Esta startup utiliza IA para buscar materiales de chips que funcionen más frescos
Discovered Materials recaudó $9 millones para desplegar agentes de IA que prueben miles de nuevos materiales potenciales para chips por día, con el objetivo de reducir el calor que hace que los centros de datos sean tan costosos de operar.
Puntos clave
- Discovered Materials cerró una ronda semilla de $9 millones liderada por Lightspeed India Partners en 2025.
- La startup utiliza agentes de IA, software que puede realizar tareas de forma independiente las 24 horas, para probar miles de materiales candidatos para chips por día.
- Sus fundadores creen que el cuello de botella real en la ciencia de materiales asistida por IA no es encontrar candidatos sino verificarlos y fabricarlos físicamente.
- Ningún material descubierto por IA ha alcanzado producción comercial a gran escala todavía, ni en chips ni en ninguna otra industria.
Los chips se calientan. Ese calor es la razón por la que los centros de datos, los enormes edificios de tamaño industrial llenos de computadoras que alimentan todo, desde transmisión de video hasta chatbots de IA, consumen enormes cantidades de electricidad y requieren sistemas de refrigeración de gran capacidad. Discovered Materials, una startup que surgió de la bien conocida escuela de startups Y Combinator, cree que la IA puede ayudar a resolver el problema.
La empresa anunció esta semana que ha cerrado una ronda semilla de $9 millones, con apoyo de Lightspeed India Partners, Peak XV Partners e inversores ángeles Paul Graham, Gokul Rajaram y Thariq Shihipar.
¿Qué hace exactamente la empresa?
Discovered Materials utiliza enjambres de agentes de IA ejecutándose en computadoras en la nube para buscar nuevos materiales que podrían hacer que los chips de computadora generen menos calor. El cofundador Akash Ramdas obtuvo un doctorado en ciencia de materiales de Stanford; su socio Advaith Sridhar trabajó anteriormente en agentes de IA en otras dos empresas de tecnología.
Ramdas podía probar alrededor de 20 ideas de materiales por día manualmente durante su investigación de doctorado. El sistema de la startup ahora realiza miles de pruebas por día, continuamente, al hacer que agentes de IA exploren ideas hacia las que él los dirige.
El sistema funciona en dos etapas. Primero, utiliza modelos construidos por la empresa de IA Anthropic, creadora del chatbot Claude, para generar listas de materiales prometedores. Luego ejecuta esos candidatos a través de modelos de simulación física que el equipo entrenó por sí mismo, para verificar si los materiales realmente vale la pena perseguir.
¿Por qué es tan difícil encontrar materiales de chips más frescos?
Un material que mantenga fresco un chip podría ser imposible de fabricar, o podría funcionar térmicamente pero fallar eléctricamente. Como dijo Hemant Mohapatra, el socio de Lightspeed que lideró esta ronda de financiamiento, a TechCrunch: "Es un poco como jugar golpea-topos con estructuras atómicas. Un material solo es útil en el mundo real si todos convergen a la vez."
Discovered Materials lanzó ejemplos de cientos de nuevos materiales candidatos esta semana, junto con una herramienta de evaluación pública llamada "Material Discovery Bench" que rastrea qué tan bien funcionan los modelos de IA de frontera, es decir, los sistemas de IA más capaces disponibles, en este problema de búsqueda.
Varias otras empresas, incluyendo MatNex, SandboxAQ y CuspAI, están trabajando en el mismo espacio. Discovered Materials está apostando a que enfocarse estrictamente en el problema del calor en semiconductores, la clase de materiales de la que se construyen los chips, le da una ventaja.
¿Qué significa esto en la práctica?
Por ahora, los pacientes, consumidores y compradores de chips no deben esperar cambios inmediatos. Ningún fármaco o material encontrado con IA ha alcanzado escala comercial todavía. El ejemplo más cercano es un fármaco contra el cáncer llamado Renterosib, desarrollado por Insilico Medicine, que se convirtió en el primer fármaco descubierto utilizando IA generativa en llegar a un ensayo clínico de Fase II, una prueba de seguridad y eficacia en humanos de etapa intermedia.
Mohapatra cree que el obstáculo no es una escasez de materiales candidatos. "Filtrarlos correctamente y sintetizarlos es el cuello de botella", dijo. Sridhar está de acuerdo: "Gran parte de esto implicará realmente entrar en laboratorios húmedos y fabricar cosas también. Y este es un proceso que no se puede acelerar."
Si la startup encuentra materiales que valga la pena proteger, el plan es patentar su uso y licenciar su uso a fabricantes de chips. Sridhar espera tener descubrimientos patentables dentro del próximo año.
Preguntas frecuentes
¿Afecta esto mi factura de electricidad o el costo de los servicios de IA?
No todavía. La startup se encuentra en una etapa de investigación temprana, y cualquier nuevo material de chip tardaría años en llegar a la producción en masa. Los chips más baratos y frescos eventualmente podrían reducir el costo de ejecutar servicios de IA, pero ese resultado todavía está bien en el futuro.
¿Es la IA realmente buena descubriendo nuevos materiales?
La IA puede reducir rápidamente un vasto espacio de posibilidades, pero la validación final todavía requiere trabajo de laboratorio físico que toma tiempo y no puede ser automatizado. Resultados prometedores existen en toda la industria, pero ninguno ha alcanzado uso comercial a gran escala todavía.
