Por Canuto  

Samsung y varios fondos europeos lideraron una ronda Serie A de más de EUR €200 millones, equivalente aproximadamente a USD $231 millones, para Euclyd, una startup holandesa que desarrolla una arquitectura de chips de IA distinta a las GPU y sostiene que puede reducir el consumo energético de la inferencia.
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  • Euclyd, fundada en 2024, busca competir con Nvidia mediante un sistema de chips y memoria diseñado para la inferencia de IA.
  • Samsung, Somerset Capital Partners, Scaleup Europe Fund e Innovation Industries participaron como líderes de la ronda Serie A de más de EUR €200 millones.
  • La startup prevé lanzar sus sistemas físicos en 2028 y atender a miles de clientes empresariales para 2030.

Samsung respaldó a la startup holandesa Euclyd en una ronda Serie A de más de EUR €200 millones, equivalente aproximadamente a USD $231 millones, una operación que refleja el creciente interés por alternativas a las unidades de procesamiento gráfico de Nvidia. La compañía, fundada en 2024, desarrolla un sistema de chips para inferencia de inteligencia artificial con una arquitectura distinta a la de las GPU, incluido el diseño del procesador y de la memoria.

Bernardo Kastrup, CEO de Euclyd, explicó que la ronda fue liderada conjuntamente por Samsung, Somerset Capital Partners y el Scaleup Europe Fund, gestionado por EQT Ventures & Growth. Innovation Industries también figura entre los participantes mencionados para la operación. El monto fue presentado como superior a EUR €200 millones y aproximadamente equivalente a USD $230 millones o USD $231 millones, según la conversión utilizada.

Una apuesta contra la dependencia de las GPU

Las GPU de Nvidia se convirtieron en una pieza central de la expansión de la inteligencia artificial porque permiten entrenar modelos y ejecutar sus respuestas, proceso conocido como inferencia. Ese contexto ha impulsado la competencia de empresas que buscan ofrecer alternativas para distintas cargas de trabajo de IA.

La posición de Nvidia no significa que el mercado permanezca inmóvil. Grandes empresas de tecnología y nuevas compañías especializadas intentan diseñar procesadores propios para cargas de trabajo de IA, en parte para controlar costos, disponibilidad y características técnicas en una industria cuya demanda de capacidad computacional continúa creciendo.

Euclyd intenta diferenciarse con una arquitectura concebida específicamente para la inferencia, en lugar de adaptar una plataforma pensada inicialmente para gráficos. La empresa sostiene que sus sistemas de silicio para modelos fundamentales podrían reducir las necesidades energéticas y los costos de la infraestructura en centros de datos, aunque todavía no ha probado sus sistemas a escala en despliegues comerciales.

La afirmación sobre eficiencia sigue siendo una promesa empresarial y no un resultado verificado por operaciones comerciales masivas. Para convertirla en una ventaja competitiva, Euclyd tendrá que demostrar que su diseño puede mantener rendimiento, estabilidad y compatibilidad cuando los clientes ejecuten modelos de IA en condiciones reales.

El respaldo financiero y estratégico de Samsung

La participación de Samsung aporta a la operación una dimensión que va más allá del capital, debido a la experiencia del conglomerado surcoreano en memoria, ingeniería y manufactura de componentes. Kastrup dijo a CNBC que Samsung puede ayudar a Euclyd porque es uno de los mayores fabricantes de memoria del mundo y posee conocimientos sobre sistemas y cadenas de suministro.

Para una startup de semiconductores, esa red industrial puede ser decisiva, especialmente cuando el desarrollo de un chip exige coordinar diseño, memoria, fabricación, empaquetado y sistemas completos. El respaldo no garantiza por sí mismo que Euclyd llegue a producir a gran escala, pero puede facilitar el acceso a capacidades que normalmente resultan difíciles de construir desde cero.

La ronda también reunió a Somerset Capital Partners, al Scaleup Europe Fund administrado por EQT Ventures & Growth y a Innovation Industries, una combinación de inversores que conecta capital privado con una apuesta europea por la infraestructura tecnológica. El financiamiento llega mientras los centros de datos destinados a inteligencia artificial atraen grandes inversiones y enfrentan presión por el consumo energético de sus operaciones.

El objetivo de los inversionistas no parece limitarse a financiar un componente aislado, sino a respaldar una plataforma completa para la inferencia. Esa orientación coincide con el plan de Euclyd de vender tanto hardware y sistemas físicos en racks como licencias de propiedad intelectual a empresas que quieran desarrollar sus propios chips.

Un mercado con rivales grandes y nuevos plazos

Euclyd contempla dos fuentes principales de ingresos. La primera consiste en ofrecer hardware y racks a clientes empresariales que busquen ejecutar inferencia de IA de manera autoalojada y segura; la segunda apunta a vender su propiedad intelectual a compañías interesadas en crear procesadores propios basados en la tecnología de la startup.

El modelo combina ventas de sistemas terminados con una estrategia de licenciamiento que podría ampliar el alcance de la arquitectura sin exigir que Euclyd fabrique cada solución para cada cliente. Sin embargo, ambas líneas dependerán de que la empresa pruebe sus prestaciones técnicas y convenza a organizaciones que suelen exigir ciclos prolongados de validación antes de cambiar su infraestructura.

La startup prevé comenzar a lanzar sus sistemas físicos de chips en 2028, de acuerdo con las proyecciones comunicadas por Kastrup. El ejecutivo también indicó que Euclyd aspira a atender a miles de clientes empresariales para 2030, una meta ambiciosa que requerirá avances simultáneos en producto, fabricación, soporte y comercialización.

El calendario deja varios años para completar el desarrollo antes del lanzamiento comercial previsto, pero también expone a la empresa a una competencia intensa. OpenAI anunció en agosto que los primeros resultados de su chip de IA Jalapeño mostraban un rendimiento y una eficiencia energética que la empresa describió como líderes de la industria, mientras otras grandes compañías tecnológicas también trabajan en procesadores propios.

La carrera por controlar la infraestructura de IA

La competencia entre Nvidia, los hiperescaladores y startups como Euclyd se concentra cada vez más en la inferencia, la etapa en la que los modelos responden solicitudes después de haber sido entrenados. A medida que esas aplicaciones se incorporan a productos y servicios, el costo de ejecutar cada respuesta puede influir directamente en la rentabilidad de las empresas que ofrecen inteligencia artificial.

En ese contexto, una arquitectura que reduzca el consumo energético o la necesidad de memoria podría atraer a clientes que operan centros de datos de gran escala. Aun así, el rendimiento no será el único criterio, porque los compradores también evaluarán la disponibilidad de software, la confiabilidad del suministro, la seguridad y la capacidad del proveedor para mantener el sistema durante varios años.

El mensaje de Kastrup es que la infraestructura actual limita el potencial de la IA y debe cambiar para acompañar su impacto económico, científico y estratégico. Esa visión coloca a Euclyd dentro de una tendencia más amplia, en la que gobiernos, gigantes tecnológicos, fabricantes de semiconductores y fondos de inversión buscan capturar valor en la capa física que sostiene los modelos.

Por ahora, el financiamiento ofrece a Euclyd recursos y aliados para avanzar, pero no demuestra que su arquitectura pueda desplazar a las GPU de Nvidia. La prueba decisiva llegará cuando la startup entregue sistemas comerciales, mida sus resultados frente a las alternativas existentes y convierta sus promesas de eficiencia en contratos empresariales verificables.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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