La salida de Jensen Huang de NVIDIA es una crisis institucional para una de las compañías, hasta entonces, más valiosas del mundo. Su dimisión, presentada el 12 de noviembre, y el nombramiento de Colette Kress como consejera delegada interina —manteniendo a la vez sus funciones de vicepresidenta financiera— dejaron a Nvidia sin una hoja de ruta clara justo cuando el consenso inversor empezaba a discutir la factura de la infraestructura de IA. El consejo buscó continuidad; el mercado leyó interinidad.
A continuación te contamos los beneficiarios de esta situación: el rival directo que recoge la demanda, el software que aguarda la fase de monetización del ciclo, los nombres que ya suenan para la sucesión, los hiperescaladores que aceleran sus ASIC a medida y los fabricantes chinos que empujan su alternativa doméstica. No todos ganan lo mismo ni por las mismas razones.
2Software y Fase 3 de la IA: los inversores miran hacia la monetización final
La crisis de Nvidia estalla cuando el consenso inversor ya discutía la factura de la infraestructura, y ese es el motivo de que el software entre en la lista. Los analistas de Saxo dividen el ciclo en tres fases —chips, infraestructura y adopción/monetización— y sostienen que el mercado estaba pasando de la segunda a la tercera antes del escándalo: la incertidumbre sobre el proveedor dominante no hace sino reforzar el caso de ampliar la exposición hacia compañías que convierten la IA en productividad, ingresos y beneficios. UBS proyecta unos 3,1 billones de dólares de ingresos ligados a la IA en 2030 y estima el gasto de capital de 2026 en unos 571.000 millones. Con esas cifras encima de la mesa, la parte del negocio que todavía no se ha traducido en resultados es, precisamente, la capa de aplicaciones.
No es, sin embargo, una carta blanca. Monetizar la IA está saliendo más caro y más lento de lo previsto: Figma ha reconocido que parte de sus funciones siguen en fase de pruebas, con coste de inferencia asumido por la empresa y sin ingresos que lo compensen, y Canva ha frenado el despliegue de nuevas capacidades porque el uso disparaba el coste por usuario. El propio consejero delegado de Snowflake ha avisado de que los grandes del software pueden acabar como una simple tubería de datos mientras el valor migra hacia agentes y modelos. De ahí que el criterio de selección se endurezca: datos propietarios, costes de cambio elevados, capacidad de sostener precios o de cobrar por consumo. La salida de Huang del papel de banco central oficioso del sector encarece además la financiación de las compañías sin caja, lo que juega a favor del software rentable.
