OpenAI y Broadcom desarrollarán 10 GW de chips de IA propios

OpenAI quiere que una parte sustancial de su futura infraestructura funcione con chips diseñados por la propia compañía. La empresa ha acordado con Broadcom desarrollar y desplegar 10 gigavatios de aceleradores de inteligencia artificial, con las primeras instalaciones previstas para la segunda mitad de 2026 y la finalización del proyecto a finales de 2029.

El pacto amplía la estrategia de OpenAI más allá de la compra de procesadores comerciales. También eleva todavía más las necesidades industriales y financieras de una compañía que, en apenas tres semanas, ha anunciado planes de computación a gran escala con Nvidia, AMD y ahora Broadcom.

OpenAI diseñará el chip y Broadcom construirá el sistema

OpenAI se ocupará del diseño de los aceleradores y de los sistemas que los integrarán. Broadcom participará en su desarrollo y desplegará los racks, además de aportar las tecnologías necesarias para conectar miles de procesadores dentro de los centros de datos.

Un acelerador de IA es un chip especializado en las operaciones matemáticas utilizadas para entrenar y ejecutar modelos. Frente a una unidad de procesamiento convencional, sacrifica versatilidad para ganar velocidad y eficiencia en esas tareas concretas.

Las empresas mantienen acuerdos previos de codesarrollo y suministro, pero el anuncio de hoy da una dimensión concreta al proyecto: 10 GW de aceleradores. También han firmado una hoja de términos para el despliegue de los racks, un documento que fija las bases de la operación antes de los contratos definitivos.

Los sistemas se instalarán tanto en infraestructuras de OpenAI como en centros de datos de sus socios. Broadcom suministrará conexiones Ethernet, PCIe y ópticas para comunicar los chips dentro de cada rack y entre grupos de servidores.

Diez gigavatios describen una escala industrial, no un número de chips

La capacidad anunciada no indica cuántos procesadores se fabricarán. Los 10 GW expresan la potencia eléctrica asociada a los aceleradores que OpenAI pretende desplegar. La demanda completa de los centros de datos será mayor cuando se añadan redes, almacenamiento, refrigeración y otros equipos.

Como referencia de magnitud, 10 GW equivalen a la potencia nominal de diez reactores nucleares de un gigavatio funcionando simultáneamente. Eso no significa que el proyecto vaya a consumir esa cantidad desde el primer día: el despliegue será gradual entre 2026 y 2029.

La energía se ha convertido así en una restricción tan importante como la disponibilidad de chips. Para cumplir el calendario harán falta fábricas de semiconductores, centros de datos, conexiones a la red eléctrica y financiación coordinados durante varios años.

El tercer gran acuerdo de OpenAI en tres semanas

El proyecto con Broadcom llega después de dos anuncios extraordinarios por su tamaño. El 22 de septiembre, Nvidia y OpenAI comunicaron una alianza para desplegar al menos 10 GW de sistemas de Nvidia. El fabricante manifestó su intención de invertir progresivamente hasta 100.000 millones de dólares conforme se instale esa capacidad.

El 6 de octubre, OpenAI pactó con AMD el despliegue de 6 GW de procesadores Instinct durante varios años, empezando con 1 GW de chips MI450 en la segunda mitad de 2026. AMD concedió además a OpenAI derechos para adquirir hasta 160 millones de acciones, ligados a objetivos de despliegue y cotización.

Sobre el papel, los tres anuncios representan 26 GW. No constituyen una única factura cerrada ni garantizan que toda la capacidad llegue a instalarse: incluyen calendarios plurianuales, condiciones y documentos preliminares. Aun así, muestran el orden de magnitud de la apuesta.

Sam Altman ha utilizado como referencia un coste aproximado de 50.000 millones de dólares por cada gigavatio de infraestructura de IA. Aplicado de forma meramente orientativa a 26 GW, el resultado sería de 1,3 billones de dólares. No es el precio contractual de estos acuerdos, pero ilustra por qué su financiación y ejecución generan dudas incluso dentro del sector tecnológico.

Chips propios para reducir dependencias y ajustar el hardware

OpenAI sigue necesitando a Nvidia y AMD, pero el acuerdo con Broadcom le proporciona una tercera vía. Un chip a medida puede adaptarse a las operaciones que más utilizan sus modelos, reducir costes por consulta y evitar depender por completo de los productos y calendarios de un solo proveedor.

Es una estrategia conocida entre los grandes operadores de nube. Google desarrolla sus TPU; Amazon, los chips Trainium e Inferentia; Microsoft trabaja en Maia; y Meta cuenta con sus aceleradores MTIA. La diferencia es que OpenAI no posee una red de centros de datos comparable a la de esas compañías, por lo que debe coordinar su silicio con proveedores de nube, socios financieros y operadores energéticos.

Broadcom es una pieza importante en ese mercado aunque tenga menos visibilidad pública que Nvidia. Diseña chips personalizados para grandes clientes y controla buena parte de las tecnologías de red empleadas para conectar servidores. Su apuesta por Ethernet también compite con InfiniBand, la tecnología de interconexión estrechamente asociada a los grandes sistemas de Nvidia.

La primera prueba llegará en 2026

OpenAI afirma haber superado los 800 millones de usuarios activos semanales, una escala que obliga a ampliar tanto la capacidad de entrenamiento como la destinada a responder consultas. Diseñar chips propios puede mejorar la economía de cada interacción, pero solo si los sistemas alcanzan el rendimiento previsto y se fabrican en volumen.

El siguiente hito verificable será el inicio del despliegue en la segunda mitad de 2026. Hasta entonces, las cuestiones decisivas serán la fabricación de los aceleradores, la disponibilidad de electricidad y la conversión de los acuerdos preliminares en pedidos financiados. El anuncio fija el tamaño de la ambición; los primeros racks mostrarán cuánto de esa ambición puede convertirse en infraestructura operativa.