Euclyd recauda US$231M con Samsung para inferencia IA

Euclyd recauda US$231M y suma a Samsung como socio industrial

Euclyd, una startup holandesa de semiconductores con sede en el High Tech Campus Eindhoven, anunció el cierre de una Serie A de US$231M (€200M) copatrocinada por Samsung junto con Somerset Capital Partners, el Scaleup Europe Fund gestionado por EQT e Innovation Industries. A la ronda también se sumaron EIFO (fondo de exportación e inversión de Dinamarca), imec.xpand, la Agencia de Desarrollo de Brabante (BOM) y Quadri, según reportó EU-Startups.

Lo diferencial del anuncio no es solo el tamaño —varias rondas recientes en inferencia de IA lo han superado—, sino el tipo de socio. Samsung, además de capital, entra como aliado industrial: es uno de los mayores fabricantes de memoria del mundo, con capacidad de ingeniería, cadena de suministro y red de clientes hyperscaler que Euclyd, fundada en 2024, difícilmente podría replicar sola antes de su primer despliegue comercial previsto para 2028.

¿Qué hace exactamente Euclyd y por qué apunta solo a inferencia?

Euclyd no está construyendo otra GPU. Su plataforma combina compute programable (ASIC), co-diseño de procesador y memoria y optimización a nivel de sistema, según la propia compañía. El objetivo declarado es atacar el cuello de botella que, según la empresa, frena el despliegue de modelos foundation a gran escala: el coste por token y el consumo energético de la inferencia —la fase en la que un modelo ya entrenado responde consultas en producción—.

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La hoja de ruta se centra exclusivamente en inferencia, no en entrenamiento. Según EU-Startups, la arquitectura se articula en dos productos: craftwerk, descrito por la empresa como el "primer silicio del mundo para IA agéntica", y craftwerk station CWS, que la compañía presenta como la "factoría de IA exaescala de menor consumo del mundo".

En el plano comercial, Euclyd plantea dos líneas paralelas:

Venta directa de hardware en rack a empresas que ejecutan inferencia en infraestructura propia.
Acuerdos de licencia con desarrolladores de chips que quieran construir sobre su tecnología subyacente.

Quién está detrás y por qué importa el respaldo

Los fundadores son Bernardo Kastrup (CEO) y Atul Sinha, con trayectoria en diseño de sistemas semiconductores. El movimiento de mayor peso simbólico es la incorporación de Peter Wennink —ex presidente y CEO de ASML, el fabricante holandés de las máquinas de litografía que dominan la fabricación avanzada de chips— como presidente de la junta directiva.

Samsung, según declaró Kastrup a CNBC, "es uno de los mayores fabricantes de memoria del mundo. Hacen mucha ingeniería, saben mucho sobre sistemas, conocen la cadena de suministro, tienen una gran red". Dede Goldschmidt, vicepresidente senior de Samsung Electronics y jefe del Centro de Innovación de Semiconductores de Samsung, justificó la inversión señalando que "la próxima fase de la IA se definirá no solo por la innovación de modelos, sino también por la eficiencia y escalabilidad de su infraestructura".

La participación institucional europea (EIFO, imec.xpand, BOM) es una señal clara de alineación con la agenda de autonomía tecnológica en semiconductores del continente.

El contexto: la inferencia de IA ya no es coto privado de Nvidia

El anuncio llega en plena aceleración de alternativas a Nvidia en el segmento de inferencia. Según Quartz, la cuota de mercado de Nvidia en chips de inferencia se estimaba entre el 60% y el 75% en 2025, un porcentaje enorme pero inferior a su casi monopolio histórico en entrenamiento. Esa grieta es la que están atacando los nuevos entrantes.

La presión llega desde dos frentes:

Hiperescalares: CNBC recuerda que OpenAI anunció en agosto de 2026 su primer chip propio, Jalapeño, del que afirma tener "velocidad y eficiencia líderes del sector". Google, AWS y Meta también están desarrollando silicio propio para cargas de inferencia.
Startups especializadas: la propia Groq levantó US$350M en agosto de 2026 (liderados por Disruptive, con participación prevista de Nvidia) en una valoración de US$3.500M, en plena transición de fabricante de chips a "neocloud" que opera GPUs de Nvidia, según TechCrunch. Etched, por su parte, acumula US$800M recaudados, US$1.000M en contratos de clientes y una valoración de US$5.000M, según eWeek, con envíos de sus primeros racks previstos para el verano de 2026.

Euclyd se inserta, por tanto, en una camada bien financiada de challengers europeos y estadounidenses que apuntan al mismo cuello de botella: bajar el coste por token para que la inferencia deje de ser el factor que limita el despliegue masivo de modelos.

¿Qué significa esto para tu startup?

No necesitas diseñar chips para que esta tendencia te afecte. Tres lecturas prácticas:

Audita tu coste de inferencia, no solo el de entrenamiento. El grueso del gasto en IA empresarial suele estar en servir modelos, no en entrenarlos. Si dependes 100% de GPUs Nvidia en la nube, explora proveedores neocloud (Groq, CoreWeave, Lambda, Nebius) o sigue de cerca a alternativas como Euclyd para comparar coste por millón de tokens cuando lleguen al mercado.
Para founders de infra y AIops: la dirección del mercado es clara — co-diseño de cómputo y memoria, optimización a nivel de sistema, menor consumo por vatio. Si tu stack toca inferencia, optimización de kernels o memory bandwidth, esa es la frontera técnica que está moviendo capital.
Para founders europeos: existen canales de financiación específicos para deep tech (imec.xpand, EIFO, EQT Scaleup, Innovation Industries, BOM). Aunque no fabriques chips, si tu tesis es industrial, de materiales o de infraestructura crítica, hay vehículos institucionales alineados con la agenda de autonomía tecnológica europea.