Hace apenas cuatro meses, el mundo tecnológico rebosaba optimismo. En septiembre de 2025, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, junto a Sam Altman y Greg Brockman de OpenAI, desvelaron lo que se promocionó como un acuerdo histórico de 100.000 millones de dólares. El memorando de entendimiento (MoU) proyectaba una inversión colosal de Nvidia para ayudar a OpenAI a construir una infraestructura de 10 gigavatios de potencia de cálculo, una escala equivalente a la producción de diez centrales nucleares. Los analistas celebraron el anuncio, las acciones de Nvidia se dispararon y la "fiebre del oro" de la IA parecía alcanzar su punto máximo especulativo.
Sin embargo, hoy esa visión audaz parece más un recuerdo lejano, si no un proyecto totalmente congelado. Jensen Huang ha confirmado recientemente que Nvidia sí invertirá en OpenAI, pero ha matizado significativamente la promesa inicial, afirmando que la cifra será "menor a 100.000 millones de dólares, aunque probablemente la mayor inversión que hayamos hecho nunca". Esta concesión pública no hace más que confirmar lo que los expertos del sector venían susurrando durante meses: el ambicioso megadeal original por 10 gigavatios nunca avanzó más allá de sus etapas preliminares. Ambos gigantes de la IA se han visto obligados a replantear el alcance y los términos del acuerdo, y francamente, no nos sorprende.
Entonces, ¿qué provocó este drástico ajuste y qué significa realmente para el futuro del desarrollo y la infraestructura de la IA, más allá del ruido mediático?
La gran ambición choca con la realidad (y las dudas persistentes)
El anuncio de septiembre de 2025 se produjo poco después del acuerdo tentativo de participación de 100.000 millones de dólares de OpenAI con Microsoft. Esto dibujaba la imagen de un titán de la IA consolidando recursos inmensos en su camino hacia la superinteligencia. Sam Altman incluso sugirió que los nuevos centros de datos construidos por Nvidia serían adicionales a los proyectos previamente anunciados, subrayando el hambre insaciable de cómputo de OpenAI.
Sin embargo, desde el principio, el acuerdo fue solo un memorando de entendimiento y no un contrato definitivo, un detalle crucial que Jensen Huang enfatizó en privado en aquel momento. En las presentaciones de Nvidia de noviembre de 2025 y a través de su CFO, Colette Kress, en diciembre de 2025, se declaró explícitamente que no había garantías de acuerdos definitivos. Este lenguaje cauteloso contrastaba con la fanfarria inicial, sugiriendo complejidades subyacentes que quizás se pasaron por alto en la euforia del anuncio.
El reajuste estratégico de Nvidia: Algo más que precaución
La vacilación de Nvidia parece derivar de una confluencia de preocupaciones estratégicas y financieras, sugiriendo un repliegue calculado en lugar de un abandono total.
- "Falta de disciplina": Se informa que Jensen Huang criticó el enfoque de negocio de OpenAI calificándolo como una "falta de disciplina". Es probable que se refiera al gasto astronómico de OpenAI en computación, que la sitúa con compromisos estimados en 1,4 billones de dólares, más de 100 veces sus ingresos de 2025. Las pérdidas de 350.000 millones de dólares reportadas por Microsoft en gastos de IA la misma semana en que se estancó el acuerdo añaden peso a estas preocupaciones, convirtiendo la tasa de quema de efectivo de OpenAI en un punto de fricción real.
- Diversificación de apuestas: Aunque OpenAI sigue siendo uno de los mayores clientes de Nvidia, el fabricante de chips es consciente de la creciente competencia. A Huang le preocupa el crecimiento de rivales de OpenAI, incluyendo Gemini de Google (que ha frenado el crecimiento de ChatGPT, provocando supuestamente un "código rojo" en OpenAI) y Anthropic, cuyo Claude Code también está presionando a la compañía. Nvidia ha estado diversificando activamente sus inversiones, comprometiendo hasta 10.000 millones de dólares en Anthropic en noviembre de 2025 y otros 2.000 millones en CoreWeave Inc. Esta estrategia mitiga riesgos y fomenta la competencia, lo que impulsa la demanda de GPUs de Nvidia en una base de clientes más amplia.
- Preocupación por los "acuerdos circulares": Fuentes internas de Nvidia supuestamente temían el tamaño del acuerdo original y la óptica de los "acuerdos circulares", donde Nvidia invierte fuertemente en un cliente que luego usa ese capital para comprar chips de Nvidia. Creemos que esta preocupación es válida, especialmente cuando inversores prominentes como Peter Thiel, SoftBank y Michael Burry ya han comenzado a retirarse de Nvidia ante las advertencias de una "burbuja de IA". Thiel, por ejemplo, salió completamente de su posición en Nvidia en el tercer trimestre de 2025, mientras que Burry ha tomado posiciones bajistas y SoftBank vendió toda su participación de 5.800 millones de dólares para financiar otras inversiones en IA, incluida la propia OpenAI. Estas salidas de alto perfil subrayan un mercado cauteloso ante la demanda artificial.
- Prudencia financiera: El pronóstico de ingresos de 500.000 millones de dólares de Nvidia excluyó notablemente cualquier ingreso potencial del acuerdo con OpenAI, lo que indica que la empresa no contaba con su finalización en la forma original. Mientras OpenAI intenta recaudar hasta 100.000 millones de dólares en su ronda de financiación actual, las discusiones de Nvidia se centran ahora en una inversión de capital más pequeña, reflejando un enfoque más prudente y financieramente sólido.
La búsqueda de OpenAI por cómputo e independencia: Una batalla en múltiples frentes
El viaje de OpenAI durante 2025 ha sido una carrera implacable para asegurar una capacidad de computación masiva. Más allá del acuerdo con Nvidia, ha firmado compromisos gigantescos de infraestructura en la nube: una asociación de 38.000 millones de dólares a siete años con Amazon AWS, un compromiso renegociado de 250.000 millones con Microsoft Azure para obtener libertad multi-nube, y aproximadamente 300.000 millones con Oracle a cinco años, junto con una asociación con Google Cloud. Estos compromisos colectivos, que suman unos 1,4 billones de dólares, han generado nerviosismo entre los inversores sobre la capacidad de pago de OpenAI, a pesar de que Sam Altman afirma que Microsoft y Nvidia son "inversores pasivos" y que la junta sin fines de lucro de OpenAI controla la empresa.
Otra capa de la estrategia de OpenAI es su esfuerzo continuo por desarrollar sus propios chips de IA. Este movimiento señala una intención clara de reducir su dependencia de Nvidia, un paso crucial para el control de costes a largo plazo y la resiliencia de la cadena de suministro. Este deseo de autosuficiencia, sumado a los masivos compromisos en la nube ya existentes, probablemente hizo que la escala del acuerdo original de infraestructura con Nvidia fuera menos atractiva, o incluso redundante.
El panorama competitivo también está moldeando las necesidades de OpenAI. Aunque GPT-5.x es su buque insignia, el auge de Gemini, Claude Code y avances como DeepSeek-V3 —que demuestra un rendimiento de vanguardia a una fracción del coste de cómputo, reduciendo potencialmente el gasto en infraestructura entre un 30% y un 50%— significa que OpenAI debe ser eficiente y adaptable, no solo expansiva. La era de simplemente lanzar más hardware al problema podría estar llegando a su fin.
Implicaciones para la industria de la IA: El golpe de realidad
El recorte del megadeal entre OpenAI y Nvidia, incluso si se concreta una inversión menor pero significativa, envía señales claras a toda la industria. Creemos que esto representa un punto de inflexión crítico: el paso de la ambición desenfrenada a una evaluación más sobria de las realidades económicas.
- Ajuste de cuentas en los costes de infraestructura: La escala de entrenamiento y despliegue de la IA ha llevado a un gasto de capital sin precedentes. La advertencia del CEO de IBM, Arvind Krishna, en Davos en enero de 2026 sobre una "trampa de depreciación" de la industria resuena profundamente. Krishna estima que equipar un solo centro de datos de IA de 1 gigavatio cuesta unos 80.000 millones de dólares, y con la industria aspirando a 100 gigavatios, la factura total podría alcanzar los 8 billones de dólares, requiriendo 800.000 millones en beneficios solo para cubrir los intereses. Además, señala que los aceleradores de IA tienen un ciclo de vida competitivo de solo cinco años, lo que obliga a "rellenar" constantemente esa inversión.
- Diversificación del cómputo: La estrategia multi-nube de OpenAI y su desarrollo interno de chips reflejan una tendencia hacia la diversificación de recursos. Las empresas ya no quieren estar supeditadas a un solo fabricante de chips o proveedor de nube, explorando alternativas como los chips Trainium de AWS y los procesadores TPU de Google. Esto fomenta un mercado de infraestructura más competitivo y resiliente.
- El dominio de Nvidia con matices: Aunque el acuerdo original de 100.000 millones está fuera de la mesa, Nvidia sigue siendo central para OpenAI. OpenAI declaró explícitamente que la tecnología de Nvidia "impulsa sus sistemas hoy y seguirá siendo central para el escalado futuro". El compromiso de Nvidia de invertir, aunque sea una suma menor, confirma su interés en el éxito de OpenAI. Esto resalta la estrategia de Nvidia de ser inversor y proveedor a la vez.
- Un mercado de inversión en IA más maduro: La mentalidad inicial de "moverse rápido y romper cosas" está dando paso a inversiones más cautelosas y estratégicamente diversificadas. El cambio de un acuerdo de infraestructura especulativo a una inversión de capital más enfocada refleja un mercado en maduración donde la rentabilidad, el crecimiento sostenible y la gestión de riesgos son críticos, especialmente mientras OpenAI se prepara para salir a bolsa a finales de 2026.
La transformación del megadeal OpenAI-Nvidia de un proyecto de infraestructura colosal a una inversión de capital más medida marca un hito para la industria. Pone de relieve una creciente conciencia sobre los costes, la competencia y la independencia estratégica, sugiriendo que el futuro de la IA será más diversificado, eficiente y, en última instancia, sostenible. La euforia inicial puede haberse enfriado, pero el juego estratégico por el dominio de la IA no ha hecho más que empezar.
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