Resumen:
Nvidia planea expandir aún más su negocio de software, con la esperanza de obtener ingresos recurrentes más estables a través de licencias de software empresarial, además de la venta de chips de inteligencia artificial. El director ejecutivo de Nvidia, Jen-Hsun Huang, habló recientemente sobre esta estrategia en un evento del GTC en Berlín, Alemania, y dijo que el software proporcionado para ejecutar agentes de inteligencia artificial puede adoptar un modelo de licencia que cobra según la cantidad de GPU. El precio es, por ejemplo, de unos 2.000 dólares estadounidenses por GPU al año. Esta cifra ha atraído la atención de la industria sobre la escala potencial del negocio de software de Nvidia, pero aún no puede considerarse como un estándar de carga unificado anunciado oficialmente.
Se informa que Huang Renxun habló sobre el negocio de licencias de software en una sesión de preguntas y respuestas relacionada el 22 de octubre de 2026. Dijo que las licencias de software se convertirán cada vez más en una parte importante del negocio de Nvidia, especialmente proporcionando el software, las herramientas de gestión y las capacidades de soporte necesarias para ejecutar agentes de inteligencia artificial para dispositivos informáticos en fábricas de inteligencia artificial.
El llamado agente de inteligencia artificial se refiere a un sistema de inteligencia artificial que puede realizar tareas de varios pasos de acuerdo con objetivos y llamar a herramientas, acceder a datos o ejecutar programas dentro del alcance de la autorización. En comparación con los chatbots tradicionales, estos sistemas suelen requerir entornos operativos, controles de seguridad y mecanismos de seguimiento continuo más complejos. Si las empresas quieren implementar agentes de inteligencia artificial a gran escala en los centros de datos, no solo necesitan comprar GPU, sino que también deben resolver problemas como la implementación de software, la gestión de permisos, el monitoreo de operaciones y el mantenimiento de la seguridad.
NVIDIA está intentando integrar estas capacidades en una solución de infraestructura de nivel empresarial más completa. Según el precio de ejemplo propuesto por Huang Renxun, si 5 millones de GPU adoptan una licencia de software de 2.000 dólares al año, en teoría pueden generar 10.000 millones de dólares en ingresos anuales; Si esta escala se mantiene durante cinco años consecutivos, los ingresos acumulados alcanzarán los 50 mil millones de dólares. Sin embargo, este es sólo un escenario calculado en base a suposiciones y no es un pronóstico de ingresos publicado por Nvidia. Actualmente, la compañía no ha revelado la cantidad real de GPU aplicables, ni ha confirmado qué productos cubrirá este precio, cuándo se implementará y las condiciones contractuales específicas.
Vale la pena señalar que Nvidia ya tiene un negocio maduro de suscripción de software empresarial. Su plataforma NVIDIA AI Enterprise está dirigida a centros de datos empresariales y proporciona los componentes de software necesarios para el desarrollo, la implementación y la gestión de la inteligencia artificial. El precio de la licencia anunciado por Nvidia muestra que la tarifa de suscripción de un año para la plataforma es de 4.500 dólares estadounidenses por GPU, incluidos los servicios de soporte correspondientes; El precio de una suscripción de cinco años es de 18.000 dólares estadounidenses por GPU.
Por lo tanto, los 2.000 dólares al año mencionados por Huang Renxun no pueden entenderse simplemente como una reducción de precio para el software empresarial existente de Nvidia. Dado que no está claro si el alcance del software, el período de licencia y el contenido del servicio correspondientes a los dos precios son los mismos, actualmente es imposible comparar directamente sus costos reales. Los nuevos precios pueden ser para diferentes combinaciones de software o entornos operativos de agentes de inteligencia artificial específicos, y Nvidia aún debe explicar con más detalle la situación específica.
La razón por la que NVIDIA valora el negocio de software está relacionada con su deseo de reducir la dependencia de una única venta de hardware. Las ventas de GPU suelen estar estrechamente relacionadas con los ciclos de construcción de los centros de datos, los planes de compra de los clientes y las capacidades de suministro de chips, mientras que las suscripciones de software pueden generar ingresos recurrentes mientras los clientes continúan utilizando productos relacionados. Si Nvidia puede hacer que las empresas sigan confiando en su plataforma de software para ejecutar y gestionar cargas de trabajo de IA a largo plazo, tiene la oportunidad de generar ingresos continuos a partir de las GPU implementadas, en lugar de simplemente reconocer un ingreso por ventas único cuando se vende un nuevo chip.
Esta estrategia también está relacionada con el reciente avance de NVIDIA en la arquitectura de seguridad del agente de inteligencia artificial. El 21 de octubre de 2026, NVIDIA anunció la arquitectura de referencia OpenShell, con el objetivo de proporcionar un entorno de seguridad más completo para que las empresas ejecuten agentes de inteligencia artificial. La solución integra la infraestructura informática Vera Rubin de NVIDIA, la CPU Vera y el procesador de datos BlueField-4, e introduce un mecanismo de monitoreo llamado NVIDIA Sentry.
OpenShell proporciona un entorno en ejecución para aislar agentes de inteligencia artificial, lo que puede limitar las herramientas, los datos y los recursos del sistema a los que los agentes pueden acceder. NVIDIA Sentry es responsable de monitorear de forma independiente la actividad del agente y tomar medidas de cuarentena si un agente intenta cruzar los límites de permisos establecidos. La idea del diseño es colocar algunos controles de seguridad en la infraestructura subyacente, en lugar de depender completamente del mecanismo de seguridad del propio modelo de inteligencia artificial.
Esto es especialmente importante para las empresas que implementan agentes de inteligencia artificial. Los agentes pueden estar autorizados a leer archivos internos, acceder a sistemas comerciales e incluso realizar acciones con consecuencias reales. Si los permisos se configuran incorrectamente o los agentes son inducidos por entradas maliciosas, pueden producirse fugas de datos, operaciones no autorizadas u otros riesgos de seguridad. NVIDIA espera brindar a las empresas soluciones de implementación más manejables mediante el aislamiento del entorno operativo, restricciones de permisos y monitoreo independiente.
En la actualidad, otras empresas también han comenzado a cooperar en torno a esta estructura. Anthropic está integrando hardware OpenShell y BlueField con Claude Managed Agents para proporcionar aislamiento operativo adicional y capacidades de control de acceso para agentes empresariales. Salesforce ha desarrollado Slack Admin Bridge para OpenShell, que permite a los administradores revisar las solicitudes de acceso de los agentes, aprobar o denegar permisos y monitorear las actividades relacionadas directamente en Slack.
Estas colaboraciones muestran que la competencia por los agentes de inteligencia artificial se está expandiendo gradualmente desde el rendimiento del modelo hasta el entorno operativo, la gestión de la seguridad y los servicios empresariales. A medida que los agentes comienzan a asumir tareas más complejas, las empresas no sólo necesitan juzgar si el modelo puede completar la tarea, sino también asegurarse de que respete los límites de permisos durante la ejecución y que pueda monitorearse y administrarse continuamente. Nvidia espera integrar GPU, equipos de red, plataformas de software y mecanismos de seguridad en una solución completa, aumentando así la dependencia de los clientes de su ecosistema tecnológico.
Huang Renxun también ha enfatizado muchas veces antes que Nvidia no debe ser considerada simplemente un fabricante de chips. El negocio de la empresa se ha ampliado a equipos de red, sistemas de máquinas completos, software empresarial, así como a medicina y salud, automoción, comunicaciones y ciencias de la vida. Al proporcionar un sistema tecnológico completo, desde hardware informático hasta gestión de software, Nvidia espera obtener ingresos de múltiples aspectos de la infraestructura de inteligencia artificial.
Sin embargo, si el modelo de licencia de software puede convertirse en una nueva fuente importante de ingresos para NVIDIA todavía depende de la aceptación de los clientes empresariales. Algunos clientes pueden estar dispuestos a pagar tarifas constantes por un funcionamiento estable, seguridad y soporte técnico; otros pueden optar por software de código abierto, desarrollar sus propias herramientas de gestión o satisfacer sus necesidades a través de soluciones proporcionadas por otros proveedores. El cobro basado en la cantidad de GPU también significa que a medida que se expande la escala de implementación empresarial, los costos del software pueden aumentar simultáneamente, por lo que los clientes prestarán más atención al alcance de la licencia, el período del contrato y si hay pagos repetidos.
Actualmente, NVIDIA no ha anunciado oficialmente los términos completos de este plan de licencia, que cuesta aproximadamente 2000 dólares por GPU al año, ni ha dado una fecha de implementación específica. En esta etapa, esta cifra es más adecuada como ejemplo del precio propuesto por Huang Renxun cuando explicó la estrategia comercial de software, que como una oferta comercial que ha sido completamente efectiva.
A largo plazo, Nvidia está intentando establecer una nueva estructura de ingresos: las ventas de hardware ayudan a los clientes a construir infraestructura de inteligencia artificial, las licencias de software continúan generando ingresos una vez que la infraestructura se pone en uso, y las herramientas de seguridad y gestión aumentan aún más la disposición de las empresas a utilizar su plataforma a largo plazo. Si este modelo tiene éxito, el crecimiento futuro de Nvidia ya no dependerá enteramente de cuántas GPU pueda vender cada año, sino que dependerá cada vez más de cuánto estén dispuestos a pagar los clientes por el software y los servicios que se ejecutan en esas GPU.
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