IBM pagó 11.000 millones de dólares por Confluent y luego se sumó a la Agent Knowledge Foundation gratuita de Nvidia
Siete meses después de cerrar la compra de Confluent por 11.000 millones de dólares, IBM dedicó su conferencia de resultados del tercer trimestre a promocionar LLMD, un proyecto gratuito de reutilización de contexto que construye con Red Hat y Google, y Nvidia lo incluyó entre los adoptantes de su Agent Knowledge Foundation abierta. Quien vende la capa de contexto ayuda ahora a construir la gratuita.
Vincent Jiang · 3 min read
IBM+0.28% — IBM, up 0.28 percent today cerró el 17 de marzo la compra de Confluent por 11.000 millones de dólares. Siete meses después, ha salido a la luz la versión gratuita de lo que compró, e IBM está en los dos lados 2. El miércoles, en la conferencia de resultados del tercer trimestre, su consejero delegado, Arvind Krishna, promocionó LLMD, un proyecto de código abierto que IBM desarrolla con Red Hat y Google, como forma de ejecutar grandes modelos entre cinco y diez veces más barato, reutilizando el contexto procesado en las GPU que los clientes ya poseen 2.
Esa misma semana, Nvidia−0.19% — Nvidia, down 0.19 percent today amplió su Agent Toolkit gratuito hasta convertirlo en una Agent Knowledge Foundation e incluyó a IBM entre las empresas que construyen sobre ella 3.
Lo que compraron los 11.000 millones de dólares y lo que sustituye la capa gratuita
Confluent mueve los datos entre los sistemas de una empresa a medida que se producen los eventos, sobre Apache Kafka, de manera que un agente de IA ve el estado actual del negocio en lugar de una instantánea desfasada. Su producto Streamhouse, lanzado después de la operación, captura y consulta de forma continua esos datos en tiempo real 2.
Krishna dijo a los analistas que el 72% de las organizaciones declara una infraestructura de datos en tiempo real inadecuada 2. El stack gratuito de Nvidia responde a la misma necesidad por otra vía: Auto-Ontology convierte los datos brutos de la empresa en conceptos de negocio sobre los que los agentes pueden razonar, los modelos Nemotron Retriever los recuperan y el entorno de ejecución OpenShell vigila qué pueden hacer los agentes, sin mover los datos ni alterar los controles de gobernanza 3.
El paquete incluye además la familia Kumo de modelos abiertos de predicción y los planos NemoClaw, diseños de referencia para agentes especializados 3. LLMD ataca el flanco del coste: reduce la frecuencia con que hay que recalcular el contexto procesado 2. Que alguno de los dos desplace a un despliegue de Streamhouse está sin probar; ninguno afirma poder hacerlo.
Los números de la capa de pago
Lo desglosamos la semana pasada: ingresos por software de 7.800 millones de dólares, frente a 7.210 millones, con aproximadamente la mitad del crecimiento correspondiente a lo que Confluent vendía por su cuenta, y sin una línea de ingresos publicada de Confluent que permita separar las dos mitades 1. Lo nuevo es la dirección de las alternativas.
Databricks$201.64B — Databricks, private, latest valuation $201.64B pasó AI Runtime a disponibilidad general el 21 de octubre, con GPU sin servidor de Nvidia dentro de su Lakehouse gobernado 56. Su Agent Memory, en fase beta, da a los agentes memoria persistente en la base de datos Lakebase de Databricks, de modo que dejen de redescubrir hechos y de repetir errores. En pruebas facilitadas por la propia compañía y sin verificar, la herramienta redujo el uso de tokens en torno a un tercio y triplicó las tareas empresariales completadas 56.
Quién asume el riesgo
Nvidia vende las GPU y el entorno de ejecución bajo todas las versiones de la capa: la de IBM, la de Databricks y la gratuita 35. El riesgo recae en los accionistas de IBM: la mitad comprada de su crecimiento en software expira en el segundo trimestre de 2027, cuando las ventas aportadas por Confluent dejen de contar como crecimiento 1. Y en los compradores de valores de Databricks, con una valoración de 190.000 millones de dólares en agosto, frente a los 68.700 millones de valor operativo que estima PitchBook 7.
La contrapartida: las herramientas gratuitas siguen necesitando que alguien las haga funcionar, y Krishna sostiene que el ciclo de modernización apenas está empezando 2. La adopción del código abierto suele producirse cuando la capacidad es suficiente y el coste de la licencia, cero; así, un comprador que sopesa una licencia de Confluent frente a un stack gratuito se enfrenta a una pregunta concreta: si lo suficientemente bueno es suficiente. Los resultados del segundo trimestre de 2027 mostrarán qué construyó realmente IBM 1.
El crecimiento del software de IBM se tambaleó hasta el 5% en primavera y repuntó al 8%
Data
| Crecimiento interanual de los ingresos por software | |
|---|---|
| T3 2025 | 10% |
| T4 2025 | 14% |
| T1 2026 | 11% |
| T2 2026 | 5% |
| T3 2026 | 8% |
What happens next
IBMHow much of software growth was Confluent, and how much IBM's own?
The case for
LLMD's 5-10x context-reuse savings could pull IBM deeper into agent infrastructure on GPUs customers already own
The case against
Half of software growth is Confluent's, and it stops counting in Q2 2027
- January 2027IBM's fourth-quarter results.
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