La startup de interconexión de chips de Silicon Valley, Eliyan Corp., ha cerrado una ronda de financiación Serie C de 145 millones de dólares que valora a la empresa en 1.000 millones de dólares, lo que la eleva al estatus de unicornio y subraya cómo los problemas más difíciles en inteligencia artificial se encuentran cada vez más no en los modelos mismos, sino en las tuberías que conectan el hardware que los ejecuta.
Según un informe de SiliconANGLE del 29 de julio de 2026, la ronda fue liderada por Seligman Ventures, y también participaron Cisco Ventures y Lumentum. La financiación llega cuando los operadores de centros de datos construyen grupos cada vez más grandes de aceleradores de IA para entrenar y dar servicio a grandes modelos de lenguaje, sólo para descubrir que las conexiones entre esos chips no pueden mantener el ritmo. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra noticias de IA.
El cuello de botella entre las fichas
El problema que ataca Eliyan es sencillo de describir y diabólicamente difícil de resolver. A medida que las empresas amplían sus grupos de aceleradores de IA para admitir modelos más potentes y las llamadas aplicaciones agentes, se topan con límites tanto en el ancho de banda como en la potencia. Las interconexiones de chips y los sistemas de energía existentes simplemente carecen de la capacidad para alimentar enormes clústeres con suficientes datos y energía para mantenerlos funcionando a pleno rendimiento.
El resultado es una limitación del rendimiento. Los costosos aceleradores de IA permanecen inactivos, esperando los datos que necesitan, mientras que las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia se estancan porque la infraestructura circundante no puede entregar bits lo suficientemente rápido. En una industria donde cada minuto de inactividad de la GPU se traduce en dinero real, esa ineficiencia se ha convertido en una limitación definitoria sobre cómo los grandes sistemas de IA pueden crecer de manera realista.
Interconexiones electroópticas
La respuesta de Eliyan es una nueva generación de interconexiones electroópticas diseñadas para facilitar una comunicación rápida y de alta velocidad a través de la computación, la memoria y las redes, eliminando al mismo tiempo las limitaciones de ancho de banda que limitan los clústeres actuales. La línea de productos de la compañía se centra en sus NuLink PHY y chiplets NuGear, que brindan conectividad en todos los niveles de la pila de hardware: matriz a matriz, chip a chip y bastidor a bastidor.
Debido a que sus chips admiten todo el espectro de conectividad de la infraestructura de IA, los centros de datos pueden construir estructuras informáticas empaquetadas conjuntamente y altamente distribuidas. La recompensa, argumenta la compañía, es que los chips pueden funcionar a su máxima capacidad de cómputo sin una explosión proporcional en el consumo de energía, una consideración crítica en un momento en que el suministro de energía se ha convertido en un factor de entrada para nuevas instalaciones de IA.
Una tecnología que define el rendimiento
El cofundador y director ejecutivo, Ramin Farjadrad, enmarcó la financiación como una validación de que la IA está impulsando una transición arquitectónica significativa en la industria de los centros de datos. A medida que la computación, la memoria, el empaquetado y las redes se interconectan cada vez más, los enfoques tradicionales de conectividad de sistemas están llegando a sus límites, dijo, y agregó que Eliyan se fundó para abordar estos desafíos a nivel arquitectónico y que el nuevo capital acelerará el desarrollo de productos, la adopción de clientes y la expansión del ecosistema.
Los inversores se hicieron eco de esa tesis. Umesh Padval, socio director de Seligman Ventures, elogió la profundidad técnica de la startup y su cartera de más de 100 patentes. Es posible que las interconexiones ópticas no sean glamorosas, admitió, pero se están convirtiendo en una tecnología que define el rendimiento en los centros de datos de IA. Padval argumentó que Eliyan ha desarrollado una arquitectura diferenciada que combina una profunda experiencia en semiconductores con un enfoque escalable para las necesidades cambiantes de los sistemas de inteligencia artificial de próxima generación.
Por qué la conectividad es la nueva frontera
La ronda de Eliyan refleja un cambio más amplio en cuanto a dónde gasta el dinero la industria de la IA. Durante años, la atención y el capital se concentraron en los propios aceleradores, las GPU y el silicio personalizado que hacen el trabajo matemático pesado. Pero a medida que esos chips se han vuelto más potentes, el costo relativo de mover datos entre ellos ha aumentado considerablemente, creando una oportunidad para empresas que pueden hacer que la red sea tan rápida como la computación.
Esa dinámica ha despertado el interés de todo el sector del hardware. La participación de Cisco Ventures y Lumentum, un fabricante de componentes ópticos, indica que los actores establecidos de redes y fotónica ven la tecnología de Eliyan como una apuesta creíble en el futuro de la arquitectura de los centros de datos. También posiciona a la startup en la intersección de dos tendencias convergentes: la implacable ampliación de la computación con IA y la búsqueda urgente por parte de la industria de formas energéticamente eficientes de mantenerla alimentada.
Un nicho con mucho en juego
Eliyan sigue siendo una empresa relativamente joven, pero la magnitud del problema al que se enfrenta le da a su valoración de unicornio una justificación clara. Cuando las ejecuciones individuales de entrenamiento de IA pueden costar decenas de millones de dólares y los grupos más grandes ahora abarcan decenas de miles de aceleradores, incluso las mejoras modestas en la eficiencia de la interconexión se traducen en ahorros descomunales. El argumento de la startup es que puede ofrecer exactamente esas ganancias repensando la conectividad desde el silicio.
Con 145 millones de dólares en capital fresco y una lista cada vez mayor de patrocinadores estratégicos, Eliyan ahora enfrenta el trabajo más difícil de convertir la arquitectura patentada en hardware implementado y de grado de producción dentro de los centros de datos de IA más grandes del mundo. Si puede ejecutar esa hoja de ruta ayudará a determinar hasta qué punto la industria puede impulsar la próxima generación de sistemas de inteligencia artificial antes de que la física de los datos en movimiento se convierta en el muro que los detenga.
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