El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, tuvo que intervenir personalmente para salvar uno de los acuerdos más grandes y estratégicos en la historia de la inteligencia artificial. Según el Wall Street Journal, las negociaciones entre NVIDIA y OpenAI estuvieron a punto de colapsar después de que circularan rumores de que OpenAI consideraba cambiar a los chips Google TPU. Para Huang, eso fue una alarma inmediata: perder a OpenAI habría significado ceder terreno en el corazón mismo del negocio de la IA.
El plan original era monumental: NVIDIA invertiría cerca de 100 mil millones de dólares en OpenAI a cambio de suministrar millones de chips especializados capaces de generar hasta diez gigavatios de potencia de cómputo. 
El acuerdo buscaba consolidar a NVIDIA como el motor central de la infraestructura global de inteligencia artificial. Pero cuando OpenAI firmó su primer contrato de nube con Google, la situación cambió drásticamente, y la posibilidad de que se mudara al ecosistema TPU se volvió muy real.
Según fuentes cercanas, cuando Huang leyó las noticias, no perdió tiempo. Llamó directamente a Sam Altman, preguntó si los rumores eran ciertos y ofreció reabrir las conversaciones. Su iniciativa cambió el rumbo: en pocas semanas, el trato se reactivó y creció en magnitud. NVIDIA no solo aseguró el suministro de hardware, sino también una posición estratégica dentro de la estructura operativa de OpenAI, garantizando una alianza de largo plazo.
Para Huang, no era solo cuestión de dinero, sino de mantener el liderazgo tecnológico. Si OpenAI adoptaba los chips TPU de Google, sería el primer gran cliente en alejarse del ecosistema de GPUs de NVIDIA, abriendo la puerta a una competencia directa. El nuevo acuerdo eliminó ese riesgo y amarró a OpenAI a la hoja de ruta de NVIDIA durante años, desde los actuales chips H100 hasta los futuros sistemas Vera Rubin.
Pero no todos lo ven con buenos ojos. Algunos expertos advierten que esto puede rozar prácticas antimonopólicas. El ecosistema CUDA de NVIDIA, aunque clave en el éxito de la empresa, también es criticado por crear una dependencia excesiva: los desarrolladores deben programar bajo su marco, incluso cuando TPUs o NPUs podrían ser más baratos y eficientes. Aun así, el movimiento de Huang demuestra por qué NVIDIA sigue dominando el mercado: velocidad, astucia y una enorme capacidad de reacción.
En definitiva, esta historia deja una lección clara: en el mundo de la inteligencia artificial, no gana el más grande, sino el que se mueve más rápido. Y Jensen Huang, una vez más, demostró por qué sigue siendo el estratega número uno del hardware de IA.
1 comentario
Huang es un genio del dinero, le gira la cabeza a cualquiera 😂