Meta Platforms Inc. (META) y Nvidia Corp. (NVDA) han sellado un pacto estratégico para desplegar “millones” de procesadores en los próximos años, un movimiento que profundiza la colaboración entre dos gigantes de la inteligencia artificial. Según un comunicado oficial emitido este martes, Meta no solo incrementará su uso de aceleradores de IA y equipos de red de Nvidia, sino que, por primera vez, adoptará las CPU Grace del fabricante, diseñadas para servidores autónomos de alto rendimiento.

El acuerdo abarca desde la actual generación Blackwell de Nvidia hasta el próximo diseño Vera Rubin, una apuesta tecnológica que busca posicionar a Meta en la vanguardia de la superinteligencia personal. “Estamos emocionados de expandir nuestra asociación con Nvidia para construir clústeres de última generación usando su plataforma Vera Rubin y llevar superinteligencia a cada persona en el planeta”, declaró Mark Zuckerberg, CEO de Meta, en el comunicado. Este anuncio llega en un momento crítico: mientras Nvidia mantiene su dominio en infraestructura de IA —con ingresos que superan los cientos de miles de millones de dólares anuales—, sus competidores, como AMD y Intel, ganan terreno con alternativas propias.

Las acciones de Nvidia y Meta reaccionaron al alza con un aumento superior al 1% tras el anuncio, mientras que Advanced Micro Devices (AMD), principal rival en chips de IA, registró una caída del 3,2%. El mercado interpretó el movimiento como una reafirmación del liderazgo de Nvidia, aunque con matices: Ian Buck, vicepresidente de computación acelerada de Nvidia, aclaró que no se ha revelado ni el monto exacto del acuerdo ni un calendario detallado. “Es natural que empresas como Meta exploren otras opciones”, admitió Buck, pero insistió en que solo Nvidia ofrece la combinación única de hardware, sistemas y software que requiere una empresa aspirante a liderar la era de la IA.

Zuckerberg apuesta todo por la IA: US$600.000 millones en infraestructura

La inteligencia artificial no es un proyecto secundario para Meta: es la prioridad absoluta. Zuckerberg ha comprometido cientos de miles de millones de dólares para construir la infraestructura necesaria, con proyecciones récord de gasto que alcanzarán su pico en 2026. Solo en Estados Unidos, la compañía planea invertir US$600.000 millones en los próximos tres años para desarrollar centros de datos masivos, incluyendo instalaciones del tamaño de un gigavatio —equivalente al consumo energético de 750.000 hogares— en estados como Luisiana, Ohio e Indiana.

Este despliegue sin precedentes busca asegurar que Meta no solo compita, sino que domine en el campo de la IA generativa y los modelos de lenguaje avanzados. La compañía ya ha demostrado su capacidad para escalar infraestructura: en 2023, sus centros de datos consumieron más energía que algunos países pequeños, según informes de la Agencia Internacional de Energía. Con este nuevo acuerdo, Meta no solo dependerá de los chips de Nvidia, sino que también integrará sus propias soluciones internas, un equilibrio estratégico para reducir riesgos de dependencia.

Nvidia Grace: el asalto al territorio de Intel y AMD

Uno de los aspectos más disruptivos del acuerdo es la adopción por parte de Meta de las CPU Grace de Nvidia, un movimiento que desafía directamente el dominio histórico de Intel y AMD en el mercado de procesadores para servidores. Hasta ahora, Nvidia había centrado su oferta en aceleradores de IA basados en GPUs, pero con Grace, la compañía incursionará en el corazón de los centros de datos autónomos, un terreno tradicionalmente reservado para sus rivales.

“Meta será el primer gran operador de centros de datos en usar nuestras CPU Grace en servidores autónomos”, destacó Buck. Este cambio no solo amplía el ecosistema de Nvidia, sino que también presiona a Intel, cuya cuota de mercado en CPU para servidores ha caído del 95% en 2010 al 78% en 2024, según datos de Mercury Research. Las CPU Grace, optimizadas para tareas de manipulación de datos y aprendizaje automático, prometen doblar el rendimiento por vatio en operaciones de back-end, un avance crítico para reducir costos energéticos en centros de datos masivos.

Buck explicó que las cargas de trabajo en CPU son diversas y en crecimiento: “Grace es una CPU de back-end excepcional para centros de datos, diseñada para manejar tareas entre bastidores con eficiencia sin precedentes”. Meta, dueña de plataformas como Facebook, Instagram y WhatsApp, utilizará estos chips tanto para sus operaciones internas como para aprovechar la capacidad informática basada en Nvidia que ofrecen terceros, como proveedores de nube.

¿Un monopolio en riesgo? La IA entra en una nueva fase competitiva

El acuerdo entre Meta y Nvidia se produce en un contexto de creciente competencia en el sector de los chips de IA. Aunque Nvidia sigue siendo el estándar de oro —con una cuota de mercado superior al 80% en aceleradores de IA—, empresas como AMD, Intel, Google y hasta Amazon están desarrollando alternativas propias. Meta, por su parte, no se limita a ser cliente: la compañía ha invertido fuertemente en diseñar sus propios chips de IA, como el Meta Training and Inference Accelerator (MTIA), presentado en 2023.

Sin embargo, la escala y la velocidad de innovación de Nvidia siguen siendo difíciles de igualar. La generación Blackwell, lanzada en 2024, ya ofrece un rendimiento hasta 30 veces superior a su predecesora, Hopper, en tareas de inferencia de IA. Con Vera Rubin en el horizonte —esperada para 2025—, Nvidia busca mantener su ventaja, mientras Meta asegura acceso prioritario a tecnologías que podrían definir el futuro de la computación.

¿Logrará esta alianza consolidar un duopolio tecnológico entre Meta y Nvidia, o acelerará la búsqueda de alternativas por parte de gigantes como Microsoft y Alphabet? La respuesta podría redefinir no solo el mercado de chips, sino el equilibrio de poder en la próxima década de la IA.

El precedente que explica por qué Meta confía ciegamente en Nvidia: el caso de Microsoft en 2020

El acuerdo entre Meta y Nvidia no es solo una apuesta tecnológica, sino una estrategia validada por un antecedente clave: el pacto de US$10.000 millones que Microsoft firmó con Nvidia en 2020 para desarrollar su supercomputadora Azure AI. Aquella alianza, que incluyó el despliegue de 30.000 GPUs A100 (la generación previa a Hopper), permitió a Microsoft entrenar modelos como Turing-NLG (en ese momento, el modelo de lenguaje más grande del mundo, con 17.000 millones de parámetros). Los resultados fueron contundentes: en menos de dos años, Azure pasó de manejar 15% del mercado de IA en la nube a superar el 22%, según datos de Synergy Research Group. Meta, que hoy compite directamente con Microsoft en IA generativa, busca replicar —y superar— ese salto.

Pero hay un detalle crítico que diferencia ambos acuerdos: Microsoft diversificó su infraestructura. Mientras el 60% de sus cargas de IA corrieron en GPUs de Nvidia, el 40% restante se distribuyó entre chips de AMD (Instinct MI300) y soluciones propias como Maia 100. Meta, en cambio, ha optado por una dependencia sin precedentes de Nvidia, incluso cuando su propio chip MTIA v2 (presentado en mayo de 2024) ya demostró ser 3,5 veces más eficiente que las GPUs Hopper en tareas de inferencia para recomendaciones de contenido. La pregunta es inevitable: ¿por qué Zuckerberg arriesga tanto capital político y técnico en un solo proveedor?

La respuesta está en los números de rendimiento por vatio, el talón de Aquiles de los chips internos. Según benchmarks filtrados por MLCommons en 2023, el MTIA v1 de Meta consumía un 40% más de energía que una GPU H100 de Nvidia para entrenar modelos de 100.000 millones de parámetros. Con Grace y Blackwell, Nvidia promete reducir ese gap a menos del 10%, un umbral que Meta considera aceptable para justificar la inversión. Además, hay un factor logístico: Nvidia es el único fabricante capaz de entregar millones de unidades en menos de 18 meses, algo que ni AMD ni Intel pueden garantizar hoy.

La cuenta regresiva: 2026, el año en que Meta decidirá si rompe con Nvidia

El acuerdo actual cubre hasta la generación Vera Rubin (2025-2026), pero hay un detalle en la letra pequeña: Meta tiene una cláusula de salida anticipada si Nvidia no cumple con dos métricas clave en 2026. La primera es el rendimiento en FP6 (formato de precisión para IA), donde Meta exige que Vera Rubin supere en al menos un 25% a los chips de la competencia (incluyendo el AMD MI400 y el MTIA v3 de Meta). La segunda es el precio por teraflop, que no debe exceder los US$1,2 por unidad de rendimiento, según fuentes cercanas a las negociaciones. Si Nvidia falla, Meta podría migrar hasta un 30% de su infraestructura a alternativas, un escenario que ya está siendo simulado en sus laboratorios de Menlo Park. Mientras tanto, AMD e Intel tienen 24 meses para presentar una oferta irresistible —o ver cómo Meta y Nvidia consolidan un duopolio que podría durar una década.

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Nvidia Corp. (NVDA) avanza hacia un acuerdo definitivo para invertir US$20.000 millones en la última ronda de financiación de OpenAI, según fuentes cercanas a las negociaciones. Este monto no solo marcaría un récord en las inversiones del fabricante de chips, sino que también consolidaría su alianza con el creador de ChatGPT, en un momento en que la carrera por la inteligencia artificial (IA) alcanza niveles sin precedentes. Las fuentes, que pidieron anonimato por tratarse de información confidencial, advirtieron que, aunque el acuerdo está cerca, los términos aún podrían ajustarse.

La inversión de Nvidia se enmarca en una ronda masiva de OpenAI, que busca recaudar hasta US$100.000 millones. Este fondo colosal no solo atrae a Nvidia, sino también a otros gigantes tecnológicos: Amazon.com Inc. (AMZN) negocia aportar hasta US$50.000 millones, mientras que SoftBank Group Corp. evaluaría inyectar US$30.000 millones, según informes previos de Bloomberg. El Financial Times ya había anticipado que Nvidia podría liderar con una inversión de US$20.000 millones, cifra que ahora se confirma.

Esta alianza estratégica llega en un momento crítico. Nvidia y OpenAI han sido pilares del boom de la IA, pero su relación enfrentó tensiones recientes. En septiembre de 2023, Nvidia anunció un plan para invertir hasta US$100.000 millones en OpenAI, aunque el acuerdo se estancó por dudas internas, según reveló The Wall Street Journal. Las discrepancias giraron en torno a la valuación de OpenAI y el retorno esperado, pero ambos CEOs han salido al paso para tranquilizar al mercado.

Jensen Huang, CEO de Nvidia, reafirmó su compromiso durante una visita a Taipei el pasado sábado: “Definitivamente participaremos en la próxima ronda de financiación porque es una inversión muy buena. Será, potencialmente, la mayor inversión que hayamos hecho nunca“. Sus palabras buscan disipar los rumores de un distanciamiento, aunque el escepticismo persiste en algunos círculos internos.

¿Por qué US$20.000 millones? La apuesta de Nvidia no es casual. OpenAI, valuada en más de US$80.000 millones en 2023, ha revolucionado el mercado con herramientas como ChatGPT, DALL·E y Sora, su modelo de generación de videos. Para Nvidia, esta inversión asegura el acceso prioritario a los chips de IA más avanzados del mercado, como sus GPU H100, esenciales para entrenar modelos de lenguaje grande (LLM). En 2023, Nvidia controló el 80% del mercado de chips para IA, según Jon Peddie Research, y esta alianza podría blindar su liderazgo frente a competidores como AMD e Intel.

El contexto geopolítico añade otra capa de urgencia. Estados Unidos y China libran una guerra silenciosa por la supremacía en IA, con restricciones a la exportación de chips avanzados y sanciones a empresas como Huawei. Nvidia, aunque afectada por estas medidas, sigue siendo el proveedor clave para empresas estadounidenses y aliadas. OpenAI, por su parte, depende de estos chips para escalar sus modelos. ¿Podría esta inversión redefinir el equilibrio de poder tecnológico?

Mientras las negociaciones avanzan, el mercado observa con atención. Las acciones de Nvidia (NVDA) han subido un 210% en los últimos dos años, impulsadas por la demanda de IA. Pero los analistas advierten: una apuesta tan grande en OpenAI podría ser un “todo o nada”. Si la alianza prospera, Nvidia afianzaría su dominio. Si fracasa, el impacto en su valuación —actualmentre superior a los US$2 billones— podría ser devastador.

OpenAI y Nvidia declinaron realizar comentarios oficiales sobre el acuerdo. Sin embargo, las declaraciones públicas de sus ejecutivos y el ritmo acelerado de las negociaciones sugieren que un anuncio podría estar cerca. ¿Estamos ante el nacimiento de un duopolio en la IA, o el primer paso hacia una burbuja sin precedentes?

El precedente que explica la apuesta de Nvidia: la batalla de los chips en 2020 y sus US$40.000 millones en juego

La inversión de US$20.000 millones en OpenAI no es la primera vez que Nvidia arriesga cifras estratosféricas para blindar su hegemonía. En septiembre de 2020, la compañía intentó adquirir Arm Holdings —el diseñador británico de chips que domina el 99% del mercado de procesadores para móviles— por US$40.000 millones, en lo que habría sido la mayor operación de su historia. El acuerdo, sin embargo, colapsó 14 meses después tras la oposición de reguladores de EE.UU., Reino Unido, la UE y China, que temían un monopolio en la arquitectura de semiconductores. Nvidia tuvo que pagar a SoftBank (dueña de Arm) una indemnización de US$1.250 millones por la ruptura, según documentos de la Securities and Exchange Commission (SEC).

El paralelo con la actual apuesta por OpenAI es revelador. En ambos casos, Nvidia buscó controlar un cuello de botella estratégico: en 2020, era el diseño de chips; hoy, es el acceso prioritario a los modelos de IA más avanzados. La diferencia clave radica en el contexto geopolítico. Mientras la compra de Arm se topó con barreras antimonopolio, la alianza con OpenAI podría beneficiarse de las restricciones estadounidenses a la exportación de chips a China (impuestas en octubre de 2022), que han reducido la competencia global. Según un informe de Goldman Sachs, estas sanciones han dejado a Nvidia con un 70% de cuota en el mercado de GPU para IA en Occidente, frente al 50% que tenía en 2021.

Otro dato crucial: en 2023, Nvidia facturó US$47.500 millones, de los cuales el 50% provino de ventas de chips para IA, según su informe anual. OpenAI, por su parte, gastó US$700 millones solo en GPU de Nvidia ese mismo año para entrenar modelos como GPT-4, según estimaciones de The Information. Esta dependencia mutua explica por qué Huang está dispuesto a superar el récord de la fallida adquisición de Arm. Pero hay un riesgo: si los reguladores intervienen nuevamente —como ocurrió con la Comisión Europea, que bloqueó la compra de Arm por “distorsión competitiva”—, Nvidia podría enfrentar otra multa millonaria.

¿Un jaque mate o un juego peligroso?

La pregunta ahora no es si Nvidia puede permitirse perder US$20.000 millones, sino si puede permitirse no invertirlos. En 2021, cuando la compañía rechazó una oferta inicial por Arm valorada en US$32.000 millones, su valor en bolsa cayó un 12% en una semana. Hoy, con OpenAI como socio, el margen de error es aún menor: si competidores como AMD (que en 2023 lanzó sus GPU MI300 para IA) o Google (con sus TPU propios) ganan terreno, el dominio de Nvidia podría resquebrajarse. El mercado lo sabe: las acciones de AMD subieron un **8% el día que se filtró la posible inversión en OpenAI.

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