El laboratorio de máquinas pensantes asegura inversión de NVIDIA

      El acuerdo une a una de las empresas de chips más poderosas del mundo con la startup de IA fundada por la ex CTO de OpenAI, y el compromiso de computación por sí solo asciende a decenas de miles de millones de dólares. Cuando Mira Murati dejó OpenAI en septiembre de 2024, se negó a decir mucho sobre lo que vino después. Lo que ha quedado claro, aproximadamente 18 meses después, es que estaba construyendo algo con serias ambiciones, y que ha encontrado en Nvidia un socio dispuesto a respaldarlas a una escala que habría parecido extravagante incluso hace un año. El 10 de marzo de 2026, NVIDIA y Thinking Machines Lab anunciaron una asociación estratégica multianual bajo la cual la startup de Murati desplegará al menos un gigavatio de los sistemas de próxima generación Vera Rubin de NVIDIA para entrenar sus modelos. NVIDIA también ha realizado lo que ambas compañías describen como una "inversión significativa" en Thinking Machines, aunque ninguna ha revelado la cifra. El 💜 de la tecnología de la UE Las últimas novedades de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris, y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Suscríbete ahora! Según el Financial Times, el acuerdo de suministro de chips por sí solo vale decenas de miles de millones de dólares. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha dicho anteriormente que un gigavatio de capacidad de centro de datos de IA cuesta hasta 50 mil millones de dólares. Thinking Machines Lab, que Murati fundó en febrero de 2025, ha recaudado más de 2 mil millones de dólares desde su creación. Los inversores incluyen a Andreessen Horowitz, Accel y NVIDIA, junto con, algo inusual, el brazo de capital de riesgo de AMD, el principal rival de chips de NVIDIA. La empresa ha crecido de aproximadamente 30 empleados hace un año a unos 120 hoy. Un laboratorio construido sobre la personalización La misión declarada de la empresa es construir sistemas de IA que sean, en sus propias palabras, "más ampliamente entendidos, personalizables y generalmente capaces". El énfasis en la personalización es significativo: Murati y su equipo parecen estar posicionando a Thinking Machines como algo distinto de OpenAI y Anthropic, que venden productos relativamente fijos, al construir infraestructura que las empresas y desarrolladores pueden moldear según sus propios requisitos. La asociación con NVIDIA incluye colaboración técnica así como suministro de computación, específicamente la optimización de los productos de Thinking Machines para el hardware de NVIDIA. Ese tipo de integración cercana a nivel de chip ha demostrado ser valiosa históricamente; en términos generales, es parte de lo que permitió a OpenAI moverse tan rápido como lo hizo en la era GPT. "La tecnología de NVIDIA es la base sobre la cual se construye todo el campo", dijo Murati en un comunicado que acompaña el anuncio. "Esta asociación acelera nuestra capacidad para construir IA que las personas pueden moldear y hacer suya". Lo que esto señala sobre la carrera de computación Thinking Machines no es el único laboratorio de frontera que firma acuerdos de computación a escala de gigavatio. La industria de IA en general está inmersa en una carrera por asegurar la infraestructura necesaria para entrenar la próxima generación de modelos, y los acuerdos que se están firmando ahora, en algunos casos antes de que el hardware incluso exista, reflejan una apuesta de que quien asegure la mayor cantidad de computación primero tendrá una ventaja duradera. Para NVIDIA, la inversión cumple un doble propósito: genera ingresos por ventas de chips mientras también le da a la empresa una participación en un laboratorio que claramente ve como un potencial cliente a largo plazo y socio estratégico. NVIDIA ha realizado inversiones similares en otras empresas de IA, construyendo un portafolio que sigue la frontera de la industria. Murati, por su parte, rechazó una oferta de adquisición del Mark Zuckerberg de Meta el año pasado. La asociación con NVIDIA sugiere que tiene la intención de permanecer independiente, y que ha asegurado los recursos para hacer ese caso de manera creíble. Si un laboratorio de 120 personas puede competir genuinamente con organizaciones diez veces su tamaño sigue por verse. Pero ya no le falta computación para intentarlo.