Quadric está aprovechando la transición de la IA basada en la nube a la inferencia en dispositivos locales — y los resultados lo demuestran

Crecimiento de Quadric: Impulsando la IA Local en Diversas Industrias

A medida que organizaciones y entidades gubernamentales buscan reducir los gastos en la nube y establecer capacidades de IA independientes, Quadric está respondiendo a esta demanda. Fundada por ex líderes de la empresa de minería de bitcoin 21E6, Quadric está expandiendo su alcance más allá del sector automotriz, llevando sus soluciones de inferencia de IA en dispositivos a laptops y equipos industriales.

Co-fundadores de Quadric: Nigel Drego, Veerbhan Kheterpal y Daniel Firu (de izquierda a derecha) | Créditos de la imagen: Quadric

Impresionante Crecimiento de Ingresos e Interés de Inversores

Esta expansión estratégica ya está dando resultados significativos. Según el CEO Veerbhan Kheterpal, los ingresos por licencias de Quadric aumentaron a entre 15 y 20 millones de dólares en 2025, un incremento notable desde aproximadamente 4 millones en 2024. Con sede en San Francisco y presencia en Pune, India, la compañía apunta a alcanzar 35 millones de dólares en ingresos este año mientras se enfoca en un modelo de negocio basado en regalías para IA en dispositivos. La valoración de Quadric también ha subido, estimándose ahora entre 270 y 300 millones de dólares, frente a los aproximadamente 100 millones tras su ronda Serie B en 2022.

El impulso de la empresa ha atraído a nuevos inversores. Quadric recientemente obtuvo 30 millones de dólares en financiación Serie C, liderada por ACCELERATE Fund y gestionada por BEENEXT Capital Management, llevando la inversión total a 72 millones de dólares. Esta ronda de financiación llega mientras la industria se inclina hacia el procesamiento de más cargas de trabajo de IA en dispositivos locales y servidores, reduciendo la dependencia de la infraestructura centralizada en la nube.

Expansión Más Allá de Aplicaciones Automotrices

Inicialmente, Quadric se centró en soluciones automotrices, habilitando funciones de IA en tiempo real como la asistencia avanzada al conductor. Sin embargo, la adopción generalizada de modelos de IA basados en transformers en 2023 ha acelerado la transición hacia la inferencia local en una amplia gama de dispositivos. Este cambio ha impulsado un rápido crecimiento comercial, ya que más empresas buscan ejecutar IA directamente en su hardware.

“Nvidia domina la IA en centros de datos”, explicó Kheterpal. “Nuestro objetivo era crear una plataforma programable, similar a CUDA, para IA en dispositivos.”

A diferencia de Nvidia, Quadric no fabrica sus propios chips. En cambio, licencia su propiedad intelectual de procesadores de IA programables—básicamente un plano que los clientes pueden integrar en sus propios chips. Esta oferta incluye una pila de software y un conjunto de herramientas completos, permitiendo la ejecución en dispositivos de modelos de IA para tareas como reconocimiento visual y de voz.

La tecnología de Quadric es independiente del chip y está impulsada por software | Créditos de la imagen: Quadric

Adopción en el Mundo Real y Expansión Global

La tecnología de Quadric está siendo adoptada por una diversa gama de clientes, desde fabricantes de impresoras hasta proveedores automotrices y laptops con capacidades de IA. Entre los clientes destacados se encuentran Kyocera y Denso, un importante proveedor automotriz japonés para Toyota. Se espera que los primeros productos comerciales con tecnología de Quadric se lancen este año, comenzando por las laptops.

La empresa también apunta a nuevos mercados interesados en estrategias de “IA soberana”, buscando reducir la dependencia de infraestructuras basadas en EE.UU. Quadric está explorando oportunidades en India y Malasia, con el apoyo del inversor estratégico Rahul Garg, CEO de Moglix, para definir su enfoque en India. La compañía emplea a casi 70 personas a nivel global, con unas 40 en EE.UU. y 10 en India.

La Transición hacia la IA Distribuida

El aumento de los costos de infraestructura de IA centralizada y los desafíos de construir centros de datos a gran escala están impulsando el interés en soluciones de IA distribuidas. Más organizaciones están considerando ejecutar inferencia de IA en laptops o servidores locales dentro de sus propias instalaciones, en lugar de depender exclusivamente de servicios en la nube.

El Foro Económico Mundial destacó recientemente esta tendencia, señalando el movimiento de la inferencia de IA más cerca de los usuarios finales y alejándose de los sistemas centralizados. De manera similar, un informe de noviembre de EY enfatizó el creciente impulso detrás de la IA soberana, a medida que gobiernos e industrias impulsan capacidades domésticas en computación, modelos y datos.

Para los fabricantes de chips, la rápida evolución de los modelos de IA presenta un desafío, ya que los ciclos de desarrollo de hardware suelen ir por detrás. Kheterpal cree que los clientes necesitan propiedad intelectual de procesadores flexibles y programables que puedan adaptarse mediante actualizaciones de software, evitando la necesidad de rediseños de hardware costosos a medida que evolucionan las arquitecturas de IA.

Quadric se posiciona como una alternativa a proveedores de chips establecidos como Qualcomm—que integra su tecnología de IA en sus propios procesadores—y proveedores de propiedad intelectual como Synopsys y Cadence, cuyos bloques de procesamiento neuronal pueden ser difíciles de programar para los clientes. En contraste, el enfoque programable de Quadric permite a los clientes soportar nuevos modelos de IA mediante actualizaciones de software, ofreciendo una ventaja significativa en una industria de rápido movimiento donde las arquitecturas de modelos pueden cambiar en cuestión de meses.

A pesar de estos avances, Quadric aún se encuentra en las primeras etapas de escalar su negocio, con un número limitado de clientes firmados. El éxito a largo plazo de la empresa dependerá de convertir sus acuerdos de licencia actuales en envíos de productos a gran escala y flujos recurrentes de regalías.