NVIDIA distribuye una potente IA de forma gratuita: una estrategia que genera miles de millones
El 4 de junio de 2026, NVIDIA lanzó Nemotron 3 Ultra, el modelo de IA abierta más grande de la línea Nemotron 3. Los pesos del modelo, los datos de entrenamiento y las metodologías de entrenamiento se publicaron en acceso gratuito bajo una licencia libre. A primera vista, es un gesto generoso. Pero detrás hay un cálculo de mercado frío que permite a la empresa ganar más que cualquier competidor cerrado.
Nemotron 3 Ultra no es solo un "transformador agrandado". 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). Mamba-2 procesa textos largos de forma rápida y económica: los costos crecen linealmente, no en avalancha como en el mecanismo de atención habitual. Las capas de atención, a su vez, retienen con precisión grandes volúmenes de texto en la memoria. Latent MoE comprime los datos antes de pasarlos a los expertos, cada uno de los cuales trabaja de manera específica y precisa, sin requerir cálculos innecesarios.
En total, el modelo tiene alrededor de 550 mil millones de parámetros, pero solo se utilizan aproximadamente 55 mil millones para procesar cada token. Gracias a esto, piensa como un sistema enorme, pero en términos de 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 en comparación con modelos similares.
Estrategia de NVIDIA: apuesta por el ecosistema
El valor principal del lanzamiento no está en el modelo en sí, sino en el ecosistema que NVIDIA construye 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 atraer a los desarrolladores de vuelta a la compra del equipo de la empresa.
NVIDIA puede hacer 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 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 los competidores cerrados con 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 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 se queda corto el modelo y qué sigue
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 este rezago, en mi opinión, importa cada vez menos si el modelo abierto es simplemente 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 se pueda ajustar con datos privados, mantener dentro de su perímetro de seguridad y no compartir información confidencial con 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 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.
Opinión del analista: La estrategia de NVIDIA recuerda al clásico "razor and blades": regalar las maquinillas de afeitar gratis para ganar dinero con las cuchillas. Solo que aquí las "cuchillas" son las tarjetas gráficas y el software que necesita cualquiera que decida ejecutar un modelo abierto. Dada la escala de la empresa, este enfoque no solo podría fortalecer su dominio, sino también cambiar radicalmente las reglas del juego en el mercado de la IA, donde la apertura se convertirá no solo en una alternativa, sino en el principal motor de crecimiento.