NVIDIA distribuye una potente IA de forma gratuita — y gana más que sus competidores con ello
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó su modelo de IA de código abierto más grande hasta la fecha: Nemotron 3 Ultra. No es solo un lanzamiento más: bajo una licencia libre, se publicaron los pesos del modelo, los datos de entrenamiento y las metodologías de aprendizaje. El modelo está diseñado para el trabajo a largo plazo de agentes autónomos y razonamientos complejos.
A diferencia de los modelos cerrados emblemáticos 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 única 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). Este es 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: los 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 proporciona una capacidad de procesamiento de cinco a seis veces mayor y un costo de tareas aproximadamente un 30% menor.
Estrategia de NVIDIA: apostar por el ecosistema
El principal valor 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 toda seguridad lo hace en tarjetas gráficas de 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 permitirse esto porque sus capacidades financieras son incomparables con los costos del modelo en sí. Con una capitalización de más de $5 billones, el entrenamiento de Nemotron 3 Ultra, que probablemente costó cientos de millones de dólares, es un gasto casi imperceptible 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 un peso adicional al lanzamiento. Un modelo estadounidense de código abierto se puede verificar, modificar y ejecutar en servidores propios, lo que lo hace atractivo para países que construyen inteligencia nacional independiente, desde Europa hasta el Sudeste Asiático. Nadie puede desactivar este modelo de forma remota, y esto es especialmente valioso a la luz de las restricciones recientes en torno a los modelos cerrados.
En qué aspectos el modelo es inferior y qué pasará 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 de código abierto 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 de código abierto están de tres a siete meses por detrás de los cerrados.
Pero esta brecha, en mi opinión, importa cada vez menos si el modelo de código abierto es simplemente suficiente para tareas reales. Un banco que implementa Nemotron 3 Ultra para procesar préstamos en sus propios servidores no necesita inteligencia de nivel emblemático; necesita un modelo que pueda ajustarse con datos confidenciales, mantenerse dentro de su perímetro de seguridad y no entregar información sensible a terceros.
La apuesta de NVIDIA por la eficiencia, en lugar de récords en pruebas, podría resultar más visionaria. Con la adopción masiva de la IA, el costo operativo 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 de código abierto solo se fortalezca: NVIDIA tiene los recursos, la motivación y los canales de distribución para lanzar modelos de código abierto cada vez más potentes más rápido que cualquier otra empresa.
Opinión de experto: Para la industria de las criptomonedas y los proyectos descentralizados, los modelos de código abierto como Nemotron 3 Ultra son un verdadero regalo. Permiten crear agentes de IA propios sin depender de API centralizadas, lo que se alinea perfectamente con la filosofía de Web3. Si NVIDIA continúa por este camino, podríamos ver un crecimiento explosivo en el número de dApps con integración de IA basadas en sus modelos de código abierto.