¿A quién le están quitando el negocio Microsoft y Nvidia al unirse?

Si una computadora puede ejecutar modelos grandes, ¿todavía será necesario pagar por uso por ciertas tareas de IA en la nube? Esta última colaboración entre Microsoft y Nvidia hace que la pregunta sea más concreta e implica que los inversores de la bolsa estadounidense deben volver a revisar lo esencial:al final, ¿en manos de quién quedará el dinero de la IA?

El 7 de octubre, Microsoft anunció nuevos avances en IA local para Windows y abrió las reservas para la Surface Laptop Ultra equipada con RTX Spark de Nvidia, con un precio inicial de 2,599 dólares y hasta 128 GB de memoria unificada.

Microsoft también confirmó oficialmente que DeepSeek V4 Flash, con 284,000 millones de parámetros, forma parte de su estrategia de modelos locales. Según la presentación, tras cuantificación a 1.6 bits, este modelo puede operar en aproximadamente 60 GB de memoria.

DeepSeek proporciona el modelo, Nvidia provee el hardware de cómputo y Microsoft integra ambos en las computadoras y el entorno de software.

Desde la perspectiva del portal de inversiones en acciones de EE.UU., el valor de esta jugada es que, sin importar qué gran modelo elija el usuario, podrá trabajar dentro de Windows, dándole así a Microsoft la oportunidad de seguir generando ingresos por software y servicios.

Puedes cambiar de modelo, pero todavía se necesita alguien que integre archivos, aplicaciones, herramientas de desarrollo y sistemas de gestión empresarial.

Hasta ahora, los usuarios tenían que entrar a un sitio web de IA, subir información, esperar una respuesta y luego volver a transferir el resultado a su software de trabajo. Microsoft quiere integrar la IA aún más con las tareas de la computadora, permitiéndole leer archivos, invocar herramientas y ejecutar acciones después de obtener los permisos necesarios.

Quien logre que la IA ayude directamente a los usuarios con sus tareas cotidianas tendrá más posibilidades de que sigan pagando.

La ventaja de Microsoft está aquí: ya tiene Windows, aplicaciones de oficina, herramientas de desarrollo y clientes corporativos. Con modelos como DeepSeek mejorando, Microsoft agrega más capacidades integrables sin tener que asumir cada vez el costo de entrenar modelos desde cero.

Por eso,valoro más cómo esta estrategia apoya el ecosistema de software de Microsoft y no tanto cuántas Surface se vendan.

Sin embargo, poder ejecutar modelos solo resuelve el primer paso. Para que las empresas realmente los implementen, necesitan saber a qué puede acceder el agente inteligente, qué puede modificar y cómo rastrear sus acciones.

El entorno MXC presentado por Microsoft permite a las empresas definir a qué archivos y redes puede acceder el agente y asegura la aplicación de estas reglas durante la operación. Además, permite programar tareas entre modelos locales y en la nube.

Estas capacidades están directamente relacionadas con la integración de la IA en el trabajo diario de las empresas. Los modelos pueden cambiarse constantemente, pero los permisos, la gestión y los flujos de trabajo deben mantenerse a largo plazo. Si Microsoft logra dominar esa capa, obtendrá una relación más profunda con el cliente e incluso más oportunidades para vender servicios de software y gestión.

Ahora, miremos a Nvidia.

El aumento en la eficiencia de los modelos DeepSeek suele ser interpretado por el mercado como “en el futuro se necesitará menos cómputo costoso”. Sin embargo, en este caso, el modelo se ejecuta sobre RTX Spark, así que la IA local igual requiere hardware físico.

Nvidia está llevando su sistema software de cómputo CUDA a más dispositivos Windows, para que los desarrolladores puedan usar herramientas similares tanto en el entorno local como en el de computadoras de gran potencia.

Mi opinión es quela IA local expandió el alcance de Nvidia en el mercado de inferencia. Que una parte de las tareas salgan de la nube no significa que la demanda de hardware también abandone a Nvidia.

Por supuesto, el precio y la estructura de ganancias de los chips locales y los de centros de datos no es igual; no se puede convertir las ventas de PC directamente en ingresos del mismo tamaño que los data centers. Esta colaboración fortalece la línea de productos, pero los resultados financieros dependen de las ventas reales.

Lo que sí hay que reevaluar son aquellas empresas sin diferenciación, que básicamente dependen de vender llamadas a modelos o servicios de inferencia en la nube generalista.

Si una tarea puede completarse a velocidad aceptable en la propia computadora, ¿por qué el usuario debería seguir pagando por uso? Los servicios en la nube tendrán que ofrecer modelos superiores, mejor colaboración o una experiencia más eficiente para justificar el cobro.

Esto generará presión competitiva sobre algunos precios de inferencia en la nube y obligará a los proveedores a ser más eficientes.Pero los entrenamientos a gran escala, tareas complejas y servicios compartidos por múltiples usuarios seguirán dependiendo de la nube. No se puede deducir que la demanda en centros de datos caerá sustancialmente solo por una demostración en local.

Para Microsoft, este cambio merece especial atención: una parte del cómputo local podría disminuir las llamadas a la nube, pero una IA más barata y accesible podría también aumentar el uso de software.

Los ingresos de Azure y el valor comercial de Windows, Copilot y otros programas deben evaluarse por separado; no alcanza con mirar solo el volumen de llamadas para decidir un ganador.

Para los fabricantes de PC, ahora hay un motivo concreto para renovar el equipo: los desarrolladores, creadores y algunas empresas podrán dejar las tareas frecuentes en local.

En esta cooperación, valoro principalmente la posición de plataforma de Microsoft y luego la nueva oportunidad de cómputo local de Nvidia; cuántas computadoras venderán y la rentabilidad todavía debe ser demostrada por las cifras.

Que el modelo DeepSeek llegue a Windows indica que las capacidades de IA son cada vez más accesibles.Para el mercado estadounidense, a medida que los modelos son más accesibles, las empresas capaces de organizar, integrar estos modelos al trabajo real y cobrar de manera sostenida serán dignas de mayor atención.

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El portal de inversiones en acciones de EE.UU. es una fintech dedicada a investigar Wall Street. Fundada en 2008 en Silicon Valley, California, por Ken, exanalista de la Bolsa de Nueva York, junto a analistas de Morgan Stanley y ingenieros de Google y Meta, utilizan IA, big data y más de una década de experiencia real de trading cuantitativo para crear una base de datos bursátil. Procesan millones de datos de acciones cada día: identifican grandes movimientos en opciones, rastrean flujos principales de capital en tiempo real, cambios en las posiciones institucionales y noticias de último momento relacionadas a Trump.