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¡El fin de una era! Semianalysis: Sin Jensen Huang, Nvidia se convertirá en el próximo Apple

¡El fin de una era! Semianalysis: Sin Jensen Huang, Nvidia se convertirá en el próximo Apple

华尔街见闻华尔街见闻2026/11/13 01:24
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By:华尔街见闻

Semianalysis considera que la salida de Jensen Huang marca el fin de una era impulsada por fundadores. Es muy probable que Nvidia copie el “modelo post-Jobs de Apple”, pasando de apuestas agresivas a recompras de acciones, lo cual no es bueno ni para el progreso tecnológico ni para los accionistas. La mayor preocupación radica en que las ventajas de la cadena de suministro, el sistema de confianza con los clientes y el foso ecológico de código abierto, construidos personalmente por Jensen Huang, son difíciles de replicar por su sucesor, y para 2028 más del 70% de la capacidad total podría desviarse hacia fuera de Nvidia.

Jensen Huang ha dejado Nvidia, la empresa que dirigió durante 33 años.

“Nvidia nunca se construyó para funcionar sin él.” Así lo expresó la reconocida firma de análisis de semiconductores Semianalysis en su último informe.

Semianalysis compara a Nvidia con lo que podría ser la próxima Apple.

A tan gran escala y volumen, solo existe un caso de una empresa de fundador visionario que siguió prosperando tras su partida: Apple, bajo el liderazgo de Steve Jobs.

SpaceX y Tesla no podrían operar sin Elon, así como Nvidia no podría operar sin Jensen.

Semianalysis considera que el camino más probable para Nvidia bajo la dirección de futuros gestores profesionales es: recompra masiva de acciones, reducción del balance y renuncia a apuestas agresivas por el ecosistema. “El ritmo de desarrollo tecnológico de la empresa será más lento que antes” —esto puede ser aceptable para los accionistas a corto plazo, pero representa una señal negativa para toda la industria de la IA. “Sin él, el mundo tecnológico será muy diferente.”

Una preocupación aún mayor es que las ventajas de la cadena de suministro, la confianza de los clientes y el foso ecológico de código abierto que Jensen Huang construyó personalmente, serán difíciles de replicar por un sucesor, y para 2028 más del 70% de la capacidad total podría desplazarse fuera de Nvidia.

Actualmente, los candidatos internos mejor posicionados para suceder en Nvidia son Ian Buck (actual vicepresidente de Data Center y creador de CUDA) y Jonah Alben (vicepresidente senior de ingeniería de GPU), pero Semianalysis mantiene reservas sobre ambos: “Los dos son excelentes, pero tal vez no puedan dominar la esencia de la cadena de suministro como Jensen.”

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Un reino, un solo rey

Jensen Huang tiene cerca de 60 subordinados directos, que cubren casi todas las funciones clave. Él ha declarado públicamente: “El CEO debe tener la mayor cantidad de reportes directos, porque estas personas requieren la menor gestión.” No realiza reuniones uno a uno y no le preocupan los títulos.

Esta estructura ultraplana ha permitido a Nvidia, con aproximadamente 42,000 empleados, sostener una capitalización de mercado líder a nivel global, y es lo que Jensen Huang ha llamado “la empresa grande más pequeña del mundo”.

Pero el costo es: casi nadie ha sido formado como sucesor.

Semianalysis señala que en la web de Nvidia, solo cinco altos directivos aparecen bajo la figura de Jensen Huang, de los cuales dos tienen experiencia en derecho y finanzas. Un directivo comentó a Semianalysis a principios de año: “Ian (Buck) preferiría morir antes que reemplazar a Jensen, no quiere ese trabajo. Jonah (Alben) es más respetado; la gente dice que podría, pero igualmente, nadie realmente quiere ese puesto.”

Actualmente, Colette Kress ha sido nombrada CEO interina, pero Semianalysis opina que “para lograr que más de 60 vicepresidentes compartan una visión unificada se requiere de un tipo de persona muy particular; de lo contrario, la dirección de la empresa podría desvanecerse.”

La apuesta del fundador, imposible para managers profesionales

La historia del éxito de Nvidia, en esencia, es una historia de apuestas.

CUDA tuvo pérdidas durante años y los analistas de Wall Street lo cuestionaban constantemente. Jensen Huang se mantuvo firme. Un exempleado dijo a Semianalysis:

A pesar de que mucha gente estaba en contra de usar transistores limitados para shaders programables, CUDA y núcleos tensoriales, Jensen Huang logró que toda la empresa los apoyara.

Actualmente, dentro de Nvidia quedan dos proyectos a los que Jensen Huang llama apuestas de “cero a diez mil millones de dólares”: Omniverse y la conducción autónoma. Hoy no generan ingresos, pero él los considera tan importantes como CUDA.

El juicio de Semianalysis es que los managers profesionales no harán este tipo de apuestas. Su sentido de responsabilidad ante el consejo y los accionistas es completamente diferente. “Apuestas y convicciones a largo plazo serán cada vez más improbables.”

La comparación ya está hecha—la Apple de la era post-Jobs.

Cuando el fundador se retira y el manager profesional asume el cargo, la empresa se vuelve más conservadora y devuelve efectivo. Los accionistas se alegran, pero el avance tecnológico de la empresa será más lento.

Los clientes compran a Jensen Huang, no solo GPUs

La partida de Jensen Huang supone también un impacto estructural para el ecosistema de clientes de Nvidia.

Huang es el principal decisor en el reparto de chips y el eje central de todas las negociaciones con grandes cuentas. Semianalysis escribe:

Las nuevas empresas de servicios cloud de todo el mundo logran financiación porque Jensen Huang los respalda, no porque comparen chips y elijan Nvidia.

En concreto, el “programa de respaldo” de Nvidia permite a operadores sin calificación de inversión obtener financiación a tasa de grado de inversión: Nvidia vende sus GPUs a precio completo el primer día, luego establece un mínimo de ingresos para el comprador, garantizando al casero del cliente o firmando el alquiler por sí mismo.

A cierre del último trimestre fiscal, las garantías totales fuera de balance reportadas por Nvidia ya alcanzaban los 530,000 millones de dólares, frente a 184,000 millones el trimestre anterior, incluyendo 36,000 millones de dólares en garantías “take-or-pay”, así como 99,000 millones en participaciones accionarias.

Sin el compromiso de Jensen Huang, este ecosistema de financiación de IA podría reducirse dramáticamente.

El foso de la cadena de suministro es “personal”

El control de Nvidia sobre sus proveedores depende en gran medida de la credibilidad personal de Jensen Huang.

Semianalysis revela en su informe un detalle clave: existe un acuerdo de precios preferentes encubierto entre Nvidia y SK Hynix. Estiman que la cotización para Nvidia del HBM4 de SK Hynix en 2027 es de unos 3,0 a 3,3 dólares por Gb, mientras que otros clientes de primer nivel como AMD, Broadcom, Amazon o Google, deberán pagar entre 3,7 y 4,1 dólares por Gb—a cambio, Nvidia otorga a SK Group prioridad en la asignación de GPU.

Las promesas de suministro y capacidad de Nvidia aumentaron en un solo trimestre de 119,000 millones a 279,000 millones de dólares, principalmente para asegurar memoria.

Todo esto lo negoció Jensen Huang personalmente, de CEO a CEO.

Sin él, estas empresas no seguirán priorizando a Nvidia en igual medida, y será más fácil para otros acceder a la capacidad de producción.

Semianalysis predice que para 2028, más del 70% de la capacidad total posiblemente no se dirija ya a Nvidia.

La grieta en el ecosistema de código abierto

Jensen Huang juega además un papel menos visible: es el vínculo entre Nvidia y la comunidad global de código abierto de IA.

Semianalysis indica que es un “secreto a voces”: el equipo de tecnología para desarrolladores de Nvidia (DevTech) colabora estrechamente con laboratorios de IA de vanguardia, y este intercambio ingenieril ha dado lugar a innovaciones como DeepGEMM, DeepEP, MiniMax MSA, optimizadas para las GPU Blackwell. Estas innovaciones luego se difunden a la comunidad open source mundial, y son adoptadas por engines de inferencia como SGLang, vLLM, etc.

Sin Jensen como portavoz y sin su soporte financiero e ingenieril para los modelos open source, estos laboratorios podrían verse obligados a negar tener GPUs de Nvidia y limitar el software de Nvidia solo a uso interno.

La innovación china dejaría de ser compartida tanto en el ecosistema de Nvidia como en el de machine learning en general, lo que es fundamentalmente negativo. Esto favorece a los laboratorios de IA cerrados, pero es perjudicial para las startups.

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