{"id":14529,"date":"2026-08-06T08:56:41","date_gmt":"2026-08-06T11:56:41","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=14529"},"modified":"2026-08-06T08:56:41","modified_gmt":"2026-08-06T11:56:41","slug":"nvidia-financio-el-auge-de-la-inteligencia-artificial-ahora-sus-mejores-clientes-buscan-depender-menos-de-ella","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=14529","title":{"rendered":"NVIDIA financi\u00f3 el auge de la inteligencia artificial. Ahora sus mejores clientes buscan depender menos de ella"},"content":{"rendered":"
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NVIDIA dej\u00f3 hace tiempo de ser solamente el fabricante de las tarjetas gr\u00e1ficas utilizadas para videojuegos. Sus aceleradores, redes y herramientas de software se han convertido en la infraestructura sobre la que se entrenan y ejecutan algunos de los mayores modelos de inteligencia artificial.<\/p>\n

La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n comenz\u00f3 a utilizar sus enormes recursos para financiar el ecosistema que compra sus productos. Durante su ejercicio fiscal de 2026 invirti\u00f3 17.500 millones de d\u00f3lares en empresas privadas y fondos de infraestructura, principalmente relacionados con compa\u00f1\u00edas emergentes. Tambi\u00e9n asumi\u00f3 garant\u00edas por otros 3.500 millones para facilitar la construcci\u00f3n de centros de datos.<\/p>\n

El resultado es una relaci\u00f3n circular: NVIDIA invierte en empresas de IA, esas empresas consiguen capital para construir infraestructura y buena parte de ese dinero termina gast\u00e1ndose en sistemas de NVIDIA. La estrategia ayuda a expandir el mercado, pero tambi\u00e9n convierte al proveedor en inversor, socio tecnol\u00f3gico y acreedor indirecto de sus propios clientes.<\/p>\n

NVIDIA est\u00e1 sentada en casi todos los lados de la mesa<\/h2>\n

La compa\u00f1\u00eda acord\u00f3 invertir hasta 100.000 millones de d\u00f3lares en OpenAI a medida que el laboratorio desplegara centros de datos equipados con millones de GPU. Posteriormente, OpenAI anunci\u00f3 una nueva ronda que inclu\u00eda otros 30.000 millones aportados por NVIDIA.<\/p>\n

NVIDIA tambi\u00e9n estableci\u00f3 una inversi\u00f3n y una asociaci\u00f3n tecnol\u00f3gica con Anthropic, reforz\u00f3 sus v\u00ednculos con CoreWeave y firm\u00f3 acuerdos relacionados con la construcci\u00f3n de enormes instalaciones de computaci\u00f3n.<\/p>\n

Esta posici\u00f3n puede resultar inc\u00f3moda para las grandes tecnol\u00f3gicas. NVIDIA conoce sus necesidades de capacidad, participa en sus planes de infraestructura y vende las piezas esenciales para competir en IA. Depender de un mismo proveedor para chips, redes y software reduce la capacidad de negociaci\u00f3n y expone a las empresas a precios, disponibilidad y ciclos de producto que no controlan.<\/p>\n

\"NVIDIA
\u00a9 Tech.Decoded \u2013 Youtube.<\/figcaption><\/figure>\n

Google, Amazon y Meta quieren recuperar el control<\/h2>\n

Las grandes compa\u00f1\u00edas no est\u00e1n abandonando las GPU de NVIDIA, pero s\u00ed est\u00e1n construyendo rutas de escape.<\/p>\n

Google desarrolla sus propias TPU y en 2026 present\u00f3 nuevas generaciones especializadas por separado en entrenamiento e inferencia. Amazon ofrece Trainium e Inferentia, chips dise\u00f1ados para entrenar y ejecutar modelos dentro de AWS.<\/p>\n

Meta est\u00e1 acelerando su programa MTIA y planea desplegar cuatro nuevas generaciones de chips propios en dos a\u00f1os. Al mismo tiempo, firm\u00f3 con AMD un acuerdo para utilizar hasta seis gigavatios de aceleradores Instinct y trabaja con Broadcom en futuras versiones de su silicio personalizado.<\/p>\n

OpenAI sigui\u00f3 una estrategia parecida. La empresa trabaj\u00f3 con Broadcom en Jalape\u00f1o, su primer procesador de inferencia propio, previsto para comenzar a desplegarse a finales de 2026. Anthropic tambi\u00e9n empez\u00f3 a formar un equipo interno de dise\u00f1o de chips, aunque asegura que mantendr\u00e1 una estrategia con hardware de varios proveedores.<\/p>\n

No se trata necesariamente de reemplazar por completo a NVIDIA. El objetivo inmediato es reservar las GPU m\u00e1s costosas para las cargas que realmente las necesitan y utilizar aceleradores internos, m\u00e1s especializados y baratos, para operaciones repetitivas como la inferencia.<\/p>\n

Groq no pertenece a NVIDIA, pero su tecnolog\u00eda ya forma parte de la estrategia<\/h2>\n

El caso de Groq muestra hasta qu\u00e9 punto NVIDIA intenta proteger su posici\u00f3n. Groq es una empresa independiente que desarroll\u00f3 la LPU, una arquitectura centrada en ejecutar modelos con baja latencia. No debe confundirse con Grok, el chatbot de xAI.<\/p>\n

NVIDIA firm\u00f3 en 2026 un acuerdo de licencia no exclusivo con Groq para ampliar sus capacidades de inferencia. Esto no significa que haya comprado la empresa ni que Groq se haya convertido en un producto de la plataforma Vera Rubin, pero s\u00ed que NVIDIA obtuvo acceso a tecnolog\u00eda especializada en una de las \u00e1reas donde sus clientes buscan m\u00e1s alternativas.<\/p>\n