Nvidia proyecta USD 1 billón en pedidos de chips hasta 2027

Durante un discurso principal el lunes para dar inicio a la conferencia anual GTC de Nvidia, el CEO Jensen Huang anunció una proyección de al menos USD 1 billón en pedidos para las arquitecturas de chips Blackwell y Vera Rubin de la empresa hasta 2027. Esta proyección destaca la escala de la demanda del hardware de inteligencia artificial (IA) de la empresa. El anuncio, realizado durante el discurso principal el lunes, establece un punto de referencia para las expectativas de ventas a largo plazo de la empresa mientras se prepara para la transición a sus próximas arquitecturas de chips.

La nueva cifra sigue a una proyección de demanda anterior de alrededor de USD 500 mil millones para las mismas arquitecturas de chips hasta 2026. Huang enfatizó la escala de estas cifras durante su discurso, señalando que alrededor de USD 500 mil millones representan una enorme cantidad de ingresos. Contrastó esa perspectiva anterior con las expectativas actualizadas de la empresa. “Bueno, estoy aquí para decirles que justo ahora donde estoy parado —unos pocos meses después de GTC DC, un año después del último GTC— justo aquí donde estoy parado, veo hasta 2027, al menos USD 1 billón”, dijo Huang. Huang entregó la proyección unos pocos meses después de GTC DC y un año después del evento GTC anterior, enfatizando que la perspectiva de la demanda ha cambiado dentro de ese marco de tiempo.

La próxima arquitectura de chips de computación Rubin, que se anunció por primera vez en 2024, está diseñada para superar a su predecesora Blackwell. Tras ese anuncio, Nvidia comenzó oficialmente la producción de la arquitectura Rubin en enero, y la empresa espera aumentar la producción en la segunda mitad del año.

Según Nvidia, la arquitectura Rubin supera a Blackwell, particularmente en cargas de trabajo clave de inteligencia artificial. Las métricas de rendimiento de la empresa indican que la arquitectura opera más rápido en diferentes etapas del desarrollo y ejecución de modelos de IA:

• Tareas de entrenamiento de modelos: Rubin opera 3.5 veces más rápido que Blackwell durante esta fase, donde un modelo de IA aprende de los datos.
• Tareas de inferencia: Rubin opera 5 veces más rápido que Blackwell durante esta fase, donde un modelo de IA ejecuta tareas y genera resultados.
• Rendimiento de computación: La capacidad de rendimiento de la arquitectura alcanza hasta 50 petaflops.

Por qué importa

La masiva proyección de ingresos subraya la demanda sostenida y de alta velocidad de infraestructura de IA, posicionando a la próxima arquitectura Rubin de Nvidia como un motor crítico para el crecimiento de la empresa hasta 2027.