El financiamiento de General Compute marca un punto de inflexión en cómo se financia la infraestructura de inteligencia artificial. Según TechCrunch, la operación es posiblemente la primera en utilizar chips de inferencia como colateral, una categoría de procesadores construida específicamente para ejecutar modelos de inteligencia artificial ya entrenados de manera rápida y eficiente, en contraste con los chips más costosos utilizados en la fase de entrenamiento de estos modelos.
La empresa, fundada por el director ejecutivo Finn Puklowski y el director de tecnología Jason Goodison, había recaudado previamente 15 millones de dólares en una ronda de financiamiento inicial en mayo de 2026. General Compute construye su infraestructura alrededor de chips SN50 fabricados por SambaNova, una empresa de semiconductores respaldada por Intel. Estos chips están diseñados específicamente para tareas de inferencia y se caracterizan por su eficiencia energética y por no requerir sistemas costosos de enfriamiento por agua, lo que permite su despliegue más rápido en una variedad más amplia de centros de datos en comparación con los procesadores gráficos tradicionales.
Según la información disponible, los chips SN50 de General Compute prometen proporcionar una velocidad de inferencia 16 veces superior a la de las nubes basadas en procesadores gráficos. Sin embargo, la empresa enfrenta un desafío fundamental: obtener una cantidad significativa de estos chips, especialmente siendo una compañía recién fundada.
Billy Libby, cofundador y director ejecutivo de Upper90 y antiguo operador cuantitativo de Goldman Sachs, aplicó una estrategia que ya había utilizado anteriormente. En 2021, su firma financió compras de procesadores gráficos por parte de Crusoe, una startup de centros de datos enfocada en eficiencia energética, en lo que Libby considera fue el primer préstamo garantizado por el valor de chips avanzados. En ese momento, los prestamistas tradicionales evitaban este tipo de operaciones debido a los riesgos e incertidumbres asociados con la depreciación de los procesadores gráficos.
La situación cambió cuando CoreWeave convirtió los préstamos garantizados por chips en un modelo de negocio y posteriormente en la base de una oferta pública inicial de gran envergadura. Desde entonces, este tipo de financiamiento se ha vuelto común en el sector. Libby explicó a TechCrunch: "Cuando financiamos procesadores gráficos Nvidia como el primer grupo en hacerlo, el mercado era ineficiente. Pudimos armar algo como participante temprano y obtener compensación por el riesgo".
Ahora que los procesadores gráficos son comparativamente bien comprendidos y posiblemente sobrecomprados, Upper90 se orienta hacia empresas como General Compute para aprovechar la siguiente ola del auge de la inteligencia artificial. Libby señaló: "Creemos que los modelos de código abierto serán importantes, y buscamos un jugador el año pasado que estuviera en inferencia. No todos necesitan una supercomputadora, pero sí necesitan inferencia e inteligencia artificial".
Esta tesis ha ganado fuerza en el mercado. Empresas que proporcionan acceso a modelos de código abierto, como OpenRouter y Fireworks, han recaudado nuevas rondas de financiamiento a valuaciones muy altas. Nuevos modelos, como K3 de Kimi, han demostrado competir con los lanzamientos más recientes de Anthropic y OpenAI en pruebas de codificación. Nuevos fabricantes de chips, como Groq y Cerebras, han atraído interés de adquirentes y mercados públicos.
La capacidad de General Compute para acceder a chips fuera del ecosistema de Nvidia es significativa por razones estratégicas. TensorWave, otra empresa de infraestructura de inteligencia artificial, está haciendo una apuesta similar mediante una asociación con AMD. A medida que emergen más alternativas a Nvidia, los proveedores de computación que no están atrapados en acuerdos exclusivos con Nvidia pueden tener una ventaja en proporcionar inferencia rentable.
Finn Puklowski, fundador de General Compute, enfatizó la importancia del acuerdo: "Hay un montón de chips que están comenzando a escalar y que tienen un costo total de propiedad increíble, o que pueden operar mucho más rápido que Nvidia, pero no hay demasiados compradores para ellos. Al trabajar con Upper90, esto no es solo 'una startup genial obtuvo dinero para comprar computación'. Esto es la primera señal de capital organizándose a sí mismo y la fragmentación del dominio monopólico de Nvidia".
El financiamiento refleja una transformación más amplia en el mercado de inteligencia artificial. Los mercados están respondiendo a las preocupaciones sobre el precio de las herramientas y tokens de inteligencia artificial orientándose hacia infraestructura que ejecuta modelos de código abierto de manera más económica que los modelos de lenguaje más nuevos de laboratorios de frontera como OpenAI y Anthropic. Esta tendencia sugiere que el futuro de la infraestructura de inteligencia artificial no será dominado únicamente por los procesadores gráficos de Nvidia, sino que verá una diversificación de opciones tecnológicas adaptadas a diferentes casos de uso y restricciones presupuestarias.