Nvidia planea invertir 26 mil millones de dólares en cinco años para construir modelos de IA de código abierto por sí misma, en respuesta a la posición líder de los modelos chinos

Gate News informa que, el 12 de marzo, WIRED descubrió en los documentos financieros de la SEC de Nvidia para 2025 que la compañía planea invertir 26 mil millones de dólares en los próximos cinco años para construir modelos de IA de peso abierto, y fue confirmada por los altos ejecutivos. Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación en aprendizaje profundo en Nvidia, afirmó: «Ayudar al desarrollo del ecosistema beneficia nuestros intereses. Somos una empresa estadounidense, pero colaboramos con compañías de todo el mundo, y que el ecosistema sea diverso y fuerte en todas partes también beneficia a nuestros intereses».

El motivo principal de esta iniciativa de Nvidia es hacer frente a la ventaja de China en modelos de código abierto. Actualmente, casi todos los mejores modelos de peso abierto del mundo provienen de China, incluyendo DeepSeek, Alibaba Qwen, Moonshot AI, Z.ai, MiniMax, entre otros, y numerosas startups e investigadores extranjeros ya están construyendo aplicaciones basadas en estos modelos chinos. Se rumorea que DeepSeek lanzará próximamente un nuevo modelo entrenado completamente en chips de Huawei, lo cual, si es cierto, demostraría que «se pueden entrenar modelos de primera categoría sin Nvidia».

El mismo día, Nvidia lanzó su modelo de peso abierto más potente hasta la fecha, Nemotron 3 Super, con 128 mil millones de parámetros, comparable a la versión más grande de GPT-OSS de OpenAI. La compañía afirmó que este modelo obtuvo una puntuación de 37 en el AI Index (una evaluación global basada en 10 pruebas de referencia), superando los 33 de GPT-OSS, aunque por debajo de varios modelos chinos. Nvidia también indicó que Nemotron 3 Super ocupa el primer lugar en PinchBench (una nueva prueba que evalúa la capacidad del modelo para controlar OpenClaw). Además, la compañía ha completado el preentrenamiento de un modelo con 550 mil millones de parámetros. Nathan Lambert, director del proyecto ATOM en el Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial Allen, expresó ser «un fanático leal de Nemotron» y llamó a que el gobierno de EE. UU. también financie modelos de código abierto.