Nvidia está comprometiendo 26 mil millones de dólares durante los próximos cinco años para el desarrollo de modelos de inteligencia artificial de peso abierto, una medida que posiciona al fabricante de chips como un competidor directo de OpenAI y DeepSeek en el panorama de la IA en rápida evolución. Los ejecutivos de la compañía confirmaron la inversión en entrevistas, revelando un cambio de estrategia que podría solidificar aún más el dominio de Nvidia en el mercado de hardware de IA. Esta inversión no se trata simplemente de la venta de chips; se trata de controlar todo el ecosistema de IA, desde el silicio hasta el software.
El auge de la IA de código abierto
Los modelos de peso abierto, donde los parámetros subyacentes se publican públicamente, han ganado fuerza como medio para democratizar el desarrollo de la IA. A diferencia de los sistemas de código cerrado controlados por unos pocos gigantes tecnológicos, estos modelos permiten que cualquiera los descargue, modifique e implemente en su propia infraestructura. La decisión de Nvidia de invertir fuertemente en esta área indica un reconocimiento de que el código abierto ya no es un movimiento de nicho sino un componente crítico del futuro de la IA. La compañía también publicará detalles técnicos junto con sus modelos, lo que permitirá a las empresas emergentes y a los investigadores aprovechar las innovaciones de Nvidia más fácilmente.
Nemotron 3 Super: el modelo abierto insignia de Nvidia
Nvidia presentó recientemente Nemotron 3 Super, su modelo abierto más avanzado hasta la fecha. Con 128 mil millones de parámetros, rivaliza en escala con el GPT-OSS de OpenAI, y Nvidia afirma tener un rendimiento superior en múltiples puntos de referencia. El modelo obtuvo una puntuación de 37 en el Índice de Inteligencia Artificial, superando a GPT-OSS (33) y compitiendo con los mejores modelos chinos. Nvidia probó más Nemotron 3 Super en PinchBench, un nuevo punto de referencia centrado en controlar OpenClaw, donde logró la clasificación más alta.
La compañía también destacó mejoras técnicas en el razonamiento, el manejo de contextos prolongados y la capacidad de respuesta del aprendizaje por refuerzo. No se trata sólo de potencia de procesamiento bruta; it’s about making AI models more practical and versatile.
### Una respuesta estratégica a la competencia global
La medida se produce en un momento en que el desarrollo de la IA de código abierto gana impulso, particularmente en China. Empresas como DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI y MiniMax han lanzado modelos abiertos altamente competitivos que están ganando rápidamente popularidad entre investigadores y nuevas empresas de todo el mundo. La creciente disponibilidad de estos modelos amenaza el dominio del hardware de Nvidia, ya que pueden ejecutarse en arquitecturas de chips alternativas.
DeepSeek lanzó recientemente un modelo entrenado utilizando un enfoque más eficiente, lo que reduce significativamente los costos de capacitación. La posibilidad de que los modelos chinos demuestren un rendimiento superior en hardware rival ha llevado a Nvidia a actuar con decisión.
La visión a largo plazo de Nvidia
La inversión de Nvidia no es únicamente defensiva. Al lanzar modelos abiertos, la empresa pretende impulsar la demanda de su hardware, ya que entrenar grandes modelos de IA todavía requiere una enorme potencia informática. La compañía también pretende utilizar modelos abiertos para mejorar la infraestructura de su propio centro de datos, ampliando los límites del almacenamiento, las redes y el rendimiento general del sistema.
Como afirmó Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación de aprendizaje profundo aplicado en Nvidia, la empresa se está “tomando mucho más en serio el desarrollo de modelos abiertos” y “haciendo muchos progresos”.
Las implicaciones geopolíticas
El auge de la IA de código abierto tiene implicaciones geopolíticas. Mientras Estados Unidos y China compiten por el dominio de la IA, la inversión de Nvidia podría ayudar a dar forma al panorama futuro. Si bien Nvidia enfatiza su alcance global, sus acciones podrían interpretarse como un movimiento estratégico para contrarrestar la influencia de los modelos chinos.
Algunos expertos de la industria advierten que un cambio hacia la innovación abierta en China podría perjudicar a Estados Unidos a largo plazo. Nathan Lambert, del Instituto Allen para la IA, sugiere que el gobierno estadounidense también debería financiar modelos abiertos para mantener la competitividad.
El compromiso de 26 mil millones de dólares de Nvidia no es sólo una inversión en tecnología; es una apuesta por el futuro de la IA y una medida calculada para mantener su posición a la vanguardia de esta industria transformadora. La estrategia dual de la empresa de desarrollo de código abierto y dominio del hardware garantiza que seguirá siendo un actor fundamental en el ecosistema global de IA en los años venideros.
