NVIDIA quiere cambiar la forma en que cobra por la inteligencia artificial, y según su CEO, Jensen Huang, a las empresas les costaría cerca de 2.000 dólares al año por cada GPU usar todo el software de la compañía que permite ejecutar agentes de IA en sus centros de datos, un pago que se sumaría a lo que ya cuesta comprar cada una de esas tarjetas.
Huang lo dijo el 22 de octubre durante la GTC de Berlín, donde aseguró que “cuesta unos 2.000 dólares por GPU al año ejecutar todo el software que NVIDIA ofrece para correr agentes en estas fábricas de IA”, en palabras originalmente en inglés, y además adelantó que “las licencias de software se convertirán cada vez más en una parte importante del negocio” de la compañía.
Cuánto podría ganar NVIDIA con los 2.000 dólares al año por cada GPU
Según un cálculo del sitio FourWeekMBA citado por Tom’s Hardware, si NVIDIA lograra cobrar esta licencia por cinco millones de GPU, recaudaría 10.000 millones de dólares al año, lo que sumaría 50.000 millones de dólares en cinco años si las empresas renuevan, una cifra que muestra que el negocio de la compañía va mucho más allá de vender hardware.
Eso sí, todavía hay muchas dudas, puesto que NVIDIA no ha dicho desde cuándo se cobraría, qué programas incluiría ni a cuántas GPU aplicaría, y tampoco está claro cómo se relaciona con NVIDIA AI Enterprise, su plataforma de software para empresas que hoy cuesta 4.500 dólares por GPU al año, por lo que los 2.000 dólares al año por cada GPU no se pueden tomar como una rebaja confirmada.
Además, hay que aclarar que Huang habla de “fábricas de IA”, es decir, de centros de datos y empresas, por lo que no hay nada que indique que este cobro llegue a las tarjetas GeForce que usan los jugadores.
Las herramientas de seguridad para agentes de IA
El cobro llega junto a la infraestructura que NVIDIA está armando para controlar los agentes de IA, que son programas capaces de tomar decisiones, usar herramientas externas y revisar bases de datos privadas, y que por eso necesitan nuevas protecciones para evitar que se salgan de control o expongan información confidencial.
Con ese objetivo, la compañía presentó en septiembre su Open Agent Safety Platform, que incluye OpenShell, un software de código abierto que pone límites a lo que puede hacer cada agente y registra sus acciones, y Sentry, un sistema que vigila el comportamiento de los agentes de forma independiente y los aísla en milisegundos si intentan salir de sus límites.
Esta tecnología se está integrando con empresas como Anthropic y Salesforce, y en el caso de Slack, por ejemplo, los equipos pueden revisar en tiempo real qué permisos pide un agente y aprobarlos o rechazarlos desde la misma aplicación, de modo que la seguridad no depende solo del modelo de IA, sino de toda la infraestructura que lo sostiene.
Todo esto apunta en la misma dirección que marcó Huang al hablar de las licencias, puesto que NVIDIA busca dejar de ser vista solo como una fábrica de chips para convertirse en un proveedor completo, que ofrece desde el hardware y las conexiones de red hasta el software y la seguridad para todo tipo de negocios.
La reacción de la comunidad
La noticia no cayó bien en redes sociales, y en una publicación de X el conocido usuario Pirat_Nation comentó que “NVIDIA podría estar llevando el modelo de compraste la GPU, ahora paga por el software al mundo de la IA”, y agregó que eso sería además del costo de las GPU, en palabras originalmente en inglés.
Las respuestas mostraron un claro rechazo, con usuarios que aseguraron que “la codicia de la IA está fuera de control”, y otros que bromearon con que “en el futuro tendrás que pagar por la próxima actualización del controlador”.
Otro usuario fue más allá y planteó que NVIDIA estaría haciendo esto “porque dejaron de comprar GPU”, y explicó que muchas empresas tendrían tarjetas guardadas que no pueden usar porque no logran construir sus centros de IA, para cerrar con un irónico “y la gente dice que la burbuja de la IA nunca estallará”.
Por ahora, NVIDIA está presente en sectores tan variados como la medicina, los vehículos autónomos, las telecomunicaciones y la investigación científica, y con este modelo busca controlar cada paso de la cadena, aunque para que los 2.000 dólares al año por cada GPU se hagan realidad todavía falta que la compañía confirme cuándo y cómo entrarían en vigor.
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