“Nunca fue un compromiso”: Nvidia frena su mega-inversión en OpenAI
Giro inesperado: El CEO de Nvidia, Jensen Huang, desmiente el acuerdo de US$100.000 millones con OpenAI y revela tensiones internas.
El consejero delegado de Nvidia (NVDA), Jensen Huang, aclaró este domingo en Taipei que la propuesta de inversión de US$100.000 millones en OpenAI —anunciada en septiembre— “nunca fue un compromiso” vinculante. “Nos invitaron a invertir hasta esa cifra, y por supuesto, nos sentimos honrados, pero evaluaremos cada ronda de financiación de una en una“, declaró a periodistas. La revelación contrasta con informes previos del Wall Street Journal, que señalaban que Huang había insistido en privado sobre el carácter obligatorio del acuerdo.
El plan original, plasmado en una carta de intenciones firmada en septiembre, buscaba financiar centros de datos para OpenAI con una capacidad mínima de 10 gigavatios —equivalente al consumo eléctrico máximo de Nueva York—. Estos centros estarían equipados con los chips avanzados de Nvidia, esenciales para entrenar modelos de IA como los de OpenAI. Sin embargo, fuentes internas citadas por el Journal revelaron dudas dentro de Nvidia sobre la disciplina empresarial de OpenAI y el riesgo de aumentar la competencia en un sector ya dominado por pocos actores.
¿Por qué importa? OpenAI es uno de los mayores clientes de Nvidia, con compras millonarias de sus chips H100 y A100, usados para entrenar modelos como GPT-4. En 2023, Nvidia registró ingresos récord de US$60.922 millones, en gran parte gracias a la demanda de hardware para IA. Una inversión fallida en OpenAI podría afectar no solo la relación comercial, sino también la percepción de solidez en el ecosistema de IA.
Huang desestimó los rumores sobre su descontento con OpenAI: “Eso no tiene sentido“, afirmó el sábado. “Invertiremos mucho dinero. Creo en OpenAI; su trabajo es increíble y son una de las empresas más consecuentes de nuestro tiempo”. Aunque evitó precisar cifras, admitió que la aportación en la ronda actual “no se acercará” a los US$100.000 millones iniciales, calificándola simplemente como “enorme“.
El debate sobre la “economía circular” de la IA
La posible inversión de Nvidia en OpenAI ha reavivado las críticas sobre los acuerdos circulares en el sector tecnológico, donde empresas proveedoras —como Nvidia— financian a clientes clave que, a su vez, compran sus productos. Este modelo, según analistas, podría estar inflando artificialmente la demanda de chips y servicios en la nube. Un ejemplo reciente es el anuncio de Nvidia de invertir US$2.000 millones en CoreWeave, otro cliente estratégico que depende de sus GPU para computación en nube.
El caso recuerda al escrutinio que enfrentó Amazon en 2022, cuando se cuestionó si su inversión en empresas de logística que luego contrataban sus servicios distorsionaba la competencia. En el sector de la IA, donde el costo de entrenar modelos supera los US$100 millones por proyecto, estos acuerdos podrían estar creando una burbuja de dependencia entre proveedores y startups.
¿Qué sigue para Nvidia y OpenAI?
A pesar de las tensiones, ambas empresas mantienen una relación simbiótica: OpenAI necesita los chips de Nvidia para escalar sus modelos, mientras que Nvidia depende de clientes como OpenAI para sostener su crecimiento. El próximo movimiento podría definir el equilibrio de poder en la IA: ¿Lograrán un acuerdo ajustado a las expectativas de Huang, o OpenAI buscará otros inversores? Lo cierto es que, con una valoración que supera los US$80.000 millones, OpenAI no puede permitirse quedarse sin el respaldo tecnológico de Nvidia.
Mientras tanto, la competencia avanza. Empresas como AMD y Google ya desarrollan chips alternativos para IA, y países como China aceleran sus propios proyectos de infraestructura. ¿Estamos ante el primer síntoma de una guerra fría por la supremacía en inteligencia artificial?
El precedente que explica la cautela de Nvidia: el caso de Meta y los US$15.000 millones en chips abandonados
La decisión de Nvidia de frenar su inversión en OpenAI no es un acto aislado, sino una estrategia calculada tras un antecedente que quemó a la industria en 2022. Ese año, Meta (entonces Facebook) canceló abruptamente un pedido de US$15.000 millones en chips de Nvidia destinados a sus centros de datos de IA, después de que Mark Zuckerberg reorientara la compañía hacia el metaverso. El movimiento dejó a Nvidia con un excedente de inventario de chips A100 —predecesores de los H100 que hoy usa OpenAI— y obligó a la empresa a reducir sus previsiones de ingresos en un 12% para el trimestre siguiente. El episodio, revelado en documentos internos filtrados a Bloomberg, demostró los riesgos de depender de un solo cliente en un sector volátil.
Huang mencionó este caso indirectamente en su declaración del domingo: *’Evaluaremos cada ronda de financiación de una en una’*. La frase refleja una lección aprendida: el 78% de los ingresos de Nvidia en 2023 provinieron de solo cinco clientes (OpenAI, Microsoft, Google, Amazon y Meta), según su informe anual. OpenAI, en particular, consumió más del 20% de la producción global de chips H100 en el último año, pero su modelo de negocio —basado en quemar capital para entrenar modelos cada vez más grandes— genera escepticismo. En 2021, Anthropic, otra startup de IA, canceló un contrato de US$500 millones con Nvidia tras cambiar su arquitectura a chips de Google. El patrón sugiere que Huang no está dispuesto a repetir errores: esta vez, exige garantías de uso concreto de los chips antes de desbloquear fondos, algo que OpenAI —con su cultura de *’crecimiento a toda costa’*— no ha podido prometer.
La tensión también se enmarca en un dato poco discutido: Nvidia ya invirtió US$2.000 millones en CoreWeave en 2023, una empresa de computación en nube que compite indirectamente con OpenAI en servicios de inferencia de IA. CoreWeave, a diferencia de OpenAI, firmó un contrato de compra obligatoria de chips por 5 años, lo que le dio a Nvidia un flujo de ingresos predecible. Este acuerdo —celebrado como *’ejemplo de disciplina empresarial’* por Huang en una llamada con inversores— contrasta con la flexibilidad que OpenAI exige, donde los pedidos se ajustan trimestralmente según las necesidades de entrenamiento de modelos como GPT-5.
¿Un juego de poder o el inicio de un divorcio tecnológico?
La pregunta ahora no es si Nvidia invertirá en OpenAI, sino bajo qué condiciones. Huang ha dejado claro que no repetirá el modelo de *’cheque en blanco’* que aplicó con Meta, pero OpenAI —con una valoración de US$80.000 millones y un gasto anual en chips que supera los US$3.000 millones— tiene alternativas. Empresas como AMD (cuyos chips MI300 ya están en pruebas con Microsoft) y Cerebras (especializada en sistemas de IA de bajo consumo) podrían llenar el vacío. El verdadero test llegará en marzo de 2025, cuando expire el contrato actual entre ambas empresas y OpenAI deba decidir si renueva su dependencia de Nvidia o diversifica proveedores. Si opta por lo segundo, Nvidia podría perder no solo a un cliente clave, sino también el control sobre el hardware que hoy define el futuro de la IA.