NVIDIA, el mayor fabricante de chips del mundo y uno de los principales ganadores del boom de la inteligencia artificial, dio un paso clave más allá de su histórico rol como proveedor de hardware. La compañía anunció el lanzamiento de Nemotron 3, una nueva familia de modelos de inteligencia artificial abiertos que pueden descargarse, modificarse y ejecutarse en hardware propio, junto con datos de entrenamiento y herramientas pensadas para facilitar su adopción por parte de desarrolladores y empresas.

La decisión no es casual. Llega en un momento en el que gigantes de la IA como OpenAI, Google y Anthropic avanzan en el desarrollo de chips propios, lo que podría reducir su dependencia del silicio de NVIDIA en el futuro. Frente a ese escenario, la empresa liderada por Jensen Huang parece apostar a fortalecer el ecosistema abierto como una forma de mantener su influencia en el corazón del desarrollo de la IA.

Nemotron 3: qué es y por qué importa

Los nuevos modelos Nemotron 3 se posicionan entre los más avanzados disponibles bajo un esquema abierto, según las métricas de referencia compartidas por la propia NVIDIA antes de su lanzamiento. A diferencia de los modelos cerrados, que solo pueden utilizarse a través de APIs controladas por sus creadores, estos sistemas permiten a investigadores, startups y equipos corporativos experimentar, personalizar y desplegar la IA en sus propias infraestructuras.

“La innovación abierta es la base del progreso de la inteligencia artificial”, afirmó Jensen Huang, CEO de NVIDIA. “Con Nemotron, estamos transformando la IA avanzada en una plataforma abierta que ofrece a los desarrolladores la transparencia y la eficiencia que necesitan para construir agentes de IA a escala”.

La familia Nemotron 3 llega en tres tamaños claramente diferenciados. La versión Nano cuenta con 30.000 millones de parámetros; Super escala hasta los 100.000 millones; y Ultra alcanza los 500.000 millones de parámetros. En el mundo de la IA, el número de parámetros suele asociarse a la capacidad del modelo, aunque también define su complejidad operativa: los modelos más grandes requieren infraestructuras costosas y racks completos de hardware especializado.

Transparencia, datos y nuevas arquitecturas

Uno de los puntos más destacados del anuncio es el nivel de apertura que NVIDIA decidió adoptar. A diferencia de muchos de sus competidores estadounidenses, la empresa publicó información sobre los datos utilizados para entrenar Nemotron, una decisión que facilita la adaptación y el ajuste fino de los modelos por parte de ingenieros y científicos de datos.

Además, NVIDIA lanzó un conjunto de herramientas de personalización que incluyen una nueva arquitectura híbrida basada en modelos de mezcla latente de expertos. Según la compañía, este enfoque es especialmente adecuado para el desarrollo de agentes de IA capaces de ejecutar acciones, ya sea en computadoras locales o directamente en la web.

A esto se suman bibliotecas orientadas al aprendizaje por refuerzo, una técnica que entrena a los modelos mediante recompensas y castigos simulados para mejorar su desempeño en tareas complejas. El objetivo es claro: facilitar la creación de agentes más autónomos, adaptables y eficientes.

El valor estratégico del código abierto

Para NVIDIA, la apuesta por los modelos abiertos no es solo técnica, sino también estratégica. Kari Ann Briski, vicepresidenta de software de IA generativa para empresas, explicó que estos modelos son clave por al menos tres razones: la necesidad creciente de personalización para tareas específicas, la conveniencia de derivar consultas entre distintos modelos y la posibilidad de obtener respuestas más inteligentes mediante procesos de razonamiento posterior al entrenamiento.

“Creemos que el código abierto es la base de la innovación en IA y que seguirá acelerando la economía mundial”, sostuvo Briski. En un contexto donde las empresas buscan diferenciarse a partir de aplicaciones concretas, el control sobre los modelos se vuelve un factor decisivo.

Un ecosistema global cada vez más fragmentado

El movimiento de NVIDIA también debe leerse en el marco de una tendencia más amplia. En febrero de 2023, Meta marcó un hito al lanzar sus modelos abiertos Llama, pero con el aumento de la competencia la compañía dejó entrever que futuras versiones podrían no mantener ese nivel de apertura. En general, durante el último año, muchas empresas estadounidenses se volvieron más reservadas respecto de su investigación en IA.

En contraste, China se consolidó como un actor central del código abierto. Según datos de Hugging Face, los modelos abiertos de empresas chinas son actualmente más populares que los de sus pares occidentales. Firmas como DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI, Z.ai y MiniMax lanzan con frecuencia modelos potentes y publican detalles técnicos que resultan muy atractivos para la comunidad de desarrolladores.

Un informe reciente de OpenRouter refuerza esta tendencia: en 2025, los modelos abiertos representaron alrededor de un tercio de todos los tokens procesados a través de su plataforma, una señal clara del peso creciente de este enfoque.

Geopolítica, chips e independencia tecnológica

Este escenario no está exento de riesgos para NVIDIA. Su hardware se volvió tan estratégico que incluso ingresó en el terreno de la geopolítica. En los últimos meses, el gobierno de Estados Unidos habilitó la exportación a China de los chips H200, los más avanzados de la generación anterior. Sin embargo, Beijing impulsa con fuerza la independencia tecnológica, promoviendo el uso de chips desarrollados localmente.

Si los modelos chinos de IA comienzan a alinearse cada vez más con silicio de producción nacional, la posición dominante de NVIDIA podría verse desafiada. En ese contexto, Nemotron 3 aparece como una jugada para reforzar su relevancia más allá del hardware, posicionando a la compañía como un actor central también en el software y los fundamentos de la inteligencia artificial abierta.

Con este lanzamiento, NVIDIA no solo entra de lleno en la carrera de los modelos abiertos, sino que redefine su rol en un ecosistema de IA cada vez más competitivo, fragmentado y estratégico.