OpenAI se asocia con Broadcom para construir chips de IA personalizados de 350 mil millones de dólares y pasar de Nvidia a las redes Ethernet
La Jugada Maestra: La Apuesta de OpenAI de 350.000 Millones de Dólares para Reconfigurar la Vieja Guardia del Silicio
El pacto de chips personalizados con Broadcom señala un cambio del cómputo puro al control de la infraestructura, redibujando la lucha por el futuro económico de la IA.
SAN FRANCISCO — OpenAI ha lanzado una de las iniciativas de hardware más ambiciosas de la historia de la tecnología, asociándose con Broadcom para diseñar e implementar 10 gigavatios de aceleradores de IA personalizados. El esfuerzo plurianual, valorado entre 350.000 y 500.000 millones de dólares, va mucho más allá del diseño de chips. Su objetivo es redefinir dónde reside el poder —y el beneficio— dentro del ecosistema de la IA.
En lugar de perseguir la velocidad de procesamiento pura, la colaboración se centra en la base subyacente: el acceso a la energía, la eficiencia de la refrigeración y la arquitectura de red. Estos elementos, que antes pasaban desapercibidos, ahora impulsan la competitividad en la IA a gran escala.
A partir de finales de 2026 y hasta 2029, OpenAI creará aceleradores personalizados adaptados a sus modelos, mientras que Broadcom se encargará de la fabricación y construirá sistemas en rack completos. Cabe destacar que toda la plataforma funcionará con redes Ethernet de Broadcom en lugar de InfiniBand de Nvidia, el favorito tradicional en la computación de alto rendimiento.
Broadcom ya ha mostrado cómo podría ser este futuro con el lanzamiento de su Tomahawk 6 "Davisson", un conmutador Ethernet de 102,4 terabits que se convierte en el primero en comercializarse con ópticas coempaquetadas a gran escala. Al integrar las ópticas directamente en el sustrato del chip, el diseño reduce drásticamente el consumo de energía y la inestabilidad de la red, dos de los mayores puntos problemáticos en los clústeres masivos de entrenamiento de IA. Mientras los centros de datos luchan por mantener miles de GPUs conectadas sin desperdiciar energía ni provocar fallos de enlace, este avance señala un cambio importante en la forma en que se construirán y mantendrán las redes de IA.
Cuando la Electricidad se Convierte en la Restricción
La escala no tiene precedentes. Diez gigavatios de capacidad de cómputo se traducen en casi 88 teravatios-hora anualmente a nivel de chip. Una vez que se tienen en cuenta la refrigeración y los gastos generales de las instalaciones, el total se acerca a los 105 teravatios-hora al año, aproximadamente el doble del consumo nacional de electricidad de Suiza.
"Esto no es solo un acuerdo de chips, es una apropiación de infraestructura", dijo un analista de semiconductores. "Asegurar energía predecible se está convirtiendo en la verdadera ventaja competitiva."
El acceso a la energía ha surgido como el mayor cuello de botella en la implementación de la IA. Los centros de datos a escala de gigavatios siguen siendo escasos, la obtención de permisos es lenta y la oposición de las comunidades locales va en aumento. El trabajo reportado de OpenAI con Oracle en grandes proyectos centrados en la energía señala un cambio más amplio: controlar la electricidad importa tanto como controlar los datos.
La Insurgencia de Redes que Nadie Esperaba
El paso de OpenAI a Ethernet podría alterar el dominio de Nvidia en las redes de IA. InfiniBand ha sido considerado esencial para el entrenamiento de modelos avanzados debido a su baja latencia. Sin embargo, para la inferencia —donde ahora se producen la mayoría de las cargas de trabajo de IA—, el rendimiento agregado y la flexibilidad operativa tienen más peso que las ganancias de latencia de microsegundos.
El conmutador Ethernet Tomahawk 6 de Broadcom, lanzado recientemente con un rendimiento de 102,4 Tbps y ópticas coempaquetadas, parece oportuno. El nuevo estándar del Ultra Ethernet Consortium ofrece una ruta neutral para el proveedor hacia un rendimiento que antes solo estaba disponible a través de tecnología propietaria.
"Las redes estandarizadas son la forma en que las empresas obtienen apalancamiento sobre los precios de monopolio", señaló un ex ejecutivo de infraestructura en la nube. Si OpenAI demuestra que Ethernet puede escalar a la demanda real de IA, el panorama de las redes podría cambiar rápidamente.
Leyendo entre el Silicio
La estructura de la asociación revela la estrategia de OpenAI: diseñar chips internamente, externalizar la fabricación y conservar la propiedad intelectual. Esto refleja el enfoque de Tensor de Google y Graviton de Amazon, pero adaptado a la inferencia de IA.
Los expertos de la industria esperan que los aceleradores enfaticen el ancho de banda de la memoria y la eficiencia del cómputo disperso, en lugar del rendimiento máximo de coma flotante. En una era donde se procesan miles de millones de tokens al día, el costo por token importa más que la velocidad de entrenamiento.
Esto plantea un desafío para Nvidia. La empresa prospera ofreciendo hardware, software y redes integrados. Si la economía de la inferencia se separa del hardware de entrenamiento, el mercado podría fragmentarse en favor de sistemas especializados.
La Cascada de Consecuencias
Las perspectivas a corto plazo de Nvidia siguen siendo sólidas, pero la presión está aumentando. Los analistas esperan ajustes de precios o estrategias de agrupación para proteger la adopción de InfiniBand.
AMD se enfrenta a una encrucijada estratégica. Sus aceleradores MI y su pila ROCm lo posicionan como una alternativa abierta, pero el silicio personalizado reduce el mercado disponible. Si Ethernet gana terreno, AMD podría beneficiarse, si se inclina hacia las redes abiertas en lugar de los casos de uso de nicho.
Broadcom, mientras tanto, parece bien posicionado. Su apuesta a largo plazo por Ethernet y los aceleradores personalizados ahora se alinea con las tendencias de hiperescala. Incluso el trabajo de integración de sistemas de menor margen se vuelve más valioso cuando se combina con sus tecnologías de red.
Siguiendo los Megavatios
La historia de la inversión se extiende más allá de los semiconductores. Los proveedores de la nube ahora compiten por el acceso a la energía, no solo por el inventario de GPU. La iniciativa "Stargate" de 300.000 millones de dólares de Oracle, según los informes, se centra en la selección de sitios priorizando la energía, lo que subraya que la verdadera escasez es la electricidad, no los chips.
Las empresas de servicios públicos en los centros de datos se enfrentan a un crecimiento masivo de la carga. Las soluciones en el sitio como las celdas de combustible, los reactores nucleares modulares y los sistemas de reutilización de calor están pasando de ser proyectos piloto a prioridades. Los centros de datos están empezando a parecerse a la industria pesada, lo que requiere el apoyo político y de la comunidad.
Calibrando Expectativas y Plazos
Los inversores deben tomar el objetivo de OpenAI para 2026 con cautela. El silicio personalizado de primera generación a menudo experimenta retrasos debido al empaquetado, la preparación del software o problemas térmicos. Un pequeño retraso sería normal, no alarmante.
Ethernet a una escala de más de 10.000 nodos todavía necesita demostrar que puede igualar el rendimiento de InfiniBand en entornos de producción complejos. Los puntos de referencia en los laboratorios rara vez reflejan el uso real.
La adquisición de energía plantea un riesgo similar. Asegurar capacidad a escala de gigavatios implica obstáculos regulatorios, restricciones de transmisión y negociación con la comunidad. Construir infraestructura energizada generalmente lleva más tiempo que diseñar los chips que se ejecutarán en ella.
Consideraciones de Inversión para los Participantes del Mercado
Surgen varios temas. Broadcom podría beneficiarse de sus capacidades de red e integración, pero las tendencias de margen justifican el seguimiento. El dominio de Nvidia en el entrenamiento sigue siendo un foso defensivo, aunque la diversificación en infraestructura Ethernet podría actuar como una cobertura.
La oportunidad más pasada por alto podría ser la infraestructura energética. Las empresas de servicios públicos con capacidad para centros de datos, los desarrolladores de energías renovables con energía de carga base y las empresas constructoras especializadas en despliegues rápidos son las que más se beneficiarán. Las limitaciones físicas —energía, refrigeración, terreno— se están convirtiendo en las restricciones que definen el crecimiento de la IA.
Como siempre, las decisiones de inversión requieren una evaluación cuidadosa de los riesgos y los objetivos. Las condiciones del mercado pueden evolucionar, y los lectores deben buscar asesoramiento profesional adaptado a sus circunstancias.
La alianza OpenAI-Broadcom señala una fase industrial de la IA, una donde el éxito depende menos de algoritmos ingeniosos y más de la gestión de electricidad, cargas térmicas e infraestructura eficiente a una escala sin precedentes. Aquellos que dominen la logística podrían terminar definiendo la próxima década de la industria.