NVIDIA distribuye una potente IA de forma gratuita — y gana más que sus competidores con ello
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó públicamente su modelo de IA más grande hasta la fecha: Nemotron 3 Ultra. Bajo una licencia libre se publicaron los pesos del modelo, los datos de entrenamiento y las metodologías de aprendizaje. Esto no es solo un lanzamiento más; es un movimiento estratégico que revoluciona las ideas tradicionales sobre la monetización de la inteligencia artificial.
Una arquitectura que cambia las reglas del juego
Nemotron 3 Ultra no es un transformador escalado. Su base es una arquitectura híbrida que combina capas Mamba-2, un mecanismo de atención (Attention) y una mezcla latente de expertos (Latent MoE). Mamba-2 procesa eficientemente secuencias largas con un crecimiento lineal de costos, mientras que Latent MoE comprime los datos antes de pasarlos a los expertos, permitiendo que cada uno trabaje de manera precisa y especializada. Como resultado, con un total de aproximadamente 550 mil millones de parámetros, solo se utilizan alrededor de 55 mil millones para procesar cada token. Esto otorga al modelo una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una velocidad superior a 300 tokens por segundo, lo que aumenta el rendimiento entre 5 y 6 veces y reduce el costo de las tareas en aproximadamente un 30% en comparación con alternativas similares.
Estrategia de NVIDIA: apostar por el ecosistema
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 toda seguridad lo hace en tarjetas gráficas de NVIDIA, lo ajusta con sus herramientas y lo despliega con su 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.
Con una capitalización de mercado superior a los $5 billones, el entrenamiento de Nemotron 3 Ultra, que probablemente costó cientos de millones de dólares, es un gasto casi insignificante para NVIDIA. Las ventas de tarjetas gráficas cubren con creces la investigación, por lo que la empresa puede regalar el modelo y aún así ganar más que sus competidores cerrados que cobran por el acceso.
El contexto político también añade peso 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, algo especialmente valioso tras las recientes restricciones en torno a los modelos cerrados.
Debilidades y perspectivas
A pesar de todas sus virtudes, 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. Los modelos abiertos están de tres a siete meses por detrás de los cerrados.
Sin embargo, esta brecha 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 un perímetro seguro y no compartir información sensible con terceros.
Mi perspectiva como analista: La apuesta de NVIDIA por la eficiencia, en lugar de por récords en pruebas, podría resultar más visionaria. 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. 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. El ecosistema solo se fortalecerá.