Nvidia va por más: la estrategia de Jensen Huang para dominar el negocio de la IA
El gigante de los chips busca convertirse en la arquitectura de referencia de las fábricas de inteligencia artificial. Sus acuerdos con MediaTek, Anthropic y AWS muestran cómo pretende ganar incluso cuando otros desarrollen los procesadores.
Por redacción
Nvidia busca dejar atrás su imagen de simple fabricante de chips y convertirse en una pieza central de la infraestructura que sostiene el desarrollo de la inteligencia artificial. La estrategia del CEO Jensen Huang se refleja en dos acuerdos recientes: una inversión de USD 3.500 millones en MediaTek y el compromiso de Anthropic de destinar USD 35.000 millones para contratar capacidad de computación con tecnología Nvidia a Lambda.
Aunque los montos corresponden a operaciones diferentes, ambos movimientos apuntan en la misma dirección: ampliar el alcance de la arquitectura de Nvidia y mantener su participación en el negocio incluso cuando sus clientes utilizan componentes desarrollados por terceros.
Los chips de IA personalizados representan una amenaza creciente para el liderazgo de Nvidia. Sin embargo, la compañía intenta convertir esa competencia en una oportunidad. MediaTek ayudará a clientes a desarrollar chips personalizados que puedan integrarse en los sistemas de Nvidia mediante NVLink Fusion, una tecnología que permite conectar esos procesadores con la infraestructura más amplia de los centros de datos.
La apuesta supone un cambio estratégico. Huang pretende que Nvidia sea reconocida no solo por sus GPU, sino por la arquitectura completa de las fábricas de IA. En términos simples, estos centros consumen electricidad y datos para producir tokens. Nvidia busca capturar una porción mayor del valor generado durante ese proceso.
La oportunidad económica también se expandió con las nuevas plataformas de la empresa. Nvidia señaló que sus ingresos potenciales por cada gigavatio de capacidad energética para producción de IA pasaron de aproximadamente USD 18.000 millones con Hopper a USD 25.000 millones con Grace Blackwell y USD 40.000 millones con Vera Rubin.
La diferencia está en que Vera Rubin no es solamente una nueva generación de GPU. El sistema integra CPU y GPU de Nvidia junto con infraestructura de red, memoria y otros componentes. De esta manera, la compañía puede aumentar el valor capturado por cada unidad de capacidad instalada.
Amazon ofrece un ejemplo concreto de esta estrategia. AWS planea incorporar 2 millones de GPU de Nvidia mientras profundiza la integración de sus propios chips Trainium dentro de la arquitectura de Nvidia. Esto demuestra que la compañía puede participar del negocio incluso cuando el procesador de IA no es fabricado por ella.
La expansión comenzó con NVLink Fusion en mayo de 2025 y continuó con inversiones de USD 2.000 millones en CoreWeave en enero de 2026 y otros USD 2.000 millones en Marvell en marzo de 2026. En agosto, una iniciativa de financiación junto con firmas de Wall Street apuntó a movilizar más de USD 500.000 millones
La secuencia muestra que Nvidia también busca resolver otro cuello de botella de la IA: el financiamiento. Después de los chips y la energía, el capital se convirtió en un factor decisivo para construir capacidad informática.
Con MediaTek, Anthropic, AWS y otros socios, Nvidia intenta consolidar un ecosistema en el que pueda ganar independientemente de quién fabrique cada chip. Su próximo gran negocio podría estar alrededor del chip.
