Los rivales de Nvidia se multiplican: ¿peligra su trono en los chips de IA?
Startups y gigantes tecnológicos aceleran el desarrollo de chips alternativos para la inferencia de IA, desafiando el dominio de Nvidia en un mercado que podría fragmentarse.
La carrera por destronar a Nvidia en el mercado de chips para inteligencia artificial está más viva que nunca. Startups como SambaNova acaban de levantar 1.000 millones de dólares en una ronda que la valora en 11.000 millones, una señal de que los inversores apuestan fuerte por alternativas a los procesadores gráficos (GPU) que han hecho de Nvidia el rey indiscutible del entrenamiento de modelos de IA.
El foco está cambiando del entrenamiento a la inferencia, es decir, el momento en que los modelos ya entrenados responden a las preguntas de los usuarios. Ahí es donde muchas empresas creen que las GPU no son la herramienta más eficiente. Compañías como Cerebras, Groq o D-Matrix prometen chips específicos que hacen el mismo trabajo más rápido, con menos electricidad y a menor coste. La propia Nvidia parece haber tomado nota: en marzo presentó su propia unidad de procesamiento de lenguaje, un guiño a las ideas de sus competidores.
Pero los rivales no son solo startups. Los grandes clientes de Nvidia, como Google, Amazon o Microsoft, están diseñando sus propios chips para reducir la dependencia y abaratar costes. Google separará el entrenamiento y la inferencia en sus nuevos TPU de octava generación, mientras que Amazon estudia vender sus chips Trainium a terceros. Incluso OpenAI ha presentado su primer procesador personalizado, Jalapeño, desarrollado con Broadcom, que según su CEO rinde a la par que los chips Blackwell de Nvidia.
La presión llega también desde China, donde DeepSeek está desarrollando su propio chip para no depender de Nvidia ni de Huawei. Y Anthropic ha mantenido conversaciones con Samsung para colaborar en un futuro procesador. En total, las startups de chips para IA han levantado 8.300 millones de dólares en lo que va de año, y se espera que la inversión alcance niveles récord.
Aunque Nvidia sigue dominando el mercado de hardware para IA, la transición hacia la inferencia y la proliferación de alternativas podrían erosionar su cuota en un negocio que se vuelve más diverso. La pregunta ya no es si habrá competencia, sino cuánto tardará en ser relevante.
El análisis de Salseo
- El verdadero riesgo para Nvidia no es un solo rival, sino la fragmentación del mercado: si cada gran cliente diseña su propio chip, la demanda de GPU genéricas podría estancarse en la fase de inferencia, que es donde se espera el mayor crecimiento del uso de IA.
- La avalancha de financiación a startups (8.300 millones este año) demuestra que el capital cree que hay hueco para alternativas, pero el éxito dependerá de que convenzan a las empresas de que migrar de Nvidia vale la pena en coste y rendimiento, no solo en teoría.
- La reacción de Nvidia, lanzando su propia unidad de procesamiento de lenguaje, sugiere que la compañía no subestima la amenaza. El movimiento clave a vigilar es si logra integrar soluciones de inferencia eficientes sin canibalizar su negocio principal de GPU.
- La jugada de OpenAI con Broadcom es un aviso: si los creadores de modelos de referencia adoptan chips a medida, el ecosistema de software que hoy ata a los clientes a Nvidia podría debilitarse, aunque por ahora la compatibilidad con CUDA sigue siendo un foso difícil de cruzar.