NVIDIA y OpenAI siguen siendo dos de los nombres más influyentes del ecosistema de IA, no tanto por cambios formales en su relación, sino por el creciente debate sobre la escala real, el coste del cómputo y el valor estratégico de un acuerdo que podría alcanzar 100.000 millones de dólares. Aunque ambas compañías mantienen públicamente su compromiso, el contexto del mercado empieza a introducir matices relevantes.
La alianza se sustenta en un punto clave: NVIDIA es el mayor proveedor mundial de infraestructura de IA, con una posición dominante en GPU para centros de datos, mientras que OpenAI depende de esa capacidad para sostener el despliegue de modelos cada vez más complejos. Sin embargo, el debate ya no gira solo en torno al acceso a hardware, sino al coste por gigavatio, la eficiencia en inferencia y la flexibilidad a largo plazo.
El factor cómputo y el coste real de escalar infraestructura de IA
Uno de los ejes del acuerdo es el suministro de clusters Vera Rubin, con una capacidad prevista de hasta 10 GW, lo que situaría el coste aproximado en 10.000 millones de dólares por gigavatio. Sobre el papel, el acuerdo ofrece a OpenAI acceso prioritario a la próxima generación de silicio de NVIDIA, algo especialmente relevante en plena carrera hacia modelos más grandes y complejos.
No obstante, diversas informaciones del sector apuntan a que dentro de OpenAI existe escepticismo sobre si ese coste por capacidad es el óptimo, especialmente cuando se compara con alternativas centradas en inferencia y latencia. Reuters ha señalado que OpenAI ha explorado contactos con fabricantes como Cerebras o Groq, no como sustitutos totales, sino como complemento para cubrir una parte de sus necesidades de inferencia.
Aunque Sam Altman ha negado públicamente un cambio de rumbo, el mero hecho de evaluar alternativas refleja una preocupación creciente por la relación coste-rendimiento en la fase de escalado masivo.
Inferencia, latencia y el interés por arquitecturas alternativas
El debate no gira solo en torno al volumen de cómputo, sino a qué tipo de cómputo se necesita. Según las mismas informaciones, OpenAI considera que NVIDIA sigue siendo dominante en entrenamiento, pero presenta limitaciones relativas en inferencias a gran escala, un área clave para servicios comerciales.
En este contexto, acuerdos como el de Cerebras, que aporta unos 750 MW por cerca de 10.000 millones de dólares, muestran que el mercado busca soluciones más específicas, aunque el coste por gigavatio siga siendo elevado. El objetivo no sería sustituir a NVIDIA, sino diversificar la infraestructura para reducir dependencia y optimizar costes operativos.
Un acuerdo no vinculante y escalonado por diseño
Desde el lado de NVIDIA, la narrativa ha sido clara: no existe un compromiso cerrado de 100.000 millones en un único movimiento. La inversión está planteada como un despliegue progresivo, ligado a hitos concretos de capacidad instalada. Así lo reflejan tanto comunicados oficiales como documentos regulatorios.
El propio Jensen Huang ha insistido en que se trata de un acuerdo no vinculante, sujeto a revisiones continuas y sin obligación de ejecutar la inversión completa si las condiciones cambian. Este enfoque encaja con la estrategia habitual de NVIDIA, que busca flexibilidad financiera incluso en alianzas de gran escala.
El contexto de OpenAI: competencia, ingresos y presión pre-IPO
Al mismo tiempo, OpenAI atraviesa una etapa especialmente delicada. La competencia en IA generativa se ha intensificado, con Anthropic ganando terreno gracias a una capa de aplicaciones más madura. A esto se suma la presión de una posible salida a bolsa, con objetivos de valoración muy ambiciosos y compromisos de inversión a largo plazo que superan el billón de dólares.
En ese escenario, cualquier duda sobre costes estructurales, especialmente en infraestructura, cobra un peso significativo. Por ahora, no hay cambios oficiales en la relación entre NVIDIA y OpenAI, pero el debate interno refleja que la fase de expansión descontrolada empieza a dar paso a una etapa de optimización y revisión estratégica.
Vía: Wccftech
