SiMa.ai, la startup que desarrolla chips y software para que robots, drones y cámaras corran inteligencia artificial directamente en el dispositivo sin depender de servidores remotos, cerró una ronda Serie C de USD 150 millones que llevó su valuación a USD 1.450 millones. La compañía confirmó la operación.
El negocio de SiMa.ai se conoce como edge computing, es decir, procesar información cerca del dispositivo que la genera en lugar de enviarla y traerla de un centro de datos en la nube. Para cámaras de seguridad, drones o robots que necesitan responder en fracciones de segundo, esa arquitectura reduce la latencia y evita depender de una conexión estable a internet.
Fidelity y Amplify lideraron la ronda de USD 150 millones
La Serie C fue co-liderada por Fidelity Management and Research Company y Amplify, con participación de Alter Venture Partners, Dell Technologies Capital y StepStone Group. Con este cierre, el capital total acumulado por SiMa.ai desde su fundación superó los USD 500 millones.
La empresa nació en 2018 de la mano de Krishna Rangasayee, quien antes ocupó el cargo de director de operaciones en Groq, otro fabricante de chips especializados en inteligencia artificial. Rangasayee sigue al frente de SiMa.ai como CEO y planea usar los nuevos fondos para desarrollar la próxima generación de sus procesadores.
La valuación subió 51% en apenas catorce meses
En julio de 2025, SiMa.ai había levantado una Serie B de USD 85 millones que la ubicó en una valuación de USD 960 millones. El salto a USD 1.450 millones implica un incremento de alrededor del 51% en poco más de un año, un ritmo que refleja el apetito inversor por compañías de chips orientados a inteligencia artificial física, la categoría que agrupa a robots, drones y vehículos autónomos que necesitan procesamiento local.
Chips más baratos que las GPU de Nvidia para tareas de borde
SiMa.ai construye su propuesta comercial en torno a la eficiencia energética y el costo. La compañía sostiene que sus chips ofrecen menor latencia y un precio más accesible que las GPU de Nvidia, el chip especializado que domina buena parte del entrenamiento y la inferencia de inteligencia artificial en centros de datos. Mientras Nvidia concentra su negocio en el entrenamiento de modelos masivos en la nube, SiMa.ai apunta al otro extremo de la cadena, el dispositivo final que ejecuta esos modelos ya entrenados, con restricciones de energía, tamaño y costo mucho más estrictas.
Robots humanoides, drones y autos entre los usos prioritarios
Entre los usos que la compañía menciona como prioritarios están los robots humanoides, un segmento que distintas empresas de hardware y semiconductores identificaron como uno de los principales impulsores de demanda de chips especializados para los próximos años. También se incluyen drones, cámaras inteligentes y aplicaciones automotrices, todos casos donde enviar datos constantemente a la nube resulta costoso o directamente inviable por los tiempos de respuesta que exige la operación en tiempo real.
SiMa.ai no detalló públicamente un cronograma de lanzamiento para la nueva generación de chips que planea financiar con esta ronda, ni anticipó si buscará una nueva instancia de levantamiento de capital antes de una eventual salida a bolsa.
