El 26 de octubre, Unconventional AI, una startup valorizada en 4.500 millones de dólares, anunció un acuerdo en efectivo y acciones por un monto no revelado para adquirir NeuReality, una empresa israelí de fabricación de chips, según informó Reuters. La adquisición le aporta a la compañía algo que sus chips experimentales por sí solos no pueden ofrecer: ingenieros capaces de convertir silicio en productos que puedan venderse a los clientes.

De un plan de cinco años a una racha de compras

El CEO Naveen Rao había previsto inicialmente un cronograma de tres años de investigación y cinco años antes de lanzar un producto. La ingeniería asistida por IA, en cambio, le permitió a Unconventional completar su primer chip de prueba y estar cerca de terminar un segundo. Rao dijo que "las cosas han ido mucho más rápido de lo previsto", y agregó que la empresa ya había "construido los huesos de la investigación" y ahora debe "construir los huesos de la producción".

Rao tiene un historial en el sector: vendió Nervana a Intel por más de 400 millones de dólares y MosaicML a Databricks por 1.300 millones. La ronda semilla de 475 millones de dólares de Unconventional, respaldada por Lightspeed y Andreessen Horowitz, sostiene la visión de cómputo que la compañía plasmó en su anuncio de lanzamiento.

Para qué fue creada NeuReality

NeuReality fue fundada en 2019 por Moshe Tanach, Zvika Shmueli y Yossi Kasus. La empresa dedicó años a trabajar en reducir el costo de transmitir datos y gestionar tareas durante la inferencia de IA — la etapa en la que los modelos entrenados generan respuestas para los usuarios. Su arquitectura NR1 emplea un motor de red junto con un hipervisor de hardware, un componente que gestiona y aísla las tareas de cómputo, para realizar trabajo que de otro modo recaería en las CPU anfitrionas.

Esa experiencia es lo que Unconventional espera obtener con la adquisición. Unos 40 empleados israelíes se incorporarán a la compañía, aunque algunos empleados de ventas, marketing y finanzas perderán su empleo, según informó Globes. Los consejos directivos de ambas empresas aprobaron el acuerdo, que se espera cierre en el cuarto trimestre de 2026, según el comunicado de NeuReality. El cierre previsto coincide con la casi finalización del segundo chip de prueba de Unconventional — la transición de los "huesos de la investigación" descritos por Rao hacia los "huesos de la producción" que la operación debe aportar.

El precio de compra no se ha revelado, pero Globes lo estima en entre 150 y 200 millones de dólares. Esto se compara con la valorización de 220 millones de dólares de NeuReality en julio de 2023. La startup israelí había recaudado aproximadamente 105 millones de dólares desde su fundación.

La promesa de 1.000 veces frente a los resultados medidos

Unconventional cree que el uso de circuitos analógicos que replican sistemas biológicos podría mejorar la eficiencia del cómputo de IA en un factor de 1.000 respecto de los diseños estándar. Es una meta ambiciosa — y la compañía aún no ha presentado pruebas de estas ventajas en un producto comercialmente viable.

NeuReality tiene resultados más tangibles, aunque con limitaciones. En sus pruebas de 2024, la empresa reportó un ahorro promedio de costo por consulta del 90% usando sistemas NR1-S, basados en la arquitectura NR1 y emparejados con aceleradores Qualcomm Cloud AI 100, en comparación con sistemas seleccionados basados en CPU con Nvidia H100 y L40S. Sin embargo, NeuReality realizó las pruebas por sí misma, con configuraciones de hardware distintas. Los ahorros de costo reportados no han sido verificados de forma independiente y no deben confundirse con ahorros de energía.

Como comparación más amplia con la industria, los resultados de MLPerf v6.1 de septiembre, publicados por MLCommons, el grupo industrial que mantiene el benchmark, mostraron una mejora de 5,7 veces respecto del año anterior en el mejor resultado por acelerador para DeepSeek-R1. Ese hallazgo muestra la velocidad con la que avanza el rendimiento de inferencia, pero no valida la meta de 1.000 veces de Unconventional ni los ahorros de costo reportados por NeuReality. Los benchmarks como MLPerf son donde los números propios de los proveedores se enfrentan a mediciones estandarizadas y comparables — el tipo de validación externa que la cifra de 1.000 veces de Unconventional aún no ha enfrentado.

Por qué importa esta carrera para Nvidia, las nubes y las facturas de luz

TrendForce espera que los sistemas basados en ASIC — chips diseñados para cargas de trabajo específicas en lugar de GPU de propósito general — representen el 27,8% de los envíos de servidores de IA en 2026 y casi el 40% para 2030. La IA agéntica también está aumentando la demanda de CPU: otro pronóstico de TrendForce proyecta que los envíos podrían subir más del 40% en 2027.

La creciente demanda de cómputo de IA también presiona los suministros eléctricos. La AIE proyecta que el consumo eléctrico de los centros de datos pasará de 485 TWh en 2025 a 950 TWh para 2030 — casi duplicándose en cinco años. Esa presión está ayudando a atraer inversión hacia alternativas a Nvidia que prometen una inferencia más eficiente. Un ejemplo es la fabricante rival de chips Etched, que alcanzó una valorización de 20.300 millones de dólares, según informó Cryptopolitan.

Pero el entusiasmo de los inversores no garantiza un mejor rendimiento ni menores costos de energía. Para Unconventional, el verdadero desafío es convertir sus chips prototipo en productos comerciales — y demostrar de manera independiente que las ganancias de eficiencia prometidas se mantienen en la práctica.