Torus, startup de baterías, levanta US$500M para IA

Torus: US$500M para llevar los chips a la energía que ya existe

Torus levantó US$500 millones en una ronda Serie C liderada por Magnetar para fabricar Foundry, un producto del tamaño de un contenedor de envío que combina almacenamiento de baterías con potencia de cómputo de IA. Para un founder que hoy paga por inferencia en la nube, el dato relevante no es el monto: es que la startup de Salt Lake City promete poner capacidad de cómputo en operación en semanas donde ya hay electricidad disponible, en lugar de esperar años por una conexión nueva a la red.

La ronda contó con la participación de ICONIQ, Origin Ventures y Trinity Capital, según Bloomberg, y VentureBurn agrega a Ridgeline Partners. La compañía no reveló su valoración, de acuerdo con VentureBurn.

Qué es Foundry y por qué apuesta a la inferencia

Foundry es una solución modular prefabricada con capacidad de 1 a 20 megavatios por sitio, entregada en contenedores del tamaño de los de transporte marítimo, según DataCenterDynamics. Cada unidad se instala detrás del medidor y aprovecha el margen disponible en transformadores que ya existen, emparejada con Torus Reserve, el sistema de almacenamiento con volante de inercia y baterías de la empresa.

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Los números de despliegue son el argumento de venta: la preparación del sitio toma alrededor de una semana, la instalación y puesta en marcha entre uno y dos días, y el proceso completo desde la firma del contrato hasta la operación entre 12 y 16 semanas, según DataCenterDynamics. Nate Walkingshaw, fundador y CEO de Torus, lo resumió así: «La mayoría de los proveedores están llevando energía a los chips. Foundry lleva los chips a la energía».

El detalle técnico que importa: un solo contenedor de Foundry aloja 576 GPUs Nvidia HGX B300 en unos 577 pies cuadrados y opera a 1,2 MW, según VentureBurn. Los clientes pueden comprar un recinto con energía pero sin GPUs, una unidad llave en mano con GPUs, o capacidad de inferencia dedicada y de un solo inquilino, según DataCenterDynamics. El primer cliente nombrado es Hydra Host, una empresa de infraestructura de IA, junto a un segundo proveedor de nube de IA que no fue identificado.

La producción sale de GigaOne, la fábrica de 545.000 pies cuadrados de Torus en Salt Lake City, que emplea a casi 400 personas y cuya línea de Foundry está dimensionada para 500 MW de carga de IT, con planes de escalar a 1 GW, según VentureBurn. La compañía dice tener miles de GPUs ya desplegadas y proyecta superar las 47.000 GPUs en unidades Foundry para fines de 2027.

El problema que Torus dice resolver: la energía antes que los chips

El contexto importa más que el producto. Según Bloomberg, los desarrolladores de centros de datos en Estados Unidos se están apresurando para asegurar suficiente electricidad para cargas de IA, y los proyectos que planean campus enormes podrían enfrentar mayor escrutinio y cronogramas extendidos en estados como Texas y Ohio, donde candidatos que prometieron límites más estrictos a los centros de datos asumieron las gobernaciones tras las elecciones de mitad de período de la semana pasada.

Los datos del sector respaldan esa presión. La Agencia Internacional de la Energía señala que la demanda global de electricidad de centros de datos creció 17% en 2025, mientras que el consumo de los centros enfocados en IA saltó 50%, y proyecta que el uso total pase de 485 TWh en 2025 a 950 TWh en 2030, según TechRepublic. RAND estima que Estados Unidos tiene planificados 151 GW de capacidad delante del medidor y 149 GW detrás del medidor para 2030, lo que tras ajustes equivale a unos 82 GW de capacidad neta disponible, agrega el mismo medio.

El problema, sin embargo, es local y de tiempos, no nacional. Un disturbio de voltaje en el norte de Virginia en julio de 2024 desconectó 60 centros de datos a la vez y generó un excedente de 1.500 MW que exigió ajustes de emergencia, según el Belfer Center de Harvard citado por TechRepublic. Y 451 Research proyecta que la demanda eléctrica de centros de datos en EE.UU. casi se triplicará en cinco años hasta unos 183,2 GW a fines de 2030, mientras Bloomberg reporta que la mitad de los proyectos de centros de datos del país este año enfrentan retrasos o cancelaciones por restricciones de energía, según TMCnet.

No es un problema exclusivo de Torus ni de Estados Unidos. ECL, otra compañía de infraestructura, anunció que su centro de datos CSC1 de 35 MW en Santa Clara quedó completamente arrendado ocho meses después de su anuncio en abril de 2026 y antes de terminar la construcción, con un plazo de nueve a 12 meses desde la orden de compra hasta las llaves, frente a los dos o tres años típicos del desarrollo convencional dependiente de la red, según TMCnet.

¿Qué significa esto para tu startup?

Aunque no vayas a comprar megavatios, el movimiento de Torus deja tres lecciones aplicables.

Mira la energía como parte del costo de tu IA, no como un detalle de infraestructura. Si tu producto depende de inferencia, el precio por token que ves hoy incorpora la electricidad de alguien más. TechRepublic recomienda que, antes de comprometerte con una instalación de IA o una región de nube, verifiques la fecha de conexión, si el suministro es firme o interrumpible, qué ocurre durante una reducción forzada y si la capacidad cotizada aplica a ese sitio específico.
Evalúa la capacidad distribuida para cargas de inferencia. La inferencia ocurre cada vez que un usuario hace una pregunta y, a diferencia del entrenamiento, es un proceso continuo. Si tienes operaciones en un sitio industrial o un local con capacidad eléctrica ociosa, el modelo detrás del medidor que propone Torus —y que ECL aplica en la Bahía de San Francisco— es una alternativa a esperar años por una conexión nueva.
Diversifica la dependencia de un solo proveedor de cómputo. Cuando la mitad de los proyectos de centros de datos enfrentan retrasos por energía, la disponibilidad de capacidad deja de ser un supuesto y pasa a ser un riesgo de continuidad de negocio.

Los riesgos: qué puede salir mal

El antecedente ayuda a calibrar. Magnetar ya había comprometido US$200 millones para Torus en septiembre de 2025, según VentureBurn, así que esta Serie C es una apuesta ampliada del mismo inversionista, no un respaldo nuevo y sorpresivo. La valoración no se divulgó, lo que deja fuera la referencia más útil para comparar.

El salto operativo también es grande: pasar de miles de GPUs desplegadas a más de 47.000 para fines de 2027 exige ejecutar una cadena de suministro de GPUs y transformadores que hoy tiene cuellos de botella. Y hay un frente social: VentureBurn reporta que votantes de 40 de 41 ciudades y pueblos de Estados Unidos rechazaron centros de datos en la última votación, un dato que favorece el argumento de unidades pequeñas y sin agua, pero que también anticipa resistencia regulatoria en cualquier mercado.

Conclusión

Torus no está vendiendo más cómputo: está vendiendo tiempo. Su tesis —llevar los chips a la energía disponible en lugar de construir infraestructura nueva— ataca el cuello de botella que hoy define la velocidad del despliegue de IA. Para un founder, la lectura práctica es doble: la energía se volvió una variable de decisión técnica y financiera, y la capacidad distribuida dejó de ser un experimento para convertirse en una categoría con capital detrás. La pregunta ya no es cuántas GPUs puedes conseguir, sino cuándo puedes encenderlas.