NVIDIA ha dado un nuevo golpe de efecto en la carrera por dominar la era de la inteligencia artificial. La compañía ha anunciado una alianza estratégica multianual con Synopsys, uno de los grandes referentes mundiales en software de diseño de chips y simulación de sistemas, acompañada de una inversión de 2.000 millones de dólares en acciones ordinarias de Synopsys a un precio de 414,79 dólares por título.
El objetivo declarado es ambicioso: combinar la computación acelerada por GPU y la IA de NVIDIA con las herramientas de diseño, verificación y simulación de Synopsys para revolucionar cómo se conciben y validan los productos inteligentes, desde semiconductores hasta aviones, coches o equipos industriales. La operación refuerza además el papel de NVIDIA como actor central no solo en el hardware de IA, sino también en la “capa de herramientas” que utilizan los ingenieros para crear la próxima generación de chips y sistemas
De los átomos a los gemelos digitales: qué persiguen NVIDIA y Synopsys
La colaboración se estructura en varios frentes que, vistos en conjunto, cuentan una historia clara: llevar el diseño y la ingeniería clásica al terreno de la IA agéntica, la simulación masiva y los gemelos digitales.
Entre los puntos clave del acuerdo destacan:
- Acelerar el software de Synopsys con CUDA-X y “physical AI”
Synopsys optimizará su amplio catálogo de aplicaciones —diseño de chips, verificación física, análisis electromagnético, simulaciones ópticas, simulación molecular o multiphysics— para aprovechar las librerías CUDA-X y las tecnologías de IA física de NVIDIA. La promesa: pasar de flujos de trabajo que tardan días con CPUs a simulaciones mucho más rápidas sobre GPU. - Llevar la IA agéntica a la automatización del diseño electrónico (EDA)
Las dos compañías integrarán Synopsys AgentEngineer, su tecnología de agentes para EDA y simulación, con la pila de IA agéntica de NVIDIA: microservicios NVIDIA NIM, herramientas NeMo Agent Toolkit y modelos Nemotron. El objetivo es permitir que agentes de IA autónomos exploren variantes de diseño, ejecuten simulaciones, analicen resultados y propongan iteraciones casi sin intervención humana. - Conectar mundo físico y digital mediante gemelos digitales
La alianza se apoyará en NVIDIA Omniverse y NVIDIA Cosmos para crear gemelos digitales de altísima fidelidad que permitan diseñar, probar y validar productos complejos en entornos virtuales: fábricas, robots, vehículos, dispositivos médicos, sistemas energéticos o infraestructuras de comunicaciones. - Soluciones listas para la nube
Tanto en la nube pública como en entornos híbridos, las herramientas de Synopsys se ofrecerán con soporte nativo para GPU, de forma que equipos de ingeniería de distintos tamaños puedan acceder a esta capacidad de cómputo sin tener que construir sus propias granjas de servidores.
Además, NVIDIA y Synopsys coordinarán iniciativas conjuntas de go-to-market para llevar estas soluciones aceleradas a una base de clientes que abarca desde grandes fabricantes de chips hasta sectores como aeroespacial, automoción, energía o salud.
Un movimiento financiero y estratégico de gran calado
La inversión de 2.000 millones de dólares convierte a NVIDIA en uno de los principales accionistas de Synopsys, con una participación cercana al 2,6 % del capital, según estimaciones basadas en datos remitidos al mercado.
La reacción bursátil no se ha hecho esperar: las acciones de Synopsys han llegado a subir en torno a un 7–8 % tras el anuncio, en un contexto donde los analistas llevan tiempo valorando a la compañía como uno de los grandes beneficiados del auge de la IA, al ser la “pala y pico” de quienes diseñan los chips que la hacen posible.
Para NVIDIA, el acuerdo encaja en una estrategia más amplia de inversiones cruzadas en el ecosistema de IA, que en los últimos meses ha incluido compromisos con actores clave del hardware y el software. Varios analistas ya hablan de una “telaraña” de participaciones y alianzas que refuerza el papel de la compañía no solo como proveedor de GPUs, sino como centro de gravedad de todo el stack de IA, desde los modelos hasta las herramientas de diseño.
Synopsys, de la EDA clásica a la era de la simulación integral
La operación llega en un momento transformador para Synopsys. En julio de 2025, la empresa completó la compra de Ansys, líder en software de simulación multiphysics (estructuras, fluidos, termodinámica, electromagnetismo), en una operación valorada en unos 35.000 millones de dólares, la mayor de su historia.
Con esa compra, Synopsys ha pasado de ser un gigante de la EDA tradicional —software para diseñar y verificar chips— a controlar también uno de los pilares de la simulación de sistemas físicos utilizados en automoción, aeroespacial, energía o telecomunicaciones. La alianza con NVIDIA añade ahora la pieza que faltaba:
- la aceleración masiva por GPU,
- la IA agéntica aplicada a flujos de ingeniería, y
- la visualización y colaboración 3D en tiempo real a través de Omniverse.
El resultado, si la integración se materializa, puede ser un cambio profundo en cómo se diseñan productos: ya no como una secuencia lineal de CAD → simulación → prototipo físico, sino como un ciclo continuo en el que modelos de IA y gemelos digitales exploran miles de variantes antes de que exista un solo prototipo real.
Qué cambia para la ingeniería “de a pie”
Más allá de las cifras y los nombres propios, el mensaje de fondo es que la ingeniería deja de ser exclusivamente una disciplina de cálculo y pasa a ser también una disciplina de datos e IA.
En la práctica, la combinación de NVIDIA y Synopsys apunta a:
- Simulaciones mucho más rápidas y baratas
Donde antes se necesitaban grandes clústeres de CPU y días de cálculo, ahora pueden usarse GPU y modelos de IA para reducir drásticamente tiempos, costes energéticos y coste por iteración. Esto es especialmente relevante en diseño de semiconductores avanzados, donde cada ciclo consume millones. - Exploración automática del espacio de diseño
Los agentes de IA pueden proponer variantes de diseño, lanzar simulaciones, analizar resultados y descartar opciones, dejando a los ingenieros la validación final y las decisiones de alto nivel. Es una forma de multiplicar la “capacidad intelectual” del equipo sin multiplicar el número de personas. - Gemelos digitales que acompañan todo el ciclo de vida
Desde la fase de concepto hasta la operación en campo, los gemelos digitales permiten probar estrategias de control, mantenimiento predictivo o cambios de configuración sin tocar el sistema real. Para sectores como la automoción, la robótica, la energía o la sanidad, esto puede traducirse en menos fallos, menos retiradas de producto y más iteraciones de mejora. - Acceso vía nube para equipos medianos y pequeños
El componente cloud-ready del acuerdo intenta democratizar este tipo de capacidades. No todos los fabricantes pueden montar sus propios supercentros de datos, pero sí pueden acceder a GPU y software especializado bajo demanda.
Un acuerdo no exclusivo en un ecosistema bajo lupa
Tanto NVIDIA como Synopsys subrayan que la alianza no es exclusiva. El fabricante de GPUs seguirá colaborando con otros actores del mundo EDA y de la simulación, como Cadence u otros proveedores industriales, mientras que Synopsys mantiene acuerdos con competidores de NVIDIA, incluidos fabricantes de CPUs y GPUs alternativas.
Sin embargo, el movimiento alimenta el debate sobre el creciente poder de unos pocos gigantes en toda la cadena de la IA: desde los chips hasta el software de diseño, pasando por los modelos y los servicios en la nube. Algunos analistas ya hablan de un “cierre del stack” que podría hacer más difícil para nuevos actores entrar en el mercado sin pasar por las plataformas de los grandes.
Por ahora, lo que está claro es que la frontera entre diseñar chips, simular sistemas e integrar IA se difumina cada vez más, y que el dúo NVIDIA–Synopsys aspira a ser la opción por defecto para quienes quieren estar en esa frontera.
En palabras de Jensen Huang, la combinación de CUDA, IA y gemelos digitales pretende permitir simulaciones “desde los átomos hasta los sistemas completos” dentro del ordenador. Si la alianza cumple lo que promete, buena parte de la ingeniería del futuro podría nacer primero como un experimento en GPU… y solo después convertirse en hardware físico.
vía: Nota de prensa
