Nvidia en la encrucijada: crecimiento imparable, tensiones geopolíticas y temores por la fuga de talento a China

El ascenso de Nvidia como actor central en la revolución de la inteligencia artificial no ha sido un camino solitario. La compañía, valorada hoy en más de 4 billones de dólares, ha tejido una compleja red de proveedores, clientes estratégicos y socios industriales que alimentan su crecimiento. Sin embargo, este éxito también ha puesto a la firma bajo el foco de las autoridades estadounidenses, especialmente ante los crecientes temores de transferencia de conocimiento hacia China.

El gobierno de EE. UU. ha comenzado a prestar especial atención a la contratación de talento extranjero en sectores estratégicos. Una de sus mayores preocupaciones es la posible transferencia involuntaria de conocimiento militar avanzado a China a través de ingenieros que trabajan en empresas como Nvidia. Los chips de esta empresa alimentan desde centros de datos hasta sistemas autónomos, y parte de su fuerza reside en el know-how que sus trabajadores —muchos de ellos asiáticos— aportan al desarrollo de estas tecnologías clave.

Aunque la compañía se beneficia enormemente de la contratación de ingenieros altamente cualificados –muchos de ellos formados en universidades estadounidenses–, hay preocupación en el Capitolio y en el Pentágono de que algunos de estos especialistas, directa o indirectamente, puedan acabar colaborando con el Ejército Popular de Liberación de China. El Departamento de Comercio y el Pentágono han incrementado su escrutinio sobre las contrataciones de personal técnico con vínculos con China, especialmente después de que se identificaran varios casos de ingenieros con doble nacionalidad colaborando en proyectos sensibles. Según fuentes de inteligencia citadas por medios como Bloomberg y The Washington Post, se han abierto investigaciones internas para controlar las políticas de contratación de empresas clave en la industria de semiconductores. Se teme que, sin medidas más estrictas, el know-how tecnológico estadounidense –en especial relacionado con GPU de uso dual civil-militar– pueda filtrarse y acelerar el desarrollo de capacidades militares chinas, incluyendo IA para uso bélico.

Nvidia no fabrica sus propios chips: depende principalmente de Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), que produce sus unidades más avanzadas, como los chips H100 y los nuevos B200 Blackwell, utilizando procesos de 3 y 4 nanómetros. La presión del gobierno estadounidense por relocalizar producción llevó a TSMC a construir una fábrica en Arizona, como respuesta geoestratégica para mantener el suministro en suelo americano.

Además, empresas como SK Hynix, Micron, Wistron o Flex conforman una red fundamental de suministro, aportando desde memorias HBM hasta ensamblaje de sistemas completos. En paralelo, Nvidia ha urgido la aceleración del desarrollo del chip HBM4 ante la competencia de nuevos actores como AMD o las divisiones de IA de empresas chinas.

Mientras tanto, el ascenso de Nvidia ha sido vertiginoso. De una servilleta en 1993 a una capitalización bursátil que supera los 4 billones de dólares, la compañía ha pasado de revolucionar los videojuegos a convertirse en el corazón de la inteligencia artificial. La clave está en sus GPU (como las H100 y las nuevas B200), que permiten procesar modelos de lenguaje como ChatGPT o Llama-4.

Su red de proveedores incluye a TSMC, SK Hynix, Micron y Wistron, mientras que del lado de la demanda, Microsoft, Meta, Amazon y Alphabet y Super Micro son algunos de los gigantes que nutren sus cifras de ingresos. De hecho, solo Microsoft representa casi el 19% de su facturación. Microsoft lidera con una inversión superior a los 29.000 millones de dólares, mientras que Meta destina más del 9% del total de ingresos de Nvidia a entrenar su modelo Llama-4. Incluso Amazon, que desarrolla sus propios chips Trainium y Graviton, sigue comprando GPU de Nvidia ante la elevada demanda de sus clientes por productos de vanguardia.

La fe está ahora depositada en la nueva generación de chips Blackwell. El B200 promete un rendimiento hasta 30 veces superior al H100 en tareas de IA generativa, posicionándose como el nuevo estándar de la industria. Pero a medida que el mercado madura, aumentan la competencia, la regulación y los riesgos geopolíticos.

A nivel técnico, la ruptura de la re-acumulación es muy positiva para el corto y medio plazo, con un imán alcista en los entornos de 240 dólares. La compañía sigue comandando el sector lider y la tendencia invita a mantener beneficios.