NVIDIA distribuye la IA más potente de forma gratuita: una jugada genial que genera miles de millones
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó al público su modelo más grande hasta la fecha: Nemotron 3 Ultra. Bajo una licencia libre se publicaron los pesos, los datos de entrenamiento y las metodologías de aprendizaje. Esto no es caridad, sino una estrategia empresarial bien pensada que permite a la compañía ganar más que sus competidores cerrados como OpenAI o Anthropic.
Arquitectura: un híbrido que cambia las reglas del juego
Nemotron 3 Ultra no es simplemente un "transformador ampliado". Su base es una arquitectura híbrida única que combina tres enfoques: capas Mamba-2, atención clásica (Attention) y mezcla latente de expertos (Latent MoE).
Las capas Mamba-2 procesan textos largos de forma rápida y económica: sus costos crecen de manera lineal, no en avalancha como en el mecanismo de atención habitual. Las capas de atención, por su parte, retienen con precisión grandes volúmenes de contexto en la memoria. Y Latent MoE comprime los datos antes de transmitirlos a los expertos, obligando a cada uno a trabajar de forma específica y precisa, sin cálculos innecesarios.
El modelo cuenta con aproximadamente 550 mil millones de parámetros, pero para procesar cada token solo se utilizan unos 55 mil millones. Gracias a esto, piensa como un sistema gigante, pero en términos de costos se comporta como uno mucho más compacto. Con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una velocidad superior a 300 tokens por segundo, esto proporciona entre 5 y 6 veces más capacidad de procesamiento y aproximadamente un 30% menos de costo en las tareas.
Estrategia: no un modelo, sino un ecosistema
El principal valor de Nemotron 3 Ultra no reside en el modelo en sí, sino en el ecosistema que NVIDIA construye alrededor de su hardware. La lógica es simple: quien ejecuta Nemotron, casi con toda seguridad lo hace en tarjetas gráficas de NVIDIA, lo ajusta con sus herramientas de software y lo despliega en su propio software.
Con una capitalización superior a los $5 billones, el entrenamiento de Nemotron 3 Ultra, que probablemente costó cientos de millones de dólares, es para la compañía un gasto casi imperceptible. Las ventas de tarjetas gráficas cubren con creces la investigación, por lo que NVIDIA puede regalar el modelo y aun así ganar más que sus competidores cerrados con acceso de pago.
El contexto político añade un peso adicional al lanzamiento. Un modelo estadounidense abierto se puede verificar, modificar y ejecutar en servidores propios, lo que lo hace atractivo para países que construyen una IA nacional independiente, desde Europa hasta el Sudeste Asiático. Nadie puede desactivar este modelo de forma remota, y esto es especialmente valioso ante las recientes restricciones en torno a los modelos cerrados.
Limitaciones y perspectivas
A pesar de todas sus ventajas, Nemotron 3 Ultra no es el modelo más inteligente del mercado. En el ranking independiente Artificial Analysis Intelligence Index obtuvo 48 puntos, el mejor resultado entre los modelos abiertos de EE. UU., pero por detrás de líderes como Kimi K2.6 (54 puntos) y DeepSeek. Según estimaciones de analistas, los modelos abiertos están entre tres y siete meses por detrás de los cerrados.
Sin embargo, este retraso es cada vez menos relevante si el modelo abierto es suficiente para tareas reales. Un banco que implementa Nemotron 3 Ultra para procesar préstamos en sus propios servidores no necesita la inteligencia de un modelo insignia, sino un modelo que pueda ajustarse con datos privados, mantenerse dentro de su perímetro de seguridad y no compartir información confidencial con terceros.
Opinión de experto: La apuesta de NVIDIA por la eficiencia, más que por los récords en pruebas, podría resultar más visionaria de lo que parece. Con la adopción masiva de la IA, el costo de operación del modelo pasa a primer plano, y aquel que casi no se queda atrás en inteligencia pero es cinco veces más barato, gana en la operación real. El ecosistema abierto solo se fortalecerá: NVIDIA tiene los recursos, la motivación y los canales de distribución para lanzar modelos abiertos cada vez más potentes más rápido que cualquier otra empresa.