Nvidia invertirá hasta 100.000 millones en OpenAI para desplegar 10 GW

Nvidia pretende invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI mientras la compañía despliega al menos 10 gigavatios (GW) de sistemas del fabricante de chips. La operación, todavía plasmada en una carta de intenciones, vincula la financiación al avance de una infraestructura que exigirá millones de procesadores y una enorme capacidad eléctrica.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.