La fiebre del silicio propio: cómo OpenAI, SpaceX y otras gigantes tecnológicas buscan reducir su dependencia de Nvidia

Qué pasó

Nvidia ha dominado el mercado de chips para inteligencia artificial durante los últimos años, pero ese escenario de dependencia exclusiva comenzó a modificarse de manera estructural. El 26 de junio de 2026, OpenAI dio a conocer públicamente sus planes para desarrollar Jalapeño, su primer procesador de inferencia personalizado, construido en colaboración con Broadcom.

La iniciativa se enmarca en una tendencia creciente dentro de la industria tecnológica global. Google, Apple y SpaceX se han sumado a la lista de empresas que están construyendo procesadores propios para reducir el riesgo de depender de un único proveedor, según quedó de manifiesto en un reciente episodio del podcast Equity, de TechCrunch, conducido por Kirsten Korosec, Anthony Ha y Sean O'Kane.

El movimiento responde a una lógica de cobertura más que de ruptura total con Nvidia. Las compañías persiguen mayor control sobre el hardware, componentes ajustados a sus cargas de trabajo específicas y las mejoras de rendimiento que Apple obtuvo cuando abandonó a Intel en favor de chips propios. La estrategia también busca asegurar capacidad de cómputo en un mercado donde la oferta de unidades de procesamiento gráfico de alta gama sigue siendo insuficiente para satisfacer la demanda global.

Contexto

La concentración del mercado de semiconductores especializados en inteligencia artificial en torno a Nvidia ha sido uno de los rasgos distintivos del ciclo tecnológico reciente. La compañía dirigida por Jensen Huang capturó una proporción significativa del valor generado por la expansión de los modelos generativos, respaldada por una arquitectura de procesamiento paralelo que se consolidó como estándar para el entrenamiento e inferencia de modelos de gran escala.

No obstante, los altos costos, los plazos de entrega prolongados y la necesidad de ajustar el hardware a cargas de trabajo específicas han motivado a las grandes tecnológicas a evaluar alternativas. El silicio personalizado permite a las empresas codiseñar sus procesadores con fabricantes especializados y ajustar parámetros como consumo energético, capacidad de memoria y ancho de banda.

El precedente más citado es el de Apple, que en 2020 inició la transición desde procesadores Intel hacia su línea M, logrando mejoras sustanciales en eficiencia energética y rendimiento por vatio. En el segmento de inteligencia artificial, Google fue pionera con sus unidades de procesamiento tensorial, que llevan años operando en sus centros de datos. El movimiento actual representa una generalización de esa estrategia hacia nuevos actores y aplicaciones.

Impacto para empresas chilenas

Para el ecosistema empresarial chileno, la diversificación del mercado de chips de inteligencia artificial abre interrogantes y oportunidades relevantes. La mayor parte de las compañías locales, incluidas grandes empresas, pymes y firmas emergentes, accede a capacidad de cómputo para inteligencia artificial a través de proveedores de servicios en la nube, principalmente Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud, los que a su vez dependen en gran medida de procesadores Nvidia.

Una mayor competencia en el segmento de silicio personalizado podría traducirse, en el mediano plazo, en una reducción de los precios de los servicios de inferencia y entrenamiento de modelos. Esto beneficiaría directamente a las empresas chilenas que están incorporando herramientas de inteligencia artificial en sus operaciones, particularmente en sectores como comercio electrónico, servicios financieros, minería y retail.

En el ámbito local, los proveedores de soluciones de inteligencia artificial adaptados al mercado chileno podrían encontrar nuevas oportunidades de negocio. La disminución de los costos de infraestructura facilitaría la adopción de modelos más complejos por parte de actores que hasta ahora han quedado fuera por restricciones presupuestarias. Al mismo tiempo, el surgimiento de estándares abiertos y arquitecturas diversificadas podría reducir la dependencia tecnológica de proveedores únicos, aspecto sensible para la soberanía digital del país.

Qué sigue

De consolidarse esta tendencia, Nvidia enfrentará una presión competitiva inédita en el segmento de inteligencia artificial, donde hasta ahora operaba con márgenes excepcionalmente altos. Las grandes tecnológicas probablemente optarán por mantener una relación comercial con la firma, complementada con sus desarrollos internos, en una lógica de diversificación más que de sustitución total.

El movimiento también podría incentivar la entrada de nuevos actores al mercado de diseño de chips personalizados, incluidas firmas de inteligencia artificial que aún no han anunciado programas propios. Para Chile y América Latina, el seguimiento de esta reconfiguración será clave para anticipar los efectos sobre los costos de adopción tecnológica y la disponibilidad de infraestructura de cómputo avanzada en la región.