Samsung respalda a Euclyd en una apuesta de $230 millones por alternativas a Nvidia

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Hanna Syniavska

15.09.2026

Samsung respalda a Euclyd en una apuesta de $230 millones por alternativas a Nvidia — Samsung respalda a Euclyd en una ronda de €200 millones

Samsung ha respaldado a la startup neerlandesa de semiconductores Euclyd en una ronda de financiación de €200 millones, o aproximadamente $231 millones, mientras se acelera la inversión en procesadores diseñados para desafiar al hardware de Nvidia para inteligencia artificial. Euclyd está desarrollando una arquitectura alternativa orientada a la inferencia de IA, donde las crecientes necesidades de computación y energía están animando a las empresas a buscar opciones más allá de las GPU convencionales.

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Euclyd recaudó €200 millones en financiación de Serie A.
Samsung participó como inversor codirector.
Los sistemas comerciales están previstos para 2028.
Euclyd se centra en hardware para la inferencia de IA.

Este artículo ha sido traducido del original. Lea la versión original de nuestro corresponsal aquí.

La Serie A fue codirigida por Samsung, Somerset Capital Partners, el Scaleup Europe Fund gestionado por EQT e Innovation Industries, según informó CNBC. Fundada en 2024, Euclyd está diseñando un sistema integrado de computación de IA que abarca tanto la arquitectura del procesador como la de la memoria, con el inicio del despliegue del hardware comercial previsto para 2028.

Euclyd apunta al mercado de la inferencia de IA

Nvidia domina el mercado de los procesadores de IA de alta gama después de que las GPU, desarrolladas originalmente para gráficos, se convirtieran en un elemento central para entrenar y ejecutar grandes modelos de IA. Esta posición ha llevado a los hyperscalers y a las startups de semiconductores a desarrollar procesadores especializados que podrían reducir los costes o mejorar la eficiencia en cargas de trabajo específicas.

Euclyd se está concentrando en la inferencia, el proceso de ejecutar modelos de IA entrenados para producir resultados. Su arquitectura difiere de las GPU convencionales y pretende reducir el consumo energético y los costes de infraestructura asociados a unas cargas de trabajo de IA cada vez más exigentes.

La empresa planea desarrollar dos líneas de negocio principales. Pretende vender hardware completo y sistemas en rack a empresas que busquen alojar de forma privada la inferencia de IA, además de conceder licencias de su propiedad intelectual a compañías que desarrollen procesadores personalizados.

Samsung aporta experiencia en semiconductores

La participación de Samsung proporciona a Euclyd algo más que capital. Como uno de los mayores fabricantes de chips de memoria del mundo, Samsung aporta experiencia en tecnología de memoria, ingeniería, cadenas de suministro de semiconductores y producción a gran escala, ámbitos que podrían cobrar importancia a medida que Euclyd avance del diseño a los sistemas físicos.

La inversión llega mientras se amplía la competencia en procesadores de IA. Google, Amazon Web Services y Meta están desarrollando silicio de IA propio, mientras que OpenAI anunció en agosto su primer chip de IA, Jalapeño. Estos proyectos reflejan la creciente demanda de alternativas a medida que aumenta el gasto en infraestructura de IA.

Sin embargo, Euclyd aún se encuentra en una fase inicial. Sus sistemas todavía no han demostrado su rendimiento ni su eficiencia a escala en implementaciones comerciales, por lo que la ejecución sigue siendo un desafío central.

La competencia por los chips de IA va más allá de las GPU

La ronda de €200 millones pone de relieve cómo el capital se está dirigiendo hacia nuevas arquitecturas informáticas a medida que los centros de datos de IA consumen más electricidad y requieren hardware cada vez más costoso. Nvidia sigue siendo el referente, pero los clientes están explorando chips especializados que podrían ofrecer una mejor economía para la inferencia.

Euclyd pretende desplegar sus primeros sistemas físicos en 2028 y prestar servicio a miles de clientes empresariales para 2030. El respaldo de Samsung refuerza su camino hacia la fabricación y la comercialización, pero la capacidad de la empresa para competir dependerá en última instancia de si su arquitectura ofrece ventajas cuantificables a escala.

Anteriormente destacamos que OpenAI y Samsung profundizan su cooperación en chips de próxima generación.

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