Nvidia financia préstamo de $250B para campus de OpenAI

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Nvidia está en conversaciones para respaldar un préstamo de $250 mil millones destinado a OpenAI, según reportes del Wall Street Journal. El financiamiento cubriría la construcción de un nuevo campus de centros de datos en Ohio, desarrollado por SB Energy, la unidad de SoftBank. El sitio proporcionaría 10 gigavatios de capacidad de cómputo, equivalente al consumo de energía de aproximadamente ocho millones de hogares.

Detalles del financiamiento y alcance del proyecto

El préstamo de $250 mil millones respaldaría únicamente el arrendamiento de OpenAI y ciertos costos de construcción, según CNBC. El monto no incluye los procesadores gráficos que alojaría el sitio, lo que podría elevar el costo total del proyecto a más de $500 mil millones. Nvidia también evalúa un acuerdo separado para financiar $350 mil millones en compras de tarjetas gráficas para OpenAI. Si se materializa, es probable que el campus en Ohio utilice silicio de Nvidia. Esta operación refuerza la posición de Nvidia en infraestructura de IA.

Tecnología y cronograma de lanzamiento

Dado que un campus de 10 gigavatios requeriría varios años de construcción, OpenAI probablemente utilizará generaciones futuras de GPUs de Nvidia, no la tecnología actual. Nvidia planea lanzar el procesador Rubin Ultra en la segunda mitad de 2027, ofreciendo 15 exaflops de rendimiento en formato NVFP4, comparado con 3,5 exaflops de los sistemas actuales. Para 2028 seguirá la serie Feynman, la primera línea de Nvidia con apilamiento de dies en configuración tridimensional. Los racks Feynman alojarían hasta 1.152 tarjetas gráficas, más de diez veces superior a los sistemas Vera Rubin. La tecnología de óptica co-empaquetada permitirá vincular GPUs sin transceptores adicionales, reduciendo costos y consumo energético. Fuente: siliconangle.com

Dato	Detalle
Monto de préstamo	$250 mil millones para arrendamiento y construcción
Cobertura potencial del préstamo	No incluye procesadores gráficos; costo total podría superar $500 mil millones
Ubicación del campus	Ohio, desarrollado por SB Energy (unidad de SoftBank)
Capacidad de cómputo	10 gigavatios; equivalente a consumo de 8 millones de hogares
Acuerdo adicional en evaluación	$350 mil millones para financiar compras de tarjetas gráficas de Nvidia
Rubin Ultra (lanzamiento)	Segunda mitad de 2027; 15 exaflops en NVFP4
Feynman (lanzamiento)	2028; primera línea con apilamiento 3D; racks con hasta 1.152 GPUs
Tecnología clave Feynman	Óptica co-empaquetada; reduce costos y consumo energético
Impacto para SB Energy	Contrato podría impulsar salida a bolsa de SB Energy (valuación esperada >$50 mil millones)

Preguntas frecuentes sobre el campus de datos de OpenAI

¿Cuándo estará operativo el campus en Ohio?

La construcción de un campus de 10 gigavatios requiere varios años. Nvidia no ha confirmado una fecha específica de operación, aunque el procesador Rubin Ultra está programado para lanzarse en la segunda mitad de 2027.

¿Es confirmado el financiamiento de Nvidia para OpenAI?

Según reportes de Wall Street Journal y CNBC, Nvidia está en conversaciones para respaldar el préstamo de $250 mil millones. No se trata de un acuerdo oficialmente confirmado por las empresas, sino de negociaciones en curso.

¿Qué procesadores utilizará el campus?

Aunque no está confirmado formalmente, es probable que utilice procesadores Rubin Ultra (2027) o tecnología Feynman (2028) de Nvidia si el acuerdo de $350 mil millones se materializa.

Qué conviene mirar de cerca

Este acuerdo representa una apuesta masiva de Nvidia en la infraestructura de IA de próxima generación. Para SoftBank, el contrato podría fortalecer significativamente la valoración de SB Energy antes de su salida a bolsa. El cronograma de construcción multi-año implica que OpenAI dependerá de tecnología de Nvidia aún no lanzada.

En Inteligencia Artificial creemos que la escala de este financiamiento ilustra cómo los costos de infraestructura para IA avanzada escapan de las capacidades de financiamiento tradicional, requiriendo coaliciones entre fabricantes de chips, proveedores de energía y desarrolladores de modelos. ¿Qué tan sostenible es este modelo de inversión a largo plazo?