El CEO de Nvidia, Jensen Huang, aseguró en su visita a Taipéi, capital de Taiwán, que es “un disparate” decir que está disconforme con OpenAI y afirmó que su empresa planea una inversión “enorme” en la compañía. Sin embargo, descartó que sea del orden de los US$ 100.000 millones, como había reportado The Wall Street Journal.
El episodio se inscribe en el auge reciente de la inteligencia artificial generativa, popularizada por aplicaciones como ChatGPT, que avanzan a toda velocidad y empujan una carrera por desarrollar modelos más potentes. Esa carrera, sin embargo, se paga con infraestructura —centros de datos y chips de IA—, que tiene un costo que va más allá del dinero: el acceso a la energía y la capacidad de cómputo. En ese contexto surge una pregunta clave: ¿cuánto capital puede absorber el sector hasta que el dinero deje de alcanzar para empujar la matriz energética y la capacidad instalada necesarias para sostener estos avances?
La relación entre Nvidia y OpenA
El vínculo entre las dos compañias es simple. Nvidia desarrolla chips de cómputo intensivo, y OpenAI modelos de IA, que se entrenan en centros de datos con miles de esos chips. Por eso, una inversión no es solo financiera, sino que también fortalece una relación estratégica con uno de los mayores demandantes de cómputo del mundo.
Al respecto del monto final de la inversión, Huang afirma que ese valor lo define Sam Altman, CEO de OpenAI, que está cerrando una ronda de financiamiento.
Un panorama tecnológico más grande
En términos globales, el trasfondo de estos movimientos es la disputa por el liderazgo mundial de la IA y su cadena de abastecimiento e infraestructura. OpenAI enfrenta competencia creciente de Alphabet, a través de Google, y Anthropic, que luchan por asegurarse acceso preferencial a chips avanzados de inteligencia artificial.
En ese marco, las declaraciones de Huang en Taipéi son fundamentales. El CEO habló tras una cena con proveedores clave de Nvidia, incluidos directivos de TSMC, un gesto que subraya el peso de la cadena asiática de semiconductores en el ritmo de la expansión de la IA.
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