La carrera por desarrollar una alternativa a Nvidia sumó un nuevo capítulo. Tenstorrent, una startup especializada en chips para inteligencia artificial (IA), obtuvo u$s 1.500 millones en una ronda de financiamiento que elevó su valuación a u$s 6.200 millones. La empresa utilizará los fondos para ampliar la producción de sus servidores, diseñados para ejecutar aplicaciones de IA como chatbots, asistentes de programación y generadores de video.
La operación, confirmada esta semana, estuvo liderada por Trace Capital e Innovation X. Entre los participantes también figuran ARK Invest, Morgan Stanley, Sandisk, T. Rowe Price y Tether Investments. El respaldo de estos inversores refleja el interés por una industria que necesita cada vez más capacidad de procesamiento, pero también alternativas a los proveedores dominantes.
El desafío de Tenstorrent es competir en un mercado en el que Nvidia construyó una posición central gracias a sus unidades de procesamiento gráfico (GPU), utilizadas para entrenar modelos de IA y ejecutarlos una vez desarrollados. La startup no tiene hoy una escala comercial comparable. Su apuesta consiste en ofrecer otra combinación de hardware, software y herramientas de programación.
RISC-V, la arquitectura abierta detrás de su estrategia
Una de las claves está en RISC-V, un estándar abierto que define el conjunto de instrucciones que puede ejecutar un procesador. En términos sencillos, funciona como un lenguaje básico entre el software y el hardware: establece las operaciones que el chip debe entender, pero no determina por sí solo cómo tiene que construirse físicamente.
A diferencia de arquitecturas sujetas a licencias comerciales, RISC-V permite utilizar sus especificaciones sin pagar regalías por el uso del estándar. Esto abre la puerta a que empresas y desarrolladores diseñen procesadores adaptados a sus necesidades sin depender de un único propietario de la tecnología. Sin embargo, desarrollar un chip competitivo sigue requiriendo inversiones importantes en diseño, fabricación, validación y software.
Tenstorrent aprovecha esa flexibilidad para construir sus propios procesadores y desarrollar las herramientas necesarias para utilizarlos. La compañía también apuesta por una pila de software de código abierto, que abarca desde el compilador hasta componentes de bajo nivel. La intención es facilitar que los desarrolladores adapten modelos y programas a su hardware, sin quedar atados a un ecosistema cerrado.
El atractivo para los clientes es el control. Una empresa que despliega grandes cantidades de servidores para IA puede buscar una alternativa que le permita ajustar sus equipos, administrar los costos y reducir la dependencia de un proveedor. No obstante, una arquitectura abierta no garantiza automáticamente chips más baratos ni mejores resultados: también importan el rendimiento, el consumo eléctrico, la memoria disponible y la compatibilidad con las aplicaciones existentes.
Qué fabrica Tenstorrent y para qué sirve
La compañía desarrolla aceleradores de IA y los integra en sistemas de mayor escala. Su familia Galaxy reúne decenas de chips en servidores preparados para trabajar con modelos de lenguaje, generación de imágenes y video y otras aplicaciones que demandan grandes cantidades de cómputo. Los equipos pueden conectarse entre sí para formar clústeres y distribuir el trabajo entre múltiples procesadores.
Esta estrategia apunta a dos tareas diferentes. La primera es el entrenamiento, el proceso en el que un modelo aprende patrones a partir de grandes volúmenes de datos y ajusta sus parámetros. Suele demandar enormes recursos de procesamiento y memoria, especialmente en los modelos de mayor tamaño.
La segunda es la inferencia: la etapa en la que un modelo ya entrenado responde preguntas, genera código o produce contenido a partir de una instrucción. Es la operación que ocurre, por ejemplo, cada vez que una persona consulta un chatbot. Aunque también puede ser costosa a gran escala, sus necesidades técnicas son distintas y dependen del modelo, la cantidad de usuarios y la velocidad de respuesta buscada.
Tenstorrent busca atender ambas tareas, aunque su oferta comercial pone especial énfasis en ejecutar modelos de lenguaje y generar video. Su propuesta incluye ampliar la capacidad de los sistemas mediante conexiones entre servidores, en lugar de depender exclusivamente de una máquina individual. El objetivo es ofrecer una infraestructura escalable para empresas que necesitan ejecutar IA en sus propias instalaciones o administrar sus recursos informáticos.
Jim Keller y la apuesta de los inversores
Al frente de la empresa está Jim Keller, un ingeniero con experiencia en algunos de los principales desarrollos de la industria. Trabajó en Apple, ocupó cargos de responsabilidad en AMD y lideró iniciativas de hardware vinculadas con la conducción autónoma de Tesla. Su trayectoria aporta experiencia en diseño de procesadores, un negocio en el que desarrollar una arquitectura prometedora no alcanza: también hay que convertirla en productos fiables y competitivos.
La nueva ronda le permitirá a Tenstorrent ampliar la producción de sus servidores Galaxy y avanzar en su expansión comercial. En diciembre de 2024, la empresa había recaudado más de u$s 693 millones, con una valuación previa a esa inversión de u$s 2.000 millones. La cifra actual de u$s 6.200 millones corresponde a la valuación posterior a la nueva ronda, por lo que ambas referencias no son directamente equivalentes.
El financiamiento representa una apuesta por el potencial de la compañía y por la necesidad de diversificar la oferta de chips para IA. No demuestra, por sí solo, que sus procesadores superen a los de Nvidia ni que pueda desplazarla del mercado. La competencia dependerá de que Tenstorrent consiga fabricar a escala, captar clientes y ofrecer un rendimiento y un costo total atractivos.
Su oportunidad está en una demanda que crece y en empresas que buscan más opciones para construir su infraestructura de IA. Convertir ese interés inversor en una alternativa de peso frente a los gigantes del sector será el verdadero desafío.