¿Cazando al próximo Marvel? Jensen Huang ya compartió pistas en una diapositiva

Marvell $MRVL ha pasado de ser una acción por debajo de los 100 dólares a más de 300 desde que Jensen Huang la llamó “la próxima compañía de un billón de dólares”, y ahora todos buscan su próxima pista. Lo más útil que dejó en el escenario fue un mapa.

• Puntos clave:
• • El mapa de la fábrica de IA de Jensen Huang para 2026 destacó el marco de construcción DSX de NVIDIA.
• • Marvell ganó un 241% en lo que va del año; las empresas de infraestructura de IA podrían ver un aumento en el interés de los inversores.
• • NVIDIA proyecta 100 GW de fábricas de IA para 2030, desplazando la atención hacia los socios del ecosistema.

El siguiente artículo invitado proviene de Ziven.io, una plataforma de inteligencia de mercados públicos que proporciona datos sobre empresas expuestas a la minería de bitcoin, inteligencia artificial y estrategias de tesorería cripto. Originalmente publicado el 18 de junio de 2026 por Cindy Feng.

Desde que Jensen Huang subió al escenario de Computex y llamó a Marvell “la próxima compañía de un billón de dólares,” MRVL no ha mirado atrás. Una acción que cotizaba entre 50 y 100 dólares en abril ahora ronda los 300, con un máximo histórico de alrededor de 316 y una ganancia de aproximadamente 241% en lo que va del año. Una sola frase de Jensen, y una compañía reevaluada en un cuartillón de dólares.

No es sorprendente, ha comenzado un nuevo ejercicio: revisar todo lo que Jensen dice, encontrar el próximo nombre que bendecirá y hacerse rico.

Entiendo el impulso, pero lo que está claro al escuchar toda la conferencia de Jensen es que la mayoría de las personas están mirando lo incorrecto. Jensen no solo soltó un nombre llamativo, sino que trazó un mapa completo de cómo se construye realmente una fábrica de IA, capa por capa, empresa por empresa. Ese mapa es la parte que vale la pena conocer, porque sigue funcionando mucho después de que el bombo y platillo desaparecen. Voy a guiarte a través de esa diapositiva específica, pero primero comencemos con la parte que confundió a mucha gente.

RTX, DGX, DSX: trabajador, equipo, fábrica

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

• RTX es la GPU, el trabajador. El chip que realiza el cálculo real. Una pareja de manos.
• DGX es el sistema, el equipo. Conectar un montón de esos chips en una sola máquina y tienes un DGX. Un equipo actuando como una sola unidad.
• DSX es la infraestructura, la fábrica. El edificio en el que trabajan esos equipos, además de la energía, refrigeración, red y software para mantener a miles en funcionamiento las 24 horas.

Probablemente hayas oído hablar de RTX y DGX. DSX es el nuevo, y es el que vale la pena entender, porque allí NVIDIA deja de venderte solo 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 máxima eficiencia y rentabilidad”.

En términos más sencillos, es una receta y un conjunto de herramientas para poner en marcha un gigavatio de computación y mantenerlo rentable. NVIDIA incluso nombró las partes del kit: un gemelo digital para diseñar y probar toda la fábrica antes de que envíen un solo rack (DSXSim), un sistema operativo para gestionarla una vez en marcha (DSX OS), y herramientas para empaquetar más GPUs en el mismo presupuesto de energía y adaptarse a la red (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 sean más baratas y más suaves con la red eléctrica.

Todo esto suena como algo que NVIDIA te vendería por sí solo. Pero en realidad, no es así.

Ninguna empresa puede construir toda una fábrica de IA

Una fábrica de IA de un gigavatio ahora es un proyecto de 30 a 100 mil millones de dólares, según Jensen. A esa escala deja de ser una sala de servidores y se convierte en infraestructura similar a una refinería o una central eléctrica.

NVIDIA no puede construir eso sola. No vierte concreto, no instala líneas de alta tensión, no fabrica enfriadores, ni negocia con la utility local. Y no puedes agregar esas piezas una a una, porque los chips, racks, red, energía y refrigeración deben diseñarse en conjunto desde el principio. Cada hora que la fábrica permanece inactiva es pérdida de ingresos, por lo que una construcción tan costosa tiene que funcionar a la primera.

Por eso, NVIDIA hizo lo sensato: publicó el plano y reunió una coalición de socios para cubrir todas las capas que ella no realiza. Esa coalición tiene un nombre, el Ecosistema de Fábricas de IA, y Jensen colocó toda la lista en una sola diapositiva. Esa diapositiva es el mapa.

El mapa: quién realmente construye una fábrica de IA

Captura de pantalla del CEO de Nvidia Jensen Huang en la conferencia de Computex 2026 en Taiwán (Crédito: Associated Press**)** La mayoría de esas empresas son privadas o cotizadas en el extranjero, pero aún hay muchas en EE. UU. en bolsa. Hice una tabla para listar todos los nombres públicos del mapa. La última columna es mi interpretación aproximada de cuánto de cada negocio realmente depende del desarrollo de IA, porque estar en la diapositiva (puede ser solo marketing) y estar impulsado por ello son cosas muy distintas.

Ten en cuenta que los nombres OTC o cotizados en el extranjero están excluidos de la tabla. Si quieres la lista completa en CSV, solo envíame un mensaje y te la enviaré. Además, algunos nombres aún son privados con próximas IPOs, como Lambda (EE. UU.), Nscale (Reino Unido), Firmus (Australia) y Yotta (India).

Nota importante

Hay que entender que mostrar un logo indica que una empresa está involucrada, pero no dice si esa participación es material. Para CoreWeave o Vertiv, la demanda de fábricas de IA es básicamente toda la historia. Para Caterpillar o National Grid, es una pequeña parte de un negocio mucho mayor que apenas moverá la acción. Las filas de “Alto” te dan apalancamiento y volatilidad por igual. Las filas de “Bajo” te ofrecen una empresa más estable, con solo un hilo delgado ligado a la expansión de IA.

Reflexiones finales

Quizá uno de estos nombres se convierta en la próxima Marvell, quizás ninguno. No puedo hacer esa predicción solo con una diapositiva, y perseguir el logo que esperas que Jensen bendiga a continuación es más una apuesta que una estrategia.

El valor duradero aquí es el mapa, además de una pregunta más aguda para llevarlo: ¿cuánto de su negocio realmente depende del desarrollo de IA? ¿Qué poder de fijación de precios tiene su capa? Los actores puros, los incumbentes diversificados y las commodities tienen diferentes palancas y perfiles de riesgo.

Lo que no cambia es esto: cada acuerdo con un hyperscaler del que leas, cada titular de “X gigavatios de centro de datos”, depende en silencio de toda esta pila para que suceda. Alguien lo diseña, alguien lo construye, alguien lo energiza, alguien lo refrigera, alguien instala los servidores, alguien lo opera. Este gráfico es la lista de reparto. Elige una capa que te interese y evalúa su exposición en función del poder de fijación de precios que tenga. Ahí empieza el trabajo real. El mapa no te dirá qué comprar, pero sí es un marco de referencia al que puedes acudir.