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Home»Uncategorized»La startup de IA Snowcap recauda $ 23 millones en fondos para construir un chip superconductor que podría superar a Nvidia
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La startup de IA Snowcap recauda $ 23 millones en fondos para construir un chip superconductor que podría superar a Nvidia

corp@blsindustriaytecnologia.comBy corp@blsindustriaytecnologia.comjunio 23, 2025No hay comentarios4 minutos de lectura
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Snowcap Compute es una startup de IA que funciona en chips informáticos de próxima generación construidos con superconductores, recaudando $ 23 millones en fondos y obteniendo una adición de alto perfil a la Junta: el ex CEO de Intel, Pat Gelsinger. Cambium Capital y Vsquared Ventures también participaron en la ronda de financiación.

La startup con sede en California está construyendo chips de IA que se ejecutan con tecnología superconductor. Podría hacerlos mucho más eficientes energéticamente que las chips de hoy si pueden hacer que funcione a gran escala.

¿Objetivo de techo de nieve? Construyendo computadoras que pueden superar los sistemas de IA de primera clase mientras usan solo una pequeña porción de electricidad. Esa es una gran afirmación, pero está arraigado en una física real. Los superconductores no son nada nuevo. Los científicos los han estado estudiando durante décadas, y hacer chips prácticos de ellos siempre ha golpeado una pared. Y eso generalmente significa un sistema de enfriamiento que tiene hambre de mucha potencia.

Sin embargo, el auge de la IA cambió la ecuación. Los chatbots y los modelos de idiomas grandes están empujando a los fabricantes de chips a los límites, y la demanda de energía está comenzando a superar lo que la red eléctrica puede ofrecer. Cuando la eficiencia es más importante que nunca, revisar la tecnología de superconductores de repente tiene más sentido.

Se espera que el próximo servidor AI «Rubin Ultra» de Nvidia dibuje alrededor de 600 kilovatios de electricidad, que se espera que sea en 2027. Si conduce en solo una hora con una inclinación completa, dos tercios de electricidad quemarán el hogar promedio de los Estados Unidos en un mes, informó Reuters.

Dichas matemáticas abre la puerta a alternativas, especialmente cuando se mejora el rendimiento, cuando supera el costo de mantener el chip extremadamente bajo y fresco. El CEO de Snowcap, Michael Lafferty, dice que está en camino de hacer exactamente eso. Afirma que los chips de la compañía ofrecen un rendimiento 25 veces mejor que los mejores procesadores de hoy, incluso después de tener en cuentalos con gastos generales de enfriamiento.

«La potencia (eficiencia) es excelente, pero el rendimiento se vende», dijo Rafferty. «Así que aumentamos nuestros niveles de rendimiento y al mismo tiempo estamos reduciendo nuestro poder».

Lafferty no es nada nuevo para el hardware futurista. Antes de Snowcap, dirigió I + D de chips avanzado en Cadence Design Systems. El equipo fundador también incluye a Anna Herr y Quentin Herr, quien anteriormente trabajó en los chips superconductores del contratista de IMED y defensa Northrop Grumman, así como ex ejecutivos de chips de Nvidia y Google.

El chip en sí no requiere fabricación exótica. Se pueden producir en fábricas estándar. Sin embargo, los materiales son una historia diferente. Para construir estos chips, Snowcap usa el nitruro de titanio de Niobium titanio. Este es un metal especial que depende en gran medida de los proveedores brasileños y canadienses.

La versión básica del chip de snowcap se espera a fines de 2026. El sistema completo aparecerá más tarde.

Gelsinger, quien dirigió inversiones a través de Playground Global y actualmente en la junta directiva de Snowcap, dijo que la industria ha alcanzado un punto de inflexión. La IA está masticando electricidad, y la electricidad se está convirtiendo rápidamente en un cuello de botella en los centros de datos.

«Muchos centros de datos de hoy están limitados por la disponibilidad de energía», dijo.

Snowcap sigue siendo temprano, pero la apuesta de 2025 se siente muy 2025. Un chip más inteligente, menos potencia y disparos que superan a los Gigantes.

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