El mercado de la Inteligencia Artificial lleva meses viviendo a golpe de cifras descomunales, pero también de matices que cambian el sentido de los titulares. El último episodio tiene como protagonistas a NVIDIA y OpenAI, cuya alianza anunciada en 2025 —con un compromiso que llegó a describirse como de hasta 100.000 millones de dólares y ligado a la entrega de capacidad de cómputo “multigigavatio”— está ahora bajo el foco por falta de concreción y por la aparición de escepticismo en el lado del proveedor de hardware.
La clave no es solo el tamaño del cheque. Es el tipo de infraestructura que se promete: capacidad eléctrica a escala de red, no “un clúster grande”. Y cuando la conversación se mueve en gigavatios, el negocio deja de parecerse a software y empieza a parecerse a energía, construcción e industria pesada.
Un anuncio monumental… con letra pequeña
El punto de partida fue el comunicado conjunto publicado en septiembre de 2025: ambas compañías anunciaron una “asociación estratégica” para desplegar al menos 10 gigavatios de centros de datos de IA con sistemas de NVIDIA, “representando millones de GPUs”, orientados a la próxima generación de infraestructura de OpenAI. En ese mismo anuncio se detallaba que el primer gigavatio se desplegaría en la segunda mitad de 2026 sobre la plataforma NVIDIA Vera Rubin, y que la inversión prevista por NVIDIA sería progresiva “a medida que se despliegue cada gigavatio”, hasta un máximo indicado de 100.000 millones de dólares.
Sobre el papel, esa arquitectura por tramos parecía un mecanismo de control del riesgo: inversión vinculada a hitos físicos. En la práctica, la gran pregunta es si la cadena de acuerdos —financiación, leasing de sistemas, despliegue de potencia, contratos de suministro— se puede cerrar sin fricciones en un mercado que está cambiando por semanas.
“En pausa” según WSJ: dudas en NVIDIA y presión competitiva
El giro llegó con una información de The Wall Street Journal: el megacuerdo estaría “en hielo” y avanzaría con mucha menos rapidez de la esperada. El reportaje sostiene que dentro de NVIDIA han surgido dudas sobre el planteamiento y que, pese a que se asumía que el acuerdo se formalizaría poco después del anuncio, el progreso habría sido limitado. También apunta a que el memorando era no vinculante, un matiz que, en estas escalas, marca la diferencia entre “intención” y “contrato”.
En ese contexto, el periódico añade un elemento sensible: la supuesta preocupación del CEO por la “disciplina” empresarial de OpenAI y por el empuje de competidores como Anthropic o Google. La lectura industrial de ese argumento es menos emocional de lo que parece: cuando una infraestructura cuesta decenas de miles de millones, el proveedor necesita creer que el cliente tiene un plan sostenido para monetizar el cómputo que va a consumir.
Jensen Huang sale a desmentir: “es un disparate”
La respuesta pública no tardó. Reuters informó de que Jensen Huang negó estar “descontento” con OpenAI y calificó de “nonsense” (disparate) la idea de que hubiese un problema de confianza. Según Reuters, reafirmó el apoyo a OpenAI y describió la inversión futura como “enorme” y probablemente la mayor en la historia de NVIDIA, aunque puntualizó un límite: no superaría los 100.000 millones de dólares.
Este cruce de relatos no es extraño en Silicon Valley: una cosa es que un acuerdo esté “en pausa” en términos contractuales y otra que la relación comercial se rompa. NVIDIA puede seguir siendo proveedor prioritario de sistemas y, a la vez, renegociar el alcance financiero o el calendario. En un mercado en el que los grandes laboratorios compiten por capacidad y por talento, nadie quiere aparecer como el que “cierra el grifo” sin una alternativa clara.
El problema real: firmar gigavatios en una industria que aún aprende a cobrar
El debate tiene una capa técnica y otra de negocio. La capa técnica es conocida: entrenar y servir modelos punteros exige cantidades de cómputo que, en términos energéticos, se aproximan a la escala de una ciudad. La capa de negocio es la incómoda: ¿cuánto tiempo puede sostenerse un plan de expansión si el retorno económico depende de que millones de usuarios y empresas paguen por inferencia, API, licencias y servicios?
Aquí encaja la referencia a la “disciplina” que citaba el WSJ: no como juicio moral, sino como exigencia de ingeniería financiera. A mayor capex, más previsibilidad se necesita en demanda, pricing y márgenes. Y si los competidores aprietan con productos alternativos y modelos de precio agresivos, la inversión en infraestructura deja de ser solo una carrera tecnológica y pasa a ser un pulso de caja.
Publicidad en ChatGPT: una señal de que la monetización importa
En paralelo, OpenAI ha puesto sobre la mesa un movimiento que ayuda a entender la presión: su plan para probar publicidad en Estados Unidos para usuarios adultos en los planes gratuito y ChatGPT Go, con anuncios claramente etiquetados al final de algunas respuestas cuando exista relevancia con la conversación. La compañía remarca que, por ahora, “no hay anuncios” en ChatGPT, pero que empezará pruebas internas y graduales.
Para un medio tecnológico, el dato no se interpreta como un cambio cosmético, sino como una pista: incluso el producto más masivo del sector busca vías adicionales para sostener el coste del cómputo. Y ese coste es precisamente el núcleo de cualquier acuerdo “multigigavatio” con un proveedor como NVIDIA.
Una alianza que puede mutar, no necesariamente romperse
A la vista de lo publicado, el escenario más probable no es un divorcio, sino una recalibración. El propio diseño del anuncio de 2025 era modular: inversión progresiva por gigavatio y un primer hito en 2026 sobre Vera Rubin. Eso permite ajustar ritmo y alcance sin dinamitar la narrativa de “alianza estratégica”.
Lo que sí cambia es el tono del mercado. En 2023 y 2024, el debate era “cuántas GPUs quedan libres”. En 2026, el debate es “quién puede pagar y rentabilizar una fábrica de IA que se mide en gigavatios”. Y cuando esa pregunta entra en la sala, la negociación deja de ser una fiesta de promesas y se convierte en un ejercicio de contratos, hitos, garantías y, sobre todo, credibilidad empresarial.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa que el acuerdo NVIDIA–OpenAI sea “no vinculante” y por qué es importante?
Que puede reflejar intención y marco de colaboración, pero no obliga a ejecutar inversión o despliegues en los términos anunciados hasta que exista un contrato definitivo.
¿Por qué un acuerdo de IA se mide en gigavatios y no en número de GPUs?
Porque el límite ya no es solo el chip: es la capacidad del centro de datos (energía, refrigeración, red y suelo) necesaria para sostener entrenamiento e inferencia a gran escala.
¿Qué papel juega la plataforma NVIDIA Vera Rubin en esta historia?
Según los comunicados oficiales, es la plataforma prevista para desplegar el primer gigavatio de sistemas en la segunda mitad de 2026, actuando como primer gran hito industrial del acuerdo.
¿Qué indica la publicidad en ChatGPT sobre la economía de la IA?
Que la monetización se vuelve central: mantener servicios de IA masivos implica costes elevadísimos de computación, y explorar ingresos adicionales ayuda a sostener acceso gratuito o de bajo coste.
