La startup neerlandesa Euclyd ha captado 230 millones de dólares en una ronda Serie A para desarrollar chips de inteligencia artificial orientados a inferencia, el uso cotidiano de modelos ya entrenados. La financiación cuenta con respaldo de Samsung, Somerset Capital Partners, Scaleup Europe Fund e Innovation Industries, según la información publicada por CNBC y Dealroom.
La operación se produce en un momento de fuerte demanda por alternativas a las GPU de Nvidia, especialmente en tareas de inferencia donde el coste por consulta, la eficiencia energética y la disponibilidad de hardware empiezan a pesar tanto como la potencia bruta. La carrera de los chips de IA ya no se juega solo en entrenar modelos gigantes, sino en hacerlos funcionar millones de veces al día con costes controlables.
Euclyd entra en una categoría complicada. Diseñar chips exige capital intensivo, talento muy especializado, acuerdos de fabricación y una cadena comercial que convenza a clientes acostumbrados al ecosistema de Nvidia. Aun así, el apetito inversor muestra que Europa quiere ocupar un lugar más visible en una capa crítica de la economía digital: el hardware que sostiene servicios de IA en empresas, administraciones y plataformas de consumo.
Samsung aporta a la ronda algo más que marca. Su presencia puede abrir conversación sobre fabricación, memoria y relaciones industriales, aunque cada acuerdo concreto dependerá de la estrategia final de Euclyd. Para una startup europea, tener inversores con experiencia en semiconductores puede reducir parte del riesgo de pasar del diseño al producto desplegado.
El foco en inferencia también es estratégico para empresas españolas y europeas. A medida que más compañías integran modelos en atención al cliente, análisis documental, seguridad, programación o procesos internos, el gasto recurrente no viene del entrenamiento inicial, sino de ejecutar esos modelos de forma fiable. Quien consiga reducir el coste de inferencia puede cambiar la economía de muchos productos de IA empresarial.
La ronda se interpreta además dentro del debate sobre soberanía tecnológica. Europa ha impulsado programas para fortalecer semiconductores, pero sigue dependiendo en gran medida de proveedores estadounidenses y asiáticos. Startups como Euclyd no sustituyen de golpe esa dependencia, aunque sí pueden abrir una vía más especializada: chips pensados para cargas de IA concretas, con diseño europeo y alianzas industriales globales.
El desafío será demostrar rendimiento fuera de las presentaciones para inversores. Los clientes compararán precio, consumo, latencia, compatibilidad con marcos de desarrollo y capacidad de suministro. En IA empresarial, cambiar de hardware exige una decisión técnica y económica seria. Afecta al software, a los contratos cloud y a los equipos que operan la infraestructura.
Si Euclyd logra convertir la ronda en producto competitivo, el mercado de chips de IA puede ganar presión en una zona donde Nvidia mantiene una posición dominante. Para Europa, el valor no estaría solo en crear otra empresa de semiconductores, sino en retener conocimiento, empleo técnico y capacidad de negociación en una infraestructura que ya es tan estratégica como la nube.
La siguiente fase será especialmente exigente porque el mercado de inferencia premia la eficiencia real por encima de los anuncios de financiación. Los clientes pedirán pruebas con cargas propias, soporte de software estable y una transición sencilla desde entornos ya optimizados para GPU.
