¿A la caza de la próxima maravilla? Jensen Huang ya ha dado algunas pistas en una diapositiva

La siguiente entrada de invitado procede de Ziven.io, una plataforma de inteligencia de mercados públicos que ofrece datos sobre empresas relacionadas con la minería de bitcoines, la inteligencia artificial y las estrategias de tesorería en criptomonedas. Publicado originalmente el 18 de junio de 2026 por Cindy Feng.

Desde que Jensen Huang subió al escenario de Computex y calificó a Marvell como «la próxima empresa de un billón de dólares», MRVL no ha dejado de crecer. Una acción que, en abril, cotizaba entre 50 y 100 dólares, se sitúa ahora en torno a los 300 dólares, con un máximo histórico de unos 316 dólares y una subida de aproximadamente el 241 % en lo que va de año. Una sola frase de Jensen, y la valoración de la empresa se ha revalorizado en un cuarto de billón de dólares.

No es de extrañar que haya comenzado una nueva moda: analizar minuciosamente todo lo que dice Jensen, encontrar el próximo nombre al que vaya a dar su visto bueno y hacerse rico.

Entiendo el impulso, pero lo que queda claro al escuchar la ponencia completa de Jensen es que la mayoría de la gente se está fijando en lo que no debe. Jensen no se limitó a soltar un nombre de moda, sino que trazó un mapa completo de cómo se construye realmente una «fábrica de IA», capa a capa, empresa a empresa. Ese mapa es lo que vale la pena conocer, porque seguirá funcionando mucho después de que el revuelo haya pasado. Voy a guiaros por esa diapositiva en concreto, pero primero empecemos por la parte que ha confundido a mucha gente.

RTX, DGX, DSX: trabajador, equipo, fábrica

Jensen dividió las marcas de NVIDIA en tres capas, cada una de ellas una unidad más grande que la anterior:

• RTX es la GPU, el trabajador. El chip que realiza el cálculo propiamente dicho. Un par de manos.
• DGX es el sistema, el equipo. Conecta un montón de esos chips en una sola máquina y tendrás un DGX. Un equipo que actúa como una sola unidad.
• DSX es la infraestructura, la fábrica. El edificio en el que trabajan esos equipos, además de la energía, la refrigeración, la red y el software necesarios para mantener a miles de ellos en funcionamiento las 24 horas del día.

Probablemente ya hayas oído hablar de RTX y DGX. DSX es la novedad, y es la que merece la pena comprender, porque es ahí donde NVIDIA deja de venderte un chip y empieza a venderte una forma de construir toda la planta.

Qué es realmente DSX

En palabras de Jensen, DSX es «un plano, un diseño de referencia para construir y operar fábricas de IA con la máxima eficiencia y rentabilidad». En términos más sencillos, es una receta y un conjunto de herramientas para poner en marcha un gigavatio de potencia de cálculo y mantenerlo rentable. NVIDIA incluso ha bautizado los componentes del kit de herramientas: un gemelo digital para diseñar y probar toda la fábrica antes de que se envíe ni un solo rack (DSXSim), un sistema operativo para gestionarla una vez que esté en funcionamiento (DSX OS) y herramientas para integrar más GPU dentro del mismo presupuesto energético y adaptarse con flexibilidad a la red eléctrica (DSX Max LPS, DSX FLEX). La propuesta es que 100 gigavatios de estas fábricas entren en funcionamiento antes de que termine la década, y que las construidas con DSX funcionen de forma más económica y ejerzan una menor presión sobre la red eléctrica. Todo esto suena como algo que NVIDIA te vendería por su cuenta. En realidad, no es así.

Ninguna empresa por sí sola puede construir una fábrica de IA completa

Según Jensen, una fábrica de IA de un gigavatio es hoy en día un proyecto de entre 30 000 y 100 000 millones de dólares. A esa escala, deja de ser una sala de servidores y se convierte en una infraestructura del orden de una refinería o una central eléctrica.

NVIDIA no puede construirla por sí sola. No vierte hormigón, no instala líneas de alta tensión, no fabrica enfriadores ni negocia con la empresa eléctrica local. Y no se pueden ir añadiendo esos elementos uno a uno, porque los chips, los racks, la red, la alimentación y la refrigeración deben diseñarse conjuntamente desde el primer día. Cada hora que la fábrica permanece inactiva supone una pérdida de ingresos, por lo que una construcción tan costosa tiene que funcionar a la primera.

Por eso, NVIDIA hizo lo más sensato: publicó el proyecto y formó una coalición de socios para cubrir todas las áreas que no gestiona por sí misma. Esa coalición tiene un nombre, el «AI Factory Ecosystem», y Jensen reunió a todos los participantes en una sola diapositiva.

El mapa: quién construye realmente una fábrica de IA

La mayoría de esas empresas son privadas o cotizan en bolsas extranjeras, pero aún así hay muchas que cotizan en EE. UU. He elaborado una tabla para enumerar todas las empresas que cotizan en bolsa que aparecen en el mapa. La última columna recoge mi estimación aproximada de en qué medida el negocio de cada una de ellas depende realmente del desarrollo de la IA, ya que aparecer en la diapositiva (lo cual podría deberse a fines de marketing) y verse impulsada por ello son dos cosas muy diferentes.

Ten en cuenta que las empresas que cotizan en el mercado extrabursátil (OTC) o en bolsas extranjeras no figuran en la tabla. Si quieres la lista completa en formato CSV, solo tienes que enviarme un mensaje y te la enviaré. Además, algunas empresas siguen siendo privadas y tienen previstas salidas a bolsa próximamente, como Lambda (EE. UU.), Nscale (Reino Unido), Firmus (Australia) y Yotta (India).

Nota importante

Hay que tener en cuenta que la presencia de un logotipo indica que una empresa está implicada, pero no dice si dicha implicación es significativa. En el caso de CoreWeave o Vertiv, la demanda de las fábricas de IA lo es prácticamente todo. En el caso de Caterpillar o National Grid, se trata de una pequeña parte de un negocio mucho mayor que apenas influirá en la cotización de las acciones. Las filas «Alta» ofrecen impulso y volatilidad a partes iguales. Las filas «Baja» corresponden a empresas más estables, con un vínculo muy débil con el sector de la expansión de la IA.

Reflexiones finales

Quizá una de estas empresas se convierta en la próxima Marvell, quizá ninguna lo haga. Esa no es una decisión que pueda tomar basándome en una diapositiva, y perseguir el logotipo que esperas que Jensen elija a continuación se parece más a un juego de adivinanzas que a una estrategia.

El valor duradero aquí es el mapa, además de una pregunta más precisa que hay que plantearse al analizarlo. Para cualquier empresa de este gráfico, ¿qué parte de su negocio depende realmente del desarrollo de la IA? ¿Qué poder de fijación de precios tiene su segmento? Las empresas especializadas, las empresas tradicionales diversificadas y los productos básicos tienen, sin duda, diferentes apalancamientos y perfiles de riesgo.

Esto es lo que no cambia: cada acuerdo de un hiperescalador del que leas, cada titular sobre un «centro de datos de X gigavatios», depende en silencio de que toda esta pila se haga realidad. Alguien lo diseña, alguien lo construye, alguien lo alimenta, alguien lo refrigera, alguien instala los servidores en los racks y alguien lo gestiona. Este gráfico es el reparto. Elige una capa que te interese y sopesa su exposición frente al poder de fijación de precios que tiene. Ahí es donde empieza el verdadero trabajo. El mapa no te dirá qué comprar, pero es un marco de referencia al que puedes recurrir.