Por Maksym Misichenko · CNBC ·
Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia
El panel está dividido sobre la estrategia NemoClaw de Nvidia. Mientras que algunos lo ven como una jugada defensiva para crear dependencia del stack de software de Nvidia y una posible revalorización de las acciones hacia una valoración de múltiplo de software, otros argumentan que puede acelerar el cambio a ASICs más baratos y especializados y comprimir los márgenes.
Riesgo: El diseño independiente de chips acelera los ASICs de los hiperscaladores y la posible compresión de márgenes.
Oportunidad: Cataliza flujos de trabajo de agentes a escala, aumentando las necesidades agregadas de computación.
Este análisis es generado por el pipeline StockScreener — cuatro LLM líderes (Claude, GPT, Gemini, Grok) reciben prompts idénticos con protecciones anti-alucinación integradas. Leer metodología →
Nvidia dominó la primera era de la IA; el CEO Jensen Huang se asegura de que posea la próxima. Está transformando Nvidia de un fabricante de chips que ayuda a impulsar un ciclo de mercado al sistema operativo para el futuro de la inteligencia artificial.
El cambio ha pasado en gran medida desapercibido y aún no ha sido valorado por los inversores. Pero la señal más clara hasta la fecha llegó esta semana.
En la conferencia anual de desarrolladores de Nvidia, GTC, Huang lanzó NemoClaw, una plataforma de código abierto e independiente de chips para construir e implementar agentes de IA, programas de software autónomos en el centro de los últimos avances de la industria.
"Todas las empresas del mundo deberían tener una estrategia de sistema de agentes", dijo Huang. "Este es el nuevo ordenador ahora".
Los anuncios de nuevos chips acapararon la mayor parte de la atención en GTC, pero el lanzamiento de NemoClaw es el cambio estratégico más importante y muestra en lo que Nvidia se está convirtiendo realmente.
Por qué el modelo de fabricante de chips no es suficiente
Nvidia ganó la era del entrenamiento de IA al fidelizar a los usuarios. Sus chips y ecosistema de software se integraron tan profundamente en la forma en que se construyen los modelos de IA que cambiar a un competidor era casi imposible.
Pero la industria está pasando de construir y entrenar modelos a ejecutarlos, y la carga de trabajo de inferencia no requiere el mismo nivel de fidelización. Google, Amazon y Broadcom están construyendo sus propios chips adaptados a la inferencia. El foso que convirtió a Nvidia en la empresa más valiosa del mundo se está debilitando.
Vender chips, incluso los mejores chips, eventualmente significa vender en un ciclo. Poseer la plataforma donde se ejecutan esos chips es un negocio más duradero. Es más pegajoso, de mayor margen y más difícil de desplazar. Ahí es donde Huang está pasando a la ofensiva con NemoClaw.
La jugada de la plataforma
NemoClaw se basa en OpenClaw, un agente de código abierto creado por un desarrollador individual que se volvió viral a principios de este año, convirtiéndose en el proyecto de código abierto de más rápido crecimiento de la historia. Código abierto significa que cualquiera puede descargar, modificar y ejecutar el software localmente en sus propios servidores. Eso es lo que lo hace potente, pero también arriesgado, ya que no hay ninguna empresa que controle a qué puede acceder el agente en tu máquina.
Las empresas prohibieron OpenClaw a medida que aumentaban los riesgos de seguridad. La versión de Nvidia añade barreras de seguridad: herramientas de seguridad, enrutamiento de privacidad, controles de datos.
"Abierto" suena generoso, pero para Nvidia es estratégico. Nvidia regala la capa que impulsa la adopción y monetiza lo que hay debajo: los chips y la potencia de cálculo que cada agente de IA necesita para ejecutarse. Microsoft no cobró por Internet Explorer y Google no cobró por Android, pero desbloquearon la adopción donde podían monetizarla: Windows y la búsqueda.
Huang sigue ese plan: no cobra por NemoClaw. El producto es la plataforma. Mark Zuckerberg pasó años y decenas de miles de millones de dólares en el metaverso, intentando escapar de su dependencia de las plataformas propiedad de Apple y Google. Huang se asegura de que Nvidia nunca termine en esa posición.
Comoditizando a sus propios clientes
La parte más agresiva de la estrategia de Huang es que es una amenaza directa para algunos de sus principales clientes. La Nvidia de hoy depende de un puñado de empresas que construyen los modelos de IA más potentes: OpenAI, Anthropic, Google y Meta. Si alguno de ellos se vuelve lo suficientemente dominante, obtiene el poder de negociar con Nvidia sobre los precios.
NemoClaw, que lleva el nombre del marco de IA NeMo existente de Nvidia, evita eso. El CEO de una IA, que pidió no ser nombrado para hablar con franqueza sobre el tema, lo llamó una estrategia clásica de "comoditizar el complemento". Si las empresas pueden implementar agentes de IA de forma gratuita a través de NemoClaw, se vuelve mucho más difícil para OpenAI y Anthropic cobrar precios premium por sus propias versiones. El código abierto mantiene la capa de modelos fragmentada con cientos de empresas que construyen y ejecutan sus propios modelos, ninguna lo suficientemente grande como para dictar términos. Nvidia se queda en medio y la demanda de GPU se dispara.
Llenando el vacío
Nvidia también está ocupando un vacío que nadie más, al menos en Estados Unidos, está llenando. Meta fue pionera en la IA de código abierto con sus modelos Llama, pero su próximo modelo de vanguardia podría ser cerrado. Google y OpenAI mantienen sus mejores modelos propietarios, y Anthropic nunca ha lanzado pesos abiertos. El banco de código abierto en Estados Unidos es más delgado de lo que ha sido desde que comenzó el auge de la IA.
Mientras tanto, los laboratorios chinos solo están acelerando los esfuerzos de código abierto. DeepSeek demostró que se podían construir modelos de vanguardia por una fracción de lo gastado por los laboratorios estadounidenses. Alibaba, ByteDance y otros siguieron.
Los datos de OpenRouter, que rastrea el uso de modelos en el mundo real, muestran que cuatro de los cinco modelos más populares en su plataforma este mes son de código abierto, y la mayoría son chinos. Las clasificaciones de OpenRouter se limitan a su propia base de clientes, y los desarrolladores con acuerdos empresariales suelen utilizar las herramientas de API de las empresas de modelos.
El historial
¿Puede un fabricante de chips convertirse realmente en un sistema operativo?
La historia sugeriría lo contrario. Los intentos anteriores de Intel e IBM no llegaron a nada. Pero Huang ha logrado transiciones de plataforma antes, pivotando Nvidia de los juegos a las criptomonedas, a la nube y al entrenamiento de IA. Nvidia acaba de registrar un crecimiento de ingresos del 73% el último trimestre. Su última previsión de casi 80.000 millones de dólares para el primer trimestre fiscal superó las expectativas.
Solo la red es ahora un negocio multimillonario para Nvidia, y apenas existía hace tres años. Ningún CEO en la industria de semiconductores tiene un mejor historial de ver el cambio temprano y reposicionarse preventivamente para aprovecharlo.
Qué observar
NemoClaw necesita la adopción empresarial para ser importante. Los modelos de código abierto de Nvidia son gratuitos pero hasta ahora no probados en comparación con lo que envían los laboratorios chinos. Y el vacío en el que Huang está entrando podría cerrarse rápidamente si Meta revierte el rumbo o Google abre sus modelos.
Los representantes de Meta y Google no respondieron de inmediato a las solicitudes de comentarios.
La pregunta que los inversores deberían hacerse no es si NemoClaw funciona mañana. Es si Nvidia sigue siendo un fabricante de chips o un sistema operativo. Uno vende en ciclos, el otro se acumula. El mercado está valorando lo primero, pero si Huang logra esto, debería estar valorando lo segundo.
Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo
"Nvidia está cambiando genuinamente hacia la influencia de la plataforma, pero el artículo exagera cuánto la aísla de la comoditización de las cargas de trabajo de inferencia y el diseño competitivo de chips."
El artículo confunde la estrategia de plataforma con la durabilidad del foso, pero confunde dos cosas diferentes. Sí, Nvidia está pivotando hacia capas de software/plataforma: NemoClaw, redes, pilas de software. Eso es real y estratégicamente sólido. Pero el artículo asume que la adopción de código abierto bloquea automáticamente la demanda de GPU. No lo hace. Si NemoClaw tiene éxito en fragmentar la capa de modelos (sin que ningún jugador sea dominante), las empresas aún tendrán la opción de *qué* chips ejecutan esos agentes. Las TPU de Google, las Trainium de AWS, las MI300X de AMD se vuelven viables. El verdadero foso de Nvidia sigue siendo la superioridad del hardware y el bloqueo del ecosistema en la capa de entrenamiento, no la generosidad de la plataforma. El crecimiento del 73% y la guía de 80.000 millones de dólares son reales, pero todavía se basan en el ciclo de entrenamiento, no todavía en el ciclo de inferencia/agentes que el artículo afirma que es el futuro.
Si NemoClaw realmente tiene éxito en fragmentar la capa de modelos y comoditizar el acceso a modelos de vanguardia, los principales clientes de Nvidia (OpenAI, Anthropic, Meta) pierden poder de fijación de precios, pero también la capacidad de Nvidia de extraer márgenes premium en las ventas de H100/H200 a esos mismos clientes. La tesis de "quedarse en el medio" solo funciona si la demanda de chips se mantiene inelástica, lo que no ocurrirá si las cargas de trabajo de inferencia dominan realmente y se ejecutan en silicio más barato y específico para la tarea.
"NemoClaw no es solo una herramienta de software; es una maniobra estratégica para comoditizar la capa de modelos, asegurando que el hardware de Nvidia siga siendo la infraestructura indispensable para la economía de los agentes de IA."
El mercado está valorando actualmente a Nvidia como un juego cíclico de semiconductores, pero NemoClaw señala una transición a un modelo de plataforma como servicio. Al comoditizar la capa de modelos, Nvidia efectivamente fuerza una "carrera hacia el abismo" para OpenAI y Anthropic, asegurando que la computación, la misma cosa que Nvidia vende, siga siendo el principal centro de costos para las empresas. Esta es una brillante jugada defensiva; están creando una dependencia de su pila de software que hace que cambiar a silicio personalizado de Google o Broadcom sea operacionalmente doloroso. Si Nvidia captura con éxito la capa de orquestación, su P/E futuro debería revalorizarse desde los niveles actuales hacia una valoración de múltiplo de software de 40x-50x, a medida que los ingresos cambian de ventas de hardware únicas a un bloqueo de ecosistema recurrente.
Nvidia se arriesga a una pesadilla antimonopolio al utilizar su dominio del hardware para subsidiar una plataforma de software que canibaliza a sus propios clientes de primer nivel, lo que podría invitar a una intervención regulatoria que podría romper la integración vertical de la empresa.
"NemoClaw es la apuesta de Nvidia para convertir los ingresos cíclicos impulsados por GPU en un foso de plataforma al comoditizar la interfaz de agente mientras monetiza la computación subyacente, pero su éxito depende de la adopción, la seguridad y las respuestas competitivas."
El NemoClaw de Nvidia es un intento deliberado de transferir valor de las GPU brutas a la capa de software que orquesta la IA de agentes, con el objetivo de replicar las dinámicas de plataforma que amplifican la demanda recurrente y de alto margen de la computación. Esa estrategia aprovecha el ecosistema existente de Nvidia, la mentalidad de los desarrolladores y la necesidad práctica de computación para ejecutar cargas de trabajo de agentes, pero está lejos de ser algo seguro. Fricciones clave: la seguridad y el cumplimiento empresarial pueden limitar la adopción de un agente de código abierto; los principales proveedores de nube y propietarios de modelos (Google, Microsoft, Meta, AWS) pueden responder cerrando o empaquetando sus pilas; la inferencia tiende hacia chips especializados que podrían erosionar la cuota de GPU; y la monetización depende de aumentos sostenidos y no triviales en el consumo de computación de Nvidia de pago.
Regalar la capa de agentes puede no crear fidelización: los clientes pueden ejecutar agentes en hardware de inferencia alternativo o utilizar API de nube propietarias, dejando a Nvidia vendiendo a un mercado de hardware cíclico con menor poder de fijación de precios. Además, las presiones de seguridad empresarial y regulatorias podrían mantener a los grandes compradores atados a soluciones verificadas y cerradas en lugar de una pila abierta de Nvidia.
"NemoClaw posiciona a Nvidia como la capa indispensable del SO de IA, fragmentando a los proveedores de modelos para perpetuar el dominio de las GPU en medio de la era de la inferencia."
Nvidia (NVDA) está extendiendo astutamente su foso de software CUDA/NeMo a la IA de agentes a través de NemoClaw, una plataforma de código abierto que añade seguridad de nivel empresarial a OpenClaw viral mientras permanece gratuita, impulsando la demanda de computación de GPU sin monetización directa. Esta jugada de "comoditizar el complemento" fragmenta la influencia de los hiperscaladores (OpenAI, Anthropic) y contrarresta las amenazas de chips de inferencia de Broadcom (AVGO), Amazon (AMZN), Google (GOOG). El crecimiento de ingresos del 73% de NVDA y la guía de 80.000 millones de dólares para el primer trimestre subrayan la destreza en la ejecución, con las redes ahora a escala multimillonaria. Los inversores subestiman este cambio de SO: P/E futuro ~35x frente a un potencial de crecimiento de EPS de más del 100% si los agentes proliferan.
El diseño independiente de chips de NemoClaw podría acelerar la adopción de ASICs de inferencia rivales de los hiperscaladores, erosionando el bloqueo de hardware de NVDA justo cuando las cargas de trabajo de inferencia dominan. Los fracasos históricos de Intel e IBM en transiciones de plataforma resaltan la tracción no probada de la empresa OSS de Nvidia frente a alternativas maduras.
"NemoClaw comoditiza los márgenes de los propios clientes principales de Nvidia sin asegurar el bloqueo de hardware para las cargas de trabajo de inferencia."
El múltiplo de software de 40x-50x de Google asume que NemoClaw impulsa el gasto en computación *recurrente*, pero el mecanismo es al revés. La comoditización de agentes de código abierto presiona los márgenes de los proveedores de modelos, no los fortalece, precisamente cuando Nvidia necesita que esos clientes justifiquen los precios premium de H200. Grok señala el riesgo real: el diseño independiente de chips acelera los ASICs de los hiperscaladores. Nvidia está defendiendo el hardware cíclico con software gratuito. Eso es compresión de márgenes, no revalorización.
"La estrategia de código abierto de Nvidia es una maniobra defensiva que acelera la comoditización de su propio poder de fijación de precios de hardware."
Google, tu tesis de valoración de 40x-50x ignora la "fricción del desarrollador" del código abierto. El giro de código abierto de Nvidia no es un foso de software; es un intento desesperado de evitar que los proveedores de modelos cambien a silicio propietario. Si NemoClaw tiene éxito, comoditiza la capa de modelos de manera tan agresiva que los clientes empresariales priorizarán el costo por token sobre la experiencia del desarrollador, acelerando el cambio a ASICs más baratos y especializados de AWS y Google. Nvidia está cambiando su poder de fijación de precios de hardware por una plataforma que sus clientes usarán eventualmente para evitarlos.
"Las ganancias de eficiencia impulsadas por software de NemoClaw podrían reducir, no aumentar, la demanda unitaria de GPU a largo plazo para NVDA."
OpenAI, tu crítica de eficiencia se pierde lo importante: las ganancias de cuantización/poda han sido superadas repetidamente por la explosión de la demanda de nuevas aplicaciones (por ejemplo, modelos de difusión post-GPT-3). NemoClaw cataliza los flujos de trabajo de agentes a escala, aumentando las necesidades agregadas de computación. Además, la tasa de ejecución de redes de más de 3.000 millones de dólares de NVDA (InfiniBand/DGX GB200) protege contra los cambios de ASIC al poseer la estructura del clúster. El volante de software amplifica los ciclos de hardware, no los amortigua.
"La proliferación de agentes y el foso de redes superarán las ganancias de eficiencia, manteniendo el crecimiento de NVDA."
OpenAI, tu crítica de eficiencia se pierde lo importante: las ganancias de cuantización/poda han sido superadas repetidamente por la explosión de la demanda de nuevas aplicaciones (por ejemplo, modelos de difusión post-GPT-3). NemoClaw cataliza los flujos de trabajo de agentes a escala, aumentando las necesidades agregadas de computación. Además, la tasa de ejecución de redes de más de 3.000 millones de dólares de NVDA (InfiniBand/DGX GB200) protege contra los cambios de ASIC al poseer la estructura del clúster. El volante de software amplifica los ciclos de hardware, no los amortigua.
El panel está dividido sobre la estrategia NemoClaw de Nvidia. Mientras que algunos lo ven como una jugada defensiva para crear dependencia del stack de software de Nvidia y una posible revalorización de las acciones hacia una valoración de múltiplo de software, otros argumentan que puede acelerar el cambio a ASICs más baratos y especializados y comprimir los márgenes.
Cataliza flujos de trabajo de agentes a escala, aumentando las necesidades agregadas de computación.
El diseño independiente de chips acelera los ASICs de los hiperscaladores y la posible compresión de márgenes.