Industria
AI Minute Newsroom
2026-08-27
Una empresa que baja el consumo de los centros de datos cuando la red se tensa acaba de levantar 150 millones — Nvidia, Siemens y GE Vernova han entrado
Emerald AI anunció el 25 de agosto que había levantado 150 millones de dólares en una ronda de Serie A sobresuscrita, con una valoración de 1.050 millones, colidereada por Energize Capital y DCVC. Lo insólito es la lista de inversores: Nvidia, Samsung Ventures, Siemens, GE Vernova, RWE, Aramco Ventures, Salesforce Ventures, JERA Ventures, In-Q-Tel y otros — fabricantes de chips, fabricantes de turbinas y eléctricas en la misma tabla de accionistas. El software de la compañía hace que un centro de datos de IA flexione su consumo eléctrico al alza y a la baja según el estado de la red, en lugar de tirar de un máximo plano las veinticuatro horas. Dice haber completado cinco demostraciones en centros de datos comerciales de Arizona, Illinois, Virginia, Oregón y Londres, junto a Nvidia, EPRI, Oracle, Nebius y National Grid, y que la técnica ya funciona comercialmente a escala de varios megavatios y de instalación completa. Su afirmación central es que unos centros de datos flexibles podrían liberar más de 100 gigavatios de capacidad en la red estadounidense existente.
Por qué importaTodos los grandes anuncios de IA de este año han terminado contra el mismo muro: no hay electricidad suficiente y construir nueva generación lleva años. La apuesta aquí es que la escasez es en parte un problema de programación y no de obra: un centro de datos capaz de aflojar unas horas durante una ola de calor puede conectarse hoy, con cables que ya existen. Que los 100 gigavatios sean reales depende de con qué frecuencia los operadores aceptarán de verdad entrenamientos más lentos para que las luces sigan encendidas en otro sitio. Que un fabricante de chips, uno de turbinas y un operador de red firmaran cheques a la vez sugiere que el sector está al menos dispuesto a averiguarlo.
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▶ Vídeo relacionado: Power Flexibility: The Future of AI Data Centers
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