La llamada estratégica de socorro de Nvidia: la llamada telefónica del billón de dólares: la apuesta de Nvidia por el futuro de OpenAI

Cuando el pánico se convierte en estrategia y el fracaso en el mayor peligro para la industria tecnológica

La historia económica moderna conoce pocos momentos en los que una sola llamada telefónica haya allanado el camino para inversiones de cientos de miles de millones. A finales del verano de 2025, Jensen Huang, veterano CEO del gigante de chips Nvidia, llamó por teléfono a Sam Altman, director de la empresa de inteligencia artificial OpenAI. Lo que siguió no fue un simple acuerdo comercial, sino una lección sobre la fragilidad de las alianzas estratégicas en una industria cada vez más caracterizada por la dependencia mutua y donde la línea entre cliente, proveedor e inversor es cada vez más difusa.

La conversación entre Huang y Altman tuvo lugar en un momento crucial. Si bien Nvidia y OpenAI llevaban años colaborando, las negociaciones para un nuevo proyecto de infraestructura se habían estancado. OpenAI buscaba activamente alternativas para reducir su fuerte dependencia de Nvidia. Irónicamente, la empresa encontró lo que buscaba en Google, un competidor directo en el campo de la inteligencia artificial. Los informes indicaban que OpenAI había firmado un contrato de nube con Google en primavera y había comenzado a utilizar sus unidades de procesamiento tensorial patentadas. Simultáneamente, la empresa de IA colaboraba con el fabricante de semiconductores Broadcom para desarrollar sus propios chips de diseño personalizado.

Cuando surgieron informes sobre el uso de los chips TPU de Google, Nvidia lo interpretó como una clara señal de alerta. El mensaje era claro: o se alcanzaba un acuerdo rápido, o OpenAI recurriría cada vez más a la competencia. El pánico en Nvidia debió ser considerable, ya que impulsó al CEO a tomar medidas personales. La llamada de Huang a Altman tenía como objetivo inicial aclarar los rumores, pero durante la conversación, el director ejecutivo de Nvidia manifestó su disposición a reactivar las negociaciones estancadas. Una fuente conocedora de la situación describió esta llamada como el origen de la idea de una inversión directa en OpenAI.

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Cien mil millones de dólares y una red de obligaciones

El resultado de esta intervención fue un acuerdo de proporciones impresionantes. En septiembre, Nvidia y OpenAI anunciaron una alianza estratégica en la que el fabricante de chips está dispuesto a invertir hasta cien mil millones de dólares estadounidenses. El acuerdo contempla la construcción de centros de datos de IA con una capacidad planificada de al menos diez gigavatios, lo que se traduce en millones de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para la infraestructura de próxima generación de OpenAI. A modo de comparación, un reactor nuclear típico genera aproximadamente un gigavatio de energía. La primera fase del proyecto está programada para entrar en funcionamiento en el segundo semestre de 2026 con la próxima plataforma Vera Rubin de Nvidia.

La estructura del acuerdo es bastante notable. Nvidia no solo se compromete a suministrar hasta cinco millones de chips, sino que también considera ofrecer garantías para los préstamos que OpenAI pretende obtener para construir sus propios centros de datos. Este enredo financiero va mucho más allá de la relación tradicional entre cliente y proveedor. Nvidia se está convirtiendo, en efecto, en el financista de sus propios clientes, una situación que recuerda a las prácticas de la era puntocom, cuando los proveedores de equipos apoyaban a sus clientes mediante préstamos e inversiones de capital.

Pero el acuerdo con Nvidia es solo un elemento de una red mucho mayor de acuerdos que OpenAI ha forjado en los últimos meses. La compañía se ha posicionado como demasiado grande para quebrar. La lista de acuerdos es un compendio de las industrias de la tecnología y los semiconductores. Oracle obtuvo un contrato de 300 000 millones de dólares a cinco años para desarrollar la capacidad de sus centros de datos como parte del llamado proyecto Stargate. Broadcom anunció una alianza para desarrollar chips personalizados con un objetivo de diez gigavatios de capacidad informática. AMD firmó un acuerdo por seis gigavatios de capacidad informática, que también le da a OpenAI la opción de adquirir hasta el diez por ciento de la compañía.

Ingresos versus pasivos: un cálculo que no cuadra

La magnitud de estos compromisos plantea interrogantes fundamentales sobre su viabilidad económica. Se espera que OpenAI genere aproximadamente trece mil millones de dólares en ingresos este año. Al mismo tiempo, la compañía se ha comprometido a invertir 650 mil millones de dólares solo en costos de computación a través de acuerdos con Nvidia y Oracle. Si se incluyen los acuerdos con AMD, Broadcom y otros proveedores de nube como Microsoft, los compromisos totales se acercan al billón de dólares.

Estas cifras son manifiestamente desproporcionadas con respecto a los resultados comerciales actuales de la empresa. En el primer semestre de 2025, OpenAI generó ingresos de aproximadamente 4.300 millones de dólares, un aumento interanual del 16 %. Al mismo tiempo, la empresa gastó 2.500 millones de dólares en efectivo, principalmente en investigación y desarrollo y en la operación de ChatGPT. El gasto en I+D en el primer semestre ascendió a 6.700 millones de dólares. Al final del primer semestre, OpenAI contaba con aproximadamente 17.500 millones de dólares en efectivo y valores.

La discrepancia entre ingresos y compromisos es asombrosa. Los cálculos sugieren que construir un solo gigavatio de capacidad para un centro de datos cuesta aproximadamente cincuenta mil millones de dólares, incluyendo hardware, infraestructura energética y costos de construcción. OpenAI se ha comprometido a un total de treinta y tres gigavatios, lo que teóricamente requeriría inversiones superiores a los 1,6 billones de dólares. Por lo tanto, la empresa necesitaría multiplicar por cien sus ingresos para siquiera acercarse a financiar esta infraestructura.

¿Cómo se cubrirá esta brecha? OpenAI está implementando una agresiva estrategia de diversificación. El plan quinquenal de la compañía incluye contratos gubernamentales, herramientas de comercio electrónico, servicios de video, hardware de consumo e incluso su rol como proveedor de servicios informáticos a través del proyecto del centro de datos Stargate. La valoración de la compañía ha aumentado rápidamente: de 157 000 millones de dólares en octubre de 2024 a 300 000 millones de dólares en marzo de 2025, y actualmente alcanza los 500 000 millones de dólares tras una venta secundaria de acciones en la que los empleados vendieron acciones por valor de 6600 millones de dólares.

El carrusel del dinero: cómo se financia la industria de la IA

La estructura de estos acuerdos ha suscitado inquietud en el mundo financiero, ya que recuerda a un fenómeno predominante durante la burbuja puntocom de finales de la década de 1990: la financiación circular. El patrón resulta inquietantemente familiar. Una empresa de la cadena de suministro invierte en una empresa de la cadena de suministro, que posteriormente utiliza el capital recibido para comprar productos al inversor. Nvidia compra acciones de OpenAI; OpenAI compra GPU de Nvidia. Oracle invierte en Stargate; OpenAI alquila potencia de procesamiento de Oracle. AMD otorga a OpenAI warrants sobre hasta el diez por ciento de la empresa; OpenAI se compromete a comprar chips AMD por valor de decenas de miles de millones de dólares.

Estos ciclos crean la ilusión de negocios florecientes, mientras que, en realidad, prácticamente el mismo dinero simplemente fluye entre los mismos actores. El problema no es nuevo. A finales de la década de 1990, los proveedores de equipos de infraestructura de internet aplicaron un modelo similar de financiación. Empresas como Lucent, Nortel y Cisco otorgaron generosos préstamos a proveedores de telecomunicaciones y proveedores de servicios de internet, quienes luego utilizaron el dinero para comprar equipos a estos mismos proveedores. Esto infló artificialmente los ingresos y ocultó la verdadera demanda. Cuando la burbuja estalló, no solo se desplomaron los compradores fuertemente endeudados, sino también los proveedores, cuyos ingresos resultaron ser un espejismo.

Los paralelismos con la situación actual son innegables, aunque existen diferencias importantes. A diferencia de muchas empresas puntocom que nunca obtuvieron beneficios, los principales protagonistas del auge actual de la IA son empresas rentables con modelos de negocio consolidados. Nvidia, por ejemplo, presume de márgenes de beneficio de alrededor del 53 % y domina el mercado de chips de IA con una cuota de mercado de aproximadamente el 80 %. Microsoft, Google y Amazon se encuentran entre las empresas más rentables del mundo. Sin embargo, existen preocupaciones legítimas.

Una encuesta a gestores de fondos globales realizada en octubre de 2025 reveló que el 54 % creía que las acciones relacionadas con la IA se encontraban en una burbuja. El 60 % consideraba que las acciones en general estaban sobrevaloradas. Este escepticismo no es infundado. Los compromisos de construir cantidades masivas de chips y centros de datos antes de que OpenAI pueda permitírselos alimentan el temor de que el entusiasmo por la IA se esté convirtiendo en una burbuja similar a la infame burbuja de las puntocom.

La maldición del éxito: por qué los clientes de Nvidia se están convirtiendo en competidores

En el corazón de esta red se encuentra Nvidia, una empresa que en los últimos dos años ha pasado de ser un importante fabricante de chips especializado a la empresa cotizada más valiosa del mundo. Con una capitalización bursátil superior a los cuatro billones de dólares, Nvidia supera incluso a los pesos pesados ​​de la industria tecnológica. Su auge está estrechamente vinculado al auge de la IA que comenzó a finales de 2022 con el lanzamiento de ChatGPT. Desde entonces, los ingresos de Nvidia casi se han triplicado, mientras que sus beneficios se han disparado.

Jensen Huang, quien ha dirigido la compañía desde su fundación en 1993, ha guiado a Nvidia a través de una transformación notable. Inicialmente centrada en tarjetas gráficas para videojuegos, Huang reconoció desde el principio el potencial de sus procesadores para la computación científica y la inteligencia artificial. El desarrollo de CUDA, una plataforma de computación paralela, permitió que las GPU de Nvidia se utilizaran para aprendizaje profundo y modelos de IA que requieren un procesamiento paralelo masivo. Esta visión estratégica posicionó a Nvidia como un socio indispensable para prácticamente todos los proyectos importantes de IA a nivel mundial.

El estilo de liderazgo de Huang es poco convencional. Evita la planificación a largo plazo, priorizando el presente. Su definición de planificación a largo plazo es: ¿Qué hacemos hoy? Esta filosofía ha dotado a Nvidia de una agilidad excepcional. La compañía sigue una estrategia de innovación agresiva, con el objetivo de lanzar una nueva generación de chips de IA avanzados cada año. A Hopper y Blackwell les siguen Vera Rubin y Rubin Ultra, cada generación con un rendimiento y una eficiencia significativamente mejorados.

Pero esta misma estrategia conlleva riesgos. Para los clientes que invierten decenas de miles de millones de dólares en hardware de Nvidia, la rápida obsolescencia de sus inversiones supone un grave problema. Si una nueva generación de chips supera significativamente a la anterior en un plazo de doce a dieciocho meses, las inversiones realizadas pierden valor rápidamente. Ninguna empresa puede permitirse gastar diez o veinte mil millones de dólares en el hardware más reciente cada dos años. Esta dinámica explica por qué clientes importantes como Meta, Google, Microsoft y Amazon están desarrollando simultáneamente sus propios programas de desarrollo de chips. La colaboración de OpenAI con Broadcom para desarrollar sus propios chips sigue la misma lógica.

Nvidia se enfrenta así a una paradoja: las empresas que hoy son sus principales clientes podrían convertirse en sus competidores más feroces mañana. Aproximadamente el 40 % de los ingresos de Nvidia proviene de tan solo cuatro empresas: Microsoft, Meta, Amazon y Alphabet. Todas ellas poseen los recursos y la experiencia técnica necesarios para desarrollar sus propios chips de IA. Si bien el liderazgo tecnológico de Nvidia y el extenso ecosistema de software CUDA crean importantes barreras de entrada, la historia de la industria tecnológica demuestra que el dominio rara vez es permanente.

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Entre la publicidad y la realidad: la lógica económica del auge de la IA

A pesar de todas las preocupaciones legítimas, existen argumentos a favor de la viabilidad económica de inversiones masivas en IA. La demanda de aplicaciones de IA es real y crece exponencialmente. ChatGPT fue la aplicación más rápida de la historia en alcanzar los 100 millones de usuarios en dos meses. OpenAI cuenta actualmente con aproximadamente 800 millones de usuarios semanales, aunque solo el 5 % de ellos son suscriptores de pago. Esta tasa de conversión del 99 % de usuarios gratuitos al 1 % de usuarios de pago representa tanto una gran oportunidad como una base precaria.

La integración de la IA en los procesos empresariales avanza rápidamente. Según estudios, más del setenta por ciento de las empresas a nivel mundial utilizan algún tipo de inteligencia artificial. A diferencia de la era de las puntocom, cuando muchos modelos de negocio eran puramente especulativos y la penetración de internet aún era baja, ahora existe una demanda real y creciente de IA. Las grandes empresas están implementando modelos avanzados para tareas específicas, creando un ciclo de retroalimentación que genera ganancias en ingresos y productividad.

Los analistas argumentan que la disminución del coste por unidad de inteligencia justifica la inversión. A medida que la potencia de cálculo se vuelve más asequible, se pueden desarrollar más aplicaciones de forma económica, lo que a su vez aumenta la demanda. Nvidia enfatiza que sus sistemas deben evaluarse no solo por el precio del chip, sino también por el coste total de propiedad. La eficiencia energética de las últimas generaciones ha mejorado significativamente. La plataforma GB300-NVL72 ofrece una eficiencia energética por token cincuenta veces superior a la de la generación Hopper anterior. Una inversión de tres millones de dólares en la infraestructura GB200 podría generar teóricamente treinta millones de dólares en ingresos por tokens, lo que representa una rentabilidad diez veces mayor.

Sin embargo, persisten dudas fundamentales. La suposición de una escalabilidad lineal de la potencia de cálculo a las capacidades de IA se cuestiona cada vez más. Las investigaciones sugieren que podrían estar apareciendo rendimientos decrecientes. El Índice de IA de Stanford 2024 muestra que el uso de la computación ha crecido exponencialmente, mientras que las mejoras de rendimiento en los indicadores clave se están estabilizando. Un mayor número de servidores no implica automáticamente una mejor IA; sin embargo, la estrategia de OpenAI considera la potencia de cálculo como una vía segura hacia el dominio.

¿Un castillo de naipes hecho de fichas? El riesgo del dominó en el ecosistema de la IA

La estrecha interrelación entre fabricantes de chips, proveedores de nube y desarrolladores de IA genera riesgos sistémicos. Si OpenAI no alcanza sus objetivos de crecimiento, las repercusiones se extenderían por toda la cadena de suministro. Nvidia se vería atrapada con inversiones en una empresa sobrevalorada. Oracle habría desarrollado una capacidad de centro de datos que nadie utiliza. AMD habría creado capacidad de producción para chips que ya no tienen demanda. Los destinos de estas empresas están entrelazados de una forma que recuerda las interdependencias que contribuyeron a la crisis financiera de 2008.

Críticos como el conocido vendedor en corto Jim Chanos establecen paralelismos explícitos con la burbuja puntocom. Chanos señala que las necesidades de capital para la infraestructura de IA superan con creces los aproximadamente cien mil millones de dólares en financiación de proveedores durante el auge de internet. Expresa su preocupación por que empresas tecnológicas líderes como Nvidia y Microsoft hagan cualquier cosa para mantener el equipo real fuera de sus balances mediante estructuras de financiación creativas. La preocupación radica en que estas empresas temen los calendarios de depreciación y las implicaciones contables, así como las enormes necesidades de capital, que no quieren que se reflejen directamente en sus balances.

Sin embargo, también hay voces que advierten contra los diagnósticos prematuros de burbuja. Algunos analistas argumentan que los acuerdos actuales no alcanzan la escala necesaria para ser abrumadores. Por ejemplo, el acuerdo entre OpenAI y Nvidia representaría aproximadamente el trece por ciento de los ingresos proyectados de Nvidia para 2026. Si se implementa un gigavatio en el segundo semestre de 2026, se generaría una inversión total de capital de aproximadamente cincuenta a sesenta mil millones de dólares, de los cuales Nvidia recibiría unos treinta y cinco mil millones. De esa cantidad, diez mil millones de dólares se reinvertirían en OpenAI, y las inversiones adicionales dependerían del progreso real en la monetización de la IA. Este enfoque basado en el rendimiento difiere de los compromisos fijos, a menudo especulativos, de la burbuja de las telecomunicaciones.

El verdadero cuello de botella: Por qué el auge de la IA podría quedarse sin potencia

Un cuello de botella a menudo pasado por alto, pero potencialmente crucial, es el suministro de energía. El funcionamiento de los centros de datos de IA requiere enormes cantidades de electricidad. Diez gigavatios equivalen a abastecer a más de ocho millones de hogares estadounidenses o cinco veces la capacidad de la presa Hoover. Los treinta y tres gigavatios que OpenAI se ha comprometido a suministrar cubrirían aproximadamente la demanda total de electricidad del estado de Nueva York.

Las redes eléctricas de Estados Unidos ya se encuentran bajo una presión considerable. En 2024, los centros de datos representaron aproximadamente el cuatro por ciento del consumo total de electricidad estadounidense, equivalente a unos 183 teravatios-hora. Para 2030, se espera que esta cifra se duplique con creces, alcanzando los 426 teravatios-hora. En algunos estados, como Virginia, los centros de datos ya consumían el veintiséis por ciento de la electricidad total en 2023. En Dakota del Norte, la cifra fue del quince por ciento, en Nebraska del doce por ciento, en Iowa del once por ciento y en Oregón también del once por ciento.

Construir nuevos centros de datos con suficiente potencia lleva años. Se estima que el desarrollo de un centro de datos en EE. UU. suele tardar unos siete años desde la planificación inicial hasta su plena operación, con 4,8 años para el predesarrollo y 2,4 años para la construcción. Esto crea un cuello de botella fundamental para los ambiciosos planes de expansión de OpenAI. La empresa puede firmar tantos contratos como desee, pero si la infraestructura física no está lista a tiempo, esos compromisos se quedarán en promesas vacías.

El problema energético también plantea inquietudes sobre la sostenibilidad. Una sola consulta en ChatGPT consume aproximadamente diez veces más energía que una búsqueda típica en Google. Con millones de consultas diarias solo para OpenAI, sin mencionar competidores como Anthropic, Google y Microsoft, esto supone una enorme carga para las redes eléctricas y el medio ambiente. Refrigerar estos centros de datos también requiere grandes cantidades de agua. Los centros de datos a gran escala consumieron aproximadamente catorce mil millones de galones de agua directamente en 2023, y se prevé que esta cifra se duplique o triplique para 2028.

El campo de juego global: la IA entre los intereses nacionales y los controles de las exportaciones

La infraestructura de IA se ha convertido en un asunto de seguridad nacional. Tanto la administración de Trump como la de Biden hicieron hincapié en la política industrial, presentando la IA no solo como una oportunidad económica, sino también como un imperativo de seguridad. El mensaje implícito para las empresas es que la velocidad es más importante que la precaución. El proyecto Stargate se anunció en la Casa Blanca con el presidente Trump, quien presentó la tecnología como un motor de liderazgo económico e independencia tecnológica.

China está implementando un modelo estatal que canaliza capital hacia la IA para desarrollar líderes nacionales y reducir su dependencia de la tecnología estadounidense. Europa se centró inicialmente en la gestión de riesgos, pero el temor a una pérdida de competitividad impulsó a Bruselas a lanzar el Plan de Acción Continental de IA y una iniciativa de 1.000 millones de euros para acelerar su adopción.

Para Nvidia, esta dimensión geopolítica representa tanto una oportunidad como un riesgo. La compañía ha intentado implementar una estrategia que le permita seguir exportando chips a China, argumentando que la exclusión del mercado chino solo fortalecería a sus competidores. Sin embargo, los controles de exportación han reducido la cuota de mercado de Nvidia en China del 95 % a prácticamente cero. Huang ha declarado públicamente que no cree que ningún responsable político considere esto una buena idea. El mercado chino representa una oportunidad de aproximadamente 50 000 millones de dólares que Nvidia está desaprovechando debido a las restricciones regulatorias.

¿Burbuja o revolución? Una conclusión abierta

La pregunta de si nos encontramos en medio de una burbuja de IA no puede responderse definitivamente mientras aún estemos en el ojo del huracán. Las burbujas a menudo solo se reconocen claramente en retrospectiva. La famosa advertencia de Alan Greenspan contra la exuberancia irracional se produjo en diciembre de 1996, pero el Nasdaq no alcanzó su punto máximo hasta más de tres años después. En medio del estado inflado de una burbuja, la inflación puede durar más de lo que parecería lógicamente.

Sin embargo, algunos hechos son innegables. Las valoraciones de las empresas de IA se basan en supuestos de crecimiento futuro sin precedentes históricos. Ninguna empresa ha crecido de diez mil millones a cien mil millones de dólares en ingresos tan rápido como lo proyecta OpenAI. Los compromisos para construir billones de dólares en infraestructura, con ingresos actuales de trece mil millones de dólares, requieren una explosión de ingresos sin precedentes históricos.

Al mismo tiempo, la IA no es pura especulación. Esta tecnología ya está transformando industrias y formas de trabajar. Las empresas están logrando aumentos de productividad mensurables mediante la integración de la IA. La pregunta no es si la IA será transformadora, sino con qué rapidez se producirá esta transformación y si las valoraciones e inversiones actuales se mantienen al mismo ritmo.

¿Qué sucede si OpenAI no cumple con sus proyecciones? En el mejor de los casos, la empresa tendría que reducir sus planes de infraestructura. En el peor, las consecuencias indirectas podrían ser considerables, ya que los inversores y otras empresas apuestan cada vez más por la creación de valor de OpenAI. Estas apuestas dependen no solo de que ese valor se materialice, sino también de que se materialice con la suficiente rapidez para cubrir la deuda utilizada para financiar dichas apuestas. El hecho de no generar valor con la rapidez esperada por los inversores ha bastado para convertir varios auges tecnológicos históricos en quiebras.

La lección central de la burbuja puntocom fue que las tecnologías transformadoras suelen tener éxito durante décadas, pero la primera ola de empresas y sus inversores rara vez aprovecharon al máximo el potencial que implicaban los precios de sus acciones. Internet sí cambió el mundo, pero la mayoría de las empresas de internet altamente valoradas del año 2000 ya no existen. Las ganadoras fueron a menudo empresas que entraron al mercado más tarde o sobrevivieron a los días más oscuros de la crisis.

Queda por ver si esto también se aplicará a la IA. Lo que sí está claro, sin embargo, es que la llamada telefónica entre Jensen Huang y Sam Altman a finales del verano de 2025 podría ser uno de esos puntos de inflexión donde el pánico se convirtió en estrategia, la dependencia en compromiso mutuo y una industria marcó el rumbo de una de las mayores apuestas económicas de la historia moderna. La respuesta a si esta apuesta dará sus frutos o se convertirá en la mayor desfalco desde la era de las puntocom se revelará en la próxima década.

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