Nvidia paga US$6.000M a Poolside para desafiar a DeepSeek

Nvidia paga US$6.000M por Poolside y suma US$1.000M extra a una valoración de US$12.000M

Nvidia acaba de cerrar un acuerdo por US$7.000M en total con la startup Poolside para licenciaru00e1 su software estrella, la Model Factory, y fichar a 109 de sus ingenieros. La operación se desglosa así: US$6.000M por una licencia no exclusiva de los modelos de IA de Poolside y US$1.000M adicionales en una ronda de inversión a una valoración pre-money de US$12.000M, según Bloomberg y la carta a inversores filtrada por el boletín Newcomer. Poolside cuadruplica así la valoración de US$3.000M que tenía hasta ahora.

Poolside es una startup con sede en San Francisco y oficinas en París, especializada en modelos de IA para programación, en particular para software de gobierno y defensa. La cofundaron Jason Warner, ex-CTO de GitHub, y Eiso Kant. Su modelo abierto más reciente, Laguna S 2.1, tiene unos 118.000 millones de parámetros y fue presentado en julio como respuesta occidental a DeepSeek y Qwen.

Cómo funciona la Model Factory que Nvidia está comprando

Lo que Nvidia licencia no es un modelo puntual: es la Model Factory, el sistema industrial que Poolside usaba para producir modelos abiertos cada cinco semanas. Warner lo describe como "un proceso industrial de construcción de modelos" frente al "proceso artesanal" clásico. La carta a inversores justifica el movimiento porque Poolside no pudo cerrar a tiempo una ronda de US$2.000M para pagar un clúster de 40.000 GPUs GB300 que iba a entrar en línea en enero, y perdió el acceso a esa capacidad. La empresa reconoce que, aun con dinero, el cuello de botella ya no es solo el capital: es el espacio físico en data centers y la capacidad de cómputo contratada.

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Los benchmarks disponibles hasta ahora muestran que Laguna es competitivo, pero no lidera la frontera. Según los datos publicados por la propia compañía y recogidos por Forkast, Laguna M.1 alcanza 72,5% en SWE-bench Verified, Laguna XS 2.1 llega a 70,9% en la misma prueba y Laguna S 2.1 obtiene 70,2% en Terminal-Bench 2.1. Queda por debajo de Claude Sonnet 4.6 de Anthropic en coding y muy lejos del Kimi K3 de Moonshot, un modelo chino de 2,8 billones de parámetros (unas 20 veces el tamaño de Laguna) que, según Forbes, superó a los mejores modelos de OpenAI y Anthropic en algunas tareas de programación y cobra dos tercios menos que Anthropic y un tercio menos que OpenAI por la misma tarea.

Por qué Nvidia ficha 109 personas y deja a los tres fundadores fuera

El acuerdo tiene una estructura peculiar. Los tres fundadores de Poolside se quedan al frente de la empresa independiente. Los 109 empleados que reciben ofertas de Nvidia son los que estaban más involucrados en la construcción de los modelos. Es, en la práctica, un reverse-acquihire: Nvidia se lleva el equipo técnico y la tecnología, Poolside mantiene su marca y a sus fundadores.

Los US$6.000M de la licencia se distribuirán a los inversores actuales —entre los que Forkast cita a Bain Capital Ventures, eBay, Citi Ventures, Redpoint y Adams Street— antes de fin de 2027. Es el tercer movimiento de este tipo que Nvidia ejecuta en ocho meses: en diciembre de 2025 pagó unos US$20.000M por una licencia no exclusiva de Groq y se llevó a sus ingenieros principales, y antes cerró algo similar con la startup de hardware de red Enfabrica por unos US$900M. Según The Next Web, Nvidia ha comprometido ya alrededor de US$27.000M en esta clase de operaciones, todas estructuradas como licencia más ronda de talento, no como compra.

Esa arquitectura no es casual. Según Bloomberg, lawmakers en EE. UU. han criticado este tipo de acuerdos porque funcionan como un atajo para evitar la revisión antimonopolio de una fusión. Comprar talento y tecnología vía licencia, dejando a la empresa operativa, sortea el escrutinio regulatorio.

La presión china y la apuesta por los pesos abiertos

El movimiento se inscribe en una conversación mucho más grande: la batalla por los modelos de pesos abiertos (open-weight), que pueden descargarse, modificarse y desplegarse en infraestructura propia. Nvidia ha acelerado su apuesta en este terreno este año. Lanza su línea Nemotron y coordina la Nemotron Coalition, que reúne a Mistral, Thinking Machines Lab (de la ex-CTO de OpenAI Mira Murati) y Perplexity para compartir datos, expertise y cómputo, según USA Herald.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, ha defendido públicamente que los modelos abiertos son clave para mantener el liderazgo estadounidense. La urgencia tiene números detrás. Según Forbes, en el último mes los cinco modelos más populares en el marketplace OpenRouter eran chinos: de Xiaomi, Tencent y la startup Z-AI. Y la Casa Blanca y el Departamento de Comercio han debatido medidas para prohibir efectivamente el uso de modelos abiertos chinos por parte de empresas estadounidenses.

El acuerdo con Poolside le da a Nvidia un atajo para escalar Nemotron sin empezar de cero. También le da 109 ingenieros que ya entrenaron modelos sobre chips Nvidia, una simetría casi perfecta.

Qué significa esto para tu startup

Para un equipo hispanoamericano que está construyendo sobre IA, esta operación cambia tres cosas prácticas:

Los pesos abiertos occidentales serán cada vez más competitivos. Si tu roadmap depende de un modelo chino como DeepSeek o Kimi K3 y te preocupa la regulación o la disponibilidad, los modelos tipo Nemotron entrenados con tecnología Poolside pueden ser una alternativa viable en los próximos trimestres. Vale la pena mapear hoy qué modelo usas, bajo qué licencia corre y cuál es tu plan B si ese proveedor cambia de condiciones.
La estructura "licencia + talento" redefine cómo se consolidará el ecosistema IA. Ya no necesitas esperar una adquisición formal para ver cómo una startup clave termina integrada a un hyperscaler. Si tu empresa depende de un partner chico que está en el radar de Nvidia, Google o Microsoft, conviene tener un plan de contingencia técnica y contractual: portabilidad de pesos, cláusulas de continuidad y rutas de migración documentadas.
El cuello de botella ya no es el dinero, es la infraestructura física. Poolside perdió su cluster de 40.000 GPUs no por falta de inversores, sino porque no pudo cerrar la ronda a tiempo y el hardware se reasignó. Para una startup en LATAM, esto confirma algo que ya se vive: aun con capital, el acceso real a cómputo de frontera depende de data centers, energía y contratos con neoclouds como Fluidstack, CoreWeave o los propios hyperscalers. Diseña tu arquitectura pensando en portabilidad entre proveedores.