En una de las últimas entregas del podcast «The Joe Rogan Experience», Jensen Huang, CEO de NVIDIA, contó una historia que suena más a guion de Silicon Valley que a anécdota de ingeniería: la compañía invirtió miles de millones de dólares en su primer superordenador dedicado a inteligencia artificial, el DGX-1, lo lanzó con todos los focos puestos encima… y, según él, nadie lo quiso. Cero pedidos, ningún contrato firmado, solo silencio incómodo. Hasta que apareció un único comprador dispuesto a apostar por esa caja de GPUs: Elon Musk.
Que Huang se haya convertido en invitado de un podcast mainstream y no solo de conferencias técnicas dice mucho de cómo cambió el papel de NVIDIA en la industria. 
Durante años fue «la marca de las tarjetas gráficas» para gamers y estaciones de trabajo de 3D. Hoy, sus chips son el corazón de la mayoría de los grandes centros de datos de IA del mundo, y el propio Huang, con su inseparable chaqueta de cuero, se ha transformado en símbolo de esta nueva era. Pero la historia del DGX-1 recuerda que, al principio, casi nadie veía lo que NVIDIA quería construir.
Cuando la empresa presentó el DGX-1 alrededor de 2016, no se trataba de un servidor cualquiera. Era un bloque compacto repleto de GPUs de gama alta, CPUs potentes, interconexiones ultrarrápidas y un stack de software afinado para deep learning, desde drivers hasta bibliotecas y frameworks. La promesa era sencilla y ambiciosa a la vez: un «laboratorio de IA en una caja», listo para entrenar redes neuronales gigantes sin necesidad de montar un Frankenstein de hardware y pelearse con configuraciones eternas.
El problema es que, en aquel momento, la mayoría del mundo empresarial seguía pensando en clave de CPU, máquinas virtuales y cargas de trabajo clásicas. La IA se veía como algo de universidades, grandes tecnológicas o departamentos de innovación que hacían demos bonitas para presentaciones, no como el núcleo de un modelo de negocio. Un superordenador específico para IA, basado en GPU y con un precio muy por encima de un servidor estándar, parecía una apuesta cara y difícil de explicar a cualquier director financiero.
Huang cuenta que, tras el gran anuncio del DGX-1, miró la hoja de pedidos y la respuesta fue básicamente un desierto: nadie, ningún operador de nube, ningún banco, ningún gigante industrial dispuesto a firmar un cheque. Y ahí, según su versión, entra Elon Musk en escena. Él le habría dicho que tenía una organización sin ánimo de lucro dedicada a la IA que podía exprimir una máquina así. Esa organización era, por supuesto, OpenAI.
El CEO describe casi como escena de película cómo se resolvió la situación: toma una de las primeras unidades de DGX-1, la empaqueta, la carga en el coche y conduce hasta San Francisco para entregarla personalmente en 2016. Un fabricante de chips que apuesta por la computación acelerada por GPU, un fundador obsesionado con el futuro de la IA, un superordenador en el maletero… es el tipo de imagen que cualquier departamento de marketing enmarcaría en la pared.
Internet, sin embargo, no se limita a aplaudir. Muchos oyentes se quedaron con el detalle de que Huang repite la palabra «nadie» una y otra vez, hasta el punto de convertirla en un meme instantáneo. Otros recuerdan que Google ya llevaba tiempo diseñando y probando sus propios aceleradores TPU en 2015, así que no es que el planeta entero estuviera dormido mientras solo Musk veía venir la ola de la IA. Para esa parte del público, la anécdota no es una mentira descarada, pero sí una versión muy pulida de la realidad, una de esas historias de «origen» que todos los fundadores van puliendo con los años.
Aun así, detrás de la dramatización hay un fondo bastante realista: el mercado de hardware especializado en IA era minúsculo, poco entendido y muy arriesgado. NVIDIA estaba apostando fuerte a que el deep learning dejaría de ser un experimento académico y se convertiría en infraestructura crítica. Sin clientes referentes, esa apuesta se ve mucho más suicida. Tener a Elon Musk y OpenAI como primeros usuarios visibles del DGX-1 daba algo que no se compra en una campaña de anuncios: credibilidad técnica y social.
Que Musk haya sido literalmente el primer comprador o simplemente el más famoso casi da igual. Lo importante es que su adopción ayudó a cambiar la narrativa. Un DGX-1 funcionando en OpenAI, entrenando modelos que luego saltan a los titulares, convierte el discurso de ventas en algo mucho más sencillo: «si les sirve a ellos, te va a servir a ti». De producto raro y elitista, la máquina empieza a verse como herramienta necesaria si quieres competir en la próxima generación de servicios digitales.
Si adelantamos la cinta unos cuantos años, el contraste es brutal. De aquel primer DGX-1 solitario se ha pasado a familias completas de sistemas basados en Ampere y Hopper, con la arquitectura Blackwell en camino y plataformas como Vera Rubin asomando en las hojas de ruta. NVIDIA ya no intenta convencer a nadie de que la IA merece un hardware específico; son los clientes los que hacen cola, aceptan plazos de entrega larguísimos y reestructuran presupuestos enteros para asegurarse sitio en la lista.
Mientras tanto, la competencia intenta no quedarse fuera de juego. Intel, pese a sus propios proyectos de aceleradores, da la impresión de ir varios pasos por detrás, atrapada entre el legado del mundo x86 y la nueva ola de cómputo acelerado. AMD, por su parte, gana protagonismo con sus GPU de alto rendimiento y plataformas como la familia Strix Halo, que ya aparece en las mismas conversaciones que los sistemas DGX y Spark. La batalla ya no va de quién mueve más FPS en juegos, sino de quién se convierte en estándar de facto de la infraestructura de IA.
En paralelo, se libra otra guerra menos visible pero igual de clave: la del suministro de memoria y capacidad de fabricación. Se ha hablado mucho de los movimientos de Sam Altman para asegurar contratos a largo plazo de DRAM con fabricantes como SK Hynix y Samsung, no solo en forma de módulos, sino reservando parte de la producción de obleas. Al mismo tiempo, los controles de exportación más estrictos por parte de Estados Unidos complican la salida de equipamiento y tecnología hacia China, lo que transforma memoria y GPUs avanzadas en una especie de ficha geopolítica, no solo en componentes técnicos.
Visto así, aquel DGX-1 que «nadie quería» parece más bien el prólogo de la fiebre del oro de la IA que vivimos hoy. Lo que en su momento se percibía como una caja carísima para un puñado de frikis del machine learning se ha convertido en la plantilla del centro de datos moderno orientado a modelos generativos y sistemas de recomendación masivos. La relación de fuerzas se ha invertido por completo: ya no es NVIDIA la que ruega por una oportunidad, son gobiernos, bancos y plataformas de nube los que compiten por cada GPU disponible.
La anécdota que Huang llevó al podcast, adornada o no, deja una lección clara: las grandes sacudidas tecnológicas suelen arrancar con decisiones que, en el momento, parecen casi irracionales. Una empresa se arriesga a construir un producto para un mercado que todavía no existe, un cliente con nombre propio decide apostar cuando no hay garantías, y unos años después ese movimiento se convierte en la base de una industria multimillonaria. Entre el DGX-1 acumulando polvo y la NVIDIA que marca hoy el ritmo de la carrera de la IA hay una línea bastante directa. Y en medio de esa línea queda la imagen de un CEO en chaqueta de cuero conduciendo con el maletero lleno de GPUs hacia una de las entregas más extrañas – y decisivas – de la historia de la computación.