Una ola de nuevas empresas de chips de IA está llevando a cabo importantes rondas de financiación, lo que indica que el apetito de los inversores por las empresas de semiconductores que desafíen el dominio de Nvidia no muestra signos de enfriarse. FuriosaAI, Nuvacore y d-Matrix están en modo activo de recaudación de fondos, según un informe de The Information publicado el 14 de julio de 2026.

Los esfuerzos simultáneos de recaudación de fondos resaltan cómo el panorama del hardware de IA está evolucionando desde un casi monopolio controlado por Nvidia hacia un mercado más fragmentado donde las nuevas empresas ven oportunidades en inferencia, computación especializada y diseño de procesadores de próxima generación.

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FuriosaAI: El retador coreano apunta a 500 millones de dólares

FuriosaAI, el diseñador surcoreano de chips de IA, busca recaudar hasta 500 millones de dólares en una ronda de financiación Serie D antes de una posible oferta pública inicial, según Bloomberg y The Information. La ronda cuenta con el asesoramiento de Morgan Stanley y Mirae Asset Securities.

FuriosaAI se ha posicionado como una alternativa seria a Nvidia en el mercado de inferencia de IA. El chip de segunda generación de la compañía, llamado RNGD (pronunciado "Renegade"), está diseñado específicamente para ejecutar modelos de IA de manera eficiente: la carga de trabajo de inferencia que representa la mayor parte de la demanda informática de IA del mundo real, a diferencia del entrenamiento.

La compañía contempla una posible oferta pública inicial a partir de 2027, dependiendo de las condiciones del mercado y del éxito de su ronda Serie D. Un aumento de 500 millones de dólares le daría a FuriosaAI el capital necesario para financiar la producción en masa del chip RNGD, expandirse globalmente y escalar sus equipos de ingeniería para competir con jugadores establecidos.

El momento de FuriosaAI es estratégico. El dominio de Nvidia en los chips de entrenamiento de IA está bien establecido, pero el mercado de inferencia (donde se implementan modelos entrenados para atender a usuarios reales) se considera más abierto a la competencia. Las cargas de trabajo de inferencia tienen requisitos diferentes a los de la capacitación, lo que potencialmente favorece las arquitecturas especializadas sobre las GPU de uso general.

Nuvacore: los veteranos de Apple construyen la próxima CPU

Nuvacore, una startup centrada en el diseño de nuevas unidades centrales de procesamiento, fue fundada por ex ingenieros de chips de Apple y salió del modo sigiloso hace apenas tres meses con una ronda inicial liderada por Sequoia Capital. Ahora la empresa ya está cerca de conseguir financiación adicional con una valoración más alta, según The Information.

El pedigrí del equipo fundador de Nuvacore es significativo. La división de silicio de Apple ha producido algunos de los chips personalizados más exitosos de la historia, incluidos los procesadores de la serie M que alimentan las computadoras Mac y los chips de la serie A en los iPhone. Los ingenieros que ayudaron a diseñar esos chips aportan una profunda experiencia en el diseño de procesadores de alto rendimiento y eficiencia energética, habilidades directamente aplicables a la computación de IA.

Los fundadores de Nuvacore vendieron previamente una startup a Qualcomm, lo que les brindó una trayectoria empresarial y profundas conexiones industriales. El enfoque de la compañía en el diseño de CPU en lugar de GPU o diseño de acelerador sugiere que está apuntando a una parte diferente de la pila de computación de IA: potencialmente los procesadores host que administran las cargas de trabajo de IA junto con aceleradores especializados.

El hecho de que Nuvacore pasó del sigilo a una segunda ronda de financiación en sólo tres meses habla de la urgencia que sienten los inversores por respaldar el talento en chips. En un mercado donde los ingenieros experimentados en semiconductores son escasos y muy buscados, los equipos con trayectoria comprobada obtienen valoraciones superiores.

D-Matrix: persiguiendo una valoración más alta

D-Matrix, otra startup de chips de IA en proceso de financiación, está llevando a cabo una nueva ronda con una valoración más alta. La empresa se especializa en aceleradores de inferencia de IA basados ​​en chiplets, un enfoque modular para el diseño de chips que combina múltiples troqueles más pequeños en un solo paquete, lo que potencialmente reduce los costos y mejora la flexibilidad de fabricación.

D-Matrix ya ha recaudado fondos de inversores como el fondo de riesgo M12 de Microsoft y Playground Global. La arquitectura de chiplet de la compañía la posiciona como una alternativa a los diseños de GPU monolíticos, apuntando a cargas de trabajo de inferencia de centros de datos donde la rentabilidad y la escalabilidad son tan importantes como el rendimiento bruto.

Por qué continúa la fiebre del oro en chips

La recaudación de fondos simultánea por parte de FuriosaAI, Nuvacore y d-Matrix refleja una creencia fundamental entre los inversores: el dominio casi total de Nvidia en los chips de IA no es permanente. Varios factores están impulsando esta convicción.

En primer lugar, el mercado de la inferencia está creciendo más rápido que la formación. A medida que más empresas implementan modelos de IA en producción, la demanda de hardware de inferencia rentable se está disparando. Las GPU de Nvidia son excelentes para el entrenamiento, pero pueden resultar demasiado potentes y caras para muchas tareas de inferencia.

En segundo lugar, las presiones geopolíticas están creando oportunidades para los fabricantes de chips no estadounidenses. Los controles de exportación han restringido la capacidad de Nvidia para vender sus chips más avanzados en China, creando un vacío que los fabricantes de chips nacionales y aliados se apresuran a llenar. FuriosaAI, como empresa surcoreana, está bien posicionada en este sentido.

En tercer lugar, la gran escala de la demanda de computación de IA está poniendo a prueba la capacidad de producción de Nvidia. La capacidad de empaquetado avanzada de TSMC, fundamental para los chips de IA de alta gama, está limitada, lo que genera largos tiempos de espera. Los clientes buscan cada vez más alternativas para reducir su dependencia de un único proveedor.

El camino a seguir para las empresas emergentes de chips de IA

A pesar del entusiasmo, las nuevas empresas de chips de IA enfrentan desafíos importantes. Diseñar y fabricar semiconductores competitivos requiere un capital enorme, y competir con Nvidia significa igualar no sólo el rendimiento del hardware sino también el ecosistema de software: CUDA, la plataforma informática paralela de Nvidia, tiene una ventaja de una década y una profunda lealtad de los desarrolladores.

El chip RNGD de FuriosaAI y las ofertas de otras nuevas empresas deben demostrar que pueden ofrecer ventajas de rendimiento en el mundo real, no sólo victorias en los puntos de referencia. Las empresas que tendrán éxito probablemente serán aquellas que encuentren nichos específicos donde el hardware especializado realmente supera a las GPU de uso general, ya sea en eficiencia de inferencia, consumo de energía o costo por consulta.

Con miles de millones en fondos fluyendo hacia las nuevas empresas de chips de IA en todo el mundo, los próximos dos años determinarán qué rivales pueden sobrevivir y cuáles serán adquiridos o cerrados. La narrativa alternativa de Nvidia es convincente, pero el listón de ejecución es extraordinariamente alto.

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Fuentes: The Information, Bloomberg e informes de múltiples medios de la industria de semiconductores.

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