Un artículo de opinión fechado el 17 de julio de 2026 sostiene que Apple es, sin que casi nadie lo perciba, el verdadero dominador de la inteligencia artificial, y que NVIDIA camina hacia la irrelevancia. La tesis central es que la carrera de entrenamiento de modelos es la métrica equivocada: lo decisivo será dónde corran los modelos cuando se conviertan en una mercancía gratuita. El autor repasa los lanzamientos de modelos de código abierto de los últimos cinco meses —Qwen 3.5, DeepSeek V4, Kimi K2.6, M3 con un millón de tokens de contexto, GLM-5.2 y, esta misma semana, Kimi K3, con unos 2,8 billones de parámetros— y argumenta que la frontera se está comoditizando a un ritmo de un lanzamiento cada pocas semanas, casi todos con licencia MIT.
El punto clave es técnico: los modelos modernos están limitados por la memoria, no por el cálculo. La tarjeta workstation más potente de NVIDIA, la RTX Pro 6000 Blackwell, ofrece 96 GB de VRAM, insuficientes para alojar un modelo frontera actual cuantizado a 4 bits. Apple, en cambio, ofrece memoria unificada de hasta 512 GB en un Mac Studio, con un ancho de banda de 819 GB/s. El artículo compara costes: lograr 512 GB con NVIDIA exige entre cinco y seis tarjetas, con un precio de 60.000 a 75.000 dólares y un consumo cercano a los 3 kW, frente a unos 9.500 dólares y unos 200-270 W del Mac Studio. La misma capacidad de memoria costaría seis veces más y consumiría diez veces más energía con NVIDIA.