- Unconventional AI tanca una ronda seed de 475 milions de dòlars amb valoració de 4.500 milions
- La startup dissenya xips i ordinadors d'IA inspirats en la biologia per aconseguir eficiència energètica extrema
- La seva arquitectura combina còmput analògic, neurones polsants i SoC mixtes amb memòria no volàtil
- Naveen Rao lidera un equip d'elit i planeja aixecar fins a 1.000 milions en aquesta fase inicial
L'arribada de Unconventional AI ha sacsejat el tauler del maquinari per a intel·ligència artificial amb una operació de finançament que, a hores d'ara, ja es comenta a totes les rotllanes del sector. A només uns mesos de vida, la companyia ha aconseguit captar l'interès dels fons més poderosos del món de la tecnologia, apostant per una idea que, sobre el paper, promet replantejar com es dissenyen i consumeixen els recursos de còmput per a IA.
Lluny de centrar-se en models cada cop més grans i voraços, l'empresa vol atacar el problema d'arrel: l'eficiència energètica i l'arquitectura física dels xips. La seva proposta s'inspira de forma explícita en la biologia i en el funcionament del cervell, amb el objectiu d'apropar-se a un sistema capaç d'oferir una capacitat de càlcul enorme consumint una fracció de l'energia que requereixen avui els grans centres de dades.
La ronda seed de maquinari més gran de l'IA de l'any
Unconventional AI ha tancat una ronda seed de 475 milions de dòlars, una xifra que, fins i tot en un mercat acostumat a grans números, destaca per la seva dimensió per a una fase tan primerenca. L'operació situa la valoració de la companyia al voltant de 4.500 milions de dòlars, convertint-la en un dels casos més cridaners de finançament inicial a l'ecosistema de maquinari per a IA.
La ronda ha estat liderada pels fons de capital risc Andreessen Horowitz (a16z) y Lightspeed Venture Partners, dos actors de referència quan es parla d'apostes a llarg termini en tecnologia profunda. Amb ells s'han sumat altres inversors de primer nivell com Lux Capital, DCVC, Databricks i fins i tot el fundador d'Amazon, Jeff Bezos, cosa que reforça la sensació que el projecte es percep com una jugada estratègica a llarg termini.
A més del capital extern, un dels cofundadors ha decidit aportar de la seva butxaca 10 milions de dòlars, en les mateixes condicions que la resta de grans inversors. Aquest moviment, més enllà de la quantitat, envia un senyal clar de compromís i confiança intern en la tesi tecnològica i de negoci de la companyia.
Segons ha transcendit en diferents entrevistes, aquest primer tram de 475 milions només seria l'inici d'un pla de captació que podria arribar fins als 1.000 milions de dòlars en aquesta mateixa etapa. La magnitud de l'objectiu posa en relleu el tipus de projecte a què s'enfronten: maquinari complex, cicles de desenvolupament llargs i una forta inversió inicial en R+D.
En comparació amb altres operacions recents, la valoració es va quedar lleugerament per sota dels 5.000 milions que es barallaven en els primers rumors, però segueix situant Unconventional AI a la lliga de les startups que, gairebé sense ingressos ni producte comercial, ja juguen en nivells de capital reservats abans a companyies molt més madures.
La visió de Naveen Rao i un equip acostumat al risc tècnic
Al capdavant del projecte es troba Naveen Rao, una figura coneguda al món de la IA tant per la seva faceta emprenedora com pels seus càrrecs en grans tecnològiques. Rao va ser responsable de les plataformes d'intel·ligència artificial a Intel després de la compra de la primera startup, Nervana Systems, especialitzada en processadors per a aprenentatge automàtic.
Més tard, el fundador va fer un nou salt en cofundar MosaicML, una plataforma d'entrenament de models que va guanyar tracció a l'ecosistema de dades i IA i que va acabar sent adquirida per Databricks per uns 1.300 milions de dòlars. Aquesta trajectòria, amb dues sortides rellevants en menys d'una dècada, ha pesat notablement a l'hora de generar confiança entre els fons que ara donen suport al nou projecte.
Al costat de Rao, la companyia ha incorporat perfils d'alt nivell procedents de la cruïlla entre maquinari, programari i investigació acadèmica, com Michael Carbin, Sara Achour y MeeLan Lee. És un equip acostumat a bregar amb risc tècnic elevat, projectes de cicles llargs i problemes que no es resolen amb iteracions ràpides de programari, sinó amb prototips complexos i una integració molt estreta entre arquitectura física i algorismes.
El mateix Rao ha explicat que el pla de treball d'Unconventional AI passa per provar múltiples prototips al llarg de diversos anys, avaluant quin paradigma escala millor en termes deficiència i cost. És a dir, no busquen llançar un producte ràpid al mercat, sinó construir una base tecnològica que pugui marcar diferències durant la propera dècada en el còmput per a IA.
Aquesta aposta per la trucada «enginyeria de cicle llarg» contrasta amb la dinàmica habitual de moltes startups de programari, orientades a validar com més aviat millor amb clients i ajustar producte mitjançant iteracions ràpides. Aquí, el camí s'assembla més al de les grans empreses de semiconductors o als projectes d'infraestructures crítiques, on el retorn arriba més tard, però si tot va bé, pot redefinir un sector sencer.
Un nou tipus de màquina per a la intel·ligència artificial
El nucli de la proposta d'Unconventional AI és construir un ordinador radicalment més eficient energèticament per a càrregues de treball d'intel·ligència artificial. Rao ha resumit l'ambició en una frase que ha cridat l'atenció al sector: dissenyar un sistema que sigui «tan eficient com la biologia», prenent com a referència la capacitat del cervell humà per realitzar càlculs complexos amb un consum energètic mínim.
Mentre que la major part de la indústria continua empenyent l'escala de models –més paràmetres, més dades, més GPUs—, la companyia parteix de la premissa que aquesta estratègia té un límit clar en el cost i energia disponibles. Els grans centres de dades ja s'enfronten a restriccions elèctriques, costos creixents i problemes de sostenibilitat, cosa que a Europa i Espanya preocupa especialment pels objectius climàtics i reguladors.
Per trencar aquesta dinàmica, la startup planteja un canvi de paradigma a l'arquitectura de còmput: en lloc de seguir polint les arquitectures digitals convencionals, explora dissenys que aprofiten les propietats físiques del propi silici i principis inspirats en el funcionament del cervell, com la dinàmica no lineal de les neurones.
En un text publicat a la seva web, la companyia descriu el seu objectiu com la creació d'un «nou substrat per a la intel·ligència». La idea és que, en trobar l'estructura adequada que relacioni el còmput artificial amb el comportament dels sistemes biològics, és possible desbloquejar guanys d'eficiència molt per sobre del que s'aconsegueix simplement millorant arquitectures digitals clàssiques.
Els inversors de Lightspeed que participen a la ronda coincideixen en aquest diagnòstic, apuntant a la necessitat de buscar «la isomorfia adequada per a la intel·ligència» si s'aspira a reduccions dràstiques al consum energètic de la IA. Aquesta línia de pensament encaixa amb els esforços de recerca en còmput neuromòrfic i sistemes analògics avançats que, fins ara, es mantenien en gran part a nivell acadèmic o en projectes experimentals de grans fabricants.
Arquitectura: dels xips analògics a les neurones polsants
Un dels aspectes més cridaners d'Unconventional AI és el seu enfocament combinat de arquitectures analògiques, mixtes i neuromòrfiques. A diferència dels xips digitals actuals, que representen la informació mitjançant zeros i uns discrets, els dissenys analògics permeten treballar amb valors continus i aprofitar fenòmens físics que, ben controlats, poden resultar molt més eficients per a certes operacions. Aquesta aproximació remet a avenços en el disseny de xips i processos avançats que busquen optimitzar leficiència des de la base física.
La companyia està explorant xips capaços d'emmagatzemar distribucions de probabilitat de forma física, en lloc d'aproximar-les numèricament com es fa als processadors tradicionals. Això obre la porta a representacions més naturals per a models probabilístics i, potencialment, a reduccions de consum energètic de fins a mil vegades davant dels sistemes digitals que dominen avui els centres de dades.
Per aconseguir-ho, l'equip recorre a conceptes de oscil·ladors, termodinàmica i neurones polsants (spiking neurons), un tipus de model inspirat en la manera com les neurones reals s'activen mitjançant impulsos discrets al llarg del temps. Aquest tipus d'arquitectures, pròpies del camp neuromòrfic, poden desactivar grans porcions del xip quan no s'estan fent servir, reduint de forma dràstica les pèrdues d'energia davant dels circuits que mantenen activitat constant.
L'enfocament recorda en part els esforços previs de companyies com Intel amb els seus processadors neuromòrfics, que eliminen el rellotge central tradicional i permeten que el xip funcioni de manera asíncrona, activant només les parts necessàries segons la càrrega de treball. No obstant això, Unconventional AI vol anar un pas més enllà, no només imitant el comportament neuronal, sinó integrant estretament el disseny físic del silici amb models de IA específicament pensats per a aquest entorn.
Aquesta combinació de maquinari especialitzat i models codissenyats apunta a un futur en què la frontera entre xip i algoritme es difumina, i on el rendiment ja no depèn tant de quantes GPU es poden apilar, sinó de com s'aprofiten les propietats físiques més profundes dels materials i circuits.
Un SoC dissenyat a mida per a la propera onada d'IA
Més enllà de la visió general, es coneixen detalls tècnics sobre el tipus de xip que Unconventional AI vol portar a producció. Diferents ofertes de feina publicades per la companyia apunten a un accelerador d'IA basat en un disseny de sistema de xip (SoC), és a dir, un únic component que integra diversos mòduls de còmput especialitzats.
Segons aquestes descripcions, el SoC inclourà un processador central (CPU) encarregat de tasques prèvies com organitzar i preparar les dades sensorials abans que passin a les unitats més específiques de IA. Sobre aquesta base general, s'afegiran blocs optimitzats per fer operacions d'àlgebra lineal, que són el cor matemàtic de pràcticament tots els models daprenentatge profund, des dels grans models de llenguatge fins als sistemes de visió per ordinador.
El disseny també contempla l'ús de propietat intel·lectual de tercers per a alguns mòduls, una cosa habitual a la indústria de semiconductors, on resulta més eficient llicenciar certs blocs provats que desenvolupar-los des de zero. A partir d'aquí, el valor afegit d'Unconventional AI es concentrarà a les parts més innovadores del SoC.
Entre aquests elements diferenciadors figuren circuits de senyal mixta, capaços de tractar tant informació analògica com digital, molt útils per gestionar dades procedents de sensors o per implementar operacions inspirades en la física de manera directa. Aquest tipus de circuiteria és clau perquè el xip pugui explotar aquestes dinàmiques no lineals i representacions probabilístiques que persegueix la companyia.
Un altre punt rellevant és l'interès de l'empresa a memòries no volàtils emergents, com la RRAM, que conserven la informació fins i tot quan es talla lalimentació. Tecnologies d'aquest tipus poden oferir avantatges de rendiment davant de la memòria flaix tradicional en determinats escenaris, encara que encara s'enfronten a reptes tècnics que han limitat el seu desplegament massiu a centres de dades. L'evolució del mercat de memòries i decisions de fabricants com Micron relacionades amb línies de producte posen en relleu aquests desafiaments i oportunitats.
Co-disseny de maquinari i models d'IA
Unconventional AI no vol quedar-se sol a la capa física del processador. L'estratègia passa per desenvolupar també models d'IA adaptats als xips, aprofitant el marge d'optimització que ofereix crear programari i maquinari de manera conjunta des de l'inici.
Aquest enfocament de co-disseny permet ajustar al màxim com es representen les dades, quines operacions s'executen i de quina manera es distribueix la feina dins del xip. En lloc d'adaptar models existents pensats per a GPU generalistes, l'empresa pot concebre algorismes que treguin partit de les particularitats dels seus circuits analògics, les neurones polsants o els mòduls de memòria no convencional.
La companyia aspira que aquesta integració li permeti assolir eficiències de l'ordre de 1.000 vegades respecte al silici actual en determinades càrregues de treball. Tot i que aquestes xifres s'han de validar quan apareguin els primers prototips i benchmarks independents, donen una idea de l'escala d'ambició que maneja l'equip.
Aquest tipus d'aproximació és especialment rellevant per a Europa i Espanya, on el debat sobre sobirania tecnològica i dependència de proveïdors de maquinari estrangers està guanyant pes. Comptar amb noves arquitectures d'IA més eficients obre la porta a centres de dades més sostenibles i menys costosos, cosa que encaixa amb les prioritats energètiques i regulatòries de la regió. Les aliances entre grans proveïdors al núvol i fabricants de maquinari, com les que han canviat recentment el mapa del sector, són un exemple del context en què aquestes solucions podrien encaixar (col·laboracions entre núvol i fabricants).
Si finalment el model d'Unconventional AI demostra ser competitiu, no seria estrany veure empreses europees de núvol, laboratoris de recerca i grans corporacions integrar aquest tipus de solucions a les seves infraestructures, buscant reduir costos energètics i empremta de carboni sense renunciar a capacitats avançades dIA.
Context de mercat: garrogues i carrera per la infraestructura d'IA
El cas d'Unconventional AI s'emmarca en una tendència més àmplia: l'aparició de startups d'IA que aixequen rondes de centenars de milions de dòlars en fases molt primerenques, amb valoracions que fa pocs anys es reservaven a companyies cotitzades o amb ingressos molt consolidats.
En els darrers exercicis, noms com OpenAI, Anthropic o iniciatives impulsades per figures com Ilya Sutskever o Mira Murati han protagonitzat operacions de capital de risc de dimensions històriques. El 2025, desenes de startups d'IA van superar la barrera dels 100 milions de dòlars de finançamentconsolidant un volum d'inversió sense precedents en aquest segment.
Dins aquesta onada, la batalla per la infraestructura -xips, núvols especialitzats, acceleradors i sistemes d'entrenament- s'ha convertit en un dels fronts més disputats. La dependència de processadors d'un grapat de fabricants, i en particular de GPU d'alta gamma, ha empès inversors i emprenedors a buscar alternatives que alleugin els colls d'ampolla de subministrament i preu.
Unconventional AI entra de ple en aquesta cursa proposant una via diferent de la mera competició incremental amb els grans fabricants de GPU. En lloc de lluitar només per més rendiment, centra el tret a aconseguir ordres de magnitud de millora en eficiència energètica, una cosa clau a mitjà termini perquè els sistemes d'IA segueixin creixent sense xocar de front amb els límits físics i econòmics.
Per a l'ecosistema europeu, on la factura energètica i les exigències reguladores en matèria d'emissions són especialment estrictes, l'èxit de propostes d'aquesta mena podria resultar determinant. Un maquinari de IA molt més eficient encaixaria amb les estratègies de transició verda, alhora que permetria a empreses i administracions desplegar aplicacions avançades d'IA sense disparar-ne els consums.
El projecte de Unconventional AI concentra bona part de les grans tendències del moment: megarrondes en etapes seed, maquinari dissenyat des de zero per a la IA, inspiració directa en la biologia i una obsessió per l'eficiència energètica que respon a una realitat cada cop més evident. Si la companyia aconsegueix materialitzar en silici les seves promeses, podria convertir-se en un dels actors que defineixin com s'entrenen i s'executen els models d'intel·ligència artificial durant la dècada que ve, tant als Estats Units com a Europa i, per extensió, en mercats com l'espanyol.
Sóc un apassionat de la tecnologia que ha convertit els seus interessos frikis en professió. Porto més de 10 anys de la meva vida utilitzant tecnologia d'avantguarda i traslladant tota mena de programes per pura curiositat. Ara he especialitzat en tecnologia d'ordinador i videojocs. Això és perquè des de fa més de 5 anys que treballo redactant per a diverses webs en matèria de tecnologia i videojocs, creant articles que busquen donar-te la informació que necessites amb un llenguatge comprensible per tothom.
Si tens qualsevol pregunta, els meus coneixements van des de tot allò relacionat amb el sistema operatiu Windows així com Android per a mòbils. I és que el meu compromís és amb tu, sempre estic disposat a dedicar-te uns minuts i ajudar-te a resoldre qualsevol dubte que tinguis a aquest món d'internet.