En septiembre de 2025, NVIDIA y OpenAI anunciaron un memorando de entendimiento para una alianza sin precedentes: hasta 100.000 millones de dólares de inversión vinculada al despliegue de al menos 10 gigavatios de centros de datos de inteligencia artificial basados en sistemas del fabricante de chips.El esquema era circular: NVIDIA inyectaría capital en OpenAI y esta devolvería esa inversión adquiriendo grandes volúmenes de GPU y plataformas de la compañía.
Esta operación, presentada entonces como “el mayor proyecto de infraestructura de IA de la historia”, impulsó las valoraciones bursátiles vinculadas al sector y consolidó la idea de que ambos actores estaban “unidos por la cadera” en la próxima ola de computación de IA generativa.Sin embargo, a comienzos de 2026, el relato ha cambiado: el acuerdo sigue sin estar firmado, se ha rebajado de facto su escala y la relación se reescribe de forma más prudente.
Un compromiso de US$100.000 millones que nunca fue definitivo
Dos meses después del anuncio, en diciembre de 2025, la directora financiera de NVIDIA, Colette Kress, reconoció ante inversores que el acuerdo seguía en fase de carta de intenciones y que “todavía no se ha completado un acuerdo definitivo”, subrayando que no había garantías de que la inversión se materializara “en los términos esperados, o siquiera se materialice”.
En paralelo, los informes financieros de NVIDIA dejaron claro que las previsiones de venta de sus sistemas de IA para 2025‑2026 no incorporaban todavía los ingresos asociados a este megadeal, lo que de facto lo situaba fuera del escenario base de la compañía pese al impacto mediático inicial.
Ya en enero de 2026, diversas informaciones señalaban que la empresa estaba reevaluando la escala del compromiso y que el plan original de los 100.000 millones –vinculado a la puesta en marcha progresiva de los 10 gigavatios de capacidad de centros de datos– había quedado en suspenso.
Jensen Huang matiza las expectativas mientras defiende la alianza
La tensión se hizo visible a finales de enero de 2026, cuando un reportaje del Wall Street Journal apuntó a dudas internas dentro de NVIDIA sobre el tamaño del acuerdo y sobre el modelo de negocio de OpenAI, lo que habría llevado a reconsiderar el alcance de la inversión.
En respuesta, el consejero delegado de NVIDIA, Jensen Huang, calificó públicamente las informaciones sobre una ruptura con OpenAI como “nonsense” (“un sinsentido”) y aseguró que la empresa “definitivamente participará” en la nueva ronda de financiación de OpenAI, aunque a una escala significativamente menor que la cifra simbólica de 100.000 millones.
Huang ha insistido en que el acuerdo anunciado en 2025 era un marco no vinculante, un límite máximo y no una promesa firme. Según las informaciones financieras recientes, NVIDIA baraja una participación que podría convertirse en “la mayor inversión de la historia de la compañía”, pero lejos del tope de 100.000 millones de dólares.
OpenAI diversifica proveedores y eleva su perfil de riesgo
Mientras tanto, OpenAI ha seguido ampliando su huella de cómputo con otros actores. La compañía ha cerrado acuerdos significativos con Microsoft, Oracle y proveedores especializados como Broadcom, AMD o CoreWeave para asegurar capacidad de proceso a escala decenas de miles de millones de dólares.
Al mismo tiempo, sus planes de gasto e inversión han elevado las alertas entre analistas. Proyecciones citadas por firmas de investigación hablan de pérdidas acumuladas potenciales de más de 100.000 millones antes de alcanzar la rentabilidad, con un gasto anual que ya supera ampliamente los 17.000 millones de dólares frente a unos ingresos anualizados de alrededor de 20.000 millones en 2025.
En este contexto, depender en exceso de un solo proveedor de chips supondría para OpenAI un riesgo operativo y de gobernanza. Distintas fuentes han señalado que la organización busca reducir su exposición exclusiva a NVIDIA y repartir parte de la inferencia y el entrenamiento de modelos entre otras plataformas de hardware y nubes públicas.
Una relación estratégica que pasa del idilio al realismo
Para NVIDIA, comprometer hasta 100.000 millones de dólares con un único cliente en plena explosión de la demanda global de infraestructura de IA también generaba dudas internas de concentración de riesgo. La empresa tiene en marcha inversiones de miles de millones con otros socios como Anthropic o Intel y necesita preservar flexibilidad para atender a hyperscalers como Microsoft, Amazon o Google.
Informes recientes describen la situación como un “pivote estratégico” más que como una ruptura: la lógica de fondo –NVIDIA como proveedor central de la infraestructura de OpenAI– se mantiene, pero el diseño financiero del acuerdo y su escala se están revisando a la baja.
En paralelo, expertos en competencia y reguladores han expresado inquietud por el impacto que tendría un compromiso de 100.000 millones sobre la dinámica del mercado de chips de IA, al consolidar una posición dominante tanto de NVIDIA como de OpenAI frente a rivales como AMD o los procesadores personalizados de terceros.
Impacto global y relevancia para España y la Unión Europea
Aunque el acuerdo entre NVIDIA y OpenAI se negocia desde Estados Unidos, sus consecuencias afectan directamente al ecosistema digital europeo y al español. La mayoría de los grandes modelos de IA generativa utilizados por empresas y administraciones en España se entrenan y despliegan sobre hardware de NVIDIA, tanto en nubes públicas internacionales como en centros de datos regionales que aspiran a captar carga de trabajo de IA.
Un replanteamiento de la alianza reduce el riesgo de que una parte sustancial de la capacidad futura de GPU quede “preasignada” a un único cliente, lo que podría tensionar los plazos y costes de acceso para empresas y centros de investigación europeos. NVIDIA ya ha asegurado que cualquier participación en el capital de OpenAI “no cambiará el enfoque ni afectará al suministro al resto de clientes” y que seguirá dando prioridad a todos ellos por igual.
Para España, que está impulsando hubs de datos y proyectos de supercomputación en el marco de la estrategia de IA europea, disponer de un mercado de GPU menos concentrado es clave para asegurar precios competitivos y plazos razonables de provisión. Además, la discusión sobre el consumo energético y de agua asociado a centros de datos de IA de 10 gigavatios enlaza con los debates nacionales sobre planificación eléctrica, estrés hídrico y ordenación territorial.
Consumo energético, regulación y modelo de negocio en cuestión
Más allá de la relación bilateral, el estancamiento del megadeal pone el foco en la sostenibilidad del modelo de “hiperescala” de la IA. Estudios recientes estiman que el consumo eléctrico global de los centros de datos podría duplicarse hasta superar los 1.000 TWh en 2030 impulsado por la IA, mientras organismos como el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente alertan del incremento del uso de agua para refrigeración.
La Unión Europea ya ha empezado a vincular la expansión de grandes infraestructuras digitales a objetivos de eficiencia energética y renovables, un marco regulatorio que condicionará tanto la implantación de megacentros de datos como los acuerdos de suministro de chips. En ese escenario, amarrar un compromiso rígido de 10 gigavatios resulta más complejo, especialmente si los retornos económicos dependen de modelos de negocio de IA todavía en consolidación.
En el plano financiero, analistas subrayan que el carácter circular del acuerdo –NVIDIA invierte en OpenAI y recupera vía venta de sus propios chips– puede dificultar la lectura del verdadero nivel de demanda de mercado, un aspecto relevante para reguladores y para inversores que valoran la sostenibilidad a largo plazo del sector.
En síntesis, la relación entre NVIDIA y OpenAI ha pasado del entusiasmo de un anuncio de 100.000 millones de dólares a una fase de realismo negociador. El vínculo estratégico se mantiene, pero el megadeal se ha enfriado y probablemente será sustituido por compromisos más contenidos y diversificados. Para España y la Unión Europea, este giro abre una ventana de oportunidad para reforzar su autonomía tecnológica y su capacidad de negociación en un mercado de infraestructura de IA en plena reconfiguración.
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