Q.ANT, pionero en procesamiento fotónico para inteligencia artificial y computación de alto rendimiento, anunció el cierre final de su ronda de financiación Serie A con una inversión adicional de Duquesne Family Office LLC, la firma de inversión de Stanley F. Druckenmiller. Esta operación eleva el financiamiento total de Q.ANT a 80 millones de dólares estadounidenses, constituyendo la ronda de financiación más grande para computación fotónica en Europa.
Los fondos se destinarán a acelerar la comercialización de los procesadores basados en luz de Q.ANT, impulsar el desarrollo tecnológico de próxima generación para mejorar la infraestructura de IA y apoyar la expansión de la compañía en el mercado estadounidense. Como parte de la estrategia, Sue Meng, Directora Gerente de Duquesne Family Office, se incorporará como observadora al consejo asesor de Q.ANT.
Duquesne Family Office se une a los actuales inversionistas líderes que incluyen Cherry Ventures, UVC Partners y imec.xpand, junto con otros inversionistas de tecnología profunda como L-Bank, Verve Ventures, Grazia Equity, EXF Alpha de Venionaire Capital, LEA Partners, Onsight Ventures y TRUMPF.
La carrera por expandir la infraestructura global de IA ha convertido a los chips semiconductores en un activo estratégico y una palanca geopolítica. Se proyecta que el gasto mundial en infraestructura de centros de datos relacionados con IA superará los 5,2 billones de dólares durante los próximos cinco años, según un pronóstico de McKinsey citado en The Economist. Sin embargo, este crecimiento explosivo enfrenta un límite fundamental: la energía.
Q.ANT aborda este desafío desde su base fundamental. Al computar nativamente con luz, sus procesadores fotónicos ofrecen la precisión y el rendimiento que demandan la IA y la computación de alto rendimiento, utilizando solo una fracción de la energía requerida por los chips electrónicos. El resultado es una computación escalable y sostenible para la próxima generación de sistemas intensivos en datos.
"La IA está llevando al límite los recursos globales: energía, hardware y capital", afirmó el Dr. Michael Förtsch, fundador y CEO de Q.ANT. "En Q.ANT, logramos rendimiento mediante la eficiencia, no solo mediante fuerza bruta, redefiniendo cómo puede escalar la IA. Duquesne Family Office comparte nuestra convicción de que la computación sostenible definirá la próxima era de progreso".
En solo cinco años, Q.ANT ha llevado al mercado el primer procesador fotónico comercial del mundo para cargas de trabajo reales de IA y computación de alto rendimiento, un logro que los científicos han perseguido durante décadas. Construido sobre el material Thin-Film Lithium Niobate (TFLN), el Servidor de Procesamiento Nativo (NPS) de Q.ANT se integra perfectamente en los centros de datos actuales como un coprocesor plug-in.
Los primeros benchmarks muestran hasta 30 veces mayor eficiencia energética, ganancias de rendimiento de 50 veces y el potencial de aumentar la capacidad del centro de datos en 100 veces, todo sin refrigeración activa. Q.ANT logra una precisión de punto flotante de 16 bits, equivalente a los procesadores digitales modernos, mientras mantiene las ventajas continuas de la computación analógica.
Los expertos de la industria consideran que el procesamiento fotónico es clave para satisfacer las demandas computacionales de la IA generativa. La firma analista Gartner señala en su informe "Emerging Tech: Emergence Cycle for Generative AI" que "los sistemas informáticos convencionales están severamente limitados cuando se trata de resolver los desafíos emergentes de procesamiento de información planteados por la IA generativa".
La misión de Q.ANT es redefinir la infraestructura de IA con procesadores basados en luz que ofrezcan mayor rendimiento utilizando una fracción de la energía requerida por la electrónica. Para 2030, la compañía pretende hacer del procesamiento fotónico un pilar fundamental de los sistemas globales de IA, mejorando radicalmente la escalabilidad y la eficiencia energética. El Photonic NPS de Q.ANT ya está siendo evaluado por centros de datos de supercomputación líderes, representando un paso crítico hacia la computación sostenible de alto rendimiento.
