Miguel Angel Ducci -CEO, Founder & Editor-
Nvidia no solo domina la conversación sobre chips para inteligencia artificial. Su división de redes, impulsada por la compra de Mellanox y por la creciente demanda de infraestructura para centros de datos, ya se convirtió en uno de los negocios más rentables y de mayor expansión dentro de la empresa.
Nvidia es ampliamente reconocida por sus GPU y por su papel en el auge reciente de la inteligencia artificial. Sin embargo, detrás de esa narrativa principal, la compañía ha levantado otra pieza de enorme valor económico: su división de redes para centros de datos. Ese segmento crece con rapidez y ya se consolidó como el segundo mayor motor de ingresos del grupo.
De acuerdo con la información reportada por TechCrunch, esta unidad registró USD $11.000 millones en ingresos durante el trimestre más reciente. La cifra representa un salto de 267% frente al mismo período del año anterior. En el acumulado anual, el negocio superó los USD $31.000 millones, según los resultados más recientes de Nvidia.
El dato resulta relevante porque muestra que Nvidia no solo vende potencia de cómputo. También ofrece la infraestructura que conecta, coordina y escala miles de procesadores dentro de los centros de datos usados para entrenar modelos de IA. En términos prácticos, la empresa busca vender el sistema completo sobre el que se construye una “fábrica de IA”.
Ese concepto alude a centros de datos diseñados específicamente para entrenar y operar modelos avanzados. En este tipo de entorno, la velocidad con la que las GPU intercambian información puede ser tan importante como la potencia de cálculo en sí misma. Por eso, la red deja de ser un accesorio técnico y pasa a ser una capa estructural del negocio.
Una apuesta temprana que hoy rinde frutos
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La expansión actual tiene raíces en una decisión tomada en 2020, cuando Nvidia adquirió la empresa israelí Mellanox por USD $7.000 millones. Esta última, fundada en 1999 en Israel, era conocida por sus soluciones de networking para entornos de alto desempeño. Con esa compra, la compañía añadió una capacidad clave a su portafolio en pleno desarrollo del mercado de IA.
La lógica estratégica fue simple, pero profunda. Si las GPU eran el motor del nuevo ciclo tecnológico, hacía falta controlar también la autopista por la que circulan los datos entre esos chips. Esa visión permitió a Nvidia posicionarse no solo como proveedor de procesadores, sino como arquitecto de sistemas integrados para grandes centros de datos.
Kevin Cook, estratega senior de capital en Zacks Investment Research, dijo a TechCrunch que el negocio de redes de Nvidia es uno de los segmentos nuevos más impresionantes de la compañía. Según Cook, los USD $11.000 millones reportados en un trimestre superan el negocio de redes de Cisco y se acercan a lo que esa firma estimaría para todo un año.
Cook resumió la magnitud del fenómeno con una comparación contundente: señaló que Nvidia estaría haciendo en un trimestre lo que el negocio de redes de Cisco hace en un año. La observación ayuda a dimensionar el peso de una división que todavía recibe menos atención pública que las GPU o incluso que el área de videojuegos de la compañía.
Qué vende Nvidia en redes para IA
La unidad de redes de Nvidia reúne varias tecnologías críticas para enlazar y coordinar sistemas de cómputo a gran escala. Entre ellas se encuentran NVLink, que facilita la comunicación entre GPU dentro de un mismo rack; Nvidia InfiniBand Switches, orientada a computación en red; y Spectrum-X, su plataforma Ethernet enfocada en redes para inteligencia artificial.
A ese conjunto se suman switches de óptica coempaquetados y otras soluciones diseñadas para aumentar eficiencia, velocidad y densidad de interconexión. En conjunto, estos productos permiten que miles de procesadores funcionen como una sola plataforma de entrenamiento o inferencia. Ese nivel de integración es crucial cuando se trabaja con modelos de IA de gran tamaño.
Desde la perspectiva de Nvidia, la meta no es vender una caja aislada o un simple componente. La empresa intenta posicionarse como proveedor de una pila completa de computación. Eso incluye chips, redes, almacenamiento y software, todos optimizados para operar de forma coordinada dentro de un mismo entorno.
Kevin Deierling, vicepresidente senior de redes en Nvidia, afirmó que muchas personas todavía piensan en la red como si solo sirviera para conectar una impresora. En sus palabras, esa visión es insuficiente para el contexto actual. Explicó que la red es una base esencial del centro de datos moderno y, por extensión, del modelo de fábrica de IA que impulsa la compañía.
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