OpenAI encarga a Samsung un chip personalizado de IA

OpenAI encarga a Samsung un chip personalizado de IA: qué hay detrás de la alianza

OpenAI ha confirmado que Samsung Electronics fabricará un chip personalizado para sus modelos de IA, una decisión que amplía la base de proveedores más allá de Nvidia y TSMC y consolida a Samsung como pieza clave del roadmap de cómputo del laboratorio. El anuncio lo realizó Harrison Kim, director general de OpenAI en Corea del Sur, en una rueda de prensa en Seúl según Reuters.

El movimiento llega cuando la demanda de chips de memoria no da tregua. A la cooperación ya existente para producir y desarrollar conjuntamente semiconductores, se suma ahora un diseño a medida, probable sucesor del chip Jalapeno que OpenAI presentó en junio y que fabricaba TSMC con tecnología de Broadcom, enfocado en tareas de inferencia.

Stargate y la nueva arquitectura de chips de OpenAI

La decisión no es aislada. Samsung y SK Hynix firmaron el año pasado cartas de intención para suministrar chips de memoria al proyecto Stargate, el megaplan de centros de datos de OpenAI. Con el encargo del nuevo chip a Samsung, la compañía añade un segundo socio de fabricación y reduce su dependencia de un único proveedor taiwanés.

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Según Cryptopolitan, la colaboración abarca investigación conjunta, fabricación real y un uso más amplio del software empresarial de OpenAI dentro de Samsung. Jalapeno se diseñó para procesar entradas y generar respuestas en herramientas como ChatGPT, es decir, inferencia. El nuevo chip apunta a ese mismo segmento, pero con Samsung al mando del diseño y la manufactura.

Por qué Samsung gana terreno en la cadena de suministro de IA

Samsung se ha convertido en el primer fabricante en distribuir muestras de su memoria HBM4E a clientes como AMD, Nvidia y Google, según Reuters. La HBM (memoria de alto ancho de banda) es el componente que alimenta aceleradores como el Nvidia Rubin y el TPU Ironwood de Google.

En paralelo, Corea del Sur es el país con mayor número de suscriptores de pago de ChatGPT fuera de Estados Unidos, según datos de OpenAI citados por Reuters a finales del año pasado. La propia OpenAI confirma que el uso de ChatGPT Enterprise entre empresas e instituciones surcoreanas se multiplicó por 28 a finales de agosto comparado con el mismo mes del año anterior, sin que la compañía haya facilitado cifras absolutas.

Samsung no es solo proveedor: su división Device eXperience (la de móviles, televisores y electrodomésticos) aprobó en junio el uso interno de ChatGPT, Gemini y Claude para sus empleados. Harrison Kim describió a Samsung como uno de los despliegues de ChatGPT a mayor escala en el mundo, con uso en I+D, marketing y ventas.

HBM4E y el rally de memorias tras el lanzamiento de GPT-6 Astra

El anuncio coincide con el lanzamiento de GPT-6 Astra el 4 de septiembre, que según OpenAI completa tareas un 47% más rápido que su predecesor GPT-5.6 Sol usando menos tokens, según datos de OpenAI reportados por CryptoBriefing. En el benchmark OSWorld 2.0, Astra alcanzó un 72,6% en 40 minutos frente al 65,7% de Sol en 75 minutos; en FrontierMath Tier 4 obtuvo un 98% y un 100% en ExploitBench. OpenAI clasificó el modelo como "Crítico" en su Preparedness Framework por las capacidades de ciberseguridad autónomas detectadas.

El mercado reaccionó de inmediato. Blockonomi reportó que SK Hynix subió más de un 7% en Seúl el 7 de septiembre y Samsung entre un 4% y un 5%, en parte porque los inventarios de memoria en ambas compañías cayeron por debajo de 10 días de suministro, según KB Securities. DB Securities elevó el precio objetivo de SK Hynix de ₩2 millones a ₩2,3 millones.

KB Securities estima que el gasto global de hyperscalers en infraestructura de IA alcanzará aproximadamente US$1,3 billones en 2027, un aumento interanual del 60%, y que la porción correspondiente a memoria pasará del 14% en 2025 al 57% ese año. La razón de fondo: fabricar HBM4 consume aproximadamente tres veces más capacidad de oblea que la DRAM tradicional, lo que reduce la oferta disponible para memoria estándar.

El lanzamiento no estuvo exento de fricciones. Sam Altman pidió disculpas por un rollout "desordenado" cuando suscriptores de pago no pudieron acceder al modelo en las primeras horas, según CSO Online. El acceso se inició en organizaciones del programa de ciberseguridad Daybreak antes de ampliarse a Pro, Enterprise, Business y la API.

Qué significa esto para tu startup

La decisión de OpenAI de añadir a Samsung como fabricante de chips tiene implicaciones prácticas para cualquier founder que construya sobre IA generativa, aunque no fabrique su propio silicio. Algunas acciones concretas:

Diversifica proveedores en tu stack de inferencia. Si hoy dependes exclusivamente de modelos servidos por infraestructura Nvidia + TSMC, empieza a mapear qué alternativas tienes para inferencia (OpenAI API, Amazon Bedrock, modelos open-weight con chips AMD). El propio GPT-6 Astra ya está disponible vía OpenAI API y Amazon Bedrock, lo que da margen para negociar y comparar latencias.
Prepara tu presupuesto de tokens para la nueva generación. GPT-6 Astra se ofrece a US$10 por millón de tokens de entrada y US$50 por millón de salida, con un modo rápido 2,5x más veloz al doble de coste, según la documentación reportada por Geeky Gadgets. Modela tu consumo mensual con esos precios antes de migrar cargas; la promesa del 47% menos tiempo por tarea compensa solo si la complejidad de las tareas creció, no en flujos simples.
No subestimes el cuello de botella de memoria. Si tu producto depende de GPUs, la disponibilidad de HBM4 puede ser un riesgo real para 2026-2027. Diseña tu arquitectura para correr también en configuraciones con menos VRAM (cuantización, modelos distilled, batch adaptativo) o negocia compromisos de capacidad por adelantado con tu proveedor cloud.

Conclusión

El encargo a Samsung marca un punto de inflexión: OpenAI deja de ser un cliente cautivo del duopolio Nvidia-TSMC en el segmento de inferencia. Para los founders, el efecto inmediato es más oferta de cómputo y presión competitiva a la baja en costes; el efecto a medio plazo es una dependencia creciente de un componente, la memoria HBM, donde los inventarios están bajo mínimos y la demanda no deja de crecer. Planificar el stack de IA con esos dos vectores en mente deja de ser opcional.