¿Será Nvidia la nueva Kodak?

El verdadero problema es ser segundo

Cuando estuve como CEO en Terra España, nunca me preocupó demasiado lo que hacían quienes venían detrás. No por arrogancia, sino por aritmética: cuando eres el primero, tú pones el ritmo y los demás tienen que reaccionar. El problema de ser segundo o tercero no es solo que vas por detrás; es que cada anuncio del líder te obliga a decisiones que él no tiene que tomar: ¿es una pista buena o una pista falsa? ¿sigo esa estela o me estrello contra ella? Recuerdo haberme divertido lanzando deliberadamente anuncios al mercado que no eran más que señuelos, sabiendo que mis competidores dedicarían semanas a intentar descifrarlos. Incluso uno de ellos fue considerado como una nueva línea estratégica por parte de un analista internacional, cuando para nosotros era el camino equivocado. Pero la anécdota no es tan importante como su corolario, que conviene retener para entender lo que sigue: el líder no necesita acertar siempre, le basta con que los demás no sepan cuándo está apostando. Es suficiente para amargarle la vida a los competidores.

Pienso en esto cada vez que Jensen Huang, el speaker más seguido tras la muerte de Steve Jobs, sube a un escenario. Porque en las últimas semanas ha hecho dos anuncios que, juntos, constituyen la maniobra competitiva más ambiciosa que recuerdo en el sector tecnológico. Y ninguno de sus competidores es capaz de valorar hoy si son pista buena, pista falsa, ambas cosas a la vez, o ninguna de ellas.

Para entender lo que está en juego, hay que retroceder medio siglo.

La cámara que Kodak inventó y escondió

Durante décadas, hacer una fotografía implicaba comprar un carrete, disparar a ciegas y llevar el rollo a revelar. El negocio del revelado era enorme y parecía indestructible, porque estaba acoplado al hábito de fotografiar. Hasta que dejó de estarlo. La cámara digital no acabó con las fotos. Acabó con el revelado como paso obligatorio. Y lo interesante no es que Kodak quebrara, sino que lo hizo en un entorno en que se hacían mil veces más fotos que antes de la digitalización. Kodak, Fujifilm y muchas otras se quedaron con unas fábricas de papel químico que no servían para nada. Un poco la misma historia que repitió Apple con el iPod frente al Walkman: al darse cuenta de que los clientes no compraban cassettes sino música en movimiento le bastó con ofrecer más música y más movimiento para quedarse en pocos años con un mercado que Sony sentía como propio.

Pero retomo a Kodak, de quien pocos recuerdan que inventó la cámara digital. En 1975, un ingeniero llamado Steve Sasson construyó el primer prototipo. Kodak patentó la tecnología pero decidió no salir al mercado porque canibalizaba su negocio de película. En 1989, Sasson volvió a la carga con una DSLR funcional, y su departamento de marketing la bloqueó de nuevo. Un negocio que daba unos márgenes espectaculares y que empleaba a decenas de miles de personas no podía permitirse cuestionarse a sí mismo. La decisión tenía toda la lógica del mundo desde dentro de Kodak. Y fue la peor decisión estratégica de la historia de la industria tecnológica.

Pues bien: a Nvidia le acaban de poner delante exactamente el mismo dilema.

La inferencia se desacopla del entrenamiento

Si han seguido esta serie, recordarán que venimos argumentando algo que empieza a ser difícil de discutir: los modelos de lenguaje se están commoditizando a una velocidad que asusta, y el mercado de la inferencia (el que pretende rentabilizar la explotación de un modelo ya entrenado) se está separando del mercado del entrenamiento como un iceberg que se parte en dos.

Por un lado, startups como Taalas demuestran que se puede fundir un modelo directamente en silicio, multiplicando por más de setenta el rendimiento por usuario de una GPU de Nvidia con una décima parte del consumo energético. Antes de que algún "miembro de la estricta observancia" me destierre, aclaro que esto se produce en condiciones de usuario único, no en concurrencia, y con una cuantización agresiva que degrada la calidad del modelo. Pero abre un camino. Por otro lado, Microsoft publica BitNet, un framework que permite ejecutar modelos de dos mil millones de parámetros en una CPU corriente. Sin GPU, sin cloud, sin factura mensual. Si bien es cierto que el modelo de cien mil millones que circula como titular es, a día de hoy, teórico: nadie lo ha entrenado ni publicado. Son caminos técnicos distintos: hardware y software, pero apuntan a un mismo objetivo: la inferencia no necesita las mismas máquinas que el entrenamiento. Y si la inferencia es el grueso del negocio futuro, la GPU de propósito general deja de ser imprescindible para ella.

Nvidia lo sabe. Y lo que ha hecho al respecto es de lo más revelador.

Veinte mil millones para no meter la cámara en el cajón

En Nochebuena de 2025, Nvidia cerró la mayor adquisición de su historia: veinte mil millones de dólares por los activos y la tecnología de Groq, una startup que fabricaba chips de inferencia basados en SRAM capaces de procesar lenguaje a velocidades que las GPUs no podían igualar. Tres meses después, en la conferencia GTC 2026, Jensen Huang presentó el Groq 3 LPU: el primer chip no-GPU de Nvidia, integrado en su plataforma Vera Rubin como coprocesador dedicado a inferencia. Según sus cifras, el rack LPX combinado con Vera Rubin ofrece treinta y cinco veces más throughput por megavatio que su propio Blackwell NVL72 para modelos de un trillón de parámetros.

Hay que reconocerle a Jensen que no ha repetido el error de la dirección de Kodak. No metió la cámara digital en el cajón. Gastó veinte mil millones en comprar la cámara digital de otro. Y la presentó al mundo en tiempo récord.

Pero eso fue solo la primera jugada que, desde la misma Nvidia, cuestionaba los supuestos fundamentales del modelo de negocio que la ha convertido en la compañía más valiosa del mundo. La segunda llegó en Computex 2026, apenas unas semanas después.

Una cámara en cada bolsillo

Junto con Microsoft, Nvidia presentó el RTX Spark: un superchip que integra una CPU Grace de veinte cores ARM, una GPU Blackwell con 6.144 núcleos CUDA, y hasta ciento veintiocho gigabytes de memoria unificada LPDDR5X. Pero no para un datacenter, sino ¡para un portátil! El Surface Laptop Ultra, equipado con este chip, puede ejecutar en local modelos de hasta ciento veinte mil millones de parámetros, según Nvidia. Hace dieciocho meses, eso requería un rack de servidores en un datacenter refrigerado.

A nadie se le escapa que la arquitectura (sistema completo en un chip, arquitectura ARM, memoria unificada, CPU y GPU encapsulados juntos) es exactamente lo que Apple lleva haciendo desde que lanzó el M1 en 2020. Y que desde entonces, los MacBook se han convertido en la máquina por defecto de la comunidad de desarrolladores. Lo que Jensen ha hecho es copiar la fórmula arquitectónica de Apple, pero integrando en ella su ecosistema CUDA y su stack de IA completo. El resultado: mil TOPS de computación de IA frente a los treinta y ocho del Neural Engine de Apple. Veinticinco veces más capacidad de inferencia local en un portátil con el mismo concepto de diseño.

La jugada de Jensen no es solo defensiva. Es una estrategia de triple cobertura que revela lo que piensa sobre el futuro de su propio mercado. Si la inferencia se queda en la nube, tiene Groq para los datacenters. Si la inferencia se va al edge (sea al portátil, al dispositivo local, o al server de la empresa que no quiere depender de APIs de terceros) tiene RTX Spark para colonizar ese terreno. Y de paso, le disputa a Apple la base de desarrolladores que es, al final, quien decide qué plataforma gana.

Es decir: Nvidia no solo ha sacado la cámara digital del cajón. La ha puesto en todos los bolsillos. Y eso es lo que hace que la maniobra sea tan difícil de leer para sus competidores. ¿Es el Groq LPU el futuro real y el RTX Spark la pista falsa? ¿O es al revés? ¿O son ambos simultáneamente viables y Jensen está cubriendo todas las salidas para que nadie más pueda ocuparlas? AMD e Intel tienen que decidir si responden en datacenter o en edge. Apple tiene que decidir si responde en capacidad de IA o defiende su ecosistema de desarrolladores. Y ninguno puede permitirse responder en todos los frentes a la vez. Es la ventaja del primero: no necesitas que todas tus apuestas sean ganadoras. Te basta con que tus rivales no sepan cuál es la buena.

El reflejo del monopolista

Hay además una diferencia cualitativa entre lo que hizo Kodak y lo que está haciendo Nvidia. Kodak dejó morir a su competidor (que era ella misma, irónicamente). Nvidia ha decidido comprar al competidor para que nadie más pueda usarlo. No es la misma estrategia. Es peor, desde el punto de vista del mercado.

Los senadores Warren y Blumenthal ya han cuestionado formalmente si la operación viola la legislación antimonopolio. Su argumento es simple: Nvidia controla más del ochenta por ciento del mercado de chips de entrenamiento de IA en los USA, según Jon Peddie Research. Y ahora absorbe a uno de los pocos competidores emergentes en inferencia. Con RTX Spark, además, se posiciona para dominar la inferencia local. Si se consolida el control del entrenamiento, la inferencia en datacenter y la inferencia en el edge en las mismas manos, la fragmentación que debería abrir oportunidades a nuevos actores queda bloqueada por diseño. Y China, mientras, sigue "inventando cosas" al otro lado del Pacífico. Todo un dilema para los legisladores norteamericanos decidir si apoyan al de casa o a los supuestos principios de su sistema económico.

La pregunta para quienes seguimos esta serie es si la regulación acabará forzando precisamente lo que Nvidia quiere evitar: un mercado de inferencia abierto, competitivo y fragmentado. Porque si eso sucede, las piezas que venimos describiendo en artículos anteriores (Mistral, AMI Labs, ASML, Taalas, el Chips Act 2.0) cobran un relieve que hoy no tienen.

Ser SanDisk, no Kodak

Cuando la fotografía digital mató al revelado, no mató a toda la cadena de valor. Mató a quien procesaba plata. Pero quien fabricaba los nuevos soportes (las tarjetas de memoria, los sensores, el almacenamiento digital) construyó un negocio gigantesco sobre las cenizas del anterior. SanDisk no existía en el mundo del carrete. Nadie necesitaba que existiera. Su oportunidad nació exactamente cuando el viejo paradigma se desplomó.

Si la inferencia se fragmenta, si deja de ser un oligopolio de tres hiperescalares americanos y se convierte en un mercado donde compiten ASICs especializados, modelos eficientes y hardware soberano, las barreras de entrada industriales bajan. Y cuando bajan las barreras industriales, lo que gana es el talento.

Ahí Europa tiene algo que decir. No porque vayamos a fabricar la próxima GPU, sino porque quizá no haga falta fabricarla. Quizá lo que haga falta sea diseñar el chip que la sustituya, entrenar el modelo que la haga innecesaria, construir la foundry que lo produzca bajo jurisdicción propia, o hacer las tres cosas a la par. Exactamente lo que LeCun intenta desde París con AMI Labs, lo que Mistral demuestra desde Francia, lo que ASML hace posible desde Holanda, y lo que, ojalá, impulse alguien que se caiga de un guindo en la brumosa Bruselas.

La pregunta no es si Nvidia será la nueva Kodak. Probablemente no: Jensen es demasiado listo y tiene demasiado efectivo para dejarse morir. La pregunta es si, mientras Nvidia gasta veinte mil millones en comprar competidores y pone Blackwell en cada portátil para cerrar todas las salidas, alguien en este lado del Atlántico tendrá la visión de ocupar el espacio que se está abriendo.

Kodak no necesitaba un competidor que la derrotara. Necesitaba un mercado que la dejara atrás. Y SanDisk no necesitó derrotar a nadie. Solo necesitó estar en el sitio correcto cuando el mundo cambió.

Este artículo forma parte de una serie iniciada en "¡Menos madera, es la guerra!", que continúa en "¿El final de la barra libre de tokens?", "¿Y si la Misión Génesis fuera un inmenso error?", "¿Dónde está la bolita?", "Del paquete al token y vuelta a empezar", "Invirtiendo en máquinas de escribir", "¿Llegará a tiempo la Killer App?", "¿Nos están haciendo un hueco?" y "¿Acabará la IA en una mochila?". Y continuará...