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 lenguaje más grande: Nemotron 3 Ultra. A diferencia de los modelos cerrados emblemáticos como ChatGPT o Claude, este modelo se distribuye bajo una licencia libre: los pesos, los datos de entrenamiento y las metodologías de aprendizaje están disponibles para todos. Está diseñado para agentes autónomos de larga duración y razonamientos complejos.
La estrategia de NVIDIA aquí es fundamentalmente diferente. En lugar de vender el acceso a la IA como un servicio, la empresa regala el "oro" de forma gratuita, pero gana dinero vendiendo las "palas". El lanzamiento de Nemotron 3 Ultra se produce casi con total seguridad en las tarjetas gráficas de NVIDIA, el ajuste fino se realiza con sus propias herramientas y el despliegue, con su software. La apertura aquí no es caridad, sino un mecanismo para vincular a los desarrolladores al ecosistema.
¿Qué hace único a Nemotron 3 Ultra?
La arquitectura del modelo es híbrida. Combina tres enfoques: capas Mamba-2 para un procesamiento rápido y eficiente de textos largos (los costos crecen linealmente, no en avalancha), capas de atención clásicas (Attention) para una retención precisa de grandes volúmenes de contexto, y el mecanismo Latent MoE (Latent Mixture of Experts). Este último comprime los datos antes de transmitirlos a los "expertos", obligando a cada uno a trabajar de forma precisa y específica, sin cálculos innecesarios.
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 términos de costos se comporta como uno mucho más compacto. Con una ventana de contexto de 1 millón de tokens y una velocidad superior a 300 tokens por segundo, esto proporciona un rendimiento de cinco a seis veces mayor y un costo de tareas aproximadamente un 30% menor en comparación con modelos similares.
Estrategia del ecosistema
Las capacidades financieras de NVIDIA son incomparables con los costos del modelo. Con una capitalización de mercado superior a los 5 billones de dólares, el entrenamiento de Nemotron 3 Ultra, que probablemente costó cientos de millones de dólares, es un gasto casi imperceptible. Las ventas de tarjetas gráficas cubren con creces la investigación, por lo que la empresa puede distribuir el modelo de forma gratuita y aun así ganar más que sus competidores cerrados.
El contexto político también juega a favor de NVIDIA. 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 en medio de las recientes restricciones en torno a los modelos cerrados.
¿En qué aspectos es inferior el modelo?
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. En general, los modelos abiertos están de tres a siete meses por detrás de los cerrados.
Sin embargo, este retraso es cada vez menos relevante si el modelo abierto es suficiente para las tareas del mundo real. Un banco que implementa Nemotron 3 Ultra para procesar préstamos en sus propios servidores no necesita la inteligencia de un modelo emblemático; necesita un modelo que pueda ajustarse con datos privados, mantenerse dentro de un perímetro seguro y no compartir información confidencial con terceros.
Conclusión analítica: La apuesta de NVIDIA por la eficiencia, en lugar de los 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. 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.