Neurophos recauda 110 millones de dólares para desarrollar chips fotónicos que revolucionarán la inteligencia artificial

Neurophos, con sede en Austin, Texas, ha captado el interés de importantes inversores como Gates Frontier, el fondo de capital riesgo de Microsoft (M12), Carbon Direct Capital, Aramco Ventures y Bosch Ventures, entre otros. Esta ronda de financiación, que eleva el total recaudado por la empresa a 118 millones de dólares, permitirá acelerar el desarrollo de su innovadora tecnología de procesamiento óptico para inteligencia artificial.

La propuesta de Neurophos busca resolver uno de los mayores desafíos actuales en el campo de la IA: la creciente escasez de capacidad de cómputo necesaria para alimentar la adopción de tecnologías de inteligencia artificial en los próximos años. Según la compañía, los centros de datos actuales enfrentan limitaciones críticas en términos de potencia total de cálculo, escalabilidad y consumo energético.

"La Ley de Moore se está ralentizando, pero la IA no puede permitirse esperar. Nuestro avance en fotónica desbloquea una dimensión completamente nueva de escalabilidad, al empaquetar un paralelismo óptico masivo en un solo chip", explicó Patrick Bowen, CEO y cofundador de Neurophos, según SiliconANGLE.

La innovación central de la empresa es el desarrollo de una unidad de procesamiento óptico (OPU, por sus siglas en inglés) que integra más de un millón de elementos de procesamiento óptico a escala micrométrica en un solo chip. Estos moduladores ópticos de metamaterial son 10.000 veces más pequeños que los elementos fotónicos existentes, lo que permite que la computación fotónica se convierta en realidad por primera vez, según afirma la compañía.

Los chips de Neurophos utilizan fotones en lugar de electrones para superar las limitaciones de velocidad y energía, alcanzando velocidades de reloj superiores a los 100 gigahercios. En pruebas iniciales, la empresa ha demostrado un rendimiento impresionante de más de 300 billones de operaciones por segundo por vatio, superando ampliamente los estándares existentes.

Marc Tremblay, vicepresidente corporativo y miembro técnico de infraestructura central de IA en Microsoft, destacó la importancia de esta tecnología: "La inferencia de IA moderna exige cantidades monumentales de energía y capacidad de cómputo. Necesitamos un avance en computación a la par de los saltos que hemos visto en los propios modelos de IA, que es lo que está desarrollando el equipo de Neurophos".

La startup está colaborando con el operador noruego de centros de datos Terakraft para lanzar una prueba piloto real de su acelerador de IA óptico en 2027. Neurophos espera fabricar sus primeros sistemas completos a principios de 2028, antes de aumentar la producción más adelante ese mismo año.

Según Holger Mueller, analista de Constellation Research citado por SiliconANGLE, los inversores están dispuestos a invertir grandes cantidades de dinero en startups de chips prometedoras porque la demanda anticipada de computación para IA se espera que se convierta en una oportunidad sin precedentes, y Nvidia no puede satisfacerla por sí sola. "Hay mucha innovación proveniente del campo de las startups, y Neurophos es un gran ejemplo de esto, tratando de comprimir millones de unidades de procesamiento óptico en sus chips de silicio", señaló Mueller.

Con los fondos de esta ronda, Neurophos acelerará la entrega de su primer sistema de cómputo fotónico integrado, que incluirá módulos OPU listos para centros de datos, junto con una pila de software completa y hardware de acceso anticipado para desarrolladores. Además, la empresa planea expandir su sede en Austin y abrir un nuevo centro de ingeniería en San Francisco, donde podrá demostrar su tecnología a posibles compradores.

Esta financiación llega en un momento en que la industria tecnológica busca desesperadamente alternativas a las GPU (unidades de procesamiento gráfico) tradicionales, que consumen mucha energía y enfrentan problemas de escasez y altos costos. Si Neurophos logra cumplir sus promesas, podría representar un cambio de paradigma en la forma en que se procesa la inteligencia artificial, ofreciendo una solución más eficiente y potente para los crecientes requisitos de cómputo del sector.