- La startup Celestial AI cerró una ronda de financiación Serie C por USD 300 millones.
- Fue fundada por exingenieras pioneras del equipo de hardware cuántico y TPU de Google.
- Desarrolla la plataforma Photonic Fabric para interconectar procesadores con haces de luz.
- La tecnología reduce el consumo energético en servidores hasta en un 70% frente al cobre.
La prometedora empresa emergente de semiconductores Celestial AI, fundada y liderada por un grupo de destacadas exingenieras de hardware e infraestructura de Google, ha cerrado con éxito una ronda de financiamiento Serie C de USD 300 millones, liderada por importantes firmas de capital de riesgo de Silicon Valley e inversores estratégicos de la industria tecnológica global. El anuncio, divulgado este jueves 15 de octubre de 2026 y reportado por KCH FM, posiciona a la compañía como uno de los actores más disruptivos en la carrera por eliminar los cuellos de botella de memoria en el entrenamiento de grandes modelos de inteligencia artificial.
La compañía fue concebida por ingenieras que lideraron el desarrollo de las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU) en Google, quienes identificaron que la principal limitación de los centros de datos modernos no reside en el poder de cálculo bruto de las GPU de última generación, sino en la lentitud y el gigantesco consumo energético que supone transferir datos entre chips a través de pistas tradicionales de cobre.
La revolución de la fotónica de silicio: Photonic Fabric
Para solucionar este obstáculo físico, Celestial AI patentó la plataforma Photonic Fabric, una tecnología pionera de fotónica de silicio que emplea minúsculos haces de luz láser para interconectar procesadores de IA con módulos de memoria de alto ancho de banda (HBM). Esta arquitectura óptica permite multiplicar por 25 veces el ancho de banda de comunicación inter-chip, al tiempo que reduce el consumo eléctrico en los racks de servidores en más de un 70% en comparación con los cables de cobre convencionales.
Expertos del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) coinciden en que la transición hacia la computación óptica resulta indispensable para sostener el crecimiento de los modelos fundacionales de más de un billón de parámetros. Esta disrupción en la arquitectura computacional converge con los vertiginosos saltos tecnológicos analizados en torno al despliegue de las nuevas arquitecturas de software inteligente y sistemas de procesamiento avanzado.
Aplicación comercial e impacto en centros de datos
La inyección de capital permitirá a Celestial AI iniciar la producción a escala comercial de sus módulos fotónicos en las fundiciones de TSMC, con entregas programadas a proveedores de computación en la nube como Microsoft Azure, Amazon Web Services y Meta a lo largo del año 2027.
Las fundadoras destacaron que su tecnología no busca reemplazar a las GPU de gigantes como Nvidia o AMD, sino actuar como el tejido de interconexión universal que permita unir miles de chips en un solo superordenador coherente y ultraeficiente, allanando el camino hacia una inteligencia artificial más sostenible energéticamente.
La alianza estratégica con los gigantes de la fundición de semiconductores como TSMC asegurará la producción masiva de obleas de 3 nanómetros con integración fotónica híbrida a partir de mediados de 2027.
La industria proyecta que la adopción de interconexiones ópticas permitirá a los centros de datos de inteligencia artificial duplicar su densidad de computación por metro cuadrado sin colapsar las redes de enfriamiento líquido ni saturar las subestaciones de energía eléctrica corporativas.
Expertos en semiconductores destacan que la arquitectura de hardware desarrollada por MatX optimiza el flujo de tensores reduciendo los cuellos de botella térmicos que habitualmente limitan el rendimiento de los clústeres de servidores tradicionales. Esta innovación permite que modelos fundacionales con cientos de miles de millones de parámetros ejecuten tareas de inferencia con una fracción de la energía eléctrica consumida por los procesadores gráficos convencionales, facilitando su adopción en centros de datos que enfrentan severas restricciones de suministro energético.
