NVIDIA invierte en Thinking Machines Lab de Mira Murati

NVIDIA apuesta por la IA frontier: la inversión millonaria que sacudió al ecosistema tech

El 10 de marzo de 2026 quedará marcado en la historia del ecosistema de inteligencia artificial. NVIDIA, la compañía de semiconductores más valiosa del mundo con una capitalización de 4,4 billones de dólares, anunció una alianza estratégica plurianual —valorada en miles de millones de dólares— con Thinking Machines Lab, la startup de IA fundada por Mira Murati, ex directora de tecnología (CTO) de OpenAI. La noticia impulsó las acciones de NVIDIA un 2% en un solo día y encendió debates sobre el futuro de los modelos de IA abiertos y el control del hardware que mueve la revolución artificial.

Quién es Mira Murati y qué es Thinking Machines Lab

Mira Murati no es un nombre desconocido para quienes siguen de cerca el mundo de la IA. Como ex CTO de OpenAI, fue una de las arquitectas detrás de herramientas como ChatGPT y DALL·E, y estuvo en el centro de los turbulentos eventos de noviembre de 2023 que casi costaron el cargo a Sam Altman. Tras salir de OpenAI en 2024, Murati fundó Thinking Machines Lab, una startup de inteligencia artificial frontier con una misión clara: desarrollar IA que las personas puedan moldear y apropiarse, a la vez que esta moldea el potencial humano.

La compañía no tardó en captar la atención del mercado. En 2025, cerró una ronda seed de 2.000 millones de dólares, lo que valoró la startup en 10.000 millones de dólares desde sus primeros meses de vida —una señal inequívoca del apetito inversor por proyectos liderados por talento probado de la élite tecnológica global. NVIDIA participó en esa ronda inicial, sentando las bases para el acuerdo más ambicioso que ahora se anuncia.

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Los detalles del acuerdo: chips Vera Rubin y diseño conjunto de sistemas

La alianza entre NVIDIA y Thinking Machines Lab va mucho más allá de un cheque de inversión. El acuerdo contempla tres pilares estratégicos fundamentales:

Potencia computacional masiva: NVIDIA suministrará al menos 1 GW de potencia computacional a través de sus sistemas Vera Rubin, la próxima generación de arquitecturas de chips de la compañía, con despliegue previsto para inicios de 2027.
Diseño conjunto de sistemas: Ambas compañías colaborarán en el diseño de plataformas de entrenamiento e inferencia optimizadas desde el nivel del silicio, buscando máxima eficiencia energética y reducción de costos operativos para modelos de IA a gran escala.
Acceso a modelos abiertos: El acuerdo contempla la ampliación del acceso a IA de vanguardia y modelos abiertos para clientes empresariales, centros de investigación y la comunidad científica global.

Jensen Huang, CEO de NVIDIA, fue directo en su entusiasmo: «Estamos encantados de asociarnos con Thinking Machines para hacer realidad su emocionante visión del futuro de la IA». Una declaración que, viniendo del hombre que convirtió una empresa de chips para videojuegos en el proveedor de infraestructura más crítico de la era de la IA, tiene un peso enorme.

El patrón de NVIDIA: dominar el ecosistema invirtiendo en quienes construyen sobre él

Esta inversión no es un hecho aislado. Forma parte de una estrategia deliberada y sistemática de NVIDIA para consolidar su posición como la infraestructura indispensable de la revolución de la IA. Según datos recientes, la compañía ha comprometido en total más de 53.000 millones de dólares en inversiones en startups de inteligencia artificial, incluyendo:

30.000 millones de dólares en OpenAI
2.000 millones de dólares en Nscale
1.030 millones de dólares en Advanced Machine Intelligence
Y ahora, una alianza plurianual de miles de millones con Thinking Machines Lab

La lógica es cristalina para cualquier founder que entienda de estrategia: NVIDIA no solo vende chips, construye dependencia de ecosistema. Al invertir en los laboratorios más prometedores y asegurarse de que sus plataformas de entrenamiento se diseñen sobre arquitecturas NVIDIA, la compañía crea un foso competitivo que va mucho más allá del hardware. Es el mismo playbook que utilizó Microsoft con OpenAI, pero ejecutado desde la capa más profunda del stack tecnológico.

¿Qué significa esto para founders e inversores en IA?

Para el ecosistema startup —especialmente en LATAM, donde cada vez más founders apuestan por construir productos sobre modelos de IA de terceros—, este movimiento tiene implicaciones concretas:

1. La consolidación del hardware como ventaja competitiva

El acceso a potencia computacional suficiente se está convirtiendo en uno de los mayores cuellos de botella para startups que quieren entrenar o ajustar modelos propios. El hecho de que Thinking Machines Lab asegure acceso a 1 GW de cómputo le da una ventaja estructural que pocas startups del mundo pueden igualar. Para founders en etapa temprana, la pregunta táctica es: ¿construyo sobre APIs de terceros o necesito capacidad de entrenamiento propia?

2. Los modelos abiertos como diferenciador de mercado

El énfasis de Thinking Machines Lab en modelos abiertos es una apuesta política y comercial a la vez. En un ecosistema donde OpenAI y Anthropic mantienen sus modelos más poderosos cerrados, una alternativa frontier de código abierto —con el respaldo de NVIDIA— puede reconfigurar el acceso a IA avanzada para startups con presupuestos más ajustados.

3. El talento sigue siendo el activo más escaso

La capacidad de Mira Murati para cerrar una ronda seed de 2.000 millones de dólares y luego una alianza plurianual con NVIDIA en menos de 18 meses desde la fundación de Thinking Machines Lab es un recordatorio brutal: en el ecosistema de IA, el track record del equipo fundador es el mayor señalizador de credibilidad ante inversores institucionales. Para founders en LATAM que buscan capital, construir reputación sectorial antes de levantar ronda no es opcional, es estratégico.

Conclusión

La inversión de NVIDIA en Thinking Machines Lab es mucho más que una noticia de funding. Es una fotografía nítida de cómo se está estructurando el poder en la era de la inteligencia artificial: quienes controlan el hardware definen quién puede entrenar los modelos más avanzados, y quienes lideran esos laboratorios con visión y credibilidad atraen capital a una velocidad que desafía toda lógica tradicional de venture capital. Para los founders del ecosistema hispano, la lección es clara: entender las capas del stack de IA —desde el silicio hasta la interfaz de usuario— ya no es opcional. Es la diferencia entre construir sobre arenas movedizas o sobre roca sólida.

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