Bloomberg Línea — Una startup europea busca posicionarse como competidor directo de Nvidia Corp. (NVDA) en un segmento clave del negocio de la inteligencia artificial (IA): la inferencia. Se trata de la neerlandesa Euclyd, que desarrolla una arquitectura de chips alternativa con el objetivo de mejorar la eficiencia en el uso de modelos de IA.
La compañía negocia una ronda de financiamiento de al menos 100 millones de euros (unos US$118 millones) para escalar su tecnología. Su fundador, Bernardo Kastrup, señaló a CNBC que mantiene conversaciones con inversores para concretar esa operación.
El planteo de Euclyd parte de un cambio en el foco del mercado. Mientras Nvidia consolidó su liderazgo en el entrenamiento de modelos, la demanda comienza a desplazarse hacia la inferencia, es decir, la ejecución de esos modelos en aplicaciones concretas.
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Ese giro abre una ventana competitiva. Las GPU, base del negocio de Nvidia, no fueron diseñadas originalmente para tareas de inferencia a gran escala, lo que habilita el desarrollo de arquitecturas específicas para ese uso.
En ese punto se apoya la propuesta de Euclyd. La empresa plantea un sistema en el que el procesamiento de datos se realiza en múltiples puntos, en lugar de depender del traslado constante de información dentro de la memoria, como ocurre en las GPU.
Según la compañía, este enfoque permitiría reducir el consumo energético y mejorar la eficiencia operativa en centros de datos. Euclyd incluso sostiene que su tecnología podría alcanzar niveles de eficiencia hasta 100 veces superiores en inferencia frente a los chips más recientes de Nvidia, aunque todavía no fue probada a escala comercial.
El avance de este tipo de desarrollos también responde a límites técnicos de la tecnología actual. La arquitectura electrónica de los chips enfrenta desafíos crecientes para continuar con la miniaturización y controlar el calor generado.
En paralelo, otras startups europeas exploran enfoques alternativos. Algunas compañías trabajan en procesadores fotónicos, que utilizan luz para transferir datos y realizar cálculos, con el objetivo de mejorar el rendimiento y reducir el consumo energético.
El interés inversor acompaña esta tendencia. Según datos relevados por CNBC, las startups europeas de chips para IA captaron unos US$800 millones en 2026, aunque aún por debajo de los US$4.700 millones obtenidos por sus pares en Estados Unidos.
Más allá de la brecha de financiamiento, factores geopolíticos empiezan a jugar un rol relevante. Los controles de exportación de Estados Unidos, el riesgo de concentración en la producción de chips y la necesidad de desarrollar capacidades propias impulsan el interés por alternativas locales.
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En ese contexto, el desafío a Nvidia no se limita a una empresa en particular, sino que refleja un cambio más amplio en la industria, donde la eficiencia y la especialización en inferencia comienzan a ganar terreno.
