iPronics, la startup valenciana de redes ópticas, levanta US$125M con Nvidia

La ronda que coloca a Valencia en la capa óptica de la IA

La startup iPronics, nacida en 2019 como spin-off de la Universitat Politècnica de València, cerró el 2 de septiembre de 2026 una Serie B de US$125 millones coliderada por Maverick Silicon y Light Street Capital, con Nvidia como inversor estratégico. La operación eleva el capital total acumulado por la compañía a US$177 millones, según el comunicado oficial recogido por Yahoo Finance/Business Wire.

Lo que hace iPronics no es un modelo fundacional ni un chip de IA. La empresa trabaja en conmutadores ópticos de circuito (del inglés optical circuit switch, OCS) para centros de datos: sistemas basados en fotónica de silicio que permiten a la infraestructura recablear sus conexiones internas en submilisegundos, sin tocar físicamente el cableado. Su producto estrella, iPronics ONE, es un conmutador óptico rack-mounted con control, telemetría y APIs integrados, que la compañía asegura puede reducir el tamaño del equipamiento óptico actual en unas 20 veces.

Participan también en la ronda Bosch Ventures, Triatomic Capital, Catalight Capital, el European Innovation Council Fund, The Tate Family Trust, Fine Structure Ventures, Amadeus Capital Partners, Build Collective y Criteria Venture Tech, según el mismo comunicado recogido por Yahoo Finance/Business Wire.\n

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¿Por qué Nvidia entra en una ronda de conmutadores ópticos?

La participación de Nvidia es la señal que ningún founder debería ignorar: el cuello de botella de la IA ya no está solo en el chip, sino en la red que conecta los chips. Manish Muthal, senior managing director en Maverick Silicon, lo explica en el comunicado: «El crecimiento explosivo de los workloads de IA ha empujado la infraestructura de red tradicional a sus límites de potencia y ancho de banda, haciendo que el optical circuit switching sea más crítico que nunca».

El interés de Nvidia encaja con su tesis: vender GPUs es más rentable si cada GPU desplegada trabaja más, y para eso hace falta una red programable. «If a data center can squeeze more productive compute out of every Nvidia GPU it buys, the total cost of ownership drops, which makes buying more GPUs an easier decision», señala Crypto Briefing. En otras palabras: Nvidia no compra filantropía, compra mejor TCO para sus propios clientes.

La propia ronda incorpora peso pesado: Geoffrey Tate, ex-CEO de Rambus y asesor de Light Street Capital, entra al consejo. Young Sohn, ex-Corporate President y CSO de Samsung, ex-CEO de Inphi y actual miembro de los consejos de Arm y Cadence Design Systems, se incorpora como asesor vía Catalight Capital, según Business Insider.

El negocio invisible: por qué un OCS importa tanto como una GPU

En un centro de datos de IA moderno, las GPUs necesitan hablar entre sí de forma masiva. Cuando los clústeres crecen —de racks a salas enteras, a veces entre edificios—, la red se convierte en el cuello de botella. «Adding more GPUs only helps if data can move between those processors quickly and efficiently», resume Unite.AI.

Los conmutadores ópticos de circuito cambian las reglas: en lugar de procesar cada paquete por vía electrónica como un switch tradicional, establecen caminos ópticos directos entre endpoints y los reconfiguran dinámicamente según la carga de trabajo. Si una GPU falla, la red la esquiva automáticamente. Si cambia el patrón del entrenamiento, la topología física se adapta. Daniel Pérez-López, fundador y CTO de iPronics, lo describe así en declaraciones recogidas por Reuters y citadas por Merca2: los fallos ya ocurren en escala de «minutos», no de «horas, meses o semanas», y por eso hace falta una red «resiliente y fiable, capaz de recablearse a sí misma».

El precedente existe. Google viene usando OCS desde la cuarta generación de sus TPUs en 2015, dentro de su arquitectura Apollo/Palomar, según detalla The Next Platform en un perfil de Salience Labs, competidor directo con base en Oxford. Hoy Google opera clústeres que llegan a 9.216 TPUs en un único dominio coherente gracias a esa capa de conmutación óptica.

El campo de juego: no están solos

iPronics no compite en el vacío. El espacio de OCS para IA tiene al menos tres familias de tecnología, según The Next Platform:

MEMS (micro-espejos mecánicos): la base de los switches Apollo de Google y de los productos de Lumentum, que ya trabaja con Nvidia en otras tecnologías ópticas.
LCoS (cristal líquido sobre silicio): la tecnología detrás de los OCS de Coherent, también partner de Nvidia.
Fotónica de silicio programable: el enfoque de iPronics (vía sus Programmable Unit Cells en chips fotónicos) y también de Salience Labs, spin-off de Oxford y Münster que en julio de 2026 presentó un OCS de 32 puertos nativo en silicio y que, según Unite.AI, trabaja ya con clientes del espacio de infraestructura de IA.

La diferencia, según Crypto Briefing, es que iPronics combina un producto que ya se envía, una línea de fabricación dedicada con Fabrinet anunciada en marzo de 2026 para empaquetado y test en volumen, y ahora US$177 millones para pelear contratos hyperscaler.

La lección que deja la Serie B a founders en España y LATAM

iPronics no cambia el mapa mundial de la IA, pero demuestra algo útil: desde el ecosistema tecnológico español se puede entrar en capas muy especializadas de la infraestructura de IA y hacerlo con un socio industrial de primer nivel como Nvidia.

El contexto ayuda. La empresa nació como spin-off de la UPV, procede del área de fotónica del iTEAM y ya había recibido apoyo del Consejo Europeo de Innovación. Como recuerda Merca2, la fotónica integrada es una de las apuestas europeas dentro de la cadena de semiconductores, y eso explica parcialmente por qué Valencia acumula talento en esta capa. La política pública no causa la Serie B, pero sí crea las condiciones para que un spin-off pueda llegar a ella.

Hay un matiz de prudencia. La reducción de tamaño de 20 veces que promete iPronics es una afirmación técnica y de producto, no un dato de mercado validado. Los centros de datos no migran rápido, y vender a operadores de infraestructura implica ciclos largos y pruebas exigentes. La Serie B da runway, sí; pero la rentabilidad dependerá de convertir el interés de Nvidia en contratos recurrentes.

Qué significa esto para tu startup

Elige un cuello de botella, no un sector de moda. iPronics no compite con OpenAI ni con Anthropic; compite en una pieza muy concreta de la red. Cuando un problema técnico está bien delimitado, los gigantes te buscan en lugar de temerte.
Busca un inversor industrial que valide tu producto, no solo tu plan de negocio. Nvidia no entra aquí como diversificación financiera: entra porque su tesis de GPU + TCO se beneficia directamente. Para una startup deep tech, esa clase de socio abre puertas de validación técnica que un fondo puro no puede replicar.
Documenta tu linaje científico y apaláncate en fondos públicos. El origen en la UPV y el soporte previo del EIC forman parte del pitch. Si estás construyendo desde una universidad europea, usa los instrumentos que ya existen (EIC Accelerator, programas de transferencia) como complemento a la ronda privada, no como sustituto.
Planifica runway pensando en ciclos de venta de infraestructura. Un OCS se vende a hyperscalers, y un hyperscaler compra después de pruebas largas. US$125M da tiempo, pero no elimina el riesgo de ejecución: el capital debe llegar al contrato recurrente, no a la próxima demo.
Piensa en manufacturabilidad desde el día uno. iPronics no habría cerrado esta ronda sin la línea con Fabrinet. En deep tech hardware, la transición de prototipo a volumen es la que separa una ronda de una empresa.