El silicio europeo despierta: la carrera por destronar a Nvidia toma forma en Europa
Cómo un pequeño grupo de startups europeas está desafiando el dominio casi absoluto de Nvidia en el mercado de chips para impulsar la inteligencia artificial.
En los últimos años, la hegemonía de Nvidia en el mercado de chips para inteligencia artificial ha parecido tan inamovible como una ley de la naturaleza. Sus unidades de procesamiento gráfico —las GPU— se convirtieron casi por accidente en el combustible esencial de la revolución del aprendizaje profundo, y la compañía californiana acumuló una capitalización de mercado que la situó, en distintos momentos, como la empresa más valiosa del mundo. Pero en los laboratorios y despachos de Ámsterdam, Londres y París, un puñado de emprendedores cree que ese dominio tiene los días contados, o cuando menos, que hay espacio y dinero suficiente para disputarle el trono.
La señal más reciente de este despertar llegó esta semana desde los Países Bajos. Euclyd, una empresa fundada apenas en 2024 por Bernardo Kastrup —exdirector de ASML, el fabricante neerlandés de equipos de litografía cuyo monopolio en tecnología ultravioleta extrema lo ha convertido en uno de los activos estratégicos más codiciados del planeta— confirmó a CNBC que se encuentra en conversaciones avanzadas con inversores para cerrar una ronda de financiación de al menos 100 millones de euros, equivalentes a unos 118 millones de dólares. El respaldo no es menor: Peter Wennink, exCEO de ASML, figura como asesor e inversor de la compañía, aportando no solo capital sino una red de contactos y credibilidad industrial difícil de igualar en el ecosistema europeo de semiconductores.
Euclyd no está sola en esta carrera. La británica Optalysys, que trabaja en procesadores basados en fotónica, prepara una captación de fondos superior a los 100 millones de dólares para finales de este año. Fractile, también del Reino Unido, y Arago, de Francia, están supuestamente en procesos similares de financiación a nueve cifras. Y en lo que va de 2026, los inversores ya han canalizado más de 200 millones de dólares hacia Axelera, con sede en Ámsterdam, y hacia Olix, la startup londinense de procesadores fotónicos. El mensaje es inequívoco: el capital está empezando a tomar en serio la apuesta por un silicio europeo capaz de competir en la era de la inferencia de inteligencia artificial.
La apuesta por la inferencia: el talón de Aquiles de las GPU
Para entender por qué este momento es distinto a intentos anteriores de desafiar a Nvidia, es necesario comprender un cambio estructural en la industria. Durante años, el cuello de botella de la IA fue el entrenamiento de modelos: el proceso intensivo en cómputo de alimentar redes neuronales con cantidades masivas de datos hasta que aprendieran a reconocer patrones. Las GPU de Nvidia, con su arquitectura paralela y su ecosistema de software CUDA, resultaron ser la herramienta perfecta para esa tarea, y la empresa construyó sobre esa ventaja un foso casi infranqueable.
Pero el paradigma está cambiando. Los grandes modelos fundacionales ya están entrenados. Ahora el desafío cotidiano es desplegarlos de manera eficiente para que respondan a millones de consultas simultáneas: eso es la inferencia. Y aquí, argumentan los emprendedores europeos, las GPU muestran sus costuras. “La arquitectura GPU existente no fue diseñada para la inferencia de la manera que más importa a escala”, explicó Patrick Schneider-Sikorsky, director del Fondo de Innovación de la OTAN, inversor en Fractile. “La inferencia es dominante ahora, y hay espacio para replantear cómo se hace.”
Euclyd apunta precisamente a esa grieta. La compañía sostiene que sus sistemas de chips pueden ofrecer una eficiencia energética hasta cien veces superior a la de los últimos chips Vera Rubin de Nvidia para tareas de inferencia. La arquitectura propuesta es radicalmente diferente: mientras las GPU convencionales consumen tiempo y energía moviendo datos a través de una pila de memoria centralizada, los chips de Euclyd procesarían la información en múltiples puntos simultáneamente, reduciendo la latencia y el consumo. El objetivo declarado es reducir la energía, el coste y la huella física de la infraestructura de centros de datos de IA. La ambición es considerable; la prueba de fuego, todavía pendiente. A diferencia de las GPU de Nvidia, los sistemas de Euclyd aún no han sido validados en despliegues comerciales a gran escala. La empresa tiene en marcha negociaciones con cuatro clientes potenciales —dos de los cuales espera abastecer en 2025 y otros dos un año después— y trabaja en un sistema multi-chiplet de mayor rendimiento que prevé tener listo en 2028.
En el frente fotónico, Olix apuesta por una premisa igualmente provocadora: que los límites físicos de la electrónica convencional están a la vista. Los procesadores fotónicos utilizan luz en lugar de electrones para mover —y en algunos casos procesar— datos. Taavet Hinrikus, socio de Plural, firma inversora en Olix, lo expresó con franqueza: “La arquitectura electrónica de los chips está llegando realmente a sus límites. El calor que generan se está convirtiendo en un problema mayor. Creemos firmemente que las plataformas fotónicas serán el próximo paradigma.” Olix apunta a clientes de inferencia que van desde hipercaleradores hasta gobiernos, y prevé tener sus primeros contratos comerciales el año próximo.
Los vientos a favor y los obstáculos estructurales de un ecosistema en formación
El timing geopolítico no podría ser más favorable para estos emprendedores. Las restricciones a la exportación de semiconductores avanzados impuestas por la administración estadounidense, la concentración del riesgo en torno a TSMC —el fabricante taiwanés que produce la mayoría de los chips más avanzados del mundo— y la creciente presión política en Europa por desarrollar una “soberanía computacional” propia están creando una confluencia de incentivos que antes no existía. “Los vientos de cola geopolíticos son obvios”, sintetizó Schneider-Sikorsky. “El imperativo europeo de computación soberana está empujando capital hacia el silicio local.”
Los números, sin embargo, todavía revelan una brecha enorme. En lo que va de 2026, las startups europeas de chips para IA han captado unos 800 millones de dólares, según la firma de análisis Dealroom. Sus equivalentes estadounidenses han levantado 4.700 millones en el mismo período. Solo Cerebras Systems recaudó 1.000 millones en febrero, y empresas como MatX, Ayar Labs y Etched han cerrado rondas de 500 millones cada una este año. Europa está jugando en otra liga, al menos por ahora.
Y no se trata solo de dinero. Fabrizio Del Maffeo, CEO de Axelera, señaló que los gobiernos europeos siguen siendo “conservadores” a la hora de comprar productos de empresas nuevas, en parte porque no existe en el continente un equivalente de DARPA, la agencia de investigación avanzada del Departamento de Defensa estadounidense que históricamente ha actuado como cliente ancla y validador de riesgo para tecnologías de frontera. A eso se suma la fragmentación del mercado laboral europeo —con legislaciones laborales distintas en cada país que encarecen la movilidad del talento— y la todavía limitada capacidad de fabricación de semiconductores en el continente, que obliga a las startups a depender de TSMC y otros fabricantes asiáticos para producir sus diseños.
Mientras tanto, Nvidia no permanece estática. La compañía invirtió más de 18.000 millones de dólares en investigación y desarrollo en su último ejercicio fiscal completo, cerrado en enero de 2026. En diciembre adquirió activos de la startup de inferencia Groq por 20.000 millones de dólares —una señal clara de que es consciente de dónde está el próximo frente de batalla— y en marzo anunció una inversión de 4.000 millones en dos empresas que desarrollan tecnología fotónica. En otras palabras, el líder del mercado está apostando exactamente por las mismas tecnologías que sus retadores europeos presumen como ventaja diferencial.
A pesar de todo, hay algo cualitativamente distinto en el ambiente. Carlos Espinal, socio director de Seedcamp —firma inversora en Vaire Computing, otra startup de chips— lo articuló con precisión: “Ya no es una apuesta de nicho. Se está convirtiendo en una parte central de cómo la gente piensa sobre la infraestructura de IA.” El escepticismo que durante años acompañó a cualquier proyecto europeo de semiconductores —razonable, dado el historial de promesas incumplidas del sector— está cediendo paso a una cautelosa pero real apertura.
Lo que está en juego trasciende los balances de unas pocas startups. Si Europa logra construir una cadena de valor propia en chips para inferencia de IA, no solo reduciría su dependencia tecnológica de Estados Unidos y Asia, sino que podría posicionarse como proveedor preferente para gobiernos y empresas que, bajo la presión de la fragmentación geopolítica global, buscan opciones que no estén sujetas a los vaivenes de la política exterior de Washington o a los riesgos del estrecho de Taiwán. Es una ventana de oportunidad estrecha y con fecha de caducidad incierta. Pero por primera vez en mucho tiempo, hay suficientes personas inteligentes, con suficiente dinero y suficiente urgencia como para que la apuesta no parezca descabellada.