Cada respuesta de un modelo de inteligencia artificial, la que ves aparecer palabra a palabra en la pantalla, se fabrica por piezas. Se llaman tokens, y cada una es una palabra o un trozo de palabra. Producir uno solo exige cientos de operaciones, y no todas piden lo mismo. Unas devoran cálculo. Otras apenas calculan y se pasan el tiempo moviendo datos de un sitio a otro. En casi todos los centros de datos del mundo, todas esas operaciones corren sobre el mismo chip. Es rapidísimo calculando. Pero no distingue entre las que calculan mucho y las que apenas lo hacen. Lo vende Nvidia, y de esa venta sale casi todo el negocio de la empresa más valiosa del planeta.

El 3 de agosto, una compañía londinense llamada OLIX anunció una ronda de financiación de 312 millones de dólares para atacar la falta de especialización. La ronda valora la empresa en 3.300 millones, el triple que seis meses atrás. Entonces había levantado 220 millones. Tiene dos años, equipos repartidos entre Reino Unido y Norteamérica y un fundador de veinticinco años, James Dacombe. Entre sus nuevos inversores están Arm, la joya británica del diseño de chips, y Reed Hastings, fundador de Netflix. Su tesis cabe en una frase: el centro de datos es una fábrica cuyo producto es el token. Y ninguna fábrica debería usar la misma máquina para todas las etapas.

No ganar por potencia, sino evitando la escasez

La propuesta consiste en dividir el trabajo. En lugar de un chip que lo hace todo, una línea de chips donde cada uno ejecuta una sola parte del modelo. Entre etapa y etapa, los datos viajan como pulsos de luz en vez de por cobre. Así moverse no cuesta casi tiempo ni energía. El primer chip de esa línea, llamado DX-1, está diseñado para una única fase: la de escribir la respuesta, palabra a palabra.

Para esa fase, la empresa ha tomado una decisión de diseño que es también una decisión de negocio. El DX-1 guarda el modelo entero en la memoria del propio chip, pegada al circuito que calcula, en lugar de traerlo una y otra vez desde la memoria externa. Con eso renuncia a los dos componentes por los que hoy pelea todo el sector.

El primero es una memoria externa muy rápida, que se fabrica apilando capas para que quepa más y vaya más deprisa. El segundo es la técnica que suelda esa memoria al procesador, dos piezas distintas unidas, no una sola como en el DX-1. Son los dos elementos más escasos de la industria, los que tienen lista de espera. Es esa escasez, no un avance conceptual, lo que hace rentable hoy una apuesta que hace tres años no lo era.

La empresa promete más de 10.000 tokens por segundo y usuario para modelos de tamaño medio, con menos consumo por token que el chip que lo hace todo. Son miles de veces más de lo que una persona alcanza a leer. Nadie fuera de la empresa lo ha comprobado, porque el producto no existe todavía. Las primeras entregas están previstas para la segunda mitad de 2027.

Alguien ya llegó primero

Hasta aquí, la historia del David británico contra el gigante americano. Pero, si la idea era tan buena, ¿por qué nadie la había intentado antes?

La cadena de montaje del token ya se inventó, y ya se vendió. Una empresa californiana llamada Groq llevaba años construyendo chips solo para la fase de inferencia, que es cuando los modelos se usan. Y los construía con las mismas decisiones de fondo: la memoria dentro del propio chip y nada de memoria apilada externa. Añadía un compilador, el programa que traduce el modelo a instrucciones para el chip, que fija de antemano por dónde viajará cada dato. La propia Groq llamaba a esa arquitectura una cadena de montaje programable. En septiembre de 2025 Groq levantó 750 millones de dólares y fue valorada en 6.900 millones.

Tres meses después, Nvidia cerró un acuerdo de licencia de uso de su tecnología. La cifra la dio a CNBC uno de los inversores de Groq, unos 20.000 millones de dólares en efectivo, y el comprador no la ha confirmado. El fundador de Groq y buena parte de su equipo trabajan hoy en Nvidia. En marzo, Nvidia presentó el primer resultado de la tecnología licenciada: un chip heredado de Groq, el Groq 3 LPU, integrado junto a sus GPU en la nueva plataforma Vera Rubin. Un analista financiero resumió la operación en una frase: «20.000 millones parece caro para una licencia, y aun así es calderilla».

Nvidia respondió con la cartera: por quitarse esa amenaza pagó seis veces lo que vale hoy OLIX.

¿Qué le queda al que llega segundo?

Si la idea central no es nueva, ¿qué está comprando quien invierte en OLIX? Tres cosas.

La primera es la radicalidad. Groq construyó un solo tipo de chip especializado en inferencia. OLIX quiere ir más lejos: un chip distinto para cada etapa de la producción del token, empezando por el de escritura. Si la especialización es buena, sostiene, llevarla hasta el final tiene que ser mejor todavía.

La segunda es la luz. Cuando el trabajo se reparte entre muchos chips, esos chips tienen que hablarse todo el rato. Si hablarse cuesta tiempo, todo lo que se gana especializando se pierde por el camino.

Aquí OLIX ha diseñado algo propio: una conexión que envía los datos como pulsos de luz, no por cables de cobre. La empresa la describe como lenta y ancha, lo contrario de lo que se suele buscar. La explicación es sencilla: en vez de unos pocos cables muy rápidos, usa muchos cables más lentos trabajando a la vez, como abrir más carriles de tráfico en lugar de acelerar uno solo. El resultado es que mueve más datos en total, aunque cada cable sea más lento por separado.

Esta conexión no es un componente que se compra hecho. Se diseña junto con el resto del sistema, a medida. Por eso importa que en el consejo de la empresa esté Nick McKeown, uno de los ingenieros que ayudó a inventar cómo se organizan hoy las redes de internet.

La tercera es no hacer cola. La decisión de prescindir de los componentes más escasos vale menos como hazaña técnica que como estrategia industrial. Todos los que persiguen a Nvidia esperan en las mismas listas por la misma memoria. Diseñar para no necesitarla es elegir otra fila, una que está vacía.

Hay un precio. La memoria dentro del chip es rapidísima y minúscula. Caben cientos de megabytes por chip, y un modelo mediano pesa decenas de gigabytes. La consecuencia es aritmética: hacen falta muchos chips para alojar un solo modelo, con su suelo, sus cables y su mantenimiento. Es la crítica económica que persiguió siempre a Groq. El coste no desaparece. Se muda de la cola de componentes a la sala de máquinas.

¿Cuánto aguanta la promesa?

La objeción de fondo es la misma que acecha a toda esta familia de arquitecturas: las cadenas de montaje odian que el producto cambie (el modelo T de Ford podía comprarse en cualquier color siempre que fuera negro). El compilador de estos chips decide de antemano, antes de fabricar nada, por dónde va a viajar cada dato. Eso funciona mientras el modelo conserva la misma estructura interna para la que se diseñó el chip. El problema es que los modelos de inteligencia artificial no dejan de rediseñarse por dentro, generación tras generación: cambia cuántas capas tienen, cómo conectan sus piezas. Cuando eso pasa, las rutas que el compilador fijó de antemano ya no sirven. La empresa asegura que sus chips no están atados a un solo diseño de modelo. Asegurar es gratis hasta la segunda mitad de 2027.

Después está el comprador. Los mayores usuarios del mundo llevan años fabricándose sus propios chips, y algunos han llegado lejos. Google va por la séptima generación del suyo. Amazon declaró en abril un negocio de chips propios con un ritmo anual de 20.000 millones de dólares. Y ninguno ha dejado de comprar a Nvidia, que conserva en torno al 70% del mercado. La razón es conocida en la industria: un chip a medida solo sale a cuenta cuando la misma tarea se repite a una escala enorme.

Cuando esa escala no se da, el chip que lo hace todo sigue ganando. Pero el hueco existe, y el dinero ya lo ha visto. Varias compañías han salido a construir chips solo para esta tarea, y algunas llegaron antes al bolsillo de los inversores. La estadounidense Etched cerró en julio 300 millones de dólares a una valoración de 10.300 millones, el triple que OLIX. La británica Fractile levantó 220 millones en mayo, y ni siquiera es la única de su país. La discusión ya no es si el chip que lo hace todo tendrá rival. Es cuál de ellos llega primero.

Dos fechas dirán si OLIX llega a fabricar algo o se queda en una apuesta bien financiada. La primera es la entrega prometida a los primeros clientes para la segunda mitad de 2027. Ese día los 10.000 tokens por segundo que promete dejarán de ser un cálculo interno, y pasarán a medirse en la máquina de los propios clientes. La segunda no tiene día en el calendario. Es el momento en que a Nvidia le estorbe lo bastante quien llegó detrás. Y decida abrir otra vez la cartera.