OpenAI y NVIDIA anunciaron una carta de intenciones para una alianza estratégica que, de concretarse, desplegará al menos 10 gigavatios (GW) de sistemas NVIDIA dedicados a la próxima generación de infraestructura de IA de OpenAI. El acuerdo —que ambas compañías esperan ultimar en las próximas semanas— sitúa a NVIDIA como socio preferente de cómputo y redes para el crecimiento de las llamadas “fábricas de IA” de OpenAI y prevé que NVIDIA invierta hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI progresivamente, a medida que se ponga en marcha cada gigavatio.
El primer hito operativo está fechado: el primer GW se desplegará en la segunda mitad de 2026 sobre la plataforma NVIDIA Vera Rubin, la base de la próxima ola de sistemas de entrenamiento e inferencia a hiperescala que Jensen Huang ha posicionado como el pilar para el salto a superinteligencia.
“NVIDIA y OpenAI se han impulsado mutuamente durante una década, desde el primer DGX hasta el hito de ChatGPT”, destacó Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Esta inversión y la asociación de infraestructura representan el siguiente salto: desplegar 10 GW para alimentar la próxima era de la inteligencia”.
“Todo empieza por el cómputo”, subrayó Sam Altman, cofundador y CEO de OpenAI. “La infraestructura de cómputo será la base de la economía del futuro, y utilizaremos lo que estamos construyendo con NVIDIA para crear nuevos avances y ponerlos en manos de personas y empresas a escala”.
Qué significa “10 GW” en términos prácticos
- Orden de magnitud: diez gigavatios de sistemas de IA implican millones de GPU de última generación, interconectadas por fábricas de datos con redes NVLink/NVSwitch, Ethernet/InfiniBand y subsistemas de almacenamiento de alto rendimiento.
- Capacidad: ese nivel de cómputo está pensado para entrenar y servir modelos de siguiente generación (trillones de parámetros), agentes con razonamiento, herramientas y memoria de largo plazo, así como servicios de inferencia de muy baja latencia para centenares de millones de usuarios concurrentes.
- Energía y emplazamientos: desplegar 10 GW no es solo adquirir hardware. Exige terrenos, subestaciones eléctricas, permisos, refrigeración avanzada (líquida/por inmersión), contratos PPAs y acuerdos con operadores de red para no tensionar el sistema eléctrico.
NVIDIA enmarca la iniciativa dentro de su concepto de “AI factories”: data centers pensados como plantas de producción de inteligencia, donde datos, cómputo y modelos convergen con pipelines y orquestación finamente optimizados.
La plataforma: NVIDIA Vera Rubin
Vera Rubin es la plataforma de próxima generación de NVIDIA, diseñada para:
- Escalabilidad extrema en clústeres de entrenamiento (NVL y sucesores), con terabits/s de ancho de banda entre GPU.
- Eficiencia energética por watt entrenado/inferido, clave cuando se suma potencia total en gigavatios.
- Co-optimización HW/SW: bibliotecas CUDA, TensorRT-LLM, NeMo, frameworks y schedulers de datos, junto a compiladores y runtimes que exprimen al máximo cada generación de GPU.
El acuerdo con OpenAI añade un vector de co-diseño: ambas compañías sincronizarán sus roadmaps de modelos e infraestructura software (OpenAI) y hardware/software (NVIDIA) para reducir cuellos de botella y tiempos de puesta en marcha.
Un pacto con implicaciones industriales y financieras
- Inversión escalonada: NVIDIA planea invertir hasta 100.000 M$ en OpenAI a medida que se despliegue cada GW, un mecanismo que alinea capex (centros de datos, potencia, equipamiento) con ramp-up de capacidad.
- Cadena de suministro: el compromiso anticipa acuerdos de volumen con foundries, fabricantes de memoria HBM, redes ópticas, PSUs y sistemas de refrigeración. La disponibilidad de HBM y óptica de alto rendimiento será un factor crítico.
- Tiempo de valor: el primer GW en H2 2026 marca la pauta; el resto dependerá de infraestructura eléctrica, construcción y logística. La madurez del stack de software de OpenAI para entrenamiento distribuido e inferencia a gran escala será determinante para aprovechar cada fase.
El movimiento complementa las colaboraciones existentes de ambas con un ecosistema amplio (Microsoft, Oracle, SoftBank, Stargate partners), orientado a construir la infraestructura de IA más avanzada del mundo.
Por qué ahora: tracción de usuario y presión competitiva
OpenAI afirma haber alcanzado más de 700 millones de usuarios activos semanales, con fuerte adopción en empresas, pymes y desarrolladores. Ese volumen presiona el backend de inferencia y, en paralelo, el calendario de entrenamientos de nuevos modelos. En el otro lado del tablero, la competencia en modelos base, agentes y plataformas (incluida la carrera por PQC, multimodalidad avanzada y contexto largo) obliga a asegurar cómputo en horizontes plurianuales.
Para NVIDIA, el acuerdo consolida el papel de proveedor de referencia en la capa física de la economía de la IA, reforzando su narrativa de AI factories y anclando demanda para sus próximas generaciones de GPU y redes.
Retos por delante: energía, experiencia y soberanía
- Energía y red: 10 GW equivalen a la potencia pico de varias ciudades. Será necesario diversificar emplazamientos, firmar PPAs con renovables/nuclear y colaborar con TSOs/DSOs para evitar cuellos de botella y optimizar factor de carga.
- Eficiencia: el software tiene que perseguir al hardware: parallelism, schedulers, compilación, carga de datos y gestión de memoria para reducir coste por token (entrenamiento e inferencia).
- Talento: operar fábricas de IA de gigavatios requiere equipos expertos en HPC, redes, eléctrica, edificación crítica y MLOps a una escala inédita en la nube comercial.
- Soberanía y regulación: la distribución geográfica de los centros de datos influirá en protección de datos, requisitos de localización y políticas de exportación de tecnologías de cómputo avanzado.
Qué observar en los próximos 12–24 meses
- Sitios y power deals: anuncios de ubicaciones y acuerdos de energía de gran escala, incluidos almacenamiento e infraestructura de red.
- Hitos de Vera Rubin: tape-outs, benchmarks oficiales y primeras fábricas con NVL de nueva generación.
- Co-optimización: lanzamientos de runtimes y frameworks co-diseñados, mejoras en latencia, rendimiento por watt y costo por inferencia.
- Cadena HBM/óptica: señales de capacidad adicional y nuevos proveedores; validaciones de HBM4 y redes 800G/1.6T.
Mensaje para clientes y desarrolladores
- Capacidad a la vista: el primer GW en 2026 anticipa una curva de servicio creciente. Empresas con proyectos intensivos (RAG a gran escala, agentes multimodales, fine-tuning masivo) deberían alinear roadmaps de producto con las ventanas de capacidad previstas.
- Portabilidad: estandarizar en frameworks y runtimes NVIDIA (CUDA, TensorRT-LLM, NeMo) facilita aprovechar la plataforma cuando llegue, sin rehacer tooling.
- Coste/precio: más oferta de cómputo suele presionar precios marginales a la baja; conviene preparar modelos de coste por token para decidir entre hosted API y infra dedicada según caso de uso.
Conclusión
El anuncio OpenAI–NVIDIA no es un simple pedido de hardware: es un compromiso industrial plurianual para levantar fábricas de inteligencia a escala de gigavatios. Si se materializa en los plazos marcados, el primer GW en H2 2026 será el punto de inflexión hacia una capacidad de cómputo que permita nuevos saltos de modelo y un servicio global con menor latencia, mayor resiliencia y coste por token descendente. El reto ya no es si habrá suficiente demanda para llenarlas, sino cómo llevar energía, talento y software a la altura de esa ambición.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa “10 GW” en centros de datos de IA?
Es la capacidad eléctrica instalada que alimenta miles de racks con millones de GPU. A nivel práctico, define el techo de cómputo disponible para entrenar e inferir modelos de IA a hiperescala.
¿Cuándo entrará en servicio la primera “fábrica de IA”?
El plan indica H2 2026 para el primer gigavatio sobre NVIDIA Vera Rubin; el despliegue irá por fases mientras se construyen nuevas sedes y se cierran acuerdos de energía.
¿En qué consiste la inversión de hasta 100.000 M$ de NVIDIA?
Es una inversión progresiva en OpenAI vinculada al despliegue de cada GW. Acompaña el esfuerzo de data center + potencia + equipamiento, y alinea incentivos entre proveedor y cliente.
¿Esta alianza sustituye el trabajo con otros partners (Microsoft, Oracle, etc.)?
No. Según el anuncio, complementa colaboraciones en curso con un amplio ecosistema que incluye Microsoft, Oracle, SoftBank y Stargate partners, enfocadas a construir la infraestructura de IA más avanzada del mundo.
