Hoy en día, Nvidia no sólo fabrica los chips que impulsan la inteligencia artificial más avanzada del mundo, sino que está dando un paso gigante hacia un nuevo rol: convertirse en un laboratorio de IA capaz de competir con gigantes como OpenAI y DeepSeek. La compañía anunció que invertirá 26,000 millones de dólares en los próximos cinco años para crear modelos de IA de código abierto, una estrategia que podría redefinir su posición en la industria y abrir nuevas oportunidades para investigadores, startups y empresas.
De proveedor de chips a laboratorio de IA
Durante años, Nvidia fue conocida principalmente por sus GPU, esenciales para entrenar grandes modelos de IA. Sin embargo, la compañía ahora busca ir más allá del hardware. Con la creación de modelos de código abierto, Nvidia no sólo permite que cualquiera use sus modelos, sino que también comparte las innovaciones técnicas detrás de ellos. Esto facilita que startups e investigadores modifiquen y mejoren sus algoritmos, fomentando un ecosistema más dinámico.
Nemotron 3 Super: un ejemplo de poder
Uno de los movimientos más destacados es el lanzamiento de Nemotron 3 Super, el modelo de IA de código abierto más potente de Nvidia hasta la fecha, con 128,000 millones de parámetros. Según la compañía, Nemotron 3 Super supera a GPT-OSS de OpenAI en varias pruebas, incluida la recientemente creada PinchBench, donde se evaluó la capacidad de control de sistemas robóticos avanzados. Además, Nvidia ha compartido los trucos técnicos usados en su entrenamiento, desde arquitecturas optimizadas hasta técnicas de aprendizaje por refuerzo, fortaleciendo aún más su propuesta de valor.
Implicaciones estratégicas
Al abrir sus modelos, Nvidia refuerza su liderazgo en chips de IA, pero también se protege ante el avance de los modelos chinos de código abierto, como los de DeepSeek, Alibaba y Moonshot AI. La estrategia no solo amplía su influencia en software y hardware, sino que también asegura que los clientes dependan de su tecnología para construir y entrenar los modelos más avanzados del mercado. Según Kari Briski, vicepresidente de software de IA generativa de Nvidia, los futuros modelos permitirán mejorar no solo los chips, sino también los centros de datos y las redes que soportan estos sistemas a gran escala.
La apuesta de Nvidia por los modelos de código abierto es mucho más que un simple experimento tecnológico: es un movimiento estratégico que podría consolidar su posición como líder absoluto en IA. Al combinar hardware de primer nivel con software abierto y modelos cada vez más poderosos, Nvidia se coloca no solo como proveedor indispensable, sino como creador de innovación y estándar en el ecosistema de inteligencia artificial. Este enfoque promete no solo cambiar la manera en que se construyen los modelos de IA, sino también abrir un mundo de oportunidades para empresas, investigadores y startups de todo el mundo.
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