NVIDIA distribuye una potente IA de forma gratuita — y gana más que sus competidores con ello
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó Nemotron 3 Ultra, el modelo de IA abierto más grande de la línea Nemotron 3. Bajo una licencia libre, la compañía publicó los pesos del modelo, los datos de entrenamiento y las propias metodologías de entrenamiento. El modelo está diseñado para agentes autónomos de larga duración y razonamiento complejo.
A diferencia de los buques insignia cerrados como ChatGPT o Claude, Nemotron 3 Ultra se puede descargar, ajustar con datos propios y ejecutar en tu propia infraestructura. La apuesta aquí no es por la inteligencia máxima, sino por la apertura, la eficiencia y el control sobre el modelo.
Qué hace especial a la arquitectura del modelo
Nemotron 3 Ultra no es solo un "transformador agrandado". Su base es una arquitectura híbrida compuesta por tres enfoques diferentes: capas Mamba-2, capas de atención (Attention) y una mezcla latente de expertos (Latent MoE), un mecanismo que dirige cada solicitud solo a los "especialistas" necesarios dentro del modelo.
Las capas Mamba-2 procesan textos largos de forma rápida y económica: sus costos crecen linealmente con la longitud, no en avalancha como en el mecanismo de atención habitual. Las capas de atención, por su parte, retienen con precisión grandes volúmenes de texto en la memoria. Y Latent MoE comprime los datos antes de pasarlos a los expertos, lo que permite que cada uno trabaje de forma específica y precisa, sin requerir cálculos adicionales.
En total, el modelo tiene alrededor de 550 mil millones de parámetros, pero para procesar cada token solo se utilizan aproximadamente 55 mil millones. Gracias a esto, piensa como un sistema enorme, pero en costos se comporta como uno mucho más compacto. Junto con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una velocidad de más de 300 tokens por segundo, esto ofrece una capacidad de procesamiento de cinco a seis veces mayor y un costo de tareas aproximadamente un 30% menor.
Estrategia de NVIDIA y apuesta por el ecosistema
El valor principal del lanzamiento, según analistas de la industria, no está en el modelo en sí, sino en el ecosistema que NVIDIA está construyendo alrededor de su hardware. La lógica es simple: quien ejecuta Nemotron casi con certeza lo hace en tarjetas gráficas NVIDIA, lo ajusta con sus herramientas de software y lo despliega en su propio software. La apertura aquí no es caridad, sino una forma de llevar a los desarrolladores de vuelta a la compra del hardware de la empresa.
NVIDIA puede hacer esto porque sus capacidades financieras son incomparables con los costos del modelo en sí. Con una capitalización de mercado de más de $5 billones, el entrenamiento de Nemotron 3 Ultra, que probablemente costó cientos de millones de dólares, es un gasto casi insignificante para la empresa. Las ventas de tarjetas gráficas cubren con creces la investigación, por lo que NVIDIA puede distribuir el modelo de forma gratuita y aún así ganar más de lo que los competidores cerrados cobran por el acceso de pago.
El contexto político añade 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 están construyendo una IA nacional independiente, desde Europa hasta el Sudeste Asiático. Nadie puede desactivar este modelo de forma remota, y esto es especialmente valioso en medio de las recientes restricciones en torno a los modelos cerrados.
En qué se queda corto el modelo y qué viene después
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 a nivel mundial está por detrás de líderes como Kimi K2.6 (54 puntos) y DeepSeek. Según estimaciones de analistas, los modelos abiertos están de tres a siete meses por detrás de los cerrados.
Pero esta brecha, en mi opinión, importa cada vez menos si el modelo abierto es simplemente suficiente para las tareas reales. Un banco que implementa Nemotron 3 Ultra para procesar préstamos en sus propios servidores no necesita inteligencia de nivel insignia; necesita un modelo que pueda ajustar con datos confidenciales, mantener dentro de su perímetro de seguridad y no entregar información confidencial a terceros.
La apuesta de NVIDIA por la eficiencia, en lugar de los récords en pruebas, podría resultar más visionaria. 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. Los analistas esperan que el ecosistema abierto solo se fortalezca: 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.
Mi opinión: El lanzamiento de Nemotron 3 Ultra no es solo un paso tecnológico, sino una jugada maestra de negocio. NVIDIA no compite con OpenAI o Anthropic en la carrera por la IA más inteligente. Está construyendo un ecosistema cerrado donde su hardware se vuelve indispensable para miles de empresas que quieren controlar sus datos. Es una estrategia que podría darle dominio durante décadas.