Nvidia gasta miles de millones adquiriendo cables de fibra oscura: la guerra por el poder de cómputo de IA pasa de los chips al tendido de redes

Una empresa de semiconductores con un valor de mercado de varios billones de dólares está siendo señalada por extender su mano hacia los cables de comunicación situados bajo tierra.

Wolfe Research y Needham han publicado recientemente informes señalando que Nvidia está adquiriendo y alquilando de manera sigilosa grandes cantidades de recursos de "fibra oscura" en Norteamérica, con una inversión estimada entre 5.000 y 10.000 millones de dólares durante los próximos tres años. Hasta el momento, Nvidia no ha dado una respuesta directa. La imagen del mercado actual se arma principalmente a partir de inferencias cruzadas entre analistas basadas en señales de la cadena de suministro.

La llamada fibra oscura son núcleos de cable óptico redundantes que las compañías de comunicación dejaron instalados en obras anteriores y que hasta hoy no han sido activados. Nvidia siempre ha jugado el rol de “vendedor de palas”, solo provee GPUs y silicio. Si se confirman los reportes, el hecho de que la propia empresa compre activos físicos de red representa una jugada sumamente atípica y transversal.

La mayoría de los analistas cree que esto va más allá de una simple compra de cadena de suministro: es la clave para que Nvidia evite que su ecosistema sea "canalizado" y para que se transforme en el definidor de la infraestructura AI de extremo a extremo.

¿Por qué Nvidia está comprando fibra óptica?

Los exigentes requerimientos de red de los clústers de AI son la clave para entender esta movida.

El entrenamiento de grandes modelos necesita miles de GPUs trabajando de manera sincronizada; una mínima latencia en el intercambio de datos entre nodos puede paralizar un clúster cuyo costo supera los cientos de millones de dólares. Alquilar una red pública de telecomunicaciones equivale a compartir el carril durante la hora pico junto con el tráfico civil. Comprar fibra oscura es como construir una autopista privada completamente exclusiva.

Sin embargo, la fibra oscura en sí solo es el cable físico aún no activado. Para realmente transmitir datos, hay que instalar equipos de multiplexación por división de longitud de onda (DWDM) y módulos ópticos de alta velocidad en ambos extremos, además de sumar la plataforma de red Spectrum-X propia de Nvidia.

En la transmisión óptica de larga distancia, los fabricantes de equipos DWDM como Ciena son los más beneficiados de manera directa. Este año, Nvidia invirtió 2.000 millones de dólares en Coherent y Lumentum, además de firmar acuerdos de compra a largo plazo, apuntando realmente a obleas de fosfuro de indio y dispositivos de interconexión óptica CPO (Co-packaged Optics) para el cómputo.

Estos dispositivos se usan para comunicación de alta velocidad dentro del rack o dentro del centro de datos, lo cual es una etapa diferente de la cadena de industria respecto a activar fibra oscura de larga distancia, aunque ambos forman parte del auge de inversión en comunicación óptica impulsado por la AI.

Esto también responde a una motivación defensiva más profunda: combatir a los gigantes del cloud. Microsoft, Google y Amazon son los mayores clientes y también los mayores amenazas potenciales de Nvidia. Actualmente invierten mucho en el desarrollo de chips AI propios, buscando construir un ecosistema cerrado de “chip + red + servicio cloud”.

Al controlar la red de fibra oscura subyacente, Nvidia puede ofrecer a las empresas “GPU + red privada” como fábricas de AI estandarizadas, y así apoyar a nuevos proveedores de servicios cloud AI, evitando el bloqueo de los gigantes cloud. En marzo de este año, Nvidia invirtió 2.000 millones de dólares en Nebius y en julio reveló que ya tenía el 9,3% de participación, reflejando esta estrategia.

Batalla tripartita: ¿quién compite contra Nvidia por el territorio?

Los bandos en este juego son mucho más complejos de lo que parecen.

Los gigantes del cloud tienen muchísimo capital y ya controlan la mayoría de los nuevos cables submarinos intercontinentales. Para romper el cuello de botella de la potencia de cómputo, desarrollan chips propios y firman contratos de compra de energía a largo plazo con empresas de energía nuclear para asegurar electricidad. El acuerdo de Microsoft y Constellation para reactivar la planta nuclear de Three Mile Island es un caso típico, apuntando a reducir su dependencia de Nvidia.

En el sector hardware, AMD, Intel y Broadcom son participantes centrales de la “Ultra Ethernet Consortium” (UEC). Esta organización, liderada por Linux Foundation, busca desafiar la ventaja de InfiniBand de Nvidia mediante estándares Ethernet abiertos. Meta y Microsoft son miembros fundadores de UEC, así que los gigantes del cloud, mientras construyen redes físicas para competir con Nvidia, también están alineados con fabricantes en la batalla de estándares abiertos. Las dos facciones no están separadas, de hecho, se entrelazan.

Nvidia, atrapada en el medio, apuesta por usar su flujo de caja para asegurar recursos de fibra oscura, intentando mantener su influencia mediante un mayor control de la capa física antes de que la barrera de los chips propios se desdibuje.

Los verdaderos ganadores podrían ser los operadores de red neutrales. Empresas como Lumen y Zayo, que controlan los cableados bajo tierra en Estados Unidos, han cerrado contratos personalizados de red de miles de millones de dólares en los últimos años. Lumen reveló que su negocio de “estructura de conexión privada” ya suma casi 13.000 millones de dólares en contratos, desmarcándose del estigma de “activos obsoletos”. Fabricantes de módulos ópticos y equipos de transmisión como Coherent, Lumentum y Ciena también ven aumento en pedidos. En comparación, los operadores telecomunicaciones tradicionales, que reaccionan lento, aún enfrentan el riesgo de quedar totalmente “canalizados”.

Más allá de la fibra: ¿qué otros obstáculos enfrenta el centro de datos AI?

La fibra oscura es solo el último fragmento expuesto de esa “muralla física”. Pero si ampliamos la mirada, la imagen se vuelve más completa: desde obtener electricidad, instalar equipos, hasta energizar realmente el centro, cada paso implica un cuello de botella de activos pesados, con fabricantes y equipos específicos.

Empecemos por la electricidad. Clústers de cientos de miles de tarjetas requieren energía estable propia, un mercado monopolizado por GE Vernova, Siemens Energy y Mitsubishi Heavy Industries. El informe trimestral de GE Vernova revela órdenes totales por 176.000 millones de dólares (incluyendo electricidad, electrificación y energía eólica), y reservas de capacidad en equipos de gas por 116 GW, buscando alcanzar 125 GW al final del año. Siemens Energy informó atrasos globales por 154.000 millones de euros, con pedidos de turbinas de gas firmados por unos 60 GW y otros 27 GW reservados. Ejecutivos admiten públicamente: los nuevos pedidos de turbinas pesadas no se entregarán hasta 2028–2030, los clientes esperan 3–4 años.

Incluso tras obtener turbinas de gas, surge el siguiente obstáculo: transformadores de alta tensión. Antes de 2020, era habitual esperar 24–30 meses para un transformador grande; para 2026, la espera se extiende a 3–5 años. Instituciones calculan que más de la mitad de la capacidad de centros de datos planeados y en construcción podrían demorarse por falta de transformadores o gabinetes de conmutación. El CEO de Hitachi Energy admitió abiertamente el exceso de pedidos, y por eso aumentó la producción con mil millones de dólares de inversión. ABB, Siemens Energy y GE Vernova también ganan poder de negociación en esta escasez.

Las dificultades eléctricas siguen: además del suministro principal se debe prever “caso de corte de energía”.

Los grandes centros de datos requieren generadores de gas o diésel como redundancia ante emergencias, un mercado liderado por Cummins, Caterpillar, Rehlko (negocio industrial de generación escindido de Kohler en 2024), Generac. Según el Better Data Center Project, en Virginia, el estado con más centros de datos, para finales de 2025 habrá más de 10.000 generadores aprobados, sumando una capacidad nominal de 27 millones de kilovatios. Esta cifra equivale a más de la mitad de toda la capacidad instalada de estaciones nucleares de Estados Unidos, lo que confirma la enorme demanda de energía de respaldo en una sola región.

Superados los problemas de electricidad, al encender los equipos surge otra dificultad: la refrigeración. Cuando el consumo por rack supera los 100 kW, la refrigeración por aire ya no es suficiente y el sector pasa a sistemas de enfriamiento directo por líquido, con unidades CDU y placas frías como núcleo. Se espera que este mercado crezca de 3.000 millones en 2025 a 7.000 millones en 2029; fabricantes como LiquidStack ya concretaron pedidos de 300 MW este año, y la demanda supera la oferta. Al mismo tiempo, las torres convencionales de refrigeración evaporativa consumen mucha agua, y estados como Texas y Arizona exigen planes de ahorro hídrico para aprobar proyectos, lo que eleva la demanda de sistemas cerrados con bajo consumo de agua, aunque tienen mayor costo y menor disponibilidad.

En conjunto, el centro de datos AI ya no es un juego de “invertir y arrancar la obra”, sino una pelea por espacio en varias cadenas de suministro de industria pesada altamente monopolizadas.

Por esto cada vez más clústers nuevos se ubican lejos de los núcleos urbanos y más cerca de fuentes de energía. Cuanto más dispersos los centros, más dependen de la fibra oscura de larga distancia, lo cual confirma la lógica industrial más amplia tras la batalla mencionada al inicio de este texto.

Desde la competencia por obleas de procesos avanzados, pasando por el despliegue de fibra óptica subterránea, hasta la compra de turbinas de gas, transformadores, generadores y equipos de refrigeración líquida, la estrategia transversal de Nvidia, independientemente de cómo se confirme o ajuste en detalles, sugiere una tendencia clara: en la era AI, la competencia por potencia de cómputo depende cada vez más del control sobre recursos físicos y capacidad de producción industrial, y ya no solo de la ventaja en diseño de chips. (Este artículo fue publicado por primera vez en la APP de TMT, autor | Silicon Valley Tech-news, editor | Lin Shen)