Speedata recauda 44M para competir con Nvidia en chips de datos

La startup israelí Speedata recaudó 44 millones en su Serie B para lanzar su APU, un chip especializado en análisis de big data e IA que promete superar a las GPUs tradicionales.
TechCrunch

Speedata recauda 44 millones de dólares para competir con Nvidia

La startup israelí desarrolla un procesador especializado en análisis de datos. La ronda Serie B fue liderada por inversores existentes y suma un total de 114 millones de dólares recaudados. El lanzamiento oficial del producto será en junio.

«Un chip diseñado desde cero para el análisis de datos»

Speedata, fundada en 2019, ha desarrollado una Unidad de Procesamiento Analítico (APU) que acelera el análisis de big data e inteligencia artificial. Según su CEO, Adi Gelvan, «los procesadores actuales no están optimizados para estas tareas». La APU promete reemplazar cientos de servidores con un solo chip, reduciendo tiempo y consumo energético.

Inversores y avances tecnológicos

La ronda fue liderada por Walden Catalyst Ventures, 83North y Koch Disruptive Technologies, entre otros. Lip-Bu Tan, CEO de Intel, y Eyal Waldman, cofundador de Mellanox, también participaron. Speedata ya tiene prototipos funcionales y clientes empresariales en espera, aunque no reveló nombres.

Comparación con GPUs y casos de uso

La startup afirma que su APU es 280 veces más rápida que procesadores no especializados en un caso farmacéutico. A diferencia de las GPUs de Nvidia, diseñadas originalmente para gráficos, «nuestra tecnología nació específicamente para análisis de datos», explicó Gelvan.

De la investigación al mercado

Los fundadores, expertos en arquitectura reconfigurable, identificaron que el análisis de datos dependía de procesadores de propósito general. Su primer APU se fabricó a finales de 2024 y se presentará públicamente en la cumbre de Databricks en junio.

Un nuevo estándar en procesamiento de datos

Speedata busca posicionar su APU como la opción dominante en análisis de datos, similar al rol de las GPUs en IA. El éxito dependerá de su adopción por plataformas líderes y la escalabilidad de su tecnología.