Resumen del contenido principal
NVIDIA recientemente invirtió 19.9 mil millones de dólares (aproximadamente 133.7 mil millones de yuanes) en la adquisición y financiación de tres empresas relacionadas con la IA de código abierto: 12.9 mil millones para adquirir Hugging Face, considerada el “Github” del mundo de la IA; 7 mil millones para obtener las licencias de los modelos y el equipo de la empresa de programación de IA Poolside; y también está en negociaciones para invertir en la empresa de búsqueda de IA Perplexity. El objetivo de estas acciones es que NVIDIA pase de ser un proveedor de chips para las grandes empresas de modelos de IA a desarrollar sus propios modelos de código abierto, con el fin de fortalecer su propia ecología y desafiar a los competidores chinos en este campo (como DeepSeek y Kimi).
I. Tres inversiones “considerables”: apuntando a las “posiciones clave” de la IA de código abierto
Lo que comparte estas tres transacciones es su alto valor y su naturaleza de código abierto:
- Hugging Face: La comunidad de modelos de IA de código abierto más grande del mundo, similar a una “tienda de aplicaciones” en el ámbito de la IA, donde los desarrolladores comparten y descargan modelos. Los nuevos modelos de DeepSeek y Kimi se publican allí de inmediato. Con ingresos anuales de solo 150 millones de dólares, NVIDIA pagó 12.9 mil millones por ella, lo que representa 86 veces sus ingresos anuales (en comparación con una adquisición típica de empresas tecnológicas, que suele ser de 10 a 20 veces). Esto demuestra la importancia que NVIDIA le da a este “nudo central de modelos”.
- Poolside: Una empresa de programación de IA fundada por el ex CTO de GitHub, que desarrolla modelos de código abierto capaces de comprender el código. NVIDIA pagó 700 millones (más del triple de su valor de mercado anterior, de 200 millones), no solo por las licencias de los modelos, sino también por incorporar a más de 100 de sus empleados, lo que le permite adquirir directamente la tecnología y el equipo.
- Perplexity: Una búsqueda de IA de tipo conversacional (similar a la versión de IA de Google), que ahora forma parte de la alianza de código abierto de NVIDIA. Después de la inversión, su valor de mercado podría superar los 30 mil millones de dólares, un aumento del 50% con respecto al año pasado.
Estas tres empresas ocupan posiciones clave en la IA de código abierto: Hugging Face es la entrada de tráfico, Poolside es el núcleo tecnológico en un área específica (programación), y Perplexity representa las aplicaciones prácticas de estos modelos. Al controlar estas “puntos clave”, NVIDIA se asegura una posición dominante en la ecología de código abierto.
II. De ser un proveedor de chips a participar activamente: la ansiedad y la ambición de NVIDIA
Originalmente, NVIDIA era el proveedor más estable en la era de la IA, ya que las grandes empresas que desarrollaban y ejecutaban modelos necesitaban sus chips GPU (como OpenAI y Anthropic). Pero ahora está inquieta:
1. Los grandes clientes cambian de estrategia: Los gigantes de la IA de código cerrado (como OpenAI y Google) comienzan a desarrollar sus propios chips, lo que podría hacer que dejen de depender de NVIDIA. Por ejemplo, Google tiene sus propios TPU, y OpenAI también está trabajando en su propio chip, lo que podría llevarse pedidos de NVIDIA.
2. Las restricciones a los modelos de código abierto chinos: El gobierno de Estados Unidos está intentando prohibir modelos de código abierto chinos como DeepSeek y Kimi, que también utilizan chips NVIDIA para su entrenamiento. Si estas prohibiciones se implementan, NVIDIA perdería una importante fuente de demanda.
3. El código abierto es un nuevo campo de batalla: Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, ve el potencial de los modelos de código abierto: son gratuitos y flexibles, lo que atraerá a más desarrolladores y empresas, aumentando así la demanda de capacidad de cómputo. En lugar de esperar a que otros creen modelos de código abierto, es mejor participar activamente y controlar esa demanda.
En resumen, NVIDIA teme que no pueda vender sus chips, por lo que decide desarrollar sus propios modelos de código abierto para que más personas utilicen sus chips.
III. ¿Una réplica de CUDA? Utilizar la ecología de código abierto para vincular la demanda de chips
La estrategia de NVIDIA es muy similar a la que utilizó con CUDA hace 20 años:
- ¿Qué es CUDA?: Un conjunto de herramientas gratuitas lanzado por NVIDIA en 2006 que convirtió los chips GPU, originalmente diseñados para juegos, en herramientas generales para cálculos científicos. Los científicos y desarrolladores que utilizan CUDA necesitan chips NVIDIA para escribir código, lo que vincula a los usuarios a sus productos y aumenta las ventas de chips.
- La actual ecología de modelos de código abierto: NVIDIA desarrolla modelos de código abierto (como la serie Nemotron) y los promueve a través de comunidades como Hugging Face, incentivando a los desarrolladores a usarlos. Cuanto más personas utilicen estos modelos, más chips NVIDIA se necesitarán para entrenarlos y ejecutarlos, lo que vuelve a vincular a los usuarios a sus productos.
El plan de Jensen Huang es que cuanto más grande sea la ecología de modelos de código abierto, más estable será la demanda de sus chips, incluso si los grandes clientes desarrollan sus propios chips.
IV. ¿Los modelos de código abierto de NVIDIA pueden superar a los chinos?
Aunque NVIDIA ha invertido mucho dinero, su nivel de modelos de código abierto aún no es el más avanzado:
- Según evaluaciones independientes, el índice de inteligencia de Nemotron 3 Ultra de NVIDIA es de solo 38 puntos, mientras que los modelos chinos Kimi (60 puntos) y DeepSeek (53 puntos) están por delante de él; incluso algunos modelos de empresas coreanas son más potentes.
- NVIDIA comenzó tarde en el mercado de modelos de código abierto: no lanzó su modelo insignia completamente autónomo hasta finales de 2025, mientras que el campo de los modelos de código abierto chino ya lleva años desarrollándose.
Sin embargo, recuerden que cuando CUDA se lanzó, tampoco se le daba mucha importancia, pero luego se convirtió en una herramienta clave para NVIDIA. Ahora, con fondos, chips y recursos ecológicos, NVIDIA tiene la oportunidad de superar a sus competidores, al igual que ocurrió con CUDA.
Conclusión
La estrategia de NVIDIA consiste en utilizar dinero y una ecología sólida para consolidar su dominio en el campo de la IA: mediante adquisiciones de empresas clave en la IA de código abierto, busca construir su propia ecología de modelos de código abierto y hacer que más personas dependan de sus chips. Aunque su nivel de modelos aún no es el más alto, su ambición y recursos son suficientes para hacer temblar a sus competidores, tanto chinos como los gigantes de código cerrado. La competencia en el mercado de IA del futuro no se centrará solo en los chips, sino también en las ecologías tecnológicas, y NVIDIA ya ha comenzado a jugar una partida importante.