Tensordyne desafía a Nvidia en inferencia de IA, no en entrenamiento
La startup germano-estadounidense Tensordyne quiere superar a Nvidia en velocidad y coste al ejecutar modelos de IA, sin competir en el entrenamiento.
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giftdetect· el regalo adecuado en minutosTensordyne, una startup germano-estadounidense de chips, quiere plantar cara a Nvidia allí donde se ejecutan los modelos de IA, y no donde se crean. La compañía aspira a ejecutar modelos más rápido y más barato que el hardware de Nvidia, y espera alcanzar pronto una valoración de varios miles de millones de dólares.
Inferencia en lugar de entrenamiento
El cofundador Gilles Backhus deja claro que Tensordyne no pretende competir con Nvidia en el entrenamiento de grandes modelos. Su postura: desea suerte a quien lo intente. La startup se centra en la ejecución de modelos, la inferencia, donde promete más velocidad con menos coste.
Según Backhus, para lograrlo bastaría, supuestamente, con cambiar el método de cálculo. La afirmación es ambiciosa, pues sugiere que un enfoque distinto de la aritmética subyacente podría dar ventaja sobre el líder del mercado sin enfrentarse a él en toda la carga de trabajo de IA.
Un mercado que Nvidia sigue dominando
El reto es enorme. Aunque rivales como Cerebras, Sambanova o Etched no se quedan quietos, Nvidia sigue siendo en 2026 la referencia en chips de IA. Las cifras lo reflejan: en los meses de mayo, junio y julio, Nvidia facturó casi 100.000 millones de dólares, de los que unos 60.000 millones quedaron como cifra neta.
AMD, el principal competidor fuera de los grandes hiperescaladores, para los que los chips son una parte mayor o menor del negocio, registró en el tercer trimestre de 2026 unos 13.000 millones de dólares de ingresos y un beneficio neto de 2.400 millones.
Por qué importa
Para las empresas que usan IA, ejecutar modelos es un gasto continuo. Una alternativa creíble, más rápida y barata, podría aliviar presupuestos y reducir la dependencia de un único proveedor. Falta ver si Tensordyne logra demostrar sus promesas frente a la escala de Nvidia, de lo que depende también su objetivo de valoración multimillonaria.
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