Emerald AI recauda $150 millones a una valoración de $1.05 mil millones para flexionar el poder del centro de datos.
Una empresa de dos años ahora vale 1.05 mil millones de dólares. Escribe software que hace que los centros de datos usen menos electricidad bajo demanda.
Emerald AI recaudó 150 millones de dólares en una Serie A sobre suscrita, anunció la empresa el martes. Energize Capital y DCVC co-lideraron la ronda, y la financiación total supera los 220 millones de dólares.
La lista de inversores es reveladora. Nvidia, Siemens, RWE y GE Vernova participaron. También lo hicieron Aramco Ventures, Samsung Ventures, Salesforce Ventures, JERA Ventures y el In-Q-Tel respaldado por la CIA, junto con John Doerr y Tom Steyer. Doce empresas de Fortune Global 500 ahora tienen participaciones y forman parte de la junta asesora estratégica de la empresa.
Lo que realmente hace el software
Emerald Conductor clasifica los trabajos de computación según cuánto retraso tolerará cada cliente. Una utilidad señala que la red está bajo presión. La plataforma luego ralentiza, pausa, limita o mueve los trabajos que pueden esperar.
Ese es un objetivo diferente al de la mayoría del software de eficiencia, que ajusta el equipo de refrigeración y deja la computación en paz. Emerald se enfoca en la carga de trabajo misma.
El fundador y director ejecutivo Varun Sivaram ocupó roles en políticas climáticas en la administración Biden antes de fundar la empresa en 2024. Su científico jefe, Ayse Coskun, es profesora de informática en la Universidad de Boston, cuya investigación abrió el campo.
La afirmación
Aplicado a lo largo de la expansión, el enfoque podría desbloquear más de 100 gigavatios de capacidad no utilizada en la red existente de Estados Unidos, dice la empresa. Esa energía llegaría años antes de que alguien pudiera construir nueva generación y transmisión.
Construir infraestructura de red puede llevar una década. El comunicado cita a la Agencia Internacional de Energía para su otro número. Los centros de datos impulsarán casi la mitad del crecimiento en la demanda de electricidad en EE. UU. hasta 2030.
La inteligencia que impulsa la revolución de la IA podría resolver su propio mayor cuello de botella, dijo Sivaram, y ese cuello de botella es la energía.
Por qué una utilidad querría esto
Silicon Valley Power atiende aproximadamente 55 centros de datos en 20 millas cuadradas en Santa Clara, incluidos Nvidia e Intel. Es una de las áreas de servicio más intensivas en energía de California.
Toda la capacidad sobrante que la utilidad alguna vez tuvo ahora está ocupada, le dijo su director Nicolas Procos a Sri Muppidi de The New York Times. Eso deja dos opciones. Ampliar el sistema o encontrar soluciones creativas.
Silicon Valley Power eligió la segunda. Ha lanzado un Programa de Interconexión de Carga Flexible con Emerald, que otorga a los centros de datos un acceso ampliado a la red a cambio de flexibilidad verificable y despachable.
Lo que realmente se ha demostrado
El resultado publicado más fuerte proviene de una prueba de campo en Phoenix en mayo de 2025. Emerald y sus socios redujeron el consumo de energía de un clúster Nvidia de 256 GPU en un 25% de su carga base promedio. Lo mantuvieron allí durante tres horas.
A través de 33 experimentos, el sistema gestionó 212 trabajos, y ninguno rompió su nivel de servicio predefinido. La predicción de energía se desvió en un 4.52% respecto a la energía promedio del experimento.
Marcus Schuler estableció los límites para Implicator. El personal y los socios de Emerald escribieron el estudio, que cubrió un clúster pre-perfilado. Se ralentizó o pausó el entrenamiento por lotes y el ajuste fino, y dejó la inferencia en tiempo real, la transmisión y el servicio de modelos intactos.
Medir cualquier cosa más allá de un solo clúster requerirá implementaciones más grandes con telemetría de sitio completo, dijeron los autores.
La prueba europea ocurrió en Londres
Emerald ha realizado cinco demostraciones comerciales, en Arizona, Illinois, Virginia, Oregón y Londres. Los socios incluyeron Nvidia, Oracle, Nebius, el organismo de investigación EPRI y National Grid.
El sitio de Londres presenta el enfoque ante un mercado donde la restricción es más dura. Gran Bretaña tiene un centro de datos en Essex que esperó una conexión a la red. Y el 63% de la nueva capacidad europea ahora se está yendo fuera de los cinco grandes mercados, en gran parte debido a las colas y la tierra.
RWE y Siemens invirtieron, y RWE forma parte de la junta asesora. Las utilidades europeas están comprando la respuesta de una empresa estadounidense a un problema europeo.
Quién controla el interruptor
Una prueba exitosa no crea un derecho comercial para interrumpir las máquinas de alguien. Nadie ha resuelto esa cuestión, y es el verdadero obstáculo.
El control total de la utilidad sobre el interruptor de carga "no es negociable" a cambio de una interconexión más rápida, ha dicho Chris Karwick, director de operaciones de Silicon Valley Power. Los operadores se resisten a entregar eso, porque un apagón abrupto puede dañar hardware costoso.
No existía un acuerdo vinculante estandarizado entre una utilidad y un centro de datos hasta finales de junio, informó Schuler. Los créditos de facturación a menudo son demasiado pequeños para justificar retrasar trabajos lucrativos. Un acceso más rápido a la red es el incentivo más fuerte.
Steven Carlini, defensor principal de Schneider Electric para la IA y los centros de datos, expuso la elección de manera clara. Los centros de datos pueden ralentizar, limitar o cambiar cargas de trabajo, dijo, pero si quieren hacerlo es cuestionable.
El resultado de emisiones no es automático
Mover el trabajo de computación a horas más baratas fuera de pico puede aumentar las emisiones, donde la generación fósil suministra la energía marginal. Una revisión de políticas de la Green Software Foundation encontró tanto en marzo.
También encontró que la mayoría de las demostraciones en el campo tenían menos de dos años y favorecían cargas de trabajo que eran fáciles de diferir.
Lo que los inversores están comprando
La restricción vinculante en la IA ya no son los chips o el capital, dijo John Tough, socio gerente de Energize Capital. Es energía, y el software es la forma más rápida de atravesarla.
Zachary Bogue de DCVC lo enmarcó como un cambio de categoría. La plataforma convierte los centros de datos en activos sensibles a la red en lugar de pasivos que consumen energía, dijo.
Las reglas de interconexión escritas para las fábricas del siglo pasado mantienen la energía excedente bloqueada, dijo Shawn Xu de Lowercarbon Capital. Rob Toews de Radical Ventures fue aún más directo: el cuello de botella para la IA no es el cómputo, es la capacidad energética.
La documentación se retrasó respecto al anuncio
Un Formulario D presentado el 3 de agosto registró 90,229,639 dólares vendidos hacia una oferta planificada de 150 millones de dólares, señaló Schuler. No nombró ni la valoración ni a los inversores principales.
Reuters situó la ronda en 150 millones de dólares y la valoración en 1.05 mil millones de dólares, informando el martes. Citó una proyección separada de Morgan Stanley. La demanda global de electricidad aumentará en más de un billón de kilovatios hora al año hasta 2030, con los centros de datos suministrando casi el 20% de ese crecimiento.
La propuesta detrás de la propuesta
Emerald está vendiendo una salida a un problema político tanto como a uno técnico. La reacción contra los centros de datos ha llegado al punto en que Texas audita las conexiones antes de concederlas, y Greg Abbott ahora dice que la industria cavó su propia tumba.
Algunos operadores han concluido que la red no vale la pena el argumento. Amazon está construyendo una instalación en Texas que no tocará la red en absoluto, generando su propia energía en el sitio.
Sivaram quiere lo contrario. Su objetivo es hacer que los centros de datos sean flexibles a la red y, al hacerlo, transformarlos de villanos en héroes, le dijo a The New York Times.
Si eso funciona depende de algo que ninguna ronda de financiación resuelve, que es si los operadores entregarán a una utilidad la autoridad para apagar sus máquinas.
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