Sygaldry de EE. UU. completa una financiación de 139 millones de dólares, utilizando servidores cuánticos para superar los cuellos de botella de potencia de cálculo y consumo energético en centros de datos de IA
2026-05-19 08:49
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es.wedoany.com Noticia: La startup estadounidense de computación cuántica Sygaldry Technologies anunció la finalización de una financiación total de 139 millones de dólares, que incluye una ronda de Serie A de 105 millones de dólares liderada por Breakthrough Energy Ventures, y una ronda semilla de 34 millones de dólares liderada por Initialized Capital. Estos fondos se destinarán específicamente al desarrollo de servidores de aceleración cuántica para centros de datos de IA, desplegando hardware de computación cuántica en paralelo con la infraestructura clásica para mejorar la eficiencia del entrenamiento e inferencia de IA y reducir los costos energéticos.

El núcleo del diseño de servidores de Sygaldry reside en una arquitectura tolerante a fallos que combina múltiples tipos de cúbits. A diferencia de la mayoría de las subsidiarias que apuestan por una única ruta tecnológica de cúbits, Sygaldry integra en un mismo sistema diferentes modalidades de cúbits, como superconductores, iones atrapados o fotónicos, permitiendo que cada tipo de cúbit destaque en sus tareas específicas, al tiempo que se evitan las limitaciones físicas de un solo tipo. El fundador y CEO de la compañía, Chad Rigetti, comparó este enfoque con "la forma en que las computadoras clásicas han utilizado durante mucho tiempo componentes heterogéneos para trabajar en conjunto", y considera que esta arquitectura "parecerá obvia en retrospectiva". En una entrevista, Rigetti declaró explícitamente que el objetivo de la empresa es "convertir megavatios de electricidad en inteligencia de manera más eficiente".

El equipo fundador está compuesto por veteranos en los campos de la computación cuántica y la IA. Rigetti fundó y fue CEO de Rigetti Computing, una empresa de computación cuántica que salió a bolsa a través de una SPAC. La cofundadora Idalia Friedson fue anteriormente Directora de Estrategia en Strangeworks, y el otro cofundador, Michael Keiser, acumula más de 20 años de experiencia en I+D en el ámbito de IA/ML. La combinación de los tres representa una capacidad de integración cruzada de tres líneas técnicas: ingeniería de hardware cuántico, comercialización de sistemas cuánticos y algoritmos de IA.

El aumento vertiginoso de la demanda energética de la infraestructura de IA es el contexto real que impulsa la entrada de Sygaldry en el mercado. Se estima que para 2030, la demanda global de IA requerirá aproximadamente 125 gigavatios de nueva capacidad de generación eléctrica, lo que supone un gasto de capital de hasta 5,2 billones de dólares. Carmichael Roberts, de Breakthrough Energy Ventures, declaró en el anuncio de inversión: "La industria de la IA está creciendo a un ritmo sin precedentes y necesita urgentemente avances en rendimiento por vatio. La visión de Sygaldry de llevar la computación cuántica directamente a los centros de datos de IA tiene el potencial de cambiar las curvas de coste y consumo energético en un momento crítico".

Además de los inversores principales, la lista de participantes en esta ronda de financiación incluye a Y Combinator, In-Q-Tel, la Universidad de Míchigan, RRE Ventures, Morpheus Ventures, 468 Capital, Earth Venture Capital y otras instituciones. Sygaldry surgió de la promoción de primavera de 2025 de Y Combinator y tiene su sede en Ann Arbor, Míchigan. Desde el punto de vista del posicionamiento del producto, los servidores cuánticos de Sygaldry no pretenden reemplazar los clústeres de GPU existentes, sino integrarse como aceleradores colaborativos en los centros de datos, proporcionando aceleración en tareas como entrenamiento de IA, ajuste fino, inferencia de modelos de difusión y generación distribuida de grandes modelos de lenguaje. Michael Keiser añadió en el comunicado que la empresa está desarrollando, por un lado, algoritmos cuánticos que pueden integrarse en las herramientas de desarrollo de IA existentes y, por otro, explorando simultáneamente métodos de IA cuántica nativa completamente nuevos que los sistemas clásicos no pueden igualar en absoluto.

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