Tallinn, Estonia, se posiciona como un epicentro de innovación tecnológica con la reciente inversión de nueve cifras de Siemens en Skeleton Technologies, una firma dedicada al desarrollo de potentes sistemas de infraestructura para inteligencia artificial (IA). Esta inyección de capital valora a la empresa en más de 899 millones de euros, equivalente a 1.000 millones de dólares.
La inversión está destinada principalmente a acelerar la expansión de la capacidad de manufactura de Skeleton en Estados Unidos, así como a incrementar sus actividades de investigación y desarrollo en Silicon Valley. Este movimiento estratégico tiene como objetivo satisfacer la creciente demanda de sistemas de energía para centros de datos por parte de los hyperscalers, grandes proveedores de servicios en la nube que requieren soluciones eficientes y de alto rendimiento.
Taavi Madiberk, CEO de Skeleton Technologies, subraya la urgencia de este campo: “La IA está creciendo a un ritmo más rápido que la infraestructura energética que la respalda. El límite no es cuántas GPUs se pueden adquirir, sino cuánta capacidad de cálculo se puede extraer de cada GPU y megavatio disponible.” Esta declaración pone de relieve el desafío que enfrenta el sector ante un aumento acelerado en el uso de tecnologías de IA.
Evolución del sector energético para IA
La reciente inversión forma parte de una tendencia más amplia en Europa, donde varias startups han estado captando fondos para abordar la infraestructura física y las demandas energéticas de los centros de datos. Recientemente, iPronics, basado en Valencia, recaudó 107,6 millones de euros para escalar soluciones de redes ópticas energéticamente eficientes. Además, Orbital Industries en Londres obtuvo 43 millones de euros para desarrollar tecnologías de infraestructura para centros de datos diseñadas por IA, y Gaussion levantó 24,5 millones de euros para comercializar nuevas tecnologías de baterías.
Estas iniciativas, junto con otros esfuerzos en Países Bajos, Alemania y el Reino Unido, suman aproximadamente 261,1 millones de euros en financiamiento activo. Este respaldo financiero es crucial dado que la demanda de electricidad en los centros de datos se prevé que casi se duplique, pasando de 485 TWh en 2025 a 950 TWh para 2030, según la Agencia Internacional de Energía. Se estima que el uso de electricidad en centros de datos enfocados en IA triplicará esta cifra, posicionando al país como uno de los líderes en este crecimiento.
Skeleton Technologies, fundada en 2009, se especializa en proporcionar sistemas de poder que añaden resiliencia a centros de datos de IA, redes eléctricas y sistemas de defensa. Su tecnología, basada en el material gráfico curvado, está diseñada para una entrega rápida de energía, alta eficiencia y prolongada vida útil de las celdas. Esto permite que los sistemas de Skeleton eliminen las fluctuaciones de poder, mejorando la eficiencia energética en hasta un 40% y optimizando el rendimiento de las GPUs.
Un futuro colaborativo entre Siemens y Skeleton
La asociación con Siemens, que se remonta a varios años, se consolida con esta inversión, diseñando un camino de innovación conjunto en la infraestructura de centros de datos. Markus Grabmeier, presidente de Productos Eléctricos en Siemens AG, enfatiza que “el portafolio de Skeleton complementa perfectamente la oferta integral de centros de datos de Siemens”, abriendo la puerta a soluciones de referencia en la próxima generación de centros de datos.
Skeleton planea destinar más de 179 millones de euros (200 millones de dólares) a la expansión operativa y a las tareas de I+D en Silicon Valley, colaborando de forma directa con los hyperscalers. Esta expansión incluirá la planeación de manufactura de celdas en el país, creando una cadena de valor completamente integrada desde la producción de celdas hasta sistemas completos.
Con estas acciones, Skeleton Technologies se posiciona como un actor clave en la infraestructura energética para IA, impulsando la eficiencia y el rendimiento en un sector que se enfrenta a desafíos significativos ante la creciente demanda de capacidad de cómputo.