NVIDIA distribuye una potente IA de forma gratuita — y gana más con ello que sus competidores con suscripciones de pago
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó su modelo de IA de código abierto más grande: Nemotron 3 Ultra. No es solo otro modelo de lenguaje, sino una herramienta estratégica que transforma la lógica empresarial habitual de la industria.
A diferencia de los modelos insignia cerrados como ChatGPT o Claude, Nemotron 3 Ultra está disponible para descargar, ajustar con datos propios y ejecutar en infraestructura local. La apuesta aquí no es por la inteligencia máxima, sino por la apertura, la eficiencia y el control total sobre el modelo.
Arquitectura del futuro: potencia híbrida
Nemotron 3 Ultra no es solo un "transformador ampliado". Su base es una arquitectura híbrida que combina tres enfoques: capas Mamba-2, capas de atención (Attention) y una mezcla latente de expertos (Latent MoE).
Las capas Mamba-2 procesan textos largos de forma rápida y eficiente: sus costos crecen de manera lineal, no en avalancha como en el mecanismo de atención convencional. 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 pasarlos a los "expertos", lo que permite que cada uno trabaje de manera específica y precisa, sin cálculos innecesarios.
Resultado: el modelo tiene alrededor de 550 mil millones de parámetros, pero para procesar cada token solo se utilizan aproximadamente 55 mil millones. Con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una velocidad superior a 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 en comparación con alternativas similares.
Estrategia de NVIDIA: de "pala y pico" a "mina de oro"
El valor principal del lanzamiento 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 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 atraer 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 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 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 que sus competidores cerrados con acceso de pago.
El contexto político añade 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 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.
No es la más inteligente, pero sí la más eficiente
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 este retraso importa cada vez menos si el modelo de código abierto es suficiente para tareas reales. Un banco que implementa Nemotron 3 Ultra para procesar préstamos en sus servidores no necesita inteligencia de nivel insignia; necesita un modelo que pueda ajustarse con datos confidenciales, mantenerse dentro de su perímetro de seguridad protegido y no compartir información confidencial con terceros.
Opinión del analista
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, y aquel que casi no se queda atrás en inteligencia, pero es cinco veces más barato, gana en la implementación real. Espero 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.