Nvidia reporta 96.200 millones de dólares en ingresos y supera con holgura las estimaciones de 92.000 millones

Nvidia publicó el 26 de agosto de 2026, después del cierre de mercado, los resultados de su segundo trimestre fiscal 2027, cerrado el 26 de julio de 2026. Los ingresos llegaron a 96.200 millones de dólares, un alza de 18% respecto del trimestre anterior y de 106% respecto de los 46.700 millones de un año atrás. El consenso de analistas esperaba 92.200 millones y la propia compañía había guiado 91.000 millones, más o menos 2%.

¿Qué reportó exactamente Nvidia en su segundo trimestre fiscal 2027?

• Ingresos totales de 96.200 millones de dólares, un alza de 106% anual.
• Centro de datos: 89.000 millones de dólares, un alza de 117% anual, contra los 85.700 millones que esperaba el consenso. El trimestre anterior esa línea había aportado 75.200 millones.
• Margen bruto de 75%, tanto en base GAAP como no GAAP.
• Utilidad por acción diluida de 2,46 dólares GAAP y 2,22 dólares no GAAP, sobre una expectativa de entre 2,06 y 2,09 dólares.
• Guía para el trimestre siguiente: 108.000 millones de dólares, más o menos 2%.

Un detalle contable relevante: la compañía empezó a incluir la compensación basada en acciones dentro de sus cifras no GAAP, lo que hace menos comparables las lecturas contra años fiscales anteriores.

¿Por qué Jensen Huang dice que «el cómputo es ingreso»?

La frase del fundador y CEO en el comunicado fue directa: «La IA alcanzó su punto de inflexión. Está haciendo trabajo útil. Sus tokens son productivos y rentables. Ahora, el cómputo es ingreso».

La afirmación no es retórica de vendedor de hardware. Es una descripción del modelo de negocio que está reemplazando al software por asiento. Si cada token procesado genera trabajo facturable, el gasto en cómputo deja de ser un costo de infraestructura y pasa a ser un insumo directo del costo de ventas. Esa es exactamente la lógica que ya aparece en el cobro por consumo de Salesforce, HubSpot y Microsoft.

¿Qué revela el desglose entre hiperescaladores y empresas?

Dentro de los 89.000 millones de centro de datos, Nvidia reportó 48.700 millones de dólares en hiperescaladores y 40.300 millones en nubes de IA, industria y empresas (lo que la compañía llama ACIE). Es un desglose que Nvidia adoptó justamente para separar a los grandes clientes cloud de las nubes nativas de IA, la IA soberana y el despliegue empresarial en sus propias instalaciones.

El dato importa porque casi 45% de la demanda de centro de datos ya no viene de las cuatro o cinco nubes gigantes, sino de empresas, gobiernos y proveedores especializados construyendo capacidad propia. Ese es el mercado donde compiten los proyectos de IA corporativa en Chile y Latinoamérica, y su crecimiento explica por qué los precios de cómputo no están bajando al ritmo que muchos presupuestos asumieron.

¿Qué significa esto para empresas B2B en Chile y Latinoamérica?

Para una empresa B2B en Chile o Latinoamérica que no compra GPUs, el efecto llega por dos vías. La primera es el precio del software: cuando el proveedor de infraestructura crece 106% y mantiene margen bruto de 75%, ese costo se traslada hacia arriba en la cadena, hacia las licencias y los créditos de IA que sí aparecen en tu presupuesto. La segunda es la disponibilidad: la capacidad de cómputo sigue siendo el cuello de botella, y los contratos de consumo con cláusulas de escalamiento se negocian distinto cuando el proveedor sabe que la demanda supera la oferta.

La guía de 108.000 millones para el trimestre siguiente implica que Nvidia no espera desaceleración. Cualquier plan de adopción de IA construido sobre el supuesto de que el costo por token va a caer sustancialmente en los próximos doce meses necesita un escenario alternativo.

Análisis de Revenue Hub

La lectura para un líder comercial es que la IA dejó de ser una línea experimental de presupuesto y se convirtió en un costo variable estructural. Cuando el proveedor de la capa más baja de la pila declara que «el cómputo es ingreso», está describiendo cómo va a cobrar todo el ecosistema que está encima: por trabajo ejecutado, no por usuario habilitado. La consecuencia práctica es que tu costo de IA va a crecer con tu volumen de operación, no con tu dotación.

La decisión concreta que esto obliga es de gobierno del gasto, no de tecnología. Antes de firmar la próxima renovación de CRM o de plataforma de automatización, define quién autoriza el consumo de créditos, con qué techo mensual y con qué métrica de retorno por caso de uso. Sin ese control, un agente mal configurado ejecutando tareas de bajo valor consume presupuesto sin que nadie lo note hasta la factura. Es el mismo error de gobierno que las empresas cometieron hace una década con el gasto en cloud.

La oportunidad, en paralelo, es de ventaja competitiva temprana. En Chile y Latinoamérica la adopción de IA sobre procesos comerciales todavía va por detrás del mercado estadounidense, lo que significa que un caso de uso bien acotado (calificación de leads, resumen de llamadas, respuesta de primera línea) sigue produciendo diferencia real frente a la competencia local. Revisa nuestro blog y la sección de tendencias SaaS para el detalle de cómo se estructura ese análisis de costo por resultado.