Por Canuto  

Thinking Machines Lab, la startup de IA fundada por Mira Murati, cerró una alianza multianual con Nvidia que contempla el despliegue de al menos 1 gigavatio de sistemas Vera Rubin desde 2027. El acuerdo también incluye una inversión estratégica del fabricante de chips en una firma que ya supera los USD $12.000 millones de valoración.
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  • Thinking Machines Lab desplegará al menos 1 gigavatio de sistemas Nvidia Vera Rubin a partir de 2027.
  • Nvidia también realizará una inversión estratégica en la startup, que ya ha recaudado más de USD $2.000 millones.
  • El pacto llega en medio de una intensa competencia por capacidad de cómputo para entrenar y servir modelos de IA.

 

Thinking Machines Lab, el laboratorio de investigación en inteligencia artificial fundado por Mira Murati, anunció una alianza estratégica multianual con Nvidia para asegurar una porción significativa de infraestructura de cómputo. El acuerdo contempla que la empresa despliegue al menos 1 gigavatio de los sistemas Vera Rubin de Nvidia a partir de 2027, una cifra que ilustra la magnitud de la apuesta en un mercado donde el acceso a hardware avanzado se ha convertido en un factor decisivo.

La compañía no reveló el valor económico del acuerdo. Sin embargo, el anuncio confirma que Nvidia también realizará una inversión estratégica en Thinking Machines Lab, una startup que ha recaudado más de USD $2.000 millones desde su fundación en febrero de 2025. Entre sus inversionistas figuran Andreessen Horowitz, Accel, Nvidia y también la rama de capital de riesgo del fabricante rival AMD.

La firma, todavía en una etapa temprana, ya alcanza una valoración superior a USD $12.000 millones. Su objetivo declarado es desarrollar modelos de inteligencia artificial capaces de generar resultados reproducibles, un rasgo especialmente relevante en un sector que enfrenta crecientes exigencias técnicas y comerciales en materia de confiabilidad, verificación y consistencia de respuestas.

El anuncio también muestra cómo la carrera por la infraestructura de IA se ha intensificado. Hoy, además del talento y de los datos, las startups y grandes tecnológicas compiten por garantizar acceso a chips, sistemas de entrenamiento y capacidad energética suficiente para sostener modelos cada vez más grandes y costosos de operar.

Un acuerdo centrado en infraestructura y arquitectura de Nvidia

Según el comunicado del acuerdo, la alianza no se limita al suministro de hardware. También incluye un compromiso para desarrollar sistemas de entrenamiento y servicio sobre la arquitectura de Nvidia. Ese punto es relevante porque, en la práctica, significa que Thinking Machines Lab diseñará parte de su pila tecnológica alrededor del ecosistema del fabricante de semiconductores.

En la industria de IA, el concepto de entrenamiento se refiere al proceso de ajustar grandes modelos con volúmenes masivos de datos y poder computacional. El servicio, por su parte, alude a la etapa en que esos modelos ya entrenados responden solicitudes de usuarios o empresas. Ambos segmentos exigen infraestructura distinta, pero están cada vez más conectados por requerimientos de eficiencia, latencia y costo.

Mira Murati destacó el peso de Nvidia dentro del sector. En una publicación del blog del acuerdo, afirmó que “la tecnología de Nvidia es la base sobre la cual se construye todo el campo”. Añadió además que la alianza acelera la capacidad de su firma para construir una IA que las personas puedan moldear y hacer propia, mientras esa misma tecnología amplía el potencial humano.

La mención a una IA “moldeable” y “propia” sugiere que Thinking Machines Lab busca diferenciarse no solo por escala, sino también por diseño del producto y control del comportamiento de los modelos. Ese enfoque parece alinearse con su meta de producir resultados reproducibles, un atributo útil tanto para desarrolladores como para clientes empresariales.

Una startup joven, bien financiada y con movimientos internos relevantes

Thinking Machines Lab fue fundada en febrero de 2025 y, pese a su juventud, ya consiguió una de las rondas de financiamiento más llamativas del ecosistema de IA. El hecho de haber superado los USD $2.000 millones recaudados en tan poco tiempo refleja el nivel de confianza que grandes inversionistas mantienen en equipos con experiencia previa en compañías líderes del sector.

La empresa lanzó su primer producto en octubre pasado. Se trata de una API llamada Tinker, con la que comenzó a presentar de forma concreta su propuesta técnica al mercado. El artículo original señala que esta precisión fue corregida después de la publicación, para indicar que el producto había sido lanzado en el otoño anterior.

Al mismo tiempo, la startup ha enfrentado cambios importantes en su equipo fundador. El cofundador Andrew Tulloch dejó la empresa en octubre para unirse a Meta. Más adelante, a comienzos de este año, otros tres cofundadores, Barret Zoph, Luke Metz y Sam Schoenholz, regresaron a OpenAI.

Esas salidas llaman la atención porque ocurrieron en una empresa de vida muy corta y en una industria donde el talento de élite circula rápidamente entre laboratorios y gigantes tecnológicos. Aun así, el nuevo acuerdo con Nvidia sugiere que Thinking Machines Lab mantiene suficiente tracción estratégica y financiera como para ejecutar planes de infraestructura de gran escala.

La presión por cómputo sigue elevando el costo de competir en IA

El pacto llega en un momento de fuerte demanda por capacidad de cómputo. La expansión de modelos más complejos y la necesidad de atender millones de consultas han transformado la infraestructura en un cuello de botella crítico. Para muchas compañías, asegurar acceso futuro a chips y centros de datos se ha vuelto tan importante como diseñar los modelos mismos.

En ese contexto, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, ha pronosticado que las empresas podrían gastar entre USD $3 billones y USD $4 billones en infraestructura de inteligencia artificial para finales de esta década. Esa estimación ayuda a dimensionar por qué acuerdos como el de Thinking Machines Lab son plausibles, incluso si sus términos financieros no han sido divulgados.

La referencia más cercana en escala fue otro gran contrato del sector. En 2025, OpenAI habría firmado un acuerdo de cómputo por USD $300.000 millones con Oracle, según reportes citados por TechCrunch. Ese antecedente refuerza la idea de que el mercado ya opera con compromisos extraordinarios, impulsados por la expectativa de que la IA será una capa central de la economía digital.

Para Nvidia, estas alianzas cumplen varias funciones. Aseguran demanda de largo plazo para sus nuevas plataformas, consolidan su arquitectura como estándar y profundizan relaciones con laboratorios emergentes que podrían convertirse en actores dominantes. Para las startups, en cambio, el valor está en reducir incertidumbre y reservar infraestructura en un entorno donde la escasez puede frenar el crecimiento.

TechCrunch indicó que consultó a Thinking Machines Lab y a Nvidia para obtener más detalles sobre los términos del acuerdo y sobre el monto de la inversión estratégica. Thinking Machines Lab declinó hacer comentarios adicionales más allá del comunicado oficial, por lo que todavía no se conocen aspectos como plazos de ejecución más finos, estructura financiera o condiciones de exclusividad.

En conjunto, el anuncio presenta a Thinking Machines Lab como un nuevo competidor con ambiciones de primer nivel en la carrera global por la IA. La combinación de capital abundante, una valoración superior a USD $12.000 millones, un producto ya en el mercado y acceso asegurado a la próxima generación de sistemas Nvidia la coloca en una posición destacada para 2027 y los años posteriores.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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