Orbital Industries y la apuesta más difícil del hardware moderno
Hay un dato en esta historia que merece detenerse antes de hablar de rondas de financiación o modelos de lenguaje: según el CEO de Orbital Industries, desarrollar un nuevo fluido refrigerante para centros de datos tomaría, en condiciones normales, diez años y cien millones de dólares. La compañía dice haberlo hecho en meses, a una fracción de ese costo. Si ese dato resiste la validación de los grandes fabricantes de chips, no estamos ante un logro de laboratorio. Estamos ante un cambio en la velocidad a la que el hardware puede existir.
Orbital Industries acaba de cerrar una ronda Serie B de 50 millones de dólares liderada por la firma de capital de riesgo Plural, con participación de NVentures (el brazo inversor de Nvidia), Radical Ventures, Compound y Fly Ventures. La compañía, que tiene oficinas en Londres y San Francisco y un equipo de unas cincuenta personas, nació en 2022 bajo el nombre Orbital Materials. El cambio de nombre no es cosmético: refleja una apuesta explícita por salir del territorio de la ciencia aplicada y entrar en el del hardware industrial a escala.
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El modelo que los demás no eligieron
El contexto importa aquí. En los últimos dos años, una oleada de startups ha apostado por usar inteligencia artificial para descubrir nuevos materiales. CuspAI levantó cien millones de dólares en una Serie A. Periodic Labs captó trescientos millones en una ronda semilla. La tesis del sector es relativamente uniforme: usar modelos de aprendizaje automático para identificar compuestos novedosos y luego licenciar esa propiedad intelectual a compañías químicas establecidas como BASF o PPG.
Orbital Industries decidió no hacer eso.
Jonathan Godwin, cofundador y CEO de la empresa —quien pasó cinco años en Google DeepMind trabajando en inteligencia artificial para ciencias y materiales avanzados— lo articuló con precisión: "Somos lo que se conoce como verticalmente integrados. No vendemos el software. Tenemos equipos de hardware, manufactura y materiales avanzados, laboratorios y cosas así, y usamos ese software internamente para desarrollar nuevos materiales avanzados y dispositivos de hardware, y vendemos esos dispositivos."
Esa frase, dicha con aparente naturalidad, describe una decisión organizacional de enorme peso. Godwin no está construyendo una empresa de software disfrazada de ciencia. Está construyendo una empresa que fabrica cosas físicas, con todos los riesgos que eso implica: cadenas de suministro, manufactura a escala, procesos de calificación con clientes industriales que pueden tomar años, regulaciones ambientales, costos de capital intensivos.
El modelo de licenciamiento que eligieron evitar tiene una virtud muy concreta: traslada la complejidad de la fabricación a quien ya sabe hacerlo. El modelo que Orbital eligió en cambio concentra esa complejidad sobre sí mismo. Eso puede ser una fortaleza —captura más valor por unidad, construye barreras de entrada más altas— o puede convertirse en el talón de Aquiles si la ejecución se fractura en algún punto de la cadena.
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El problema que Orbital está atacando y por qué importa ahora
Para entender por qué esta apuesta tiene sentido en este momento preciso de la industria, hay que mirar el problema que la compañía está tratando de resolver.
Los centros de datos modernos, especialmente los diseñados para cargas de trabajo de inteligencia artificial con racks de GPUs de alta densidad, generan calor de una magnitud que los sistemas de refrigeración convencionales no pueden gestionar eficientemente. Godwin lo describió en términos deliberadamente cotidianos: es como comprimir la energía de un supermercado dentro de un archivador. Los fluidos dieléctricos utilizados históricamente para refrigeración líquida contienen PFAS —los llamados "químicos eternos"— que enfrentan restricciones regulatorias crecientes en Estados Unidos y Europa por sus impactos ambientales y sanitarios.
La convergencia de estos dos problemas —densidad térmica extrema y presión regulatoria sobre los refrigerantes existentes— crea una ventana de demanda real. Orbital usó su modelo de inteligencia artificial, llamado Orb, para cribar cientos de miles de candidatos moleculares y sintetizar una familia de fluidos refrigerantes que prescinden de PFAS. La compañía dice que Orb puede simular el comportamiento mecánico cuántico de 100,000 átomos en una sola GPU, a una velocidad aproximadamente diez veces superior a los modelos alternativos de Meta y Microsoft.
El fluido refrigerante, junto con un sistema de refrigeración que Orbital también está construyendo, está diseñado para desplegarse junto a la próxima generación de GPUs en 2027. Si ese calendario se cumple, sería la primera molécula diseñada por inteligencia artificial en llegar al mercado comercial en cualquier industria. Godwin señala que en descubrimiento de fármacos —donde las startups llevan años usando IA para identificar candidatos moleculares— ningún medicamento descubierto por inteligencia artificial ha completado ensayos clínicos y llegado al mercado. La diferencia es que los materiales industriales no pasan por esa regulación clínica, lo que acorta el camino de forma significativa.
El segundo producto de la compañía es un sistema modular de centro de datos, manufacturado fuera del sitio y entregado como unidades listas para desplegar, que según Orbital puede poner capacidad de cómputo de alta densidad en línea en seis meses, frente a los hasta tres años que requieren las construcciones convencionales. Ambos productos se comercializan bajo la marca Orbital IT.
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Lo que revela la arquitectura inversora
Cuando NVentures, el brazo de capital de riesgo de Nvidia, decide participar en una ronda, no lo hace simplemente por retorno financiero. Lo hace porque tiene un interés estratégico en que el ecosistema alrededor de sus chips funcione. Un fluido refrigerante sin PFAS que pueda desplegarse junto a la próxima generación de GPUs es exactamente el tipo de pieza de infraestructura que Nvidia necesita que alguien resuelva. La participación de NVentures no garantiza un contrato comercial, pero establece una proximidad que puede acelerar los procesos de calificación técnica con el mayor fabricante de chips para inteligencia artificial del mundo.
Ian Hogarth, socio de Plural y quien lidera la inversión para ese fondo, planteó el argumento de forma directa: el progreso de la inteligencia artificial está siendo limitado por energía, calor e infraestructura. Orbital ataca esas restricciones desde adentro. Plural tiene además una posición en Proxima Fusion, la startup alemana de energía de fusión que ha levantado aproximadamente doscientos millones de dólares en capital público y privado. No es coincidencia que la misma firma que apuesta por fusión nuclear apueste también por una compañía que quiere rediseñar los materiales con los que se construye infraestructura física crítica. Hay una tesis de portafolio coherente ahí, aunque su horizonte de realización se mide en décadas.
Godwin fue explícito sobre su ambición terminal: construir el mayor conglomerado industrial de Europa. Comparó la posición de Orbital con la de los gigantes químicos que surgieron hace un siglo —BASF, PPG y similares— y argumentó que esas compañías existen porque construyeron fosos competitivos profundos basados en conocimiento acumulado, escala de manufactura e integración vertical. Según él, la única forma de erosionar esos fosos es con una innovación tecnológica suficientemente radical. La inteligencia artificial, en su lectura, es esa innovación.
El argumento tiene lógica, pero también tiene una trampa que merece nombrarse. Los conglomerados industriales del siglo XX tardaron décadas en consolidarse, con acceso a capital barato durante largos períodos y en entornos regulatorios y competitivos muy distintos. Orbital tiene cincuenta personas, cincuenta millones de dólares frescos y un calendario de producto que llega hasta 2027. La distancia entre la ambición declarada y la capacidad actual no es un defecto de comunicación: es el riesgo operativo más concreto que enfrenta la compañía.
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Cuando la velocidad del laboratorio choca con la lentitud de la industria
Hay una tensión estructural en la propuesta de Orbital que ninguna ronda de financiación resuelve por sí sola: la velocidad con la que la inteligencia artificial puede descubrir y sintetizar nuevos materiales no se transfiere automáticamente a la velocidad con la que la industria califica, adopta y escala el uso de esos materiales.
Los grandes fabricantes de chips tienen procesos de calificación que pueden tomar entre uno y tres años, incluso para productos que técnicamente funcionan desde el primer día. Los centros de datos hiperespecializados tienen proveedores establecidos, contratos de largo plazo y una tolerancia al riesgo que no se mueve al ritmo de una startup. La compañía dice haber localizado ya un fabricante por contrato para escalar la producción del fluido refrigerante, y que está en proceso de calificación con "principales proveedores de chips". Ninguno de esos proveedores está identificado públicamente, y la complejidad de esos procesos no se puede comprimir solo con tecnología.
Eso no invalida la apuesta. Pero sí revela dónde está la variable más difícil de controlar: no en el laboratorio, sino en la fricción organizacional de sus futuros clientes. Godwin tiene formación en ciencia computacional y sabe cómo construir un modelo que simule cien mil átomos en una GPU. Lo que determinará si Orbital llega a 2027 con un producto en el mercado es su capacidad para navegar los procesos de toma de decisión de organizaciones que no operan bajo los mismos supuestos de velocidad que una startup de cincuenta personas.
La integración vertical que Orbital eligió le da control sobre su cadena de valor. Pero también le da la responsabilidad total sobre cada punto donde esa cadena puede fallar. Eso exige un tipo de madurez organizacional que no se construye con modelos de IA ni con capital de riesgo: se construye con conversaciones difíciles entre equipos de ciencia, manufactura y ventas industriales que tienen horizontes temporales, vocabularios y criterios de éxito radicalmente distintos.
Si esa integración se gestiona bien, Orbital tiene una posición que sus competidores más grandes en el espacio de materiales difícilmente pueden imitar rápido. Si se gestiona mal, los cincuenta millones se irán en coordinación interna antes de que el primer fluido llegue a un rack de producción.
Eso es lo que hace que esta apuesta sea genuinamente difícil, y genuinamente interesante.
