Grok 3 LPX (alianza con Groq)

El producto

Primer sistema LPU a escala de rack, ya en producción plena
Casi 4x más tokens por segundo que la mejor alternativa, según el benchmark de Artificial Analysis
Envíos en volumen previstos para finales de este trimestre; Mabius será el primer adopter

Presión de márgenes por memoria (guía ampliada)

Los precios de memoria suben más de lo previsto y seguirán subiendo hasta el próximo año
Margen bruto esperado: toca fondo en el 4T FY27 (71%-72%) antes de estabilizarse en 72%-73% en FY28, cuando entren en vigor las subidas de precio ya ejecutadas
NVIDIA lo enmarca como síntoma del propio boom de demanda de IA, no como un coste externo sin compensación

Otros datos financieros solo mencionados en la call

Dato	Valor
Inventario	$32.000M (acumulando antes del lanzamiento de Vera Rubin)
Días de venta pendientes de cobro (DSO)	60 días (plazos ampliados a clientes grandes de grado de inversión)
Desglose de los $26.000M devueltos	$20.000M en recompras + $6.000M en dividendo ($0,25/acción)
% de FCF devuelto en lo que va de año	60% (objetivo declarado: 50% o más)
Ingresos en H20 a China (2T)	Menos del 1% de los ingresos totales de centro de datos
Guía de gasto operativo GAAP 3T	~$9.200M
Crecimiento de OPEX previsto para todo FY27	"Low 50s" % interanual
Peso de Vera Rubin en ingresos de centro de datos (3T)	~20%

Citas de la ronda de preguntas

Solo lo dicho por Jensen Huang y Colette Kress en vivo, ausente de la infografía

Sobre el cómputo por agenteUn agente de IA necesita entre 15 y 100 veces más cómputo que una persona resolviendo la misma tarea, según el tipo de problema.

Sobre las limitaciones de suministroToda la cadena de suministro está tensionada: NVIDIA calcula que hoy tiene capacidad para cubrir un 70% del crecimiento, mientras la demanda real es notablemente superior.

Sobre modelos abiertosCasi todos los modelos abiertos corren sobre NVIDIA gracias a la huella global del ecosistema CUDA; NVIDIA ejecuta tanto los modelos cerrados líderes (OpenAI, Anthropic, Grok, Meta, Gemini) como los abiertos (Llama, Mistral, Qwen, Kimi, GLM, DeepSeek, MiniMax, Nemotron).

Sobre agentes internosNVIDIA tiene hoy unos 40.000 empleados; Huang anticipa que la compañía llegará a operar con cientos de miles o millones de agentes de IA trabajando de forma continua.

Sobre el retorno de la inversiónSegún Huang, el periodo de recuperación de la inversión en un centro de datos de $50.000M es hoy inferior a un año.

Sobre chips propios de los laboratorios de IAAnte la pregunta sobre el chip propio de OpenAI ("Alpine"), Huang defendió que NVIDIA ofrece una plataforma completa y fungible que corre en cualquier nube, frente a chips de inferencia diseñados para un único servicio.

Próximas citas en el calendario