NVIDIA dejó hace tiempo de ser solamente el fabricante de las tarjetas gráficas utilizadas para videojuegos. Sus aceleradores, redes y herramientas de software se han convertido en la infraestructura sobre la que se entrenan y ejecutan algunos de los mayores modelos de inteligencia artificial.
La compañía también comenzó a utilizar sus enormes recursos para financiar el ecosistema que compra sus productos. Durante su ejercicio fiscal de 2026 invirtió 17.500 millones de dólares en empresas privadas y fondos de infraestructura, principalmente relacionados con compañías emergentes. También asumió garantías por otros 3.500 millones para facilitar la construcción de centros de datos.
El resultado es una relación circular: NVIDIA invierte en empresas de IA, esas empresas consiguen capital para construir infraestructura y buena parte de ese dinero termina gastándose en sistemas de NVIDIA. La estrategia ayuda a expandir el mercado, pero también convierte al proveedor en inversor, socio tecnológico y acreedor indirecto de sus propios clientes.
NVIDIA está sentada en casi todos los lados de la mesa
La compañía acordó invertir hasta 100.000 millones de dólares en OpenAI a medida que el laboratorio desplegara centros de datos equipados con millones de GPU. Posteriormente, OpenAI anunció una nueva ronda que incluía otros 30.000 millones aportados por NVIDIA.
NVIDIA también estableció una inversión y una asociación tecnológica con Anthropic, reforzó sus vínculos con CoreWeave y firmó acuerdos relacionados con la construcción de enormes instalaciones de computación.
Esta posición puede resultar incómoda para las grandes tecnológicas. NVIDIA conoce sus necesidades de capacidad, participa en sus planes de infraestructura y vende las piezas esenciales para competir en IA. Depender de un mismo proveedor para chips, redes y software reduce la capacidad de negociación y expone a las empresas a precios, disponibilidad y ciclos de producto que no controlan.
Google, Amazon y Meta quieren recuperar el control
Las grandes compañías no están abandonando las GPU de NVIDIA, pero sí están construyendo rutas de escape.
Google desarrolla sus propias TPU y en 2026 presentó nuevas generaciones especializadas por separado en entrenamiento e inferencia. Amazon ofrece Trainium e Inferentia, chips diseñados para entrenar y ejecutar modelos dentro de AWS.
Meta está acelerando su programa MTIA y planea desplegar cuatro nuevas generaciones de chips propios en dos años. Al mismo tiempo, firmó con AMD un acuerdo para utilizar hasta seis gigavatios de aceleradores Instinct y trabaja con Broadcom en futuras versiones de su silicio personalizado.
OpenAI siguió una estrategia parecida. La empresa trabajó con Broadcom en Jalapeño, su primer procesador de inferencia propio, previsto para comenzar a desplegarse a finales de 2026. Anthropic también empezó a formar un equipo interno de diseño de chips, aunque asegura que mantendrá una estrategia con hardware de varios proveedores.
No se trata necesariamente de reemplazar por completo a NVIDIA. El objetivo inmediato es reservar las GPU más costosas para las cargas que realmente las necesitan y utilizar aceleradores internos, más especializados y baratos, para operaciones repetitivas como la inferencia.
Groq no pertenece a NVIDIA, pero su tecnología ya forma parte de la estrategia
El caso de Groq muestra hasta qué punto NVIDIA intenta proteger su posición. Groq es una empresa independiente que desarrolló la LPU, una arquitectura centrada en ejecutar modelos con baja latencia. No debe confundirse con Grok, el chatbot de xAI.
NVIDIA firmó en 2026 un acuerdo de licencia no exclusivo con Groq para ampliar sus capacidades de inferencia. Esto no significa que haya comprado la empresa ni que Groq se haya convertido en un producto de la plataforma Vera Rubin, pero sí que NVIDIA obtuvo acceso a tecnología especializada en una de las áreas donde sus clientes buscan más alternativas.
La dependencia también funciona en sentido contrario
NVIDIA reconoce que sus ingresos están concentrados. En el ejercicio fiscal de 2026, un cliente directo representó el 22% de sus ventas y otro el 14%. La compañía también explicó que algunos clientes indirectos aportan individualmente más del 10%.
Además, 193.737 millones de sus 215.938 millones de dólares de ingresos anuales procedieron del negocio de centros de datos. Esto deja claro que NVIDIA depende cada vez más del mismo auge de la inteligencia artificial que ayudó a financiar.
Sus clientes necesitan los chips de NVIDIA para competir hoy, pero están invirtiendo miles de millones para necesitarlos menos mañana. NVIDIA, por su parte, financia el crecimiento de esas mismas empresas porque necesita que la demanda continúe aumentando.
Más que una ruptura, se está formando un equilibrio incómodo: todos quieren seguir trabajando con NVIDIA, pero ninguno quiere que NVIDIA conserve para siempre las llaves de toda la industria.
