La carrera de la Inteligencia Artificial ya no se decide solo en el entrenamiento de modelos gigantes. El foco se ha desplazado a un terreno menos visible, pero más determinante para el negocio: la inferencia, es decir, la capacidad de responder millones de consultas en tiempo real con latencias bajas y costes controlados. En esa línea, varios informes recientes apuntan a un movimiento de alto calibre: NVIDIA estaría preparando un nuevo procesador orientado a inferencia que incorpora un diseño/tecnología de Groq y que será presentado en la GTC 2026. Y OpenAI, en paralelo, ya ha comunicado que ha asegurado 3 GW de capacidad dedicada para inferencia con NVIDIA, un volumen que la situaría entre los principales clientes de esta nueva plataforma.
La noticia llega apenas días después de que OpenAI confirmara una ronda de financiación de 110.000 millones de dólares, que eleva su valoración a 730.000 millones “pre-money” y 840.000 millones “post-money”, con Amazon, SoftBank y NVIDIA como pilares del capital. El subtexto es evidente: el dinero no solo compra crecimiento, compra electricidad, racks, chips y prioridad en la cola.
De entrenar modelos a servir respuestas: por qué la inferencia se ha vuelto el cuello de botella
En 2026, entrenar sigue siendo caro, pero la inferencia se ha convertido en un coste constante y masivo. Un asistente tipo ChatGPT no se apaga: atiende picos, soporta despliegues empresariales, integra agentes y automatizaciones, y compite en un mercado donde la paciencia del usuario se mide en segundos.
Por eso, los fabricantes están intentando separar el “chip para entrenar” del “chip para servir”. Según el Wall Street Journal, NVIDIA está diseñando un nuevo sistema de inferencia que podría “resetear” parte de la carrera del hardware para IA, al enfocarse en responder consultas de forma más rápida y eficiente, un problema especialmente sensible en cargas como programación o agentes que llaman a otras herramientas. Reuters también recoge que OpenAI habría expresado insatisfacción con el rendimiento de la oferta actual de NVIDIA para determinados escenarios de inferencia y que, en los últimos meses, la compañía habría estado explorando alternativas.
El papel de Groq: licencia, tecnología y un “encaje” con NVIDIA
Groq es conocida en el sector por su enfoque en inferencia de baja latencia. A finales de 2025, la propia Groq anunció un acuerdo de licencia no exclusivo con NVIDIA para su tecnología de inferencia y confirmó que parte de su equipo —incluidos Jonathan Ross (fundador) y Sunny Madra (presidente)— se incorporaría a NVIDIA para ayudar a integrar y escalar esa tecnología. Reuters, por su parte, describió el acuerdo como una operación de gran calibre (con cifras estimadas por CNBC) estructurada como licencia y fichaje de talento, manteniendo a Groq como entidad independiente en su negocio.
Ese contexto encaja con la información que ahora circula sobre GTC 2026: la nueva plataforma de inferencia de NVIDIA incorporaría un chip diseñado por Groq o basado en su tecnología. No se trata de sustituir las GPUs para entrenamiento (donde NVIDIA sigue dominando), sino de abrir una vía más eficiente para el “día a día” de los modelos en producción.
OpenAI, 3 GW de inferencia dedicada y una señal para el mercado
OpenAI no ha detallado públicamente en qué hardware concreto se materializarán esos 3 GW de inferencia dedicada, pero la cifra aparece en su propio anuncio de financiación, junto a 2 GW de capacidad de entrenamiento en sistemas Vera Rubin. Y ahí es donde los informes de WSJ y Reuters conectan los puntos: el nuevo procesador de inferencia que NVIDIA presentaría en GTC 2026 sería una de las piezas llamadas a cubrir esa necesidad.
En la práctica, 3 GW no es un “pedido grande”: es una decisión estratégica. Habla de infraestructura a escala de país, no de laboratorio. También revela el cambio de prioridades dentro de OpenAI: si el entrenamiento define el techo del modelo, la inferencia define el negocio, la experiencia de usuario y la factura energética.
Reuters añade un matiz relevante: el objetivo de OpenAI no sería sustituir todo su parque, sino cubrir una parte de sus necesidades de inferencia con hardware más eficiente, lo que sugiere una arquitectura híbrida (distintas plataformas para distintas tareas) más que un “todo NVIDIA” o “todo alternativa”.
La pieza AWS: 2 GW de Trainium y 100.000 millones en 8 años
El movimiento de OpenAI no ocurre solo en NVIDIA. En su acuerdo estratégico con Amazon, OpenAI se compromete a consumir aproximadamente 2 GW de capacidad Trainium y amplía un acuerdo existente con AWS en 100.000 millones de dólares durante 8 años. Además, AWS se convierte en proveedor cloud de distribución de terceros para Frontier (una plataforma de agentes de OpenAI), mientras OpenAI insiste en que Azure sigue siendo el hogar exclusivo de sus APIs “stateless” y que la relación con Microsoft no cambia.
La conclusión es clara: OpenAI está comprando opcionalidad. Diversifica suministro, reduce dependencia de un único stack y, sobre todo, busca asegurar capacidad en un mercado donde la demanda se come a la oferta.
La era de las mega-rondas: OpenAI no está sola
Para entender el clima de 2026, basta mirar alrededor. La financiación en IA se ha convertido en una competición paralela: gana quien tiene mejores modelos, pero también quien puede pagar la infraestructura.
| Compañía | Ronda | Importe | Valoración comunicada |
|---|---|---|---|
| OpenAI | Feb 2026 | 110.000 M$ | 730.000 M$ pre / 840.000 M$ post |
| Anthropic | Feb 2026 | 30.000 M$ | 380.000 M$ post |
| xAI | Ene 2026 | 20.000 M$ | (no indicada en el anuncio) |
| Mistral AI | Sep 2025 | 1.700 M€ | 11.700 M€ post |
| Cohere | Ago 2025 | 500 M$ | 6.800 M$ |
El patrón que une todas estas cifras es el mismo: el capital ya no se levanta solo para contratar talento o “crecer en usuarios”, sino para financiar el coste estructural de la IA moderna: cómputo, energía y despliegue global.
Qué se espera de GTC 2026 y por qué importa
A falta de confirmación oficial completa sobre especificaciones, el hecho de que NVIDIA presente un producto de inferencia con tecnología de Groq en su evento estrella sería un mensaje al mercado: el futuro no es solo más GPU para entrenamiento, sino especialización para servir modelos, reducir latencias y mejorar la eficiencia por consulta.
Para OpenAI, significaría consolidar una estrategia de infraestructura multi-proveedor, donde cada “gigavatio” se asigna a un tipo de carga: entrenamiento de frontera, inferencia de consumo, inferencia empresarial y agentes. Para el resto del sector, sería la confirmación de que la batalla real se libra en producción, donde la IA tiene que ser rentable, rápida y estable.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa “3 GW de capacidad dedicada de inferencia” en OpenAI?
Implica reservar infraestructura energética y de cómputo a gran escala para ejecutar modelos en producción y responder consultas en tiempo real.
¿Qué relación hay entre NVIDIA y Groq en esta nueva etapa de chips de inferencia?
Groq anunció una licencia de tecnología de inferencia con NVIDIA y la incorporación de parte de su equipo a NVIDIA; los informes apuntan a que NVIDIA integrará esa tecnología en una nueva plataforma orientada a inferencia.
¿Por qué OpenAI está tan centrada en la inferencia y no solo en entrenar modelos?
Porque el coste y la experiencia del usuario dependen de servir respuestas con baja latencia; la inferencia se ha convertido en el gran cuello de botella operativo.
¿Cómo encaja AWS en la estrategia de infraestructura de OpenAI?
OpenAI ampliará su acuerdo con AWS y consumirá alrededor de 2 GW de Trainium, mientras mantiene Azure como proveedor exclusivo de sus APIs “stateless”.
