NVIDIA apuesta US$100.000 millones por OpenAI para desplegar 10 GW de “fábricas de IA”

NVIDIA apuesta US$100.000 millones por OpenAI para desplegar 10 GW de “fábricas de IA”

El anuncio OpenAI–NVIDIA marca un hito en la economía del cómputo. El corazón del acuerdo: una inversión de hasta US$100.000 millones de NVIDIA, combinada con la construcción y operación de al menos 10 GW de capacidad para IA orientada a entrenamiento e inferencia a gran escala. En términos prácticos, estamos frente a una expansión “multi-GW” que, de concretarse en tramos, aliviaría uno de los cuellos de botella más caros de la industria: la disponibilidad de aceleradores y redes de alto rendimiento.

Cronograma y gobernanza

Los primeros gigavatios entrarían en producción hacia la segunda mitad de 2026, con despliegues graduales posteriores. La estructura prevé compras de sistemas NVIDIA y una toma de participación no controlante en OpenAI, sujeta a hitos de infraestructura. Nada de esto ocurre en el vacío: Microsoft continúa como socio clave con derechos preferentes en ciertos ámbitos de cómputo, y Oracle emerge como pieza logística para contratos de nube a gran escala. La coordinación entre estos gigantes —y los reguladores— será determinante para mitigar riesgos antimonopolio y de concentración.

Implicaciones competitivas

Para NVIDIA, el acuerdo asegura demanda futura y fortalece su ecosistema de plataformas (GPU + redes + software). Para OpenAI, garantiza “combustible” para empujar la frontera de modelos de razonamiento, agentes y experiencias multimodales. En el entorno, otros hyperscalers y fabricantes (AMD, Intel, proveedores de redes) recalibrarán sus estrategias, acelerando una ola de CAPEX en centros de datos que compiten por energía limpia, agua, terrenos y talento de misión crítica.

¿Qué significa para LatAm?

• Acceso y precio del cómputo: con más oferta global, es plausible una mejora gradual en disponibilidad/tiempos de espera para cargas de entrenamiento y fine-tuning accesibles desde la región.

• Atracción de data centers: países con marcos competitivos (energía estable y renovable, incentivos claros, permisos rápidos) pueden captar inversiones anexas o de colocation. Brasil ya movió ficha con su régimen REDATA (ver Artículo 2).

• Estrategia empresarial: CIOs y CFOs deberían modelar escenarios de costo total de propiedad (TCO) combinando cloud + on-prem/edge, evaluar reservas de cómputo a término, y establecer “guardrails” regulatorios (UE, EE. UU.) desde el diseño.

Riesgos y pendientes

• Ejecución: transformar promesas GW en capacidad operativa exige resolver cadenas de suministro, interconexiones eléctricas y acuerdos ambientales locales.

• Regulación: posibles revisiones antitrust y de seguridad/privacidad podrían condicionar estructuras de participación y uso de datos.

• Sostenibilidad: las “AI factories” demandan energía y refrigeración; la presión por métricas ESG y acuerdos de compra de energía renovable (PPAs) será creciente.

En síntesis: el acuerdo apunta a un “superciclo” de infraestructura de IA. Para los negocios latinoamericanos, el reto es convertir esa ola en ventaja: asegurar cómputo previsible, integrar IA en procesos y capturar eficiencias antes de que lo haga su competencia.