El golpe de estado de 20 mil millones de dólares: cómo Nvidia consolidó su monopolio de IA con Groq: la ingeniosa jugada de Jensen Huang contra Google y compañía.
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Publicado el: 18 de marzo de 2026 / Actualizado el: 18 de marzo de 2026 – Autor: Konrad Wolfenstein
El golpe de los 20.000 millones de dólares: Cómo Nvidia consolidó su monopolio de la IA con Groq: la ingeniosa jugada de Jensen Huang contra Google y compañía. Imagen: Xpert.Digital
Nvidia absorbe a Groq y destruye el centro de datos: la integración de 20 mil millones de dólares
El hardware es cosa del pasado: por qué el nuevo plan maestro de Nvidia está revolucionando el mundo de la tecnología
GTC 2026 marca un punto de inflexión histórico en la industria tecnológica: Nvidia ya no es solo un fabricante de chips, sino que está construyendo un imperio de IA inexpugnable ante los ojos del mundo. Con una brillante e inusual inversión de 20 mil millones de dólares en la startup de inferencia Groq, el CEO Jensen Huang está cerrando la mayor vulnerabilidad de su compañía. Pero eso es solo la punta del iceberg: mientras la plataforma de software CUDA de Nvidia celebra su 20.º aniversario, el gigante tecnológico está consolidando su dominio absoluto con la nueva arquitectura de GPU "Vera Rubin", gigantescas supercomputadoras de escritorio e innovaciones revolucionarias para videojuegos como DLSS 5. Este artículo explora cómo Nvidia no solo está definiendo el hardware de los próximos años, sino que también está dando forma por completo al centro de datos del futuro según su propia visión.
A finales de 2025, Nvidia adquirió una participación en la startup de chips de IA Groq por unos 20.000 millones de dólares, asegurándose así su tecnología de inferencia y gran parte del equipo, mientras que Groq continúa existiendo formalmente de forma residual.
Esto no debe confundirse con Grok, el chatbot de IA de la empresa xAI de Elon Musk: Grok sigue siendo propiedad de xAI, Nvidia actúa simplemente como proveedor de hardware e inversor; se trata de dos empresas y productos completamente diferentes.
Jensen Huang está comprando el futuro de la inferencia, y no lo llama adquisición: "No es una adquisición clásica"
GTC 2026 fue, en muchos sentidos, la feria interna más importante en la historia de Nvidia. Ante más de 30 000 asistentes de 190 países, Jensen Huang presentó un anuncio tras otro en el SAP Center de San José: una nueva arquitectura de GPU con 336 000 millones de transistores, una supercomputadora de escritorio DGX Station con 20 petaflops, robots autónomos de Disney, plataformas de vehículos autónomos para BYD, Hyundai y Nissan, y un vistazo a los centros de datos de IA en el espacio. Pero Nvidia ya había anunciado su verdadera noticia estratégica en diciembre de 2025 con una declaración inusualmente breve: la adquisición de facto de la startup de chips de IA Groq por 20 000 millones de dólares.
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CUDA cumple 20 años y nunca ha sido tan relevante
Antes de comprender el capítulo sobre Groq, es fundamental entender los fundamentos sobre los que se construye. En GTC 2026, la plataforma de programación CUDA de Nvidia celebró su vigésimo aniversario. Presentada en 2006 como una interfaz de software que permitía a los desarrolladores aprovechar la enorme potencia de cálculo paralelo de los procesadores gráficos para realizar cálculos numéricos de propósito general, CUDA se ha convertido en un pilar fundamental de la infraestructura global de IA.
Con motivo de este aniversario, Jensen Huang describió CUDA como un círculo virtuoso: los avances tecnológicos que posibilita la plataforma han atraído continuamente a nuevos usuarios, quienes, a su vez, han desarrollado nuevas aplicaciones e ideas que han expandido aún más el ecosistema. Este efecto de retroalimentación positiva es la base del poder de mercado de Nvidia. Con más de 400 bibliotecas que contienen implementaciones optimizadas para GPU de algoritmos de prácticamente todas las áreas de la computación científica y la inteligencia artificial, CUDA está tan profundamente integrada en los flujos de trabajo de investigadores, desarrolladores y empresas que cambiar a plataformas de hardware alternativas implicaría costes considerables. Ningún otro fabricante de chips ha creado hasta la fecha un ecosistema de software tan denso.
Pero CUDA, a pesar de su potencia, presenta una debilidad estructural que Jensen Huang reconoce cada vez con mayor franqueza: si bien las GPU de Nvidia son prácticamente insuperables en la fase de entrenamiento de modelos de IA, la presión de los chips especializados está aumentando considerablemente en el área de inferencia, es decir, la tarea de aplicar modelos entrenados de forma rápida y eficiente energéticamente a nuevas consultas. Google está desarrollando sus propias Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU), Amazon está desarrollando Trainium e Inferentia, y Microsoft está invirtiendo en diseños de silicio personalizados. Es en este contexto donde Groq entró en escena.
El acuerdo con Groq: 20.000 millones de dólares para el futuro de la inferencia
Groq no es ajena al universo de los chips de IA. Fundada en 2016 por Jonathan Ross, un exingeniero de Google que desempeñó un papel clave en el desarrollo de la TPU, la startup se hizo un nombre gracias a un enfoque arquitectónico radicalmente diferente. Sus Unidades de Procesamiento del Lenguaje (LPU) están optimizadas específicamente para la ejecución extremadamente rápida y eficiente de cargas de trabajo de inferencia, y con frecuencia superaron significativamente a las arquitecturas GPU tradicionales en pruebas de velocidad de inferencia pura. El servicio GroqCloud de Groq ofreció a los desarrolladores acceso a estas LPU y se hizo conocido en la comunidad de desarrolladores por su excepcional velocidad de generación de tokens.
La estructura del acuerdo anunciada por Nvidia en diciembre de 2025 es inusual desde el punto de vista legal: en lugar de adquirir Groq en su totalidad —lo que habría generado importantes problemas de competencia dada la posición de mercado de ambas compañías—, Nvidia firmó un acuerdo de licencia de 20.000 millones de dólares para la tecnología de chips de Groq y, simultáneamente, contrató al equipo directivo de la empresa, incluido su fundador y CEO, Jonathan Ross, como empleados de Nvidia. Según se informa, el acuerdo de licencia no es exclusivo; técnicamente, Groq puede seguir operando como una empresa independiente con un servicio de inferencia en la nube. Sin embargo, los observadores del sector creen que las capacidades de innovación en chips de IA de Groq se han visto absorbidas en gran medida por la salida de su personal clave a Nvidia.
El propio Jensen Huang estableció una acertada comparación histórica al anunciar el acuerdo: consideraba a Groq similar a Mellanox, la empresa de tecnología de redes que Nvidia adquirió por 6900 millones de dólares en 2019, una operación que resultó transformadora para todo el sector de los centros de datos. Mellanox aportó a Nvidia la tecnología de red InfiniBand, que permite conectar miles de GPU para formar un clúster de computación gigantesco y coherente; una capacidad sin la cual sería imposible entrenar los modelos de lenguaje estándar actuales. Groq pretende ofrecer el equivalente en el ámbito de la inferencia: una arquitectura de aceleradores especializada que complementa a las GPU en la ejecución de modelos y mejora drásticamente la eficiencia de toda la plataforma.
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Detalles técnicos: Groq 3 en el GTC 2026
En la propia GTC, Nvidia presentó especificaciones concretas para la integración de la tecnología Groq bajo el nombre Groq 3 LPU. Las cifras son impresionantes: 500 megabytes de SRAM, un ancho de banda de memoria de 150 terabytes por segundo, un rendimiento de inferencia 35 veces superior por megavatio en comparación con las alternativas basadas en GPU, y 256 LPU por rack con un ancho de banda total de 40 petabytes por segundo. Estas especificaciones abordan precisamente el cuello de botella más crítico en la práctica al implementar modelos LLM a gran escala: la latencia y el consumo de energía al servir modelos a millones de usuarios concurrentes.
Para los clientes de Nvidia —proveedores de servicios en la nube como AWS, Azure y Google Cloud— esta integración se traduce en importantes mejoras de eficiencia. Google Cloud anunció en la GTC una reducción de costes del 76 % gracias al uso de la infraestructura optimizada de Nvidia. Esto ya no es una mejora incremental; es un rediseño de la economía de los servicios de IA. En un mundo donde los costes operativos de la inferencia LLM se han convertido en un gasto significativo para todas las grandes empresas tecnológicas, reducir estos costes a la mitad o incluso en tres cuartas partes representa una ventaja competitiva de considerable importancia estratégica.
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Los superlativos de GTC: 1 billón de dólares y Vera Rubin
Además del capítulo de Groq, GTC 2026 ofreció otros anuncios de proporciones históricas. Nvidia proyectó 1 billón de dólares en pedidos para 2027, una cifra que marca un nuevo hito incluso para una empresa con el dinamismo de crecimiento de Nvidia. La nueva arquitectura de GPU Vera Rubin, con 336 mil millones de transistores (1,6 veces más que la generación Blackwell actual), está programada para su lanzamiento en la segunda mitad de 2026 y ofrecerá 3,6 exaflops de potencia de cálculo FP4 en un solo rack NVL72. Esta densidad de potencia de cálculo en una sola unidad habría sido equivalente, hace tan solo unos años, a la de un centro de datos completo.
La arquitectura Feynman se anunció para 2028: 14 veces más potente que Blackwell, fabricada con el proceso de 1,6 nanómetros de TSMC con fotónica de silicio y escalable al formato NVL1152. Esto significa que Nvidia, incluso asumiendo que la eficiencia del entrenamiento y la inferencia de IA mejorará enormemente con hardware especializado como Groq, ha trazado una hoja de ruta detallada para su hardware durante al menos tres años más. El horizonte estratégico es claro: Nvidia planea no solo dominar la ola actual de IA, sino también definir las próximas dos o tres generaciones de hardware.
El escenario del DLSS-5: Una controversia como historia paralela
GTC 2026 también presentó anuncios relevantes para un amplio público consumidor. DLSS 5, la última versión de la tecnología Deep Learning Super Sampling de Nvidia para videojuegos, promete renderizado neuronal completo en tiempo real y su lanzamiento está previsto para otoño de 2026 con títulos como Resident Evil, Hogwarts Legacy y Starfield. Las reacciones al anuncio son diversas: algunos ven DLSS 5 como un avance revolucionario que elevará los gráficos de los videojuegos a un nuevo nivel de calidad. Los críticos, sin embargo, lo describen como un filtro añadido sin ningún beneficio tecnológico real, un debate que refleja el conflicto subyacente entre la comunidad de jugadores y la lógica de optimización basada en IA de la industria de los semiconductores.
El anuncio de la DGX Station —una supercomputadora de escritorio con 20 petaflops, 748 gigabytes de memoria coherente y capacidad para ejecutar modelos con un billón de parámetros localmente— también resulta relevante para usuarios particulares y empresas en Alemania, y marca un cambio potencialmente importante en la accesibilidad a la IA de alto rendimiento. Disponible en una versión aislada de la red para entornos sensibles, este sistema responde al creciente segmento de usuarios profesionales que, por motivos normativos o de protección de datos, necesitan ejecutar modelos de IA localmente.
La conclusión: Nvidia ya no es un fabricante de chips
En conjunto, GTC 2026 revela una empresa en plena transición sistemática, pasando de ser un proveedor de hardware puro a una potencia en infraestructura de IA integral. Con la integración de Groq, Nvidia aborda la debilidad de inferencia de su arquitectura de GPU. Con NemoClaw y OpenClaw, se posiciona en la capa de middleware de agentes. Con la Coalición Nemotron y 26.000 millones de dólares en inversiones en modelos de IA de código abierto, domina la capa de modelos. Con acuerdos en la nube para más de un millón de GPU en AWS, la línea DGX Station y la hoja de ruta de Vera Rubin, continúa dominando la base de hardware.
La capacidad de abordar todas estas capas simultáneamente y entrelazarlas mediante una profunda integración entre CUDA, NeMo, NIM y la arquitectura de hardware es la verdadera ventaja competitiva de Nvidia en el mercado actual de la IA. Ningún otro actor —ni Google, ni Microsoft, ni Amazon, y ciertamente no OpenAI— posee una integración tan profunda y consistente en todas las capas de la pila de IA. El centro de datos del futuro, como sugiere GTC 2026, es esencialmente un centro de datos de Nvidia, en términos de hardware, software, modelos y la infraestructura de agentes que se basa en todo ello.
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