Ataque a Nvidia: miles de millones fluyen hacia competidores de chips de IA

La estadounidense Nvidia es el emblema de la industria global de chips. Sin embargo, esta posición no es inquebrantable. Las startups europeas de chips para inteligencia artificial están obteniendo cada vez más grandes rondas de financiación para competir con Nvidia. Al mismo tiempo, la demanda de infraestructuras eficientes para IA está creciendo rápidamente.

Startups europeas atraen cientos de millones

Empresas de Países Bajos, Reino Unido y Francia se centran en arquitecturas de chips alternativas más adecuadas para la inferencia de IA. Este es el proceso en el que los modelos entrenados se aplican realmente. Con ello, el enfoque del sector se traslada de la pura potencia de cálculo hacia la eficiencia, el consumo energético y la escalabilidad.

Por ejemplo, la empresa neerlandesa Euclyd, fundada por el exdirectivo de ASML Bernardo Kastrup, está en conversaciones con inversores para una ronda de financiación de al menos 100 millones de euros. La empresa busca escalar su tecnología y atender a sus primeros clientes.

Otras compañías europeas también buscan capital. La británica Optalysys planea una ronda de más de 100 millones de dólares. Fractile y la francesa Arago apuntan a cientos de millones de dólares. A principios de este año, se invirtieron más de 200 millones de dólares en Axelera y Olix.

El surgimiento de estas startups coincide con el momento en que Nvidia se ha convertido en una de las empresas más valiosas del mundo, gracias a sus GPU, cruciales para entrenar modelos de IA. No obstante, la atención se traslada a la inferencia, donde los inversores ven espacio para la innovación.

“La inferencia domina ahora y la arquitectura actual de las GPU no está óptimamente diseñada para esto a gran escala”, señala Patrick Schneider-Sikorsky del NATO Innovation Fund.

Nuevas tecnologías deben mejorar la eficiencia

Euclyd desarrolla chips que, según la empresa, son hasta 100 veces más eficientes en el uso de energía para la inferencia de IA que los sistemas más recientes de Nvidia. En lugar de mover datos continuamente a través de la memoria, la tecnología procesa la información simultáneamente en varios puntos.

Esto podría resultar en menores costos y consumo de energía en centros de datos. Sin embargo, muchas de estas soluciones aún se encuentran en una fase temprana y no han demostrado su viabilidad comercial a gran escala.

Otras empresas, como Olix, trabajan en procesadores fotónicos que utilizan luz para el procesamiento de datos. Según los inversores, esta tecnología podría ayudar a superar los límites físicos de los chips tradicionales, como el desarrollo de calor y la miniaturización.

Mientras tanto, Nvidia continúa invirtiendo fuertemente para mantener su ventaja. En el último año fiscal, la compañía destinó más de 18 mil millones de dólares a investigación y desarrollo. También invierte activamente en nuevas tecnologías, incluida la fotónica.

Retos estructurales para Europa

A pesar del creciente interés de los inversores, persisten obstáculos. Las compañías europeas de chips enfrentan largos tiempos de desarrollo, un ecosistema de producción limitado y una financiación relativamente baja en comparación con Estados Unidos.

Según datos de Dealroom, las startups europeas de chips para IA recaudaron alrededor de 800 millones de dólares en 2026, en comparación con 4,7 mil millones de dólares por parte de sus competidores estadounidenses. Además, factores como la legislación laboral fragmentada y la reticencia de los gobiernos desempeñan un papel. Sin embargo, el interés está aumentando y las partes europeas parecen estar avanzando lentamente en la competencia con Nvidia.