OpenAI y Samsung: nueva alianza en chips de IA

OpenAI acelera su propia cadena de chips con Samsung como socio clave

El 9 de septiembre, Harrison Kim, director general de OpenAI Corea, confirmó en una rueda de prensa en Seúl que la compañía está profundizando su cooperación con Samsung Electronics en el desarrollo de chips de próxima generación para inteligencia artificial. La declaración llega en un momento en que OpenAI deja de ser solo cliente de chips para convertirse también en diseñador, con un ecosistema de proveedores que ahora incluye a Samsung, Broadcom y TSMC (según la fuente original).

La movida importa a cualquier founder porque define quién controla la siguiente capa de la pila de IA: el silicio. Si OpenAI consigue producir hardware propio, los costes y la latencia de usar sus modelos pueden caer lo suficiente como para cambiar la economía de productos que hoy ya parecen al límite.

Por qué Samsung importa en esta historia

Samsung no entra como proveedor marginal. Según la fuente original, la empresa surcoreana es, en palabras de OpenAI, "uno de los despliegues a mayor escala de ChatGPT a nivel mundial": sus empleados ya usan ChatGPT en I+D, marketing y ventas dentro y fuera de Corea. Y, en junio, Samsung permitió a su división Device eXperience (móviles, televisores, electrodomésticos) utilizar internamente ChatGPT, Gemini de Google y Claude de Anthropic (según la fuente original).

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En el terreno del silicio, el interés es mayor. Samsung y SK Hynix firmaron el año pasado cartas de intención para suministrar chips de memoria al proyecto de centros de datos Stargate de OpenAI (según la fuente original). Kim apuntó que la demanda de memoria seguirá creciendo porque "se necesitan chips más avanzados para permitir una computación más rápida y compleja" (según la fuente original).

Para dimensionar el peso de Samsung: la compañía reportó un beneficio operativo récord de aproximadamente US$62.000 millones en el Q2 de 2026, impulsado por la demanda de chips para IA, junto a SK Hynix controla alrededor de dos tercios del mercado global de chips de memoria (según Hypebeast).

Dónde encaja el chip Jalapeño de OpenAI

Este anuncio se apoya sobre un primer paso que OpenAI ya dio. En junio, la compañía presentó Jalapeño, su primer chip personalizado de IA, diseñado junto a Broadcom y fabricado por la taiwanesa TSMC (según la fuente original).

Jalapeño es un ASIC enfocado en inferencia — procesar datos para responder consultas en aplicaciones como ChatGPT. En el benchmark público InferenceX de SemiAnalysis, OpenAI reportó los siguientes resultados frente a sistemas basados en Nvidia GB200 y GB300 (según The Verge y TechCrunch):

1,5 a 1,9 veces más trabajo de IA por vatio consumido.
1,7 a 3,6 veces menos latencia de extremo a extremo.
En el workload Kimi K2.5 1T: 18.195 tokens/s por kilovatio frente a 11.862 del sistema GB300, y 1,56 segundos de latencia frente a 5,31 segundos (según TechCrunch).
Potencia del paquete: 700W TDP, con consumo sostenido de hasta 550W en las cargas probadas.

Richard Ho, vicepresidente de hardware de OpenAI, enmarcó los números como referencia: cuando Jalapeño llegue a despliegue completo, la competencia puede haber avanzado. El plan es desplegar pequeños volúmenes a finales de 2026 y escalar en 2027 (según The Verge y TechCrunch).

Stargate, la demanda que tira del lado de la memoria

Stargate es el proyecto de infraestructura que justifica el movimiento. Samsung y SK Hynix firmaron cartas de intención el año pasado para suministrar chips de memoria al plan (según la fuente original). Kim enmarcó la memoria como cuello de botella creciente: a más computación por chip, más memoria por sistema.

En contexto, Samsung cerró contratos plurianuales con clientes corporativos que pueden llegar a asegurar hasta el 70% de su suministro total de DRAM, anticipando una escasez de semiconductores que se extendería, según expertos, hasta 2028 (según Hypebeast). La estrategia busca blindar a la empresa frente a la competencia china —incluida la reciente salida a bolsa de ChangXin Memory Technologies— y a la vez garantizar demanda cautiva de gigantes como Nvidia y OpenAI.

El lado enterprise de ChatGPT: Corea como caso de estudio

Corea del Sur es, según OpenAI, el mayor mercado de suscriptores de pago de ChatGPT fuera de Estados Unidos a finales del año pasado (según la fuente original). El crecimiento Enterprise es aún más llamativo: el número de usuarios de ChatGPT Enterprise en empresas e instituciones surcoreanas se multiplicó por aproximadamente 28 a finales de agosto frente al año anterior, aunque OpenAI declinó facilitar cifras absolutas (según la fuente original).

Las áreas de adopción citadas son legal, ventas, finanzas, marketing y operaciones —un patrón de uso que va desde tareas individuales a operaciones a nivel de toda la compañía. GPT-6 Astra, lanzado el 4 de septiembre, está llamado a acelerar esa curva: según OpenAI, mejora el rendimiento en uso de computadoras, trabajo profesional, ciencia, programación y ciberseguridad (según la fuente original).

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres movimientos prácticos para founders que construyen sobre IA:

Reevaluá los costes de inferencia durante 2027. Si Jalapeño entra en despliegue a finales de 2026 y OpenAI mantiene su propio hardware, el coste por token en la API puede bajar más rápido de lo previsto. Modelá tus finanzas asumiendo una caída, no una subida.
Diseña para menor latencia, especialmente si vendes agentes. Una reducción de 1,7 a 3,6 veces en latencia de extremo a extremo (según The Verge) cambia la UX viable de productos que hoy se sienten lentos. Tareas multi-paso que hoy tardan 8-10 segundos pueden caer a 3-5.
No asumas que "un solo proveedor" es tu única opción. OpenAI explicitó que seguirá usando Nvidia y otros aceleradores para cargas no inferenciales (según TechCrunch). Tu arquitectura debería parecerse: mezcla modelos y proveedores según carga, latencia y coste.

Qué mirar en los próximos seis meses

Finales de 2026: despliegue inicial de Jalapeño en producción según OpenAI.
2027: escalado de volumen del chip de primera generación y, presumiblemente, primeros detalles de la segunda.
2027-2028: según expertos citados por Hypebeast, escenario de escasez de memoria que presiona al alza los precios de DRAM —modelá cómo te afecta si dependes de GPU en la nube.
Lanzamientos de modelo: el debut de GPT-6 Astra el 4 de septiembre (según la fuente original) marca el primer ciclo de adopción Enterprise bajo esa versión.