A fecha de 19 de agosto de 2026, la relación entre Nvidia y OpenAI ha dado su paso más concreto hasta ahora hacia la construcción física de infraestructura de inteligencia artificial a gran escala. El 17 de agosto, ambas compañías, junto con SB Energy y SoftBank Group, anunciaron un acuerdo para desarrollar un campus de cómputo de IA en el condado de Pike, Ohio, con una capacidad inicial de 4.25 gigavatios y una opción de ampliación hasta 8 gigavatios en un único sitio. Un día después, la agencia Fortune publicó un análisis que documenta que la garantía financiera de Nvidia detrás del acuerdo terminó siendo 145,000 millones de dólares menor que la cifra que circulaba semanas antes, un dato que ha reavivado la discusión sobre el llamado financiamiento circular en la industria de la IA. Este artículo repasa los detalles verificables del anuncio, lo sitúa dentro del plan más amplio de Nvidia y OpenAI para desplegar entre 12 y 16 gigavatios de cómputo hacia 2030, y examina las dudas que analistas e inversionistas han planteado sobre la sostenibilidad de este modelo de inversión.

De la carta de intención de 2025 al proyecto de Ohio

Para entender el anuncio de agosto conviene retroceder a septiembre de 2025, cuando Nvidia y OpenAI firmaron una carta de intención para desplegar al menos 10 gigavatios de sistemas Nvidia destinados a la infraestructura de próxima generación de OpenAI. En ese momento, Nvidia se comprometió a invertir hasta 100,000 millones de dólares en OpenAI de forma progresiva, a medida que cada gigavatio de capacidad entrara en operación. El primer gigavatio, construido sobre la plataforma Vera Rubin, se proyectó para la segunda mitad de 2026.

Ese acuerdo original era, en esencia, una declaración de intenciones: definía magnitudes y un marco de inversión, pero no ataba la capacidad a un terreno, una fuente de energía o un operador concretos. El anuncio del 17 de agosto de 2026 cambia esa naturaleza. Por primera vez, Nvidia se compromete directamente a asegurar terreno, energía y capacidad de construcción para un sitio específico, en lugar de depender exclusivamente de que OpenAI y sus socios de infraestructura cierren esos acuerdos por su cuenta. Es, en otras palabras, el momento en que la carta de intención empieza a traducirse en cemento, transformadores y contratos de arrendamiento de veinte años.

El acuerdo de Ohio en detalle

El campus tecnológico PORTS-Pike, propiedad y operado por SB Energy, alojará de forma exclusiva cómputo de IA para Nvidia, con OpenAI como cliente principal bajo un contrato de arrendamiento a veinte años. Los términos hechos públicos incluyen:

  • Capacidad inicial: 4.25 gigavatios de capacidad de cómputo de IA (medidos como IT-GW, es decir, potencia dedicada a equipos de tecnología de la información, no a la instalación completa).
  • Opción de ampliación: 3.75 gigavatios adicionales, para un total planeado de 8 gigavatios en el sitio.
  • Generación de energía nueva: más de 10 gigavatios de capacidad energética adicional, en coordinación con la eléctrica regional AEP Ohio.
  • Inversión directa de Nvidia: 1,500 millones de dólares en SB Energy.
  • Infraestructura de red regional: SB Energy y SoftBank se comprometen a aportar más de 4,200 millones de dólares para reforzar la red eléctrica de la zona.
  • Fondo de beneficios comunitarios: 80 millones de dólares iniciales, con aportes incrementales adicionales de 40 millones por parte de OpenAI.
  • Cronograma: la capacidad entrará en operación de forma escalonada a partir de 2028.

El Departamento de Energía y el Departamento de Comercio de Estados Unidos aparecen mencionados como partes involucradas en la coordinación del proyecto, lo que sugiere que el gobierno federal está tratando estos despliegues como infraestructura de interés estratégico, en línea con el discurso que ya se había visto en anuncios previos de Nvidia sobre infraestructura de IA en territorio estadounidense.

Jensen Huang, consejero delegado de Nvidia, describió el movimiento en términos de infraestructura nacional: "la IA se está convirtiendo en infraestructura, la base para la inteligencia en cada industria". Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, fue más directo sobre la escala: "va a ser un sitio enorme, con suficiente poder de cómputo para ayudar a millones de personas". Rich Hossfeld, representante de SB Energy, enmarcó el proyecto como una pieza de la economía energética regional más que como un simple centro de datos.

El contexto más amplio: una carrera medida en gigavatios

Hasta hace pocos años, la capacidad de cómputo para entrenar e implementar modelos de lenguaje se medía en número de GPU o en petaFLOPS. En 2026, la unidad de referencia para los anuncios de infraestructura de los grandes laboratorios y fabricantes de chips es el gigavatio, la misma unidad que se usa para dimensionar plantas eléctricas o el consumo de ciudades enteras. Ese cambio de escala no es casual: refleja que el cuello de botella real para escalar la IA generativa ya no es únicamente el diseño de chips, sino la disponibilidad de energía, terreno y capacidad de construcción para alojarlos.

En ese contexto, el acuerdo de Ohio se suma a una serie de anuncios previos de Nvidia orientados a consolidarse como lo que la propia compañía describe como "la pila completa" detrás del cómputo de IA: hardware, software, seguridad, acceso a investigación y sistemas de gemelos digitales para el diseño de plantas físicas. Antes del anuncio de Ohio, Nvidia ya había anunciado colaboraciones de infraestructura con socios en Estados Unidos y el Reino Unido, además de un proyecto conjunto con Oracle y el Departamento de Energía estadounidense para construir una de las supercomputadoras de IA más grandes del país dedicada a investigación científica, con decenas de miles de GPU de la familia Blackwell. Ohio, en ese sentido, no es un caso aislado sino una pieza más de un patrón: comprometer capital y garantías financieras propias para asegurar que la infraestructura física exista, en lugar de esperar a que terceros la construyan de forma independiente.

Cómo encaja Ohio en el plan de 12 a 16 gigavatios

El sitio de Ohio no es un proyecto aislado, sino una pieza dentro de un plan más amplio. Según cifras difundidas junto con el anuncio, los despliegues existentes y planeados entre Nvidia y OpenAI suman aproximadamente 12 gigavatios, con una opción de expansión hasta 16 gigavatios. A la escala actual, Nvidia estima que esto podría representar cerca de 600,000 millones de dólares en ingresos por infraestructura de cómputo hacia 2030.

Para dimensionar esa cifra, Nvidia ha señalado que cada generación de sistemas desplegados en PORTS-Pike equivale aproximadamente a 1.5 millones de GPU, con un potencial de generar entre 150,000 y 200,000 millones de dólares en ingresos por generación. Es una forma de traducir gigavatios, la unidad con la que se mide la energía, en unidades de negocio: chips vendidos e ingresos reconocidos.

Este marco de varios gigavatios repartidos en distintos sitios también explica por qué Ohio, pese a representar hasta 8 gigavatios por sí solo, se presenta como "un sitio" dentro de un portafolio más amplio que incluye compromisos previos como Stargate en Estados Unidos y proyectos internacionales como Stargate U.K., desarrollado junto con Nscale y basado en GPU Blackwell Ultra.

El otro lado de la moneda: financiamiento circular

El análisis publicado por Fortune el 18 de agosto añade una capa de escrutinio que no aparece en los comunicados oficiales. Según ese reporte, la garantía financiera que Nvidia ofreció como respaldo del acuerdo se redujo de forma notable en las semanas previas a la firma: de una cifra que en julio se consideraba cercana a los 250,000 millones de dólares, a "menos de 120,000 millones" reportados el 14 de agosto, hasta cerrar en 105,000 millones de dólares cuando el acuerdo se firmó el 17 de agosto. La diferencia entre la cifra inicial y la final ronda los 145,000 millones de dólares.

Fortune conecta esa reducción con una preocupación que ya venía creciendo entre inversionistas: el llamado financiamiento circular en la industria de la IA. El concepto describe una dinámica en la que el fabricante dominante de chips de IA, en este caso Nvidia, termina financiando directamente la infraestructura que a su vez genera demanda por sus propios productos. Es un ciclo que se autorrefuerza: Nvidia invierte en centros de datos, esos centros de datos compran GPU de Nvidia, y los ingresos resultantes justifican, sobre el papel, la inversión original.

Cuando la cifra de 250,000 millones de dólares trascendió en julio, las acciones de Nvidia cayeron cerca de un 4.5% en operaciones intradía, en lo que se interpretó como una señal de que el mercado no ve este tipo de estructuras con neutralidad. El reporte no cita a analistas por nombre, pero sí referencia cobertura de Reuters sobre la "ansiedad respecto a la sostenibilidad de la inversión en IA" y gráficos de Bloomberg sobre "acuerdos circulares" en el sector.

La pregunta de fondo que plantea este tipo de cobertura no es si el acuerdo de Ohio es real, que lo es, con terreno, contratos de energía y un cronograma público. La pregunta es si la demanda de cómputo que respalda esta expansión proviene de ingresos externos genuinos, generados por empresas y usuarios que pagan por servicios de IA, o si una parte relevante depende de que los propios proveedores de infraestructura sigan inyectando capital entre sí para sostener el crecimiento. Es, en esencia, la misma pregunta que ya rondaba el plan de financiamiento de 500,000 millones de dólares que Nvidia había anunciado semanas antes con firmas de Wall Street como Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR, solo que ahora aplicada a un contrato específico con un cliente específico.

Comparación con los otros grandes actores

El movimiento de Nvidia y OpenAI no ocurre en el vacío. Cada uno de los otros tres actores relevantes en la carrera de infraestructura de IA está tomando una ruta distinta.

Anthropic ha optado por mantenerse como cliente de cómputo en la nube antes que como constructor directo de centros de datos propios. La compañía figura entre los laboratorios que planean adoptar la CPU Vera de Nvidia, diseñada específicamente para cargas de trabajo de agentes de IA, junto con OpenAI y SpaceXAI, pero no ha anunciado compromisos de infraestructura física comparables en escala al de Ohio. Su estrategia reciente se ha concentrado más en el control del comportamiento de sus modelos, como los mecanismos de inspección de prompts en Claude Enterprise o el watermarking de traducciones exigido por la Unión Europea, que en la construcción de plantas de cómputo.

Huawei, por su parte, representa la apuesta opuesta a la dependencia de Nvidia. La compañía china ha insistido en que su familia de modelos openPangu, incluida la versión Pro con 505,000 millones de parámetros totales, se entrena por completo sobre chips Ascend, sin utilizar GPU de Nvidia en ningún punto del proceso. Con las restricciones de exportación de semiconductores entre Estados Unidos y China aún vigentes, esta ruta no es solo una preferencia tecnológica, sino una necesidad estructural. El contraste con el acuerdo de Ohio es directo: mientras Nvidia y OpenAI concentran capital en un ecosistema cerrado propio, Huawei construye una pila tecnológica paralela que no depende de ese ecosistema en absoluto.

OpenAI, además de su papel como cliente en el acuerdo de Ohio, mantiene en paralelo un historial de diversificación de proveedores de cómputo, incluyendo acuerdos con otros fabricantes de semiconductores para el desarrollo de chips a medida. Esto sugiere que, incluso para el socio más cercano de Nvidia en este anuncio, la dependencia de una sola arquitectura de hardware no se considera una posición cómoda a largo plazo.

Esta comparación deja una lectura relativamente clara: Nvidia y OpenAI están apostando por profundizar su relación mutua a una escala sin precedentes, mientras que Anthropic y Huawei, por razones distintas, están construyendo opciones que reducen su dependencia de un único proveedor.

Vale la pena notar, además, que este no es el primer anuncio de infraestructura de Nvidia en agosto de 2026. Apenas cuatro días antes del acuerdo de Ohio, Nvidia había presentado un plan para movilizar hasta 500,000 millones de dólares en capital privado, con la participación de firmas como Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs y KKR, en el que Nvidia se comprometía a garantizar con recursos propios que los chips utilizados como colateral en esas operaciones mantuvieran su valor. El acuerdo de Ohio y ese plan de financiamiento no son el mismo evento, pero comparten un mismo patrón de fondo: Nvidia utilizando su propio balance financiero, ya sea en forma de inversión directa, garantías de valor residual o compromisos de compra, para acelerar la construcción de infraestructura que en última instancia depende de sus propios productos. Es precisamente esa repetición de patrón, más que un anuncio aislado, lo que ha llevado a analistas a hablar de una tendencia estructural y no de un caso puntual.

El papel de las instituciones estadounidenses

El anuncio de Ohio se hizo con la mención explícita del Departamento de Energía y el Departamento de Comercio de Estados Unidos como partes coordinadoras, junto con la eléctrica regional AEP Ohio. A diferencia de anuncios anteriores en los que las agencias federales aparecían como interlocutoras generales de política tecnológica, aquí su presencia está ligada a un proyecto de construcción concreto: la generación de más de 10 gigavatios de energía nueva para alimentar un solo campus de cómputo.

Esa dimensión energética es, en muchos sentidos, tan relevante como la dimensión de cómputo. Construir gigavatios de capacidad de procesamiento no sirve de nada sin gigavatios equivalentes de generación y transmisión eléctrica confiable, y ese es precisamente el motivo por el que SB Energy y SoftBank comprometen más de 4,200 millones de dólares en infraestructura de red regional. La participación de un fondo de beneficios comunitarios de 120 millones de dólares en total, aportado entre SB Energy y OpenAI, sugiere además que ambas compañías anticipan resistencia local ante el uso intensivo de recursos energéticos e hídricos que suelen requerir estos campus, una fricción que ya se ha documentado en otros proyectos de centros de datos en Estados Unidos.

Qué significa esto para las empresas

Para una empresa que hoy depende de servicios de IA en la nube, ya sea a través de modelos de Anthropic, OpenAI o de proveedores de infraestructura como Nvidia, este anuncio tiene implicaciones prácticas que vale la pena separar por horizonte de tiempo.

En el corto plazo, el efecto es prácticamente nulo. La capacidad del sitio de Ohio comenzará a entrar en operación de forma escalonada a partir de 2028, por lo que no debe esperarse ningún alivio inmediato en la disponibilidad o el precio de GPU en la nube durante 2026 o 2027. Las empresas que hoy enfrentan largas listas de espera para acceder a cómputo de alto rendimiento seguirán haciéndolo durante ese periodo.

En el mediano plazo, hacia 2028 y 2030, un incremento sostenido de la oferta de cómputo en la escala de gigavatios podría traducirse en una moderación de los precios de servicios de inferencia y entrenamiento, especialmente para las empresas que dependen de proveedores que a su vez usan infraestructura Nvidia. Sin embargo, esa moderación depende de que la demanda real de IA crezca al ritmo proyectado; si no lo hace, el resultado más probable es sobrecapacidad, no necesariamente precios más bajos para el usuario final, dado que buena parte de esa capacidad ya está comprometida contractualmente con clientes específicos como OpenAI.

Para los equipos responsables de decisiones de infraestructura tecnológica, el mensaje más relevante puede ser de gestión de riesgo de proveedor. La concentración de compromisos de esta magnitud entre dos actores, Nvidia como fabricante y financista, y OpenAI como principal cliente y receptor de inversión, introduce una correlación que antes no existía con tanta claridad. Un tropiezo financiero o regulatorio en cualquiera de las dos partes podría tener efectos en cadena sobre la disponibilidad y el precio del cómputo para terceros. Diversificar entre proveedores de modelos y de infraestructura, en lugar de depender de un único ecosistema, sigue siendo la recomendación más razonable para empresas con cargas de trabajo críticas de IA.

Hay también una lectura de planificación presupuestaria que las áreas de tecnología y finanzas de las empresas pueden extraer de este anuncio. Si el cronograma de 2028 a 2030 se cumple, y si la moderación de precios efectivamente ocurre, las organizaciones que hoy están evaluando si desarrollar capacidades de IA internamente o depender de proveedores externos ganan un argumento a favor de esperar antes de comprometer inversiones grandes en infraestructura propia, ya que el costo marginal de acceder a cómputo de terceros podría bajar en ese horizonte. Al mismo tiempo, ese mismo horizonte de dos a cuatro años es demasiado largo para que sirva de base a decisiones operativas de corto plazo, por lo que las empresas no deberían usar este anuncio como justificación para posponer proyectos de IA que ya tienen sentido de negocio hoy con la capacidad disponible actualmente.

Por último, conviene distinguir entre el efecto sobre los grandes clientes empresariales que negocian capacidad reservada directamente con proveedores de nube, y el efecto sobre las pequeñas y medianas empresas que consumen IA a través de API o de productos de software ya empaquetados. Los primeros podrían beneficiarse de forma más directa y temprana de la nueva capacidad, en la medida en que puedan negociar acceso prioritario. Los segundos, en cambio, sentirán cualquier efecto de forma indirecta y con retraso, a través de los precios que fijen los proveedores intermedios, lo que hace todavía más especulativo anticipar un impacto concreto en sus costos operativos antes de que termine la década.

Limitaciones y riesgos reales

Varios elementos de este acuerdo merecen una lectura cautelosa antes de asumir que la expansión se ejecutará tal como se ha anunciado.

El primero es el riesgo de ejecución. Construir 8 gigavatios de capacidad de cómputo, junto con más de 10 gigavatios de generación eléctrica nueva, implica permisos ambientales, contratos de construcción, cadenas de suministro de transformadores y equipos de refrigeración, y coordinación con una eléctrica regional que no está bajo el control directo de Nvidia ni de OpenAI. Proyectos de esta escala han sufrido retrasos en otras partes del mundo, y no hay garantía de que el cronograma de 2028 se cumpla sin ajustes.

El segundo es el riesgo financiero ya documentado por Fortune: la reducción de 145,000 millones de dólares en la garantía de Nvidia, entre la cifra que circulaba en julio y la que finalmente se firmó, indica que las condiciones del acuerdo estuvieron sujetas a negociación bajo presión del mercado. Esto no invalida el proyecto, pero sí sugiere que las cifras más ambiciosas difundidas en fases tempranas de este tipo de anuncios deben tomarse como techos aspiracionales, no como compromisos firmes.

El tercero es la concentración de contraparte. OpenAI es, simultáneamente, cliente de cómputo, receptor de inversión de Nvidia, y una de las compañías cuya valoración depende en parte de la percepción del mercado sobre la solidez de estos mismos acuerdos. Esa triple relación es precisamente lo que los críticos del financiamiento circular señalan como problemático: resulta difícil distinguir entre demanda genuina de mercado y demanda sostenida por el propio proveedor de capital.

Por último, existe un riesgo regulatorio y político que no debe descartarse. La escala de estos acuerdos, sumada a la participación implícita de agencias federales estadounidenses en la coordinación de energía e infraestructura, podría atraer escrutinio antimonopolio o energético en los próximos años, especialmente si comunidades locales cuestionan el uso de recursos hídricos y eléctricos para centros de datos privados frente a otras prioridades de infraestructura pública.

Preguntas frecuentes

¿Qué anunciaron exactamente Nvidia, OpenAI y SB Energy el 17 de agosto de 2026?

Un acuerdo para desarrollar el campus tecnológico PORTS-Pike en el condado de Pike, Ohio, con una capacidad inicial de 4.25 gigavatios y una opción de ampliación hasta 8 gigavatios, bajo un arrendamiento de veinte años con OpenAI como cliente principal y Nvidia como garante exclusivo del cómputo alojado en el sitio.

¿Cuánto invierte Nvidia directamente en este proyecto?

Nvidia invierte 1,500 millones de dólares en SB Energy para asegurar el sitio, además de la garantía financiera asociada al acuerdo, que según Fortune se cerró en 105,000 millones de dólares tras haber sido considerada en cifras cercanas a los 250,000 millones de dólares semanas antes.

¿Qué es el financiamiento circular y por qué genera dudas entre inversionistas?

Es la dinámica en la que un fabricante de chips, como Nvidia, financia infraestructura que a su vez genera demanda por sus propios productos, lo que dificulta distinguir entre crecimiento impulsado por demanda real de los usuarios finales y crecimiento sostenido por el propio proveedor de capital.

¿Cuándo estará operativo el centro de datos de Ohio?

La capacidad entrará en funcionamiento de forma escalonada a partir de 2028, según el cronograma publicado junto con el anuncio. No se espera ningún efecto en la disponibilidad de cómputo antes de esa fecha.

¿Este acuerdo reemplaza el compromiso de 10 gigavatios firmado en septiembre de 2025?

No. Lo amplía. El acuerdo de 2025 fue una carta de intención que definía el marco general de inversión y capacidad. El anuncio de Ohio es la primera vez que ese marco se concreta en un sitio, un terreno y un cronograma específicos, dentro de un plan total que ahora se estima entre 12 y 16 gigavatios.

¿Qué papel juegan el Departamento de Energía y el Departamento de Comercio de Estados Unidos en este acuerdo?

Ambas agencias federales aparecen mencionadas como partes coordinadoras del proyecto, junto con la eléctrica regional AEP Ohio, en lo relacionado con la generación de más de 10 gigavatios de energía nueva necesaria para alimentar el campus. Su participación refleja que Washington trata este tipo de proyectos como infraestructura de interés estratégico nacional, aunque los comunicados disponibles no detallan el alcance exacto de su rol regulatorio o de financiamiento.

Fuentes oficiales recomendadas

nvidia
openai
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infraestructura de ia
financiamiento circular
gpu
ohio
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