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Startups

Fuente: El proyecto SGLang se escindió cuando RadixArk se valoró en 400 millones de dólares a medida que el mercado de inferencia explota

corp@blsindustriaytecnologia.comBy corp@blsindustriaytecnologia.comenero 21, 2026No hay comentarios4 minutos de lectura
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En el mundo de la infraestructura de IA, está surgiendo un patrón en el que herramientas populares de código abierto se convierten en nuevas empresas respaldadas por empresas con un valor de cientos de millones de dólares. El último ejemplo es RadixArk, una empresa con fines de lucro detrás de SGLang, una herramienta popular que permite que los modelos de IA se ejecuten más rápido y más barato.

RadixArk fue valorada recientemente en unos 400 millones de dólares en una ronda de financiación liderada por Accel, según dos personas familiarizadas con el asunto, una cantidad notable para una startup que se anunció apenas en agosto pasado. TechCrunch no pudo confirmar el tamaño de la financiación.

La noticia llega cuando parte del equipo responsable de mantener SGLang, que utilizan empresas como xAI y Cursor para acelerar el entrenamiento de modelos de IA, se ha trasladado a una startup comercial lanzada recientemente. RadixArk nació como SGLang en el laboratorio del cofundador de Databricks, Ion Stoica, en la Universidad de California, Berkeley, en 2023.

La startup anteriormente obtuvo capital ángel de inversores, incluido el director ejecutivo de Intel, Lip-Bu Tan, dijeron las personas.

Ying Sheng, un colaborador clave de SGLang y ex ingeniero de xAI, dejó la startup de inteligencia artificial de Elon Musk para convertirse en cofundador y director ejecutivo de RadixArk, según un anuncio en LinkedIn el mes pasado. Anteriormente, el Sr. Sheng fue investigador en Databricks.

Ying Sheng, Accel y Lip-Bu Tan de RadixArk no respondieron a las solicitudes de comentarios.

SGLang y RadixArk se centran en optimizar el procesamiento de inferencia, permitiendo que los modelos se ejecuten de manera más rápida y eficiente esencialmente en el mismo hardware. La inferencia, junto con el entrenamiento de modelos, representa la mayoría de los costos del servidor asociados con los servicios de IA. Como resultado, el uso de herramientas que optimicen los procesos puede generar enormes ahorros de costos casi de inmediato.

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RadixArk no está solo en su transición de un proyecto de código abierto a una startup bien financiada. Un proyecto más maduro para optimizar la inferencia, vLLM, también ha logrado avances significativos. La empresa recién formada está en conversaciones para recaudar más de 160 millones de dólares con una valoración de alrededor de mil millones de dólares, informó Forbes el mes pasado.

Andreessen Horowitz lidera la inversión en vLLM, dijeron a TechCrunch tres personas familiarizadas con el acuerdo, pero las cifras finales de esa inversión aún no se han revelado. Andreessen Horowitz declinó hacer comentarios. En una declaración a TechCrunch, el cofundador de vLLM, Simon Moe, caracterizó la información sobre la ronda como «objetivamente inexacta», pero no especificó qué detalles eran incorrectos.

Al igual que SGLang, vLLM se cultivó en el laboratorio de Ion Stoica en la Universidad de California, Berkeley. Stoica, profesora de la Universidad de California, Berkeley, es mejor conocida como cofundadora de Databricks y muchas otras empresas emergentes.

Brittany Walker, socia general de CRV, dijo a TechCrunch que varias grandes empresas de tecnología ya están utilizando vLLM para ejecutar cargas de trabajo de inferencia y que SGLang también ha ganado una popularidad significativa en los últimos seis meses. Su empresa no apoyó a ninguna de las dos.

RadixArk continúa desarrollando SGLang como un motor de modelo de IA de código abierto. La startup también está construyendo Miles, un marco especializado diseñado para el aprendizaje por refuerzo. Esto permite a las empresas entrenar modelos de IA para que se vuelvan más inteligentes con el tiempo.

La mayoría de las herramientas de la empresa siguen siendo gratuitas, pero RadixArk ha comenzado a cobrar tarifas por los servicios de alojamiento, dijeron a TechCrunch personas familiarizadas con la empresa.

Las empresas emergentes que brindan infraestructura de inferencia a los desarrolladores han experimentado un aumento en la financiación en los últimos meses, lo que subraya la continua importancia de la capa de inferencia para la IA. Baseten obtuvo recientemente 300 millones de dólares por una valoración de 5 mil millones de dólares, informó el martes el Wall Street Journal. Esto sigue a un movimiento similar de su rival Fireworks AI, que recaudó 250 millones de dólares con una valoración de 4 mil millones de dólares en octubre pasado.


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