{"id":2379,"date":"2026-03-12T20:18:12","date_gmt":"2026-03-12T20:18:12","guid":{"rendered":"http:\/\/69b30f3081df2de06ab208f7"},"modified":"2026-03-12T20:18:12","modified_gmt":"2026-03-12T20:18:12","slug":"nvidia-deja-de-ser-solo-el-proveedor-de-chips-y-podria-buscar-el-trono-de-openai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2026\/03\/12\/nvidia-deja-de-ser-solo-el-proveedor-de-chips-y-podria-buscar-el-trono-de-openai\/","title":{"rendered":"Nvidia deja de ser solo “el proveedor de chips” y podr\u00eda buscar el trono de OpenAI"},"content":{"rendered":"
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Nvidia gastar\u00e1 26,000 millones de d\u00f3lares en los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os para crear modelos de IA de c\u00f3digo abierto, seg\u00fan una presentaci\u00f3n financiera de 2025. Los ejecutivos confirmaron la noticia, de la que no se hab\u00eda informado anteriormente, en entrevistas con WIRED.<\/p>\n

Con esta cuantiosa inversi\u00f3n, Nvidia podr\u00eda pasar de ser un fabricante de chips<\/a> con una impresionante pila de software<\/em> a convertirse en un aut\u00e9ntico laboratorio de vanguardia capaz de competir con OpenAI y DeepSeek.<\/a> Se trata de un movimiento estrat\u00e9gico que podr\u00eda afianzar a\u00fan m\u00e1s la posici\u00f3n de Nvidia como principal fabricante de chips del mundo de la IA<\/a>, ya que los modelos est\u00e1n adaptados al hardware<\/em> de la empresa.<\/p>\n

La euforia por el c\u00f3digo abierto<\/h2>\n

Los modelos de c\u00f3digo abierto<\/a> son aquellos en los que las ponderaciones o los par\u00e1metros que determinan el comportamiento de un modelo se hacen p\u00fablicos<\/strong>, a veces con los detalles de su arquitectura y entrenamiento. Esto permite que cualquiera pueda descargarlo y ejecutarlo en su propia computadora o en la nube. En el caso de Nvidia, la compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n revela las innovaciones t\u00e9cnicas que intervienen en la construcci\u00f3n y el entrenamiento de sus modelos, lo que facilita a las startups<\/em> y a los investigadores modificar y construir sobre las innovaciones de la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n

A mediados de la semana, Nvidia tambi\u00e9n present\u00f3 Nemotron 3 Super, su modelo de IA de c\u00f3digo abierto m\u00e1s capaz hasta la fecha. El nuevo modelo tiene 128,000 millones de par\u00e1metros, una medida del tama\u00f1o y la complejidad del modelo, lo que lo hace aproximadamente equivalente a la versi\u00f3n m\u00e1s grande de GPT-OSS de OpenAI, aunque la compa\u00f1\u00eda afirma que supera a GPT-OSS y a otros modelos en varias pruebas comparativas.<\/p>\n

En concreto, Nvidia afirma que Nemotron 3 Super ha obtenido una puntuaci\u00f3n de 37 en el \u00cdndice de Inteligencia Artificial, que eval\u00faa modelos en 10 pruebas diferentes. GPT-OSS obtuvo 33 puntos, pero varios modelos chinos obtuvieron puntuaciones m\u00e1s altas. Nvidia afirma que Nemotron 3 Super se prob\u00f3 en secreto en PinchBench, un nuevo punto de referencia<\/a> que eval\u00faa la capacidad de un modelo para controlar OpenClaw, y obtuvo el primer puesto en esa prueba.<\/p>\n

Nvidia tambi\u00e9n present\u00f3 una serie de trucos t\u00e9cnicos que utiliz\u00f3 para entrenar a Nemotron 3. Entre ellos se incluyen t\u00e9cnicas de arquitectura y entrenamiento que mejoran la capacidad de razonamiento del modelo, el manejo de contextos largos y la capacidad de respuesta al aprendizaje por refuerzo.<\/p>\n

“Nvidia se est\u00e1 tomando mucho m\u00e1s en serio el desarrollo de modelos abiertos. Y estamos logrando un gran progreso”, afirma Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigaci\u00f3n aplicada de aprendizaje profundo en Nvidia.<\/p>\n

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\"Los<\/picture><\/span><\/div>\n
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Qu\u00e9 pruebas usamos para medir lo “inteligente” que es una IA<\/a><\/div>\n

Los puntos de referencia son herramientas que eval\u00faan aquello que cada vez resulta m\u00e1s dif\u00edcil de entender: el nivel alcanzado por los grandes modelos de lenguaje.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Meta fue la primera de IA en lanzar un modelo abierto, Llama, en 2023<\/h2>\n

Recientemente, el CEO Mark Zuckerberg<\/a> reinici\u00f3 los esfuerzos de IA de la compa\u00f1\u00eda, y se\u00f1al\u00f3 que podr\u00eda no hacer futuros modelos completamente abiertos. OpenAI ofrece un modelo abierto, llamado GPT-oss, pero es inferior a las mejores ofertas propietarias de la empresa y no se adapta bien a las modificaciones.<\/p>\n

A los mejores modelos estadounidenses, de OpenAI, Anthropic y Google, solo se puede acceder a trav\u00e9s de la nube o mediante una interfaz de chat. En cambio, los pesos de muchos de los mejores modelos chinos, de DeepSeek,<\/a> Alibaba, Moonshot AI, Z.ai y MiniMax, se publican de forma abierta y gratuita. Como resultado, muchas nuevas empresas e investigadores de todo el mundo est\u00e1n construyendo sobre modelos chinos.<\/p>\n

“Nos interesa ayudar a que el ecosistema se desarrolle”, afirma Catanzaro, que se incorpor\u00f3 a Nvidia en 2011 y ayud\u00f3 a encabezar el cambio de la empresa, que pas\u00f3 de fabricar tarjetas gr\u00e1ficas para juegos a fabricar silicio para IA. Nvidia lanz\u00f3 el primer modelo de Nemotron en noviembre de 2023. Catanzaro a\u00f1ade que Nvidia ha terminado recientemente el preentrenamiento de un modelo de 550,000 millones de par\u00e1metros. El preentrenamiento implica introducir enormes cantidades de datos en un modelo repartido entre un gran n\u00famero de chips especializados que funcionan en paralelo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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