Nvidia se ha consolidado como el líder indiscutible en hardware de inteligencia artificial (IA) gracias a sus potentes unidades de procesamiento gráfico (GPUs). En 2024, su valor de mercado se disparó, llegando a ser brevemente la empresa más valiosa del mundo, superando a gigantes como Apple y Microsoft, con una capitalización de mercado de aproximadamente 3.3 billones de dólares en diciembre de 2024. Sin embargo, a pesar de esta aparente dominancia, Nvidia enfrenta una fuerte competencia en el ámbito de la IA. AMD, su principal rival, sigue desafiando su posición, mientras que Intel y Broadcom también están invirtiendo fuertemente para obtener una mayor participación en esta industria en rápido crecimiento.
Además de estos jugadores establecidos, varias startups están avanzando significativamente en el hardware de IA. Entre ellas se encuentran Tenstorrent, Groq, Celestial AI, Enfabrica, SambaNova y Hailo. Hemos recopilado las 10 mejores startups que creemos que no solo pueden desafiar la dominancia de las empresas consolidadas, sino que también están empujando los límites de lo que el hardware de IA puede lograr, posicionándose como innovadores clave a seguir en 2025.
Tenstorrent, dirigida por Jim Keller, conocido por su trabajo en la arquitectura Zen de AMD y el chip de conducción autónoma de Tesla, se enfoca en desarrollar procesadores de IA diseñados para mejorar el rendimiento y la eficiencia en cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia. Ofrece una alternativa a la costosa memoria HBM utilizada por competidores como Nvidia y ha cerrado recientemente una ronda de financiamiento de 700 millones de dólares, valorando la startup en 2.6 billones de dólares.
Mythic, una startup canadiense, se especializa en chips de IA analógicos que ofrecen soluciones eficientes en energía para la inferencia de IA, especialmente en aplicaciones de borde como IoT y robótica. Su tecnología permite chips que son 10 veces más asequibles y consumen 3.8 veces menos energía en comparación con los CPUs digitales estándar de IA.
Groq, fundada por un exingeniero de Google, desarrolla procesadores de streaming de tensores optimizados para cargas de trabajo de IA en centros de datos. Su enfoque inicial fue un diseño de hardware de IA centrado en el software, lo que llevó a la creación de su Unidad de Procesamiento de Lenguaje, que ofrece velocidades extremadamente rápidas para aplicaciones de IA.
Blumind, otra startup canadiense, se centra en crear soluciones de IA de alto rendimiento y bajo consumo energético para aplicaciones de computación en el borde. Su primer producto, un chip de detección de palabras clave analógico, comenzará la producción en 2025.
Lightmatter, con sede en Boston, está desarrollando hardware de IA que utiliza luz para un procesamiento de datos más rápido y eficiente en energía. Su plataforma de computación AI, Envise, integra fotónica y electrónica en un diseño compacto.
Untether AI, fundada en 2018 en Toronto, se especializa en chips de IA de alto rendimiento diseñados para acelerar las cargas de trabajo de inferencia de IA. Su arquitectura de computación “en memoria” minimiza el movimiento de datos, mejorando la eficiencia y el rendimiento.
Enfabrica, con sede en Mountain View, California, busca revolucionar la conectividad en la era de la IA generativa. Ha desarrollado soluciones de silicio y sistemas diseñados para mover datos de manera eficiente en la infraestructura de centros de datos de IA.
Celestial AI, ubicada en Santa Clara, California, trabaja en tecnología de interconexión óptica que promete un salto transformador en el rendimiento de los sistemas de IA, superando las limitaciones actuales de la memoria.
SambaNova, cofundada por Rodrigo Liang, está construyendo unidades de flujo de datos reconfigurables que se presentan como una alternativa a las GPUs para acelerar el entrenamiento y la inferencia de IA, especialmente en entornos empresariales y en la nube.
Por último, Hailo, con sede en Tel Aviv, Israel, desarrolla procesadores de IA de borde que están diseñados para aplicaciones de aprendizaje profundo de alto rendimiento en dispositivos de borde, y ha establecido asociaciones para suministrar aceleradores de IA para el kit de IA de Raspberry Pi.
Estas startups están marcando el camino hacia el futuro del hardware de IA y son dignas de atención en 2025.
