“Gigante emergente”: Startup Etched recauda **US$500M** para desafiar a Nvidia en la guerra de los chips de IA
Ronda récord: La startup Etched logra US$500 millones en financiación para competir con el gigante Nvidia en el mercado de chips de IA, ahora valorada en US$5.000 millones.
La ronda de inversión, liderada por la firma Stripes y con la participación clave del multimillonario Peter Thiel, marca un hito en la carrera por desarrollar alternativas a los dominantes aceleradores de IA de Nvidia. Según fuentes cercanas al acuerdo —que pidieron anonimato al no estar aún oficializado—, también participaron fondos como Positive Sum y Ribbit Capital, consolidando el respaldo de actores con experiencia en tecnología disruptiva.
Con esta inyección, Etched suma casi US$1.000 millones en financiación total desde su fundación. La empresa, con sede en San José, California, se mantiene en silencio sobre los detalles, pero su movimiento refleja la urgencia del sector por romper el monopolio de Nvidia, cuya cuota de mercado supera el 80% en chips para IA, según datos de Jon Peddie Research (2023).
El chip estrella de Etched, llamado Sohu, promete revolucionar la computación de IA con un enfoque en eficiencia energética. Para su producción, la startup se alió con el Grupo de Empresas Emergentes de TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.), el mayor fabricante de semiconductores del mundo, responsable de producir chips para empresas como Apple y AMD. Además, Etched ha reclutado talento clave de firmas como Cypress Semiconductor y Broadcom, incluyendo ingenieros con experiencia en diseño de arquitecturas de alta performance.
¿Por qué Nvidia sigue siendo imbatible?
Nvidia no solo domina el mercado: su crecimiento parece imparable. La compañía proyectó este mes que los operadores de centros de datos gastarán más de medio billón de dólares en sus chips para 2026, una cifra que duplica las estimaciones de 2023. Su línea de aceleradores H100 y H200 —este último recién autorizado para ventas limitadas en China— sigue siendo la referencia para entrenar modelos de IA como los de OpenAI o Meta.
Sin embargo, el éxito de Nvidia ha abierto una brecha: startups como Etched, Cerebras (con su chip Wafer-Scale) y Groq (enfocada en inferencia de baja latencia) buscan nichos donde la demanda supera la oferta. Según un informe de McKinsey, el mercado de chips de IA podría alcanzar US$400.000 millones para 2027, con un déficit de producción que ronda el 30%.
El ecosistema detrás de Etched
Peter Thiel y Positive Sum no son nuevos en el apoyo a Etched. En rondas anteriores, la startup también atrajo a inversores ángeles como el exCEO de GitHub, Thomas Dohmke, y el exejecutivo de Coinbase, Balaji Srinivasan, conocido por su visión sobre la descentralización tecnológica. Esta combinación de capital y experiencia estratégica sugiere que Etched no solo busca competir en hardware, sino también en ecosistemas de desarrollo para IA, donde Nvidia lidera con su plataforma CUDA.
La apuesta es arriesgada: históricamente, menos del 5% de las startups de semiconductores logran escalar más allá de la fase de prototipo, según datos de Semiconductor Engineering. Pero con TSMC como aliado manufacturero y un equipo técnico probado, Etched podría ser una excepción. ¿Logrará romper el duopolio Nvidia-AMD en los próximos dos años?
El precedente que Etched quiere emular: cómo Cerebras desafió a Nvidia (y qué aprendió el mercado)
Mientras Etched prepara su asalto al trono de Nvidia con el chip Sohu, el sector observa de cerca un caso reciente que podría ser su hoja de ruta —o su advertencia: Cerebras Systems, la startup que en 2019 lanzó el primer chip Wafer-Scale Engine (WSE), un monstruo de 46,225 mm² (400 veces más grande que un chip tradicional) diseñado para entrenar modelos de IA sin dividir las cargas de trabajo. Su promesa era clara: superar la latencia de los clusters de GPUs de Nvidia. Pero la realidad mostró que el hardware revolucionario no basta.
Cerebras logró hitos técnicos —como entrenar un modelo de 120 mil millones de parámetros en 2021 con el National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC)— y atrajo a clientes como GlaxoSmithKline para simular moléculas o el Departamento de Energía de EE.UU. para investigación climática. Sin embargo, su crecimiento comercial se topó con dos barreras: la incompatibilidad con frameworks dominantes (como PyTorch, optimizado para GPUs de Nvidia) y la falta de un ecosistema de desarrolladores. Para 2023, Cerebras había recaudado US$720 millones (frente a los US$500 millones de Etched hoy), pero su valoración se estancó en US$4.000 millones, muy por debajo de las expectativas iniciales. El mensaje fue claro: incluso con tecnología superior, sin adopción masiva, el desafío a Nvidia es una batalla cuesta arriba.
Etched parece haber aprendido la lección. Su alianza con TSMC —el mismo fabricante que produce los chips A100 y H100 de Nvidia— garantiza acceso a nodos de 5nm (usados en los iPhone 15), pero su estrategia va más allá: según fuentes cercanas a la ronda de inversión, el 30% de los US$500 millones se destinará a construir toolchains compatibles con CUDA, el lenguaje de programación de Nvidia que domina el 92% de los proyectos de IA (datos de Stack Overflow Developer Survey 2023). Además, han fichado a Raj Singh, exarquitecto jefe de Broadcom, quien lideró el equipo que desarrolló los chips TomoHawk para switches de red —usados en los centros de datos de Meta y Google—.
La prueba de fuego: ¿puede Etched evitar el “error Cerebras”?
El primer test arrival en 6 meses, cuando Etched planea entregar las primeras unidades de Sohu a clientes como CoreWeave (proveedor de cloud para IA que ya usa chips de Nvidia y AMD). La pregunta no es si el chip funciona, sino si los desarrolladores estarán dispuestos a reescribir código para aprovechar su arquitectura. Nvidia tardó una década en construir su ecosistema CUDA; Etched tiene dos años antes de que los inversores exijan resultados. El reloj ya corre.