Susana López Blanco Durante décadas los chips fueron un componente invisible para la mayoría de las empresas. Hoy se han convertido en el corazón de la economía digital. El boom de la inteligencia artificial ha disparado la demanda de procesadores especializados y ha colocado a Nvidia en lo más alto del ranking mundial. Pero la historia no acaba aquí. OpenAI, Apple, Google y otras compañías se preparan para cambiar las reglas del juego con desarrollos propios.
Entender esta carrera por el control del silicio es clave para directivos, marketers y emprendedores. Porque de estos movimientos depende el coste de entrenar modelos, la velocidad de innovación y la autonomía tecnológica de países y empresas. Analicemos en detalle cómo se libra esta guerra y qué debemos aprender de ella.
Índice de contenidos
Nvidia: del videojuego a la economía de la inteligencia artificial
Nvidia nació ligada al mundo de los gráficos y los videojuegos, pero supo anticipar antes que nadie el potencial de la computación paralela. Sus GPUs se han convertido en la base de los grandes modelos de lenguaje y en la llave que abre la puerta al desarrollo de nuevas aplicaciones de IA. Hoy, más del 80% de los proyectos de entrenamiento de IA en el mundo se apoyan en su hardware.
La compañía no solo domina el mercado: ha multiplicado sus ingresos gracias a productos como la serie H100 y la nueva generación Blackwell. El precio por unidad supera con frecuencia los 30.000 dólares, y aun así la lista de espera es larga. Para cualquier startup que quiere entrenar un modelo avanzado, esta dependencia supone una barrera de entrada gigantesca.
OpenAI y la apuesta por el chip propio
Cuando un proveedor domina la infraestructura crítica, tarde o temprano surge la tentación de emanciparse. OpenAI ya ha confirmado que trabaja junto a Broadcom en el desarrollo de un chip que podría ver la luz en 2026. El objetivo es claro: reducir costes, ganar control sobre la cadena de suministro y evitar los cuellos de botella que hoy marcan el ritmo de la innovación.
El movimiento recuerda a lo que hizo Apple con su transición a Apple Silicon. Controlar el procesador le permitió optimizar rendimiento, autonomía y costes. Para OpenAI, diseñar su propio chip significaría depender menos de Nvidia y tener un camino propio hacia la escalabilidad de sus modelos.
AMD, Intel, Apple y los nuevos aspirantes
La batalla no se libra en solitario. AMD ha logrado colocar en el mercado su familia MI300, que empieza a ser adoptada por algunos hyperscalers como alternativa a Nvidia. Intel, que perdió gran parte del terreno en la última década, busca recuperar relevancia con la línea Gaudi. Apple y Google, por su parte, refuerzan la estrategia de verticalización con procesadores diseñados para sus propios ecosistemas.
En paralelo, startups como Cerebras, Graphcore o Tenstorrent exploran arquitecturas disruptivas que podrían cambiar la ecuación en los próximos años. El tablero es amplio y dinámico, y no se limita a un único ganador.
Impacto en empresas y gobiernos
Para las startups, el precio del hardware marca la diferencia entre experimentar o quedarse fuera. Una ronda de financiación puede evaporarse en pocas semanas de entrenamiento intensivo. Las empresas medianas dependen cada vez más de servicios en la nube, lo que genera nuevas formas de dependencia estratégica. Y los gobiernos empiezan a ver el acceso al silicio como una cuestión de soberanía nacional.
EEUU ya ha lanzado la CHIPS Act, Europa prepara su propia estrategia y Asia se mueve rápido para asegurar capacidades locales. Al final, hablamos de un recurso tan crítico como la energía o las materias primas: sin chips, la economía digital se detiene.
El coste de entrenar un modelo de IA se ha multiplicado de forma exponencial. GPT-2 podía entrenarse por menos de un millón de dólares; GPT-4 superó los 100 millones, y los modelos que vienen duplicarán esa cifra. El hardware es el factor que más incide en esta curva.
Cómo prepararte para la guerra de chips
Más allá de la geopolítica y la tecnología, hay medidas concretas que cualquier empresa puede aplicar para anticipar el impacto de esta guerra:
- Incorpora previsiones realistas de costes de IA en tus presupuestos.
- Evalúa tu nivel de dependencia de un único proveedor cloud.
- Explora modelos más ligeros o estrategias de fine-tuning que reduzcan consumo.
- Sigue de cerca las regulaciones sobre semiconductores en EEUU, Europa y Asia.
- Diseña una estrategia de diversificación de proveedores y partners tecnológicos.
La guerra de chips no es un asunto técnico reservado a ingenieros: afecta a toda la economía digital. De ella dependen los costes de la innovación, la velocidad de adopción de la IA y la autonomía tecnológica de empresas y países. Comprender este escenario es fundamental para tomar decisiones estratégicas en los próximos años.
En IEBS creemos que la formación es la mejor arma para navegar en un entorno tan cambiante. Descubre nuestros cursos de Inteligencia Artificial y prepárate para liderar la transformación digital con criterio y visión de futuro.