Nvidia evalúa invertir US$2.500M en Thinking Machines Lab

Nvidia entra de nuevo en Thinking Machines: por qué esta cheque vale más que el número

Nvidia está en conversaciones para invertir aproximadamente US$2.500 millones en Thinking Machines Lab, la startup de inteligencia artificial fundada por la ex-CTO de OpenAI, Mira Murati, según reportó The Information el jueves 3 de septiembre de 2026. El movimiento llega en paralelo a una ronda mayor de la propia startup, que busca levantar al menos US$1.000 millones adicionales a una valuación cercana a los US$40.000 millones, con Accel como posible lead.

Lo que parece un cheque aislado es, en realidad, una operación de infraestructura: Nvidia lleva la relación un paso más allá del acuerdo de marzo de 2026, cuando anunció una alianza con Thinking Machines que ya incluía una inversión y el compromiso de suministrar al menos 1 gigavatio de sistemas de IA de próxima generación. Ahora no solo financia el capital: financia el consumo de sus propios chips.

Quién está del otro lado de la mesa

Thinking Machines Lab no es una startup al uso. Fue fundada a comienzos de 2025 por Murati, quien dejó OpenAI tras seis años en la compañía —incluyendo un paso breve como CEO interina en 2023— y arrastró consigo a varios ex colegas, según reconstruye TechCrunch. Entre los nombres originales figuran John Schulman, Barret Zoph y Luke Metz.

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La ronda semilla de la compañía —de US$2.000 millones, una de las más grandes de la historia— fue liderada por Andreessen Horowitz con participación de Nvidia, GV, Lightspeed y Conviction Partners, y la dejó valuada en US$12.000 millones, según TechCrunch. En apenas un año, la valuación objetivo se ha multiplicado por más de tres. El run rate anual de ingresos de la startup ya supera los US$100 millones, según una fuente con conocimiento de sus finanzas citada por TechCrunch, lo que deja a la valuación objetivo como un múltiplo de ingresos especialmente agresivo.

En julio de 2026, la compañía presentó Inkling, un modelo de pesos abiertos que monetiza vía tarifas de cómputo por uso dentro de su plataforma Tinker, que adapta modelos sobre datos propietarios de clientes. Es decir: el producto ya genera caja antes de que se cierre esta nueva ronda.

El contexto: Nvidia como mayor inversionista corporativo del sector

Las cifras alrededor de Nvidia como inversor muestran la dimensión del movimiento. Según un análisis de CNBC publicado el 4 de septiembre, Nvidia reportó tenencias de capital en otras compañías por US$99.000 millones al 26 de julio, frente a unos US$7.000 millones un año antes y US$2.200 millones dos años antes. En lo que va de 2026, la empresa ha comprometido más de US$40.000 millones en rondas del ecosistema.

La CFO de Nvidia, Colette Kress, dijo en la llamada de resultados que la compañía ha invertido "casi US$50.000 millones en los frontier AI labs", reportó CNBC. Entre los compromisos confirmados: US$30.000 millones en OpenAI anunciados en febrero como parte de la ronda de US$110.000 millones de la compañía, además de US$2.000 millones en CoreWeave (enero) y US$2.000 millones en Nebius (marzo), entre más de un centenar de operaciones en dos años según TechCrunch.

Hay un patrón detrás de cada uno de estos movimientos que vale la pena leer bien, especialmente si diriges una startup que consume GPU. Para una startup de IA, Nvidia ya no es solo proveedor: es inversor, financista indirecto y, en algunos casos, garante de la siguiente ronda. Las operaciones que cierra son las que deciden qué empresa consigue los próximos miles de chips.

Una ronda con sombras: la fuga de los co-fundadores

La foto brillante de la valuación contrasta con una historia interna más turbulenta. Desde la fundación, varios co-fundadores de Thinking Machines han regresado a OpenAI o han dejado la compañía. El medio American Bazaar documenta que, hasta la fecha, cuatro de los seis co-fundadores originales ya no están en el proyecto: Barret Zoph, Luke Metz y Andrew Tullock partieron antes, y en julio de 2026 la investigadora Lilian Weng anunció su salida por motivos de salud, regresando poco después a OpenAI para liderar un equipo de investigación en auto-mejora recursiva.

Solo quedan Murati y el Chief Scientist John Schulman del equipo fundador original. Para un founder, esta es la señal más importante que envía la nota junto al número: talento senior saliendo a OpenAI justo cuando la valuación se multiplica. Las preguntas de producto —y de retención— pesan tanto como la ingeniería del término de la ronda.

Qué implica esta operación para el resto del ecosistema

Para una startup que levanta capital o busca cómputo, esta semana dejó tres señales concretas:

El capital corporativo es el nuevo lead. Accel, fondo con tradición de entrar temprano, podría estar liderando una ronda de US$1.000M a US$40.000M de valuación. Si Accel entra aquí con Nvidia como coinversor, fondos tradicionales y corporativos marcan pricing en la misma mesa.
Nvidia no compra participación pasiva. La estructura de las inversiones de Nvidia analizada por CNBC —alianza comercial, compromiso de hardware, equity— busca asegurar que el cliente crezca y compre más chips. Una startup que quiera a Nvidia como aliado necesita un plan claro de consumo de cómputo a 18-36 meses.
La valuación sin producto final sigue inflándose. Aunque Thinking Machines ya tiene run rate superior a US$100M, su múltiplo de ingresos es elevado incluso para standards de IA. El mercado está pagando prima por equipo fundador y potencial de cómputo, no por caja.

Qué significa esto para tu startup

Más allá del ruido mediático, esta nota deja dos cosas accionables si operas en IA o infraestructura:

Evalúa tu consumo de cómputo como narrativa de levantamiento. Si tu startup usa GPUs Nvidia a escala, documenta ese uso con cifras (tokens servidos, horas GPU, ARR por cluster). Los proveedores de capital —corporativos y fondos— están financiarizando la compra de cómputo. Hablar en términos de "necesito US$X para comprar Y GPUs" ya no es tabú: es pitch estándar en 2026.
No construyas tu narrativa solo sobre el equipo fundador. Thinking Machines tiene a Murati y Schulman, y aun así el mercado castiga la rotación de talento senior. Si tu propuesta depende del pedigree, prepárate para mostrar también retención: contratos largos, vesting extendido y product-market fit con métricas duras.