OpenAI prepara chip propio con Broadcom para 2026: apuesta por independencia tecnológica y control de costos

OpenAI avanza en una alianza con Broadcom para el diseño y producción de su primer chip propietario de inteligencia artificial, con lanzamiento proyectado para 2026. El plan, filtrado inicialmente por Financial Times y confirmado por Reuters, busca reducir la dependencia de Nvidia, cuyos chips H100 y B200 se han convertido en un cuello de botella crítico para la industria.

El desarrollo propio permitiría a OpenAI controlar tanto la arquitectura como la disponibilidad de su infraestructura, optimizando el costo por inferencia y asegurando suministro en un contexto de demanda explosiva.

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El movimiento redefine el mapa de costos y poder en el ecosistema de IA. Si OpenAI logra reducir el costo por inferencia en un 30–40 %, podrá ofrecer modelos más competitivos y expandir su margen sobre los servicios empresariales (ChatGPT Enterprise, API, Copilot). Para las empresas usuarias, este cambio puede traducirse en mejor disponibilidad y precios más estables de los servicios basados en IA.

Sin embargo, también consolida un riesgo: la concentración de innovación y hardware en manos de pocos actores. En un entorno donde cada dólar de margen depende del cómputo, la capacidad de anticipar estas integraciones y negociar contratos flexibles de infraestructura será una ventaja estratégica para cualquier compañía de datos o BI.

El proyecto refleja una tendencia más amplia: los grandes jugadores de IA comienzan a verticalizar hardware para proteger su competitividad. Google abrió el camino con sus TPU (Tensor Processing Units), Amazon avanzó con los chips Trainium e Inferentia, y Meta explora su propio diseño. OpenAI, apoyada en la capacidad de manufactura y diseño de Broadcom, busca dar el salto desde la dependencia hacia la autosuficiencia tecnológica.

En paralelo, la empresa negocia con TSMC para asegurar capacidad de producción, mientras Microsoft —su principal socio comercial— podría beneficiarse de menores costos energéticos y de cómputo en Azure.

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