NVIDIA: $46.7B en Q2 2025 - Dashboard Interactivo de Ingresos por Segmento

NVIDIA - Revenue por Segmento de Negocio

NVIDIA Corporation

Desglose de Ingresos por Línea de Negocio

Resumen Q2 Fiscal 2026 (Julio 27, 2025)

$46.7B

Revenue Total

+56%

Crecimiento YoY

+6%

Crecimiento QoQ

72.7%

Gross Margin

🏢 Data Center

$41.1B

87.9% del total

📈 +56% YoY | +5% QoQ

Chips de IA (GPU), sistemas Blackwell, H100/H200. Incluye $7.3B en networking (+98% YoY). Blackwell creció 17% secuencial.

🎮 Gaming

$4.3B

9.2% del total

📈 +49% YoY | +14% QoQ

GeForce RTX series, incluyendo RTX 5060 powered by Blackwell. Record de ventas para la serie x60-class.

💼 Professional Visualization

~$500M

~1.1% del total

📈 Crecimiento estimado

RTX PRO workstations, diseño profesional, simulación industrial, Omniverse.

🚗 Automotive

~$650M

~1.4% del total

📈 Crecimiento estimado

DRIVE platform, vehículos autónomos, Toyota partnership, ADAS systems.

🔧 OEM & Others

~$200M

~0.4% del total

📈 +97% YoY estimado

Productos personalizados, componentes integrados, soluciones especializadas.

Año Fiscal 2025 Completo (Terminó Enero 26, 2025)

$130.5B

Revenue Total

+114%

Crecimiento YoY

88.3%

% Data Center

🏢 Data Center

$115.2B

88.3% del total

📈 +142% vs FY2024

Dominio absoluto impulsado por boom de IA. Hopper H100/H200 y inicio de Blackwell.

🎮 Gaming

$11.4B

8.7% del total

📈 +9% vs FY2024

RTX 40 series, GeForce NOW, DLSS technology expansion.

💼 Professional Visualization

$1.9B

1.4% del total

📈 +21% vs FY2024

Workstations profesionales, Omniverse, diseño industrial.

🚗 Automotive

$1.7B

1.3% del total

📈 +55% vs FY2024

Strong growth en autonomous driving, Toyota partnership.

🔧 OEM & Others

~$0.4B

~0.3% del total

📊 Segmento menor

Productos especializados y componentes OEM.

Q3 Fiscal 2025 (Octubre 27, 2024)

$35.1B

Revenue Total

+94%

Crecimiento YoY

87.7%

% Data Center

🏢 Data Center

$30.8B

87.7% del total

📈 +112% YoY | +17% QoQ

Record trimestral. H100/H200 Hopper en máxima demanda.

🎮 Gaming

$3.3B

9.4% del total

📈 +15% YoY | +14% QoQ

RTX 40 series, 25 aniversario GeForce, expansion DLSS.

💼 Professional Visualization

$486M

1.4% del total

📈 +17% YoY | +7% QoQ

Workstations RTX, Omniverse, diseño profesional.

🚗 Automotive

$449M

1.3% del total

📈 +72% YoY | +30% QoQ

DRIVE platform, autonomous vehicles, robotics.

🔧 OEM & Others

~$80M

~0.2% del total

📊 Segmento residual

Componentes y soluciones especializadas.

Nota: Los datos para Q2 Fiscal 2026 de Professional Visualization, Automotive y OEM son estimaciones basadas en tendencias históricas, ya que NVIDIA no desglosa todos los segmentos en cada reporte trimestral. Los valores exactos pueden variar ligeramente. Nota Legal: Dashboard creado con fines educativos. Datos basados en reportes públicos de NVIDIA. Verificar información con fuentes oficiales. No constituye asesoría financiera. Análisis parcialmente asistido por IA.

Gobierno de datos en la gestión de inversiones: Enfoque en el linaje de datos

Introducción

En el dinámico mundo de la gestión de inversiones, donde las decisiones deben ser rápidas, precisas y basadas en datos confiables, el gobierno de datos se ha consolidado como un pilar estratégico. Dentro de este marco, el linaje de datos emerge como una práctica clave que garantiza la trazabilidad, calidad y transparencia de la información utilizada. Este artículo profundiza en el rol del linaje de datos en la gestión de inversiones, presentando casos reales e intuitivos que ilustran su aplicación práctica, junto con los beneficios que aporta a las organizaciones financieras.

El linaje de datos permite rastrear el origen, las transformaciones y el destino de los datos a través de los sistemas, ofreciendo una visión clara de cómo se generan, procesan y consumen. En un sector donde los errores pueden costar millones y las regulaciones son estrictas, el linaje de datos no solo asegura el cumplimiento normativo, sino que también mejora la toma de decisiones y fortalece la confianza de inversores y reguladores.

Casos "reales" e intuitivos de linaje de datos

A continuación, se presentan ejemplos concretos que ilustran cómo el linaje de datos se aplica en situaciones prácticas dentro de la gestión de inversiones, mostrando su capacidad para resolver problemas y optimizar procesos.

Caso 1: Detección de una discrepancia en el cálculo de rendimientos

Escenario: Una gestora de fondos detecta una discrepancia en el reporte mensual de rendimiento de un fondo de renta variable, mostrando una pérdida inesperada del 2% en una cartera específica.

Aplicación del linaje de datos: La firma utiliza una herramienta de linaje de datos (como una solución personalizada basada en un catálogo de datos) para rastrear el origen del problema. El sistema revela el siguiente flujo:

Origen: Los datos provienen de un feed de precios de mercado de un proveedor externo (por ejemplo, Bloomberg).
Transformación: Los precios se ajustaron por una conversión de divisas (FX) en el sistema de valuación interno a las 4 PM.
Destino: Los datos ajustados se incorporaron al cálculo del valor liquidativo (NAV) del fondo ABC. El linaje identifica que el ajuste de FX utilizó un tipo de cambio desactualizado debido a un retraso en la sincronización del feed.

Resultado: La gestora corrige el tipo de cambio, recalcula el NAV y elimina la discrepancia en el reporte. Además, implementa una alerta automática para detectar retrasos en los feeds de datos, reduciendo el riesgo de errores futuros.

Lección: El linaje de datos permitió identificar rápidamente la causa raíz de la discrepancia, ahorrando tiempo y evitando reportes erróneos a los inversores.

Caso 2: Cumplimiento con auditorías regulatorias

Escenario: Un banco de inversión recibe una auditoría de su Superintendencia ABC para verificar el cumplimiento con MiFID II, que exige transparencia en las transacciones y los cálculos de costos.

Aplicación del linaje de datos: El banco utiliza una plataforma de linaje de datos integrada con su sistema de gestión de transacciones. Al rastrear una transacción específica, el linaje muestra:

Origen: La transacción (ID 98765) se originó en una orden de compra ejecutada en la bolsa de valores.
Transformación: Los datos de la transacción pasaron por el sistema de liquidación, donde se aplicaron comisiones y ajustes fiscales.
Destino: Los datos se consolidaron en un informe de costos y cargos enviado al cliente. El linaje documenta cada paso, incluyendo las reglas aplicadas (por ejemplo, "Comisión = 0.1% del valor de la transacción, calculada por el sistema de back-office a las 6 PM").

Resultado: Durante la auditoría, el banco presenta el linaje completo en minutos, demostrando que los cálculos cumplen con las normativas. Esto evita sanciones y refuerza la reputación del banco ante los reguladores.

Lección: El linaje de datos proporciona una trazabilidad clara que simplifica las auditorías y asegura el cumplimiento normativo.

Caso 3: Optimización de la reconciliación de datos

Escenario: Una firma de capital privado enfrenta retrasos en la reconciliación de datos entre sus sistemas de front-office (órdenes de trading) y back-office (liquidaciones), lo que afecta la generación de reportes diarios.

Aplicación del linaje de datos: La firma implementa una solución de gobierno de datos que mapea el flujo de datos entre ambos sistemas. El linaje revela:

Origen: Las órdenes de trading se ingresan en el sistema de front-office (por ejemplo, Trade ID 45678).
Transformación: Los datos se transfieren al sistema de back-office, pero un subconjunto de órdenes no se reconcilia debido a un formato de fecha inconsistente (DD/MM/AAAA vs. MM/DD/AAAA).
Destino: Los datos no reconciliados generan errores en los reportes de posiciones diarias. El linaje identifica el punto exacto de la inconsistencia, permitiendo a la firma estandarizar los formatos de fecha.

Resultado: La reconciliación se automatiza, reduciendo el tiempo de procesamiento de 4 horas a 30 minutos diarios. Esto permite a los gestores enfocarse en el análisis estratégico en lugar de tareas manuales.

Lección: El linaje de datos optimiza procesos operativos al identificar y corregir cuellos de botella en los flujos de datos.

Beneficios del linaje de datos en la gestión de inversiones

Transparencia absoluta: Al mapear el recorrido de los datos, las organizaciones pueden explicar cada número en un reporte, generando confianza en inversores y reguladores. Ejemplo: Un cliente cuestiona una pérdida no realizada en su cartera. El linaje muestra que el cálculo se basa en un precio de mercado ajustado por FX, validado por el equipo de middle-office a las 4 PM.
Cumplimiento normativo simplificado: El linaje documenta cada transformación de datos, facilitando auditorías y el cumplimiento con regulaciones como MiFID II, GDPR o Basel III. Ejemplo: Una firma demuestra en segundos que sus datos de transacciones cumplen con los requisitos de trazabilidad de MiFID II.
Reducción de riesgos operativos: Identificar errores en tiempo real, como datos desactualizados o transformaciones incorrectas, minimiza riesgos financieros. Ejemplo: Un error en el ajuste de FX detectado por el linaje evita una sobrevaloración de $500,000 en una cartera.
Eficiencia operativa: Al eliminar redundancias y cuellos de botella, el linaje acelera procesos como la reconciliación y el reporting. Ejemplo: La estandarización de formatos de datos reduce el tiempo de reconciliación diaria en un 80%.
Toma de decisiones mejorada: Los datos confiables y bien documentados permiten a los gestores basar sus estrategias en información precisa. Ejemplo: Un modelo predictivo ajustado con datos validados por el linaje mejora la precisión de las proyecciones en un 15%.

Conclusión

El linaje de datos es un componente indispensable del gobierno de datos en la gestión de inversiones, ya que proporciona la trazabilidad necesaria para garantizar la calidad y transparencia de la información. A través de casos reales, como la corrección de discrepancias, el cumplimiento normativo y la optimización de procesos, se demuestra su capacidad para resolver problemas prácticos y generar valor. Adoptar el linaje de datos no solo fortalece la confianza y el cumplimiento, sino que también posiciona a las firmas de inversión para enfrentar los desafíos de un entorno financiero cada vez más competitivo y regulado.

La revolución de la IA: Del transformer a los agentes financieros (7)

Hoy me puse a revisar sobre prompt engineering, en específico como podría elaborar instruccciones efectivas a un modelo LLM y me topé con varios recursos interesantes que a continuación comparto.

A continuación un resumen de mi primera sesión de clase:

El Prompt en Finanzas y Equity Research

Un prompt es una instrucción o pregunta diseñada para guiar a una inteligencia artificial en la generación de una respuesta específica. En el contexto de finanzas y equity research, los prompts son fundamentales para obtener análisis precisos y útiles.

¿Qué es un prompt efectivo?

Un prompt efectivo en finanzas y equity research tiene características clave:

Claro: Proporciona el contexto relevante sobre el instrumento financiero o empresa
Específico: Se enfoca en la información necesaria sin detalles irrelevantes
Abierto pero dirigido: Permite descubrir perspectivas no obvias pero mantiene el enfoque

Ejemplos de prompts efectivos en finanzas/equity research

Ejemplo 1: Análisis de empresa


"Analiza la posición competitiva de Tesla en el mercado de vehículos eléctricos. Incluye: 
1) Ventajas competitivas actuales 
2) Principales amenazas de competidores como BYD y Volkswagen 
3) Proyección de cuota de mercado para los próximos 3 años basada en tendencias recientes"

Este prompt es efectivo porque:

Define claramente la empresa y el enfoque (posición competitiva)
Solicita aspectos específicos para analizar
Establece un marco temporal concreto

Ejemplo 2: Evaluación de ratios financieros


"Evalúa los siguientes ratios financieros de JPMorgan Chase en comparación con Bank of America y Citigroup durante los últimos 2 años: ROE, eficiencia operativa y ratio de capital. ¿Qué tendencias significativas destacan y qué implican para la valoración relativa?"

Este prompt funciona bien porque:

Especifica las empresas a comparar
Identifica ratios específicos de interés
Solicita interpretación de los datos y su impacto en la valoración

Ejemplos de prompts inefectivos

Ejemplo 1: Demasiado general


"Dime sobre acciones bancarias"

Este prompt es inefectivo porque:

No especifica qué bancos o qué aspectos analizar
No proporciona un marco temporal
No indica el propósito del análisis

Ejemplo 2: Expectativas irreales


"Predice con exactitud el precio de las acciones de Amazon para el próximo trimestre"

Este prompt es problemático porque:

Solicita predicciones precisas que ningún sistema puede garantizar
No especifica qué factores considerar
No reconoce la incertidumbre inherente a los mercados

Consejos para crear prompts efectivos en finanzas

Especifica el horizonte temporal: "Analiza el rendimiento del último trimestre" vs. "Analiza el rendimiento"
Define métricas concretas: "Evalúa el crecimiento de ingresos, márgenes y ROIC" vs. "Evalúa el desempeño"
Contextualiza la solicitud: "Considerando el actual entorno de tipos de interés elevados, analiza cómo afecta a los márgenes de interés neto del sector bancario europeo"
Solicita comparativas: "Compara la valoración de Alphabet con otras empresas tecnológicas de gran capitalización utilizando múltiplos P/E, EV/EBITDA y PEG"
Incluye fuentes de datos relevantes: "Basándote en los últimos informes trimestrales y la guidance proporcionada en la call de resultados..."

Los prompts efectivos en finanzas y equity research permiten obtener análisis profundos y útiles para la toma de decisiones de inversión, mientras que los prompts vagos o irrealistas generan información poco útil o potencialmente engañosa.

Referencias:

- Promp for investment research

- 5-Day Gen AI Intensive Course with Google Learn Guide