Por Canuto  

Europa quiere entrar con más fuerza en la carrera global por los chips de IA. Varias startups del continente buscan rondas de financiación de nueve cifras para desarrollar alternativas a las GPU de Nvidia, enfocadas en la inferencia de IA, aunque todavía enfrentan un ecosistema industrial y financiero menos maduro que el de Estados Unidos.

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  • Euclyd, de Países Bajos, negocia una ronda de al menos EUR €100 millones para escalar su tecnología de chips IA.
  • Startups europeas como Optalysys, Fractile, Arago, Axelera y Olix intentan ganar terreno en IA frente a Nvidia.
  • Aunque crece el interés inversor, Europa sigue muy por detrás de Estados Unidos en financiación y capacidad industrial para semiconductores.

 

Las startups europeas de semiconductores están buscando rondas de financiación cada vez mayores para escalar tecnologías que aspiran a competir con las GPU de Nvidia en inteligencia artificial (IA). El foco ya no está solo en el entrenamiento de modelos, sino en la inferencia, es decir, el proceso de ejecutar modelos ya entrenados para responder consultas o completar tareas a gran escala.

Ese cambio está empujando a nuevos actores a prometer arquitecturas más eficientes en energía, costo e infraestructura. La narrativa también coincide con un entorno geopolítico más sensible, donde los controles de exportación de Estados Unidos, la concentración manufacturera alrededor de TSMC y la idea de soberanía computacional europea están atrayendo capital hacia propuestas locales.

Entre los casos más visibles aparece Euclyd, una startup neerlandesa fundada en 2024 por Bernardo Kastrup, exdirectivo de ASML. La empresa confirmó que mantiene conversaciones con inversionistas para cerrar una ronda de al menos EUR €100 millones, con el objetivo de escalar su tecnología y comenzar a suministrar a sus primeros clientes.

Según reportó CNBC, otras compañías del continente también se mueven en esa dirección. La británica Optalysys planea recaudar más de USD $100 millones más adelante este año, mientras que Fractile, del Reino Unido, y la francesa Arago estarían levantando rondas de nueve cifras. Fractile declinó comentar y Arago no respondió a una solicitud de comentarios.

En lo que va de 2026, los inversionistas ya han canalizado más de USD $200 millones hacia Axelera, de Países Bajos, y Olix, del Reino Unido. El trasfondo es un mercado donde Nvidia se convirtió rápidamente en la empresa más valiosa del mundo, gracias al uso de sus GPU, diseñadas inicialmente para videojuegos, en el entrenamiento de modelos de IA.

Sin embargo, el interés ahora se está desplazando hacia la inferencia. Aunque Nvidia también desarrolla sistemas para esa etapa, varias startups europeas sostienen que sus diseños pueden ser más eficientes para operar modelos de IA en producción, especialmente cuando el consumo energético y el costo por consulta se vuelven factores críticos.

La inferencia de IA abre una nueva ventana competitiva

Patrick Schneider-Sikorsky, director del Nato Innovation Fund, que ha invertido en Fractile, sostuvo que la inferencia es ahora el segmento dominante y que la arquitectura tradicional de las GPU no fue construida para atender de forma óptima los aspectos que más importan a gran escala. Su comentario resume una tesis compartida por varios inversionistas en hardware europeo.

Schneider-Sikorsky añadió que los vientos de cola geopolíticos son evidentes. Citó los controles de exportación de Estados Unidos, el riesgo de concentración alrededor del fabricante de chips TSMC y un imperativo europeo real de soberanía computacional como factores que están empujando capital hacia empresas locales de silicio.

Para lectores menos familiarizados con el sector, la inferencia es la fase en la que un modelo ya entrenado se usa para generar respuestas, recomendaciones o decisiones. A medida que los servicios de IA llegan a millones de usuarios, esa etapa puede consumir enormes recursos de cómputo, electricidad y espacio en centros de datos.

Por eso, una mejora marginal en eficiencia puede traducirse en una ventaja económica importante. Ese argumento es el que están usando varias startups europeas para convencer a fondos de capital de riesgo de que todavía existe espacio para desafiar la hegemonía de Nvidia en una parte del mercado de IA.

Euclyd y la apuesta por una arquitectura distinta a las GPU

Euclyd afirma que está desarrollando chips de IA que operan en un sistema capaz de ofrecer una eficiencia energética 100 veces superior para inferencia frente a los chips Vera Rubin de última generación de Nvidia. La compañía estadounidense no respondió a una solicitud de comentarios sobre esa afirmación.

La startup neerlandesa ya levantó una ronda semilla inferior a EUR €10 millones. Entre sus apoyos figura Peter Wennink, exCEO de ASML, quien participa como asesor e inversionista. Ese detalle ha llamado la atención del mercado, dado el peso de ASML en la cadena global de semiconductores.

Kastrup explicó que Euclyd está construyendo sistemas de chips para reemplazar las GPU mediante una arquitectura diferente. Mientras las GPU consumen tiempo y energía moviendo datos a través de la pila de memoria, los chips de Euclyd procesarían datos en múltiples lugares, lo que, según su fundador, eleva la eficiencia durante la inferencia.

El ejecutivo añadió que los sistemas de silicio de la empresa para modelos fundacionales reducirán el consumo energético, el costo y la huella de infraestructura de los centros de datos de IA. Aun así, la tecnología todavía no ha demostrado su desempeño en despliegues comerciales a gran escala con socios del mercado.

Euclyd ya desarrolló un chip para inferencia de IA. Ahora trabaja en un sistema multichiplet que, según la empresa, procesará más rápido que la versión actual de su producto y que espera producir para 2028.

La compañía negocia con cuatro clientes potenciales. Kastrup dijo que esperan comenzar a abastecer a dos de ellos el próximo año y a otros dos al año siguiente. Ese calendario será clave para validar si la propuesta tecnológica puede pasar del laboratorio a implementaciones reales.

Olix, fotónica y el límite de la electrónica tradicional

Otra de las apuestas destacadas es Olix, una empresa que desarrolla procesadores basados en fotónica para inteligencia artificial. Taavet Hinrikus, socio de Plural e inversionista en la startup, dijo que la firma también apunta a tener clientes iniciales el próximo año, aunque por ahora sigue en fase de investigación y desarrollo.

Los procesadores fotónicos utilizan luz para mover datos y, en algunos casos, también para realizar cálculos. La tesis detrás de esta línea es que la electrónica tradicional, incluidas las GPU, se está acercando a límites físicos y térmicos que dificultan seguir reduciendo el tamaño de los chips con la misma eficiencia de antes.

Hinrikus señaló que la arquitectura electrónica de los chips realmente está alcanzando sus límites en cuanto a lo pequeños que pueden hacerse. En paralelo, explicó que el calor generado por los procesadores actuales se está convirtiendo en un problema serio para la industria.

Desde esa perspectiva, Plural cree que las plataformas fotónicas serán el próximo paradigma. Olix buscaría vender sus soluciones a cualquier cliente que necesite servicios de inferencia, incluidos hiperescaladores y gobiernos. La empresa no respondió a una solicitud de comentarios.

Nvidia, por su parte, no se ha quedado quieta. La compañía gastó más de USD $18.000 millones en investigación y desarrollo en su año fiscal más reciente, finalizado en enero de 2026. Además, en diciembre adquirió activos de la startup de inferencia Groq por USD $20.000 millones y en marzo anunció inversiones por USD $4.000 millones en dos empresas dedicadas a tecnología fotónica.

Europa atrae capital, pero sigue rezagada frente a Estados Unidos

A pesar del renovado interés, las startups europeas enfrentan barreras estructurales. Schneider-Sikorsky advirtió que los plazos de desarrollo de chips son largos, que la distancia entre el tape-out y el despliegue en volumen es difícil de recorrer y que el ecosistema europeo de fundiciones todavía necesita madurar.

Fabrizio Del Maffeo, CEO de Axelera, sostuvo que los gobiernos europeos siguen siendo conservadores al invertir en productos de nuevas empresas. También afirmó que la región no cuenta con un equivalente a DARPA, la organización de investigación del Departamento de Defensa de Estados Unidos que financia startups y otros proyectos tecnológicos.

Del Maffeo agregó que Europa tampoco dispone de mecanismos sólidos para fomentar el consumo de productos desarrollados localmente. A eso se suman leyes laborales fragmentadas entre países, un factor que, según él, complica el reclutamiento de talento a escala regional.

La brecha financiera también es clara. De acuerdo con datos de Dealroom citados por CNBC, las startups europeas de chips para IA han recaudado USD $800 millones en lo que va de 2026, mientras sus pares estadounidenses alcanzan USD $4.700 millones.

En Estados Unidos, Cerebras Systems levantó USD $1.000 millones en febrero. Este mismo año también se registraron rondas de USD $500 millones para MatX, Ayar Labs y Etched, cifras que muestran un mercado mucho más profundo para compañías de hardware intensivo en capital.

Aun con esa desventaja, los inversionistas parecen estar prestando más atención al tema. Carlos Espinal, socio director de Seedcamp, firma que respaldó a la startup Vaire Computing, dijo que ya no se trata de una apuesta de nicho, sino de una parte central de cómo la gente piensa sobre la infraestructura de IA.

Ese cambio no garantiza que Europa vaya a producir un rival inmediato para Nvidia. Pero sí sugiere que la región está intentando construir una nueva capa de empresas capaces de competir en segmentos clave del cómputo para IA, justo cuando la inferencia empieza a pesar tanto como el entrenamiento en la economía del sector.

Si esa estrategia funciona, el resultado no solo podría alterar el mapa de proveedores de chips. También podría fortalecer la posición tecnológica de Europa en un mercado donde la capacidad de cómputo se ha convertido en un activo estratégico, con implicaciones industriales, económicas y geopolíticas cada vez más profundas.

 

 


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