Jensen Huang quiere dejar muy claro una cosa: si estás ejecutando un modelo de IA abierto, casi con seguridad lo estás ejecutando en hardware de Nvidia. Y si deseas ejecutar todos los modelos de vanguardia, abiertos o cerrados, solo hay una plataforma que lo hace todo.
El libro de recetas del modelo abierto
El 24 de julio de 2026, Huang publicó su primera entrada en X, compartiendo una carta abierta firmada por Nvidia y aproximadamente otras 25 organizaciones. La carta solicitaba fomentar tanto el desarrollo de modelos de IA abiertos como cerrados para impulsar la competencia y la innovación, mientras se oponía a enfoques regulatorios que pudieran obstaculizar el progreso.
Nvidia ha estado poniendo su propio silicio donde tiene la boca. La empresa lanzó la familia de modelos de lenguaje Nemotron y Cosmos para IA física bajo licencias permisivas, brindando a los desarrolladores acceso tanto a los pesos como a los recursos de entrenamiento. Luego, el 11 de agosto de 2026, Nvidia presentó Nemotron 3.5 Lightning como otra oferta de código abierto, ampliando aún más su cartera de modelos disponibles gratuitamente.
Por qué los modelos abiertos son importantes para el resultado final de Nvidia
Durante las llamadas de resultados y discursos clave, Huang ha señalado la adopción de IA de código abierto como un impulsor clave de las implementaciones de servidores GPU empresariales. Las empresas de SaaS, robótica y aplicaciones industriales están construyendo cada vez más soluciones de IA personalizadas en lugar de simplemente consumir llamadas a API de proveedores de modelos cerrados. Estas empresas desean modelos que puedan modificar, implementar en su propia infraestructura y ejecutar en el borde, no solo en la nube.
Huang ha sido cuidadoso al presentar esto como un equilibrio, no como una opción binaria. Mantiene que los modelos abiertos y cerrados deben coexistir, y que los modelos abiertos realmente benefician a las empresas que desarrollan modelos cerrados al avanzar el estado general de la investigación en IA. Afirma que el equilibrio adecuado entre modelos abiertos y cerrados mejora las capacidades de la IA y amplía el mercado total dirigible de Nvidia para la venta de GPU.