Quadric está dominando el cambio de la IA en la nube a la inferencia en el dispositivo, y está dando sus frutos

Las empresas y los gobiernos buscan herramientas para ejecutar la IA localmente para reducir los costos de infraestructura de la nube y desarrollar capacidad soberana. Quadric, una startup de chips IP fundada por veteranos de la antigua empresa minera de Bitcoin 21E6, busca impulsar este cambio, ampliando su tecnología de inferencia en dispositivos más allá del automóvil a computadoras portátiles y dispositivos industriales.

Esta expansión ya está dando sus frutos.

Quadric generó ingresos por licencias de entre 15 y 20 millones de dólares en 2025, frente a unos 4 millones de dólares en 2024, dijo el director ejecutivo Veerbhan Kheterpal (en la foto de arriba, en el centro) en una entrevista con TechCrunch. La compañía, con sede en San Francisco y oficina en Pune, India, busca hasta 35 millones de dólares este año para construir un negocio de inteligencia artificial en dispositivos basado en tarifas. Ese crecimiento ha impulsado a la compañía, que ahora tiene una valoración posterior al dinero de entre 270 y 300 millones de dólares, frente a los alrededor de 100 millones de dólares de su Serie B de 2022, dijo Kheterpal.

También ayudó a atraer inversores a la empresa. Quadric anunció la semana pasada una ronda Serie C de 30 millones de dólares liderada por ACCELERATE Fund y gestionada por BEENEXT Capital Management, con lo que la financiación total recaudada asciende a 72 millones de dólares. El aumento se produce cuando los inversores y fabricantes de chips buscan formas de trasladar más cargas de trabajo de IA desde la infraestructura centralizada de la nube a dispositivos y servidores locales, dijo Kheterpal a TechCrunch.

De la automoción a todo

Quadric comenzó en el espacio automotriz, donde la IA en el dispositivo puede admitir funciones en tiempo real como asistencia al conductor. Kheterpal dijo que la proliferación de modelos basados ​​en transformadores en 2023 ha ampliado la inferencia a “todo” y ha provocado un cambio empresarial brusco en los últimos 18 meses a medida que más empresas buscan ejecutar la IA localmente en lugar de depender de la nube.

“Nvidia es una plataforma sólida para la IA de centros de datos”, dijo Kheterpal. “Queríamos construir una infraestructura programable o similar a CUDA para la IA en el dispositivo”.

A diferencia de Nvidia, Quadric no produce sus propios chips. En cambio, otorga licencias para el procesador IP programable de IA, que Kheterpal describió como un “modelo”, que los clientes pueden integrar en su propio silicio, junto con una pila de software y una cadena de herramientas para ejecutar modelos, incluida la visión y la voz, en el dispositivo.

Los clientes de la startup incluyen impresoras, automóviles y computadoras portátiles con inteligencia artificial, incluidos Kyocera y el proveedor japonés de automóviles Denso, que fabrica chips para vehículos Toyota. Se espera que los primeros productos basados ​​en la tecnología de Quadric lleguen al mercado a finales de este año, comenzando con las computadoras portátiles, dijo Kheterpal a TechCrunch.

No obstante, Quadric ahora está mirando más allá del despliegue comercial tradicional y explorando mercados que exploran estrategias de “IA soberana” para reducir la dependencia de la infraestructura estadounidense, dijo Kheterpal. La startup está explorando clientes en India y Malasia, añadió, y cuenta con el director ejecutivo de Moglix, Rahul Garg, como un inversor estratégico que ayuda a dar forma a su enfoque “soberano” en India. Quadric emplea a casi 70 personas en todo el mundo, incluidas unas 40 en EE. UU. y unas 10 en la India.

El impulso está siendo impulsado por el costo creciente de la infraestructura de IA centralizada y las dificultades de muchos países para construir centros de datos a hiperescala, dijo Kheterpal, lo que lleva a un mayor interés en configuraciones de “IA distribuida”, donde la inferencia se ejecuta en computadoras portátiles o pequeños servidores locales en oficinas en lugar de depender de servicios basados ​​en la nube para cada consulta.

El Foro Económico Mundial destacó este cambio en un artículo reciente a medida que la inferencia de IA se acerca a los usuarios y se aleja de las arquitecturas puramente centralizadas. De manera similar, EY dijo en un informe de noviembre que el enfoque de IA soberana ha ganado fuerza a medida que los formuladores de políticas y los grupos industriales presionan por capacidades de IA nacionales que incluyan potencia de computación, modelos y datos en lugar de depender únicamente de infraestructura extranjera.

El desafío para los fabricantes de chips es que los modelos de IA evolucionan más rápido que los ciclos de diseño de hardware, dijo Kheterpal. Sostuvo que los clientes necesitan un procesador IP programable que pueda mantenerse al día con las actualizaciones de software, en lugar de requerir costosos rediseños cada vez que las arquitecturas pasan de modelos anteriores orientados a la visión a los sistemas actuales basados ​​en transformadores.

Quadric se presenta como una alternativa a los proveedores de chips como Qualcomm, que normalmente implementan su tecnología de inteligencia artificial en sus propios procesadores, así como a los proveedores de IP como Synopsys y Cadence, que venden bloques de motores de procesamiento neuronal. Kheterpal dijo que el enfoque de Qualcomm puede encerrar a los clientes en su propio chip, mientras que los proveedores de IP tradicionales ofrecen bloques de motor que son difíciles de programar para muchos clientes.

El enfoque programable de Quadric permite a los clientes admitir nuevos modelos de IA mediante actualizaciones de software en lugar de rediseñar el hardware. Esto supone una ventaja en una industria en la que el desarrollo de chips puede llevar años, mientras que hoy en día las arquitecturas de los modelos cambian en cuestión de meses.

Aún así, Quadric aún se encuentra en una etapa temprana de su construcción, con solo un puñado de clientes contratados hasta el momento, y gran parte de su ventaja a largo plazo depende de convertir los acuerdos de licencia actuales en envíos a granel y regalías recurrentes.