Nvidia invertirá hasta 100.000 millones en OpenAI para desplegar 10 GW
Nvidia financiará por fases una infraestructura de IA equivalente a millones de chips. El acuerdo refuerza la capacidad de OpenAI, pero también alimenta el debate sobre la dependencia mutua entre el fabricante y uno de sus mayores clientes.
El 22 de septiembre de 2025, Nvidia y OpenAI anunciaron una carta de intenciones para desplegar infraestructura y vincular a sus hitos una inversión potencial. La fuente original sostiene el núcleo documental del hecho; no era un pago cerrado ni una capacidad ya construida.
El primer gigavatio está previsto para la segunda mitad de 2026 y utilizará Vera Rubin, la próxima plataforma de Nvidia para centros de datos de inteligencia artificial. Las empresas esperan cerrar los detalles de la asociación durante las próximas semanas.
Una inversión condicionada al despliegue
Los 100.000 millones no llegarán de una vez. Nvidia prevé invertir progresivamente en OpenAI a medida que entre en funcionamiento cada gigavatio, según el anuncio conjunto. El máximo equivale a unos 10.000 millones de dólares por gigavatio, aunque las compañías no han publicado todavía el calendario completo ni las condiciones financieras de cada tramo. Documento que sostiene la cifra.
OpenAI empleará la infraestructura para entrenar nuevos modelos y atender el uso cotidiano de sus productos. La empresa afirma contar ya con más de 700 millones de usuarios activos semanales, una escala que convierte la ejecución de modelos —la llamada inferencia— en una necesidad de cómputo tan importante como su entrenamiento. Documento que sostiene la cifra.
Nvidia será el socio estratégico preferente de OpenAI para computación y redes. Ambas compañías coordinarán además sus hojas de ruta: OpenAI podrá adaptar su software a las futuras máquinas de Nvidia, mientras el fabricante diseñará sus sistemas teniendo en cuenta las cargas de trabajo de uno de sus clientes más importantes. El acuerdo no se presenta como exclusivo.
Diez gigavatios y entre cuatro y cinco millones de GPU
La magnitud se entiende mejor al traducir la potencia a equipos. Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, estimó en CNBC que 10 GW representarían entre cuatro y cinco millones de GPU, aunque el número final dependerá de la configuración y de la generación de chips empleada. Documento que sostiene la cifra.
Una GPU es el procesador especializado que realiza gran parte de los cálculos necesarios para entrenar y ejecutar modelos de IA. Sin embargo, el proyecto no se limita a comprar chips: también requiere procesadores centrales, redes de alta velocidad, refrigeración, edificios, conexiones a la red eléctrica y generación de energía.
Como referencia física, 10 GW equivalen a la potencia de diez centrales de un gigavatio funcionando simultáneamente. No significa que OpenAI vaya a levantar una única instalación ni que toda esa capacidad se consuma desde el primer día. Sí muestra el tamaño del reto industrial: obtener terrenos, permisos, equipos eléctricos y suministro energético puede ser tan determinante como disponer de las GPU. Documento que sostiene la cifra.
La plataforma elegida para la primera fase, Vera Rubin, sucederá a la familia Blackwell. Su utilización a partir de la segunda mitad de 2026 indica que el acuerdo está pensado para varias generaciones de hardware, no para resolver únicamente las necesidades actuales de ChatGPT.
El nuevo acuerdo se suma a Stargate
La asociación amplía una carrera de infraestructuras en la que OpenAI ya trabaja con Microsoft, Oracle, SoftBank y otros socios. En enero, OpenAI y SoftBank presentaron Stargate, un proyecto con el objetivo de movilizar hasta 500.000 millones de dólares en cuatro años para construir centros de datos de IA en Estados Unidos. Documento que sostiene la cifra.
El pacto con Nvidia complementa esos planes en lugar de sustituirlos. OpenAI necesita financiación, energía y operadores de centros de datos; Nvidia suministra buena parte del hardware y de las redes que conectan los procesadores. Microsoft sigue siendo un socio tecnológico e inversor fundamental, pero OpenAI está diversificando la infraestructura sobre la que entrena y sirve sus modelos.
Una relación que también genera dudas sobre la demanda
La operación tiene una estructura poco habitual: el principal proveedor de chips financia a una empresa que será una de sus mayores compradoras. Para Nvidia, la inversión puede asegurar demanda futura y reforzar la dependencia de su plataforma. Para OpenAI, reduce el problema de financiar por adelantado una expansión cuyo coste supera ampliamente el de una ronda convencional de capital riesgo.
Esa relación alimentará el debate sobre los acuerdos circulares en la industria de la IA. Parte del capital aportado por Nvidia ayudará a sostener un despliegue que, a su vez, generará ventas de sistemas Nvidia. Eso no invalida la demanda —OpenAI necesita más capacidad para atender a sus usuarios—, pero obliga a distinguir entre pedidos financiados por clientes y operaciones respaldadas directa o indirectamente por el propio proveedor.
También concentra riesgos. Si el crecimiento de los ingresos de OpenAI no acompaña al gasto, si la disponibilidad de energía retrasa los centros de datos o si las mejoras de los modelos reducen la necesidad de cómputo, el despliegue podría avanzar más despacio. La fórmula por tramos limita parte de esa exposición: Nvidia solo prevé acercarse al máximo de 100.000 millones conforme entren en servicio los gigavatios. Documento que sostiene la cifra.
El siguiente paso será convertir la carta de intenciones en acuerdos definitivos. Hasta entonces, los 100.000 millones representan un techo condicionado, no una transferencia cerrada, y los 10 GW son una meta de despliegue cuya ejecución comenzará, como pronto, en la segunda mitad de 2026. Documento que sostiene la cifra.
Cómo convertir el titular en una comprobación
La cifra principal solo se entiende después de nombrar el instrumento. Puede ser inversión cerrada, carta de intenciones, licencia, participación minoritaria o valoración posterior al dinero. Cada forma responde a preguntas distintas sobre cuándo sale el capital, qué condiciones faltan y quién controla la empresa. no era un pago cerrado ni una capacidad ya construida. El verbo del documento es tan importante como la cantidad.
Una valoración no es una cuenta bancaria. Surge del precio atribuido a una parte del capital y puede cambiar en la siguiente operación. Tampoco demuestra ingresos, margen o capacidad para financiar todos los planes anunciados. Para leerla se registran denominador, momento, derechos asociados y si el dato procede de las partes o de fuentes conocedoras de la negociación.
El análisis útil dibuja los hitos que convierten intención en transferencia: firma, autorizaciones, desembolso, entrega y operación. Luego pregunta qué ocurre si uno no llega. Esa secuencia permite valorar cómo leer compromisos condicionados de capital y energía antes de tratarlos como hechos consumados sin suponer que todo el titular sucederá a la vez. También separa la exposición máxima del dinero efectivamente comprometido.
Qué debe quedar registrado
Las relaciones estratégicas añaden dependencias. Una licencia puede no dar propiedad; una participación puede no dar control; contratar a un fundador no entrega automáticamente el conocimiento ni los datos de su antigua empresa. El lector debe inventariar derechos concretos, información compartida, exclusividad, duración y salida. La etiqueta de alianza no sustituye ese mapa.
Una ficha de evidencia separa cuatro columnas: lo que afirma la fuente, lo que muestra, lo que no midió y qué tendría que ocurrir para cambiar la conclusión. Esa disciplina evita que una ausencia se convierta en promesa y que una condición desaparezca al resumir. También permite actualizar la pieza sin reescribir la historia desde el resultado posterior.
Conviene incluir un caso negativo antes de decidir. Se busca una situación donde el sistema, norma, operación o estudio no resuelva la necesidad y se anota la señal que obligaría a parar. Los éxitos seleccionados muestran que algo puede ocurrir; el caso negativo revela el límite y reduce el coste de descubrirlo después del despliegue.
La capacidad que sobrevive al anuncio
La comparación válida conserva denominador y eje. No enfrenta una cifra puntual con un promedio, una capacidad futura con una instalada ni una predicción con una observación. Cuando dos fuentes usan palabras parecidas, se reconstruye qué contaron y durante qué periodo. Si no coinciden, se publican como medidas distintas en vez de fabricar una clasificación.
El registro debe sobrevivir al cambio de versión. Guarda URL, fecha de consulta, documento, configuración y decisión tomada. Al aparecer nueva evidencia, se añade con su fecha y se explica qué modifica. Esa trazabilidad protege contra dos errores opuestos: mantener una conclusión caducada o fingir que un dato posterior ya se conocía el día del hecho.
Este artículo se ha elaborado con inteligencia artificial bajo supervisión editorial humana.
