La plataforma en la nube de IA, Together AI, anunció la finalización de una ronda de financiación Serie C de 800 millones de dólares, con una valoración post-inversión de 8.300 millones de dólares. Esta ronda fue liderada por Aramco Ventures, filial de Saudi Aramco, con participaciones de NVIDIA y otros inversores. Destaca que hace solo 16 meses su valoración era de 3.300 millones de dólares, lo que representa un aumento del 150% en un año. La empresa se apoya en un ecosistema de modelos de código abierto para ofrecer servicios de potencia de cómputo de alto rendimiento y bajo costo, con sus ingresos anuales comprometidos aumentando de 30 millones de dólares a principios de 2024 a 1.150 millones de dólares, un crecimiento de 38 veces. El equipo fundador, liderado por Zhang Ce, exalumno de la Universidad de Pekín, y el profesor de Stanford Percy Liang, forma un equipo técnico chino de élite. NVIDIA continúa intensificando su inversión con el objetivo de construir una red más amplia de distribución de potencia de cómputo a través de estos nuevos proveedores en la nube, y transicionar desde la venta exclusiva de hardware hacia un modelo de "compartir ingresos".Autor del artículo, fuente: Cuenta oficial de WeChat "Dongsi Shitiao Capital"
La valoración aumentó 1.5 veces en un año.
La leyenda de enriquecimiento del "vendedor de agua" de la potencia de cálculo de IA continúa.
Recientemente, la plataforma de nube de IA Together AI anunció la finalización de una ronda de financiación Serie C de 800 millones de dólares, con una valoración posterior a la inversión que alcanzó los 8.300 millones de dólares (aproximadamente 58.100 millones de yuanes). Esta ronda de financiación fue liderada por Aramco Ventures, filial de Saudi Aramco, con participaciones de instituciones destacadas como NVIDIA, Vista Equity Partners y General Catalyst.
Actualmente, en medio de una feroz competencia en modelos grandes, ¿por qué este proveedor de plataforma de IA en la nube, fundado hace solo 4 años, logra atraer a gigantes que compiten por unirse? La respuesta quizás se encuentre en los dos términos clave: “modelos abiertos” y “equipo técnico chino de élite”.
La valoración anual aumentó 1.5 veces; la IA de código abierto se convierte en un imán para inversiones
Together AI se fundó en 2022, casi al mismo tiempo que ChatGPT. Desde su creación, la empresa se posicionó claramente como una compañía "nativa de IA", con su negocio principal consistente en alquilar capacidad de cómputo basada en clústeres de GPU de NVIDIA a empresas, permitiendo a los desarrolladores ejecutar modelos de gran tamaño de código abierto a un costo extremadamente bajo.
En las etapas iniciales de desarrollo, los modelos cerrados encabezados por OpenAI dominaron temporalmente el mercado, pero pronto la industria se enfrentó a una realidad cruda: los costos de tokens de los modelos avanzados cerrados consumían sin piedad el margen de beneficio de las aplicaciones de IA. Sin embargo, con el auge de modelos abiertos de alto rendimiento como DeepSeek, la situación actual de la industria está cambiando.
Durante su transición de “código cerrado” a “código abierto”, Together AI aborda directamente este punto crítico, ofreciendo a clientes empresariales servicios diversificados como inferencia Serverless, infraestructura dedicada e inferencia por lotes, al integrar modelos de código abierto líderes como DeepSeek, MiniMax y Kimi, convirtiéndose en el mayor beneficiario de esta explosión del ecosistema de modelos de código abierto.
Con una estrategia bien establecida en el ecosistema de modelos de código abierto, Together AI ha desarrollado una solución de sustitución de bajo costo para modelos de código abierto. Los datos muestran que, al integrar el servicio de cómputo de Together AI, las empresas pueden reducir sus costos de inferencia entre 6 y 60 veces, con un rendimiento igual o incluso superior.
Tomando como ejemplo su plataforma de servicio al cliente con IA, Decagon, cuando toda la carga de trabajo se migró a Together AI, los costos de inferencia se redujeron directamente en 6 veces. La poderosa ventaja de costos se tradujo directamente en pedidos reales: el último informe de reservas anuales mostró que el volumen de pedidos de Together AI superó con fuerza los 1.150 millones de dólares en comparación con el trimestre anterior, aumentando desde los 30 millones de dólares al inicio de 2024 hasta los actuales 1.150 millones de dólares, un crecimiento de 38 veces.
La reserva anual aumentó 38 veces en dos años, desatando por completo el potencial comercial de Together AI en el campo de la IA de código abierto. En primer lugar, con el auge de los Agentes de IA, las empresas ya no necesitan simples chatbots de preguntas y respuestas, sino empleados digitales capaces de manejar flujos de trabajo complejos, lo que ha generado una enorme cantidad de solicitudes de tokens. En segundo lugar, Together AI también ha superado las limitaciones físicas del costo de la capacidad de cómputo mediante innovaciones en su tecnología subyacente.
A través de su motor de inferencia ATLAS desarrollado internamente y tecnologías avanzadas como la decodificación especulativa, ha aumentado hasta en un 400 % la velocidad de ciertas cargas de trabajo de inferencia. Esta optimización integral en toda la cadena permite a Together AI ofrecer servicios de inferencia de nivel empresarial a un costo significativamente inferior al de los proveedores de nube tradicionales, estableciendo una barrera tecnológica.
Por eso mismo, la valoración de Together AI ha seguido aumentando. En febrero de 2025, durante la ronda B liderada por General Catalyst, la valoración de Together AI era de solo 3.3 mil millones de dólares. Sin embargo, 16 meses después, su valoración post-inversión alcanzó los 8.3 mil millones de dólares, lo que equivale a un aumento del 1.5 veces en un año.
Con exalumnos de la Universidad de Pekín y profesores de Stanford al frente, surge un "equipo técnico chino de élite"
El rápido auge de Together AI, además de aprovechar la ola industrial de la IA de código abierto, revela detrás de él un equipo técnico central compuesto por chinos.
Al revisar el sitio web de Together AI, es fácil darse cuenta de que su equipo fundador es verdaderamente un “equipo de genios”, con una proporción relativamente alta de chinos.
Como uno de los representantes clave de este equipo técnico, el cofundador y CTO, Ce Zhang, es graduado de la Universidad de Pekín. Su currículum muestra una sólida formación académica de élite: en 2008, Zhang se graduó con licenciatura en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Pekín, y posteriormente obtuvo su doctorado en la Universidad de Wisconsin-Madison, además de haber sido profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación del Instituto Federal Suizo de Tecnología de Zúrich.
En su investigación, siempre se ha centrado en cómo hacer que el aprendizaje automático sea más barato, más confiable y más accesible para un mayor número de personas, creyendo que la IA no debería ser una herramienta exclusiva de las grandes empresas, sino que, a través de innovaciones en la capa del sistema, la capa de programación y la arquitectura distribuida, se debe reducir el costo de cómputo para el entrenamiento y la inferencia, permitiendo que individuos, startups y industrias tradicionales utilicen modelos abiertos a bajo costo.
Basado en esta idea central, Zhang Ce lideró la innovación de Together AI en la programación de capacidad de cómputo subyacente y el motor de inferencia, dirigiendo al equipo para desarrollar el motor de inferencia propio ATLAS e integrar profundamente tecnologías avanzadas de inferencia distribuida como NVIDIA Dynamo. Esta serie de innovaciones permitió a Together AI lograr enrutamiento inteligente con conciencia de contexto y gestión de caché KV, evitando eficazmente el problema de cálculos redundantes en la implementación a gran escala de capacidad de cómputo, lo que llevó al éxito comercial de superar los 1.150 millones de dólares en reservas anuales.
Además, además de Zhang Ce, el cofundador de la empresa, Percy Liang, también es un destacado académico chino profundamente comprometido con el campo de la IA. Como profesor del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Stanford, Percy Liang es el director del Centro de Investigación de Modelos Básicos de Stanford (CRFM). En los campos del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, se enfoca en el desarrollo de modelos básicos de código abierto y en la creación de sistemas de evaluación de modelos.
En cuanto al trabajo en equipo, si Zhang Ce construyó para Together AI una “autopista” de capacidad de cómputo eficiente y de bajo costo en la arquitectura subyacente, entonces Percy Liang, con su profundo conocimiento académico y experiencia industrial, se convirtió en el “navegador” para la implementación técnica de la empresa. A través de benchmarks rigurosos, ayudó a Together AI a seleccionar continuamente las mejores soluciones dentro del complejo ecosistema de modelos de código abierto, garantizando la confiabilidad y la vanguardia de la tecnología subyacente.
Bajo la liderazgo de Zhang Ce y Percy Liang, junto con el científico jefe de la empresa, Tri Dao, han fortalecido la competitividad fundamental de la empresa, logrando una reducción exponencial en el costo de cómputo de Together AI y consolidando en múltiples dimensiones los algoritmos y capacidades del sistema de Together AI, manteniendo a la empresa a la vanguardia en iteración de algoritmos, selección de modelos, arquitectura del sistema y programación de recursos de cómputo.
La "estrategia abierta" de NVIDIA: fomentar el ecosistema para vender más GPU
Veamos el movimiento de NVIDIA; en realidad, también refleja la fuerte necesidad de los gigantes de implementar un ecosistema de capacidad de cómputo para IA. Como inversor secundario, NVIDIA no es la primera vez que participa en Together AI.
Ya en noviembre de 2023, durante la ronda de financiación Serie A, NVIDIA participó en su financiación inicial. En ese momento, NVIDIA también invirtió como inversor secundario, y en esta ronda de financiación, los líderes son Kleiner Perkins y Prosperity7, filial de Saudi Aramco.
La razón por la que NVIDIA continúa invirtiendo en esta empresa es muy clara. Hasta la fecha, Together AI, seleccionada por NVIDIA, ya no es simplemente un proveedor de servicios de IA en la nube, sino un nodo esencial dentro del vasto imperio de capacidad de cómputo de NVIDIA. En términos sencillos, mediante esta inversión, NVIDIA asegura directamente órdenes masivas de hardware.
La divulgación muestra que el modelo de negocio de Together AI se basa en las GPU H100, H200 y las más recientes Blackwell de NVIDIA. Tras superar los 1.150 millones de dólares en pedidos anuales, Together AI necesitará una demanda aún más exigente de grandes clústeres de GPU. La inversión de NVIDIA刚好 proporciona el camino para el consumo continuo de sus propios chips.
Además, NVIDIA también está intentando, a través de estos proveedores de “nube nueva” (Neocloud), romper el monopolio de los gigantes tradicionales de la nube y construir una red de distribución de capacidad de cómputo más amplia. Para NVIDIA, esto equivale a consolidar la demanda de desarrolladores y empresas de IA de cola media y larga, apoyando proveedores como Together AI, y convertirla en una curva de compras más estable y predecible.
Claro, la razón más profunda es que NVIDIA está pasando de ser un simple "vendedor de hardware" a convertirse en socio en la generación de ingresos dentro de la infraestructura de IA. El 1 de julio, NVIDIA lanzó oficialmente el AI Compute Partnership (Plan de Colaboración en Cómputo de IA) y definió claramente su rol como "socio de construcción de la cadena de valor". Esto significa que NVIDIA no solo venderá hardware, sino que también ofrecerá apoyo crediticio y mecanismos de compartición de ingresos, permitiendo a empresas como Together AI expandir rápidamente su capacidad de cómputo sin asumir enormes gastos de capital iniciales.
Bajo este modelo y nueva orientación, NVIDIA ha establecido colaboraciones con otros proveedores de nube de IA, además de Together AI, como Sharon AI y Firmus, quienes construirán conjuntamente “fábricas de IA” basadas en la arquitectura NVIDIA DSX AI Factory.
Los resultados más recientes muestran que NVIDIA presentó un desempeño impresionante: ingresos trimestrales de hasta 81.615 millones de dólares, un aumento del 85% interanual; la utilidad neta atribuible a los accionistas aumentó un 211% interanual, alcanzando 58.321 millones de dólares.
Este dato no solo rompió el récord de ingresos trimestrales de NVIDIA, sino que también ayudó a que NVIDIA alcanzara una capitalización de mercado de 5 billones de dólares, confirmando plenamente la fuerte demanda global por infraestructura de cómputo para IA. Al examinar detenidamente este informe, es fácil notar que la diversificación de clientes fue una de las fuerzas que impulsó el significativo crecimiento de los ingresos de NVIDIA.
Los estados financieros muestran que el crecimiento de los ingresos de NVIDIA en su negocio de centros de datos proviene no solo de proveedores de nube de gran escala (Hyperscaler), sino también de una amplia gama de clientes, incluidos la nube de IA, la industria, las empresas y los clientes de IA soberana. La diversificación de la base de clientes reduce la dependencia de NVIDIA de un solo cliente grande y le permite construir una base de crecimiento más resiliente. Al mismo tiempo, con la aceleración de la iteración de modelos grandes a nivel mundial y la rápida implementación de aplicaciones de IA, se ha impulsado aún más la expansión de las fábricas de IA y los centros de datos globales, lo que ha generado una fuerte demanda de capacidad de cómputo por parte de los proveedores de nube, empresas nativas de IA y entidades gubernamentales y empresariales, fortaleciendo las expectativas positivas sobre los ingresos de NVIDIA.
Bajo esta "estrategia abierta" de NVIDIA, Together AI también ha anunciado su plan de aumentar la capacidad en la nube pública, es decir, el tamaño de la potencia de cómputo, 50 veces en los próximos cinco años. Esto significa que, cuando el costo de la potencia de cómputo ya no sea una barrera para la industria, la era de los modelos de lenguaje grandes de código abierto podría finalmente llegar, y para los desarrolladores de IA, en ese momento será verdaderamente "Together AI".
Y esta unicornio de IA liderada por talento tecnológico chino también seguirá avanzando aprovechando el impulso de la construcción global de infraestructura de IA.