NVIDIA distribuye una potente IA de forma gratuita: cómo el gigante gana más con un modelo abierto que sus competidores con uno de pago
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó al público su modelo de IA más grande: Nemotron 3 Ultra. A diferencia de gigantes cerrados como ChatGPT o Claude, este modelo se distribuye bajo una licencia libre: los pesos, los datos de entrenamiento y las metodologías están disponibles para todos. Pero no se apresure a pensar que esto es caridad. Es un cálculo frío.
Nemotron 3 Ultra no es solo un "transformador aumentado". Su base es una arquitectura híbrida que combina tres enfoques: capas Mamba-2, un mecanismo de atención (Attention) y una mezcla latente de expertos (Latent MoE). Mamba-2 procesa textos largos de forma rápida y económica: los costos crecen linealmente, no en avalancha. Las capas de atención retienen grandes volúmenes de datos en la memoria, mientras que Latent MoE comprime la información antes de transmitirla a los expertos, obligando a cada uno a trabajar de manera precisa y específica.
Resultado: alrededor de 550 mil millones de parámetros, pero solo se utilizan 55 mil millones para procesar cada token. Ventana de contexto: 1 millón de tokens, velocidad: 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 en comparación con modelos similares.
Estrategia de NVIDIA: la apertura como arma
El valor principal del lanzamiento no es el modelo en sí, sino 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 y lo despliega en su software. La apertura aquí no es altruismo, sino una forma de llevar a los desarrolladores de vuelta a la compra de hardware.
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 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 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 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 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 de tres a siete meses por detrás de los cerrados.
Pero esta brecha importa cada vez menos 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 inteligencia de nivel insignia; necesita un modelo que pueda ajustarse con datos confidenciales, mantenerse dentro de un perímetro seguro y no compartir información sensible con terceros.
Mi conclusión: la apuesta de NVIDIA por la eficiencia, en lugar de récords en pruebas, podría resultar más visionaria de lo que parece. Con la adopción masiva de la IA, el costo operativo del modelo pasa a primer plano. Aquel que casi no se queda atrás en inteligencia, pero es cinco veces más barato, gana en la implementación real. Y 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.