A principios de este año, escribí sobre la crisis energética de la IA y sostuve que ahora la coordinación importa más que la nueva capacidad. Los números no han mejorado. Una investigación de la Agencia Internacional de Energía (AIE) muestra que gSe prevé que la demanda global de electricidad de los centros de datos se duplique aproximadamente, de 485 TWh en 2025 a alrededor de 950 TWh en 2030.y crecer más de cuatro veces más rápido que la demanda total de electricidad de todos los demás sectores.
Gran parte de la capacidad que Europa necesita ya existe, pero permanece sin uso la mayor parte del tiempo. El software que organiza los activos existentes libera ese margen de maniobra años antes de que lo hagan las nuevas líneas y subestaciones.
Después del primer artículo, mi colega Anna Trendewicz y yo investigamos quién está construyendo realmente este software en Europa. Encontramos un pequeño grupo de empresas que trabajan en las cuatro capas de eficiencia: red, instalaciones, computación y software.
Grid: hacer visible la capacidad existente
Sympower de Ámsterdam y GridBeyond, con sede en Dublín, han recaudado cada uno más de 70 millones de euros. Ambos convierten a los centros de datos y a los usuarios de energía industrial en activos de red flexibles al agregar su demanda y ofertarla para equilibrar los mercados en múltiples países europeos.
Entrix de Munich se encuentra entre los optimizadores de almacenamiento de baterías más establecidos de Alemania y comercializa capacidad flexible en los mercados diario, intradiario y de equilibrio.
La finlandesa Capalo AI gestiona una planta de energía virtual que había contratado más de 1 GW de almacenamiento de baterías para finales de 2025 y desde entonces se ha expandido desde los países nórdicos y bálticos hasta Polonia y Bulgaria.
Piclo de Londres opera un mercado de flexibilidad que conecta activos de energía distribuida con operadores de red, y Inspired de Viena automatiza el comercio de activos flexibles impulsado por IA en los mercados spot de energía europeos (Nota: Future Energy Ventures es un inversor tanto en Piclo como en Inspired).
Ninguna de estas empresas comenzó como especialista en centros de datos. La mayoría construyó sus plataformas para lograr flexibilidad industrial y renovable, lo que muestra cuán nueva es todavía la versión específica de IA de este problema.
Instalación: la capa de física
Etalytics con sede en Darmstadt, una empresa derivada de TU Darmstadt, optimiza los sistemas de refrigeración, calefacción y energía dentro de una instalación. Su plataforma etaONE combina IA con gemelos digitales basados en la física y control predictivo de modelos, y los operadores pueden permitir que ajuste los puntos de ajuste automáticamente o aprobar su recomendación manualmente. Los clientes de centros de datos incluyen Equinix, Digital Realty, NTT y Telehouse.
NTT Global Data Centers redujo la energía de refrigeración en un 19 % con el software, y Telehouse Germany redujo la electricidad de refrigeración en un 10,4 % en su campus de Frankfurt, un sitio que ya consideraba bien optimizado. En toda su base de clientes, etalytics reporta ahorros de hasta el 50%.
En 2025, M12, el fondo de riesgo de Microsoft, lideró una ampliación de 8 millones de euros que llevó su Serie A a 16 millones de euros, y etalytics abrió su negocio en Estados Unidos este año.
Para los operadores de IA esto importa más allá de la factura energética. Un sitio con una conexión de red fija puede transferir cada kilovatio que ahorra en refrigeración a su carga de TI, lo que convierte la eficiencia directamente en capacidad de rack vendible sin un nuevo sitio o una nueva interconexión.
Gradyent de Róterdam avanza un paso más allá de la valla. Su gemelo digital en tiempo real optimiza las redes de calefacción urbana para empresas de energía en más de 35 ciudades europeas, y recaudó 28 millones de euros en una Serie B en 2025. La plataforma puede encaminar el calor residual de un centro de datos a la red de calefacción de una ciudad, donde calienta los hogares en lugar de ventilarlos.
Computación: la capa de recuperación
FlexAI, con sede en París, se lanzó en 2024 con una ronda semilla de 28,5 millones de euros liderada por Alpha Intelligence Capital, Elaia y Heartcore, con la participación de Bpifrance. Su software coloca la carga de trabajo de inferencia y entrenamiento de IA en hardware heterogéneo de diferentes proveedores y nubes, de modo que los clientes no estén atados a una sola generación de GPU.
YellowDog, con sede en Bristol, programa cargas de trabajo en flotas locales, híbridas y de múltiples nubes de manera similar.
Software: las primeras entradas
La eficiencia del modelo reduce la demanda de energía antes de que una carga de trabajo llegue al bastidor. Multiverse Computing, con sede en San Sebastián, comprime grandes modelos de lenguaje hasta en un 95%, utilizando redes tensoriales de inspiración cuántica. Recaudó 189 millones de euros en 2025 y anunció una Serie C de hasta 500 millones de euros en julio de 2026.
Pruna AI, con sede en Munich y París, y respaldada por EQT Ventures, tiene un motor de optimización de código abierto que combina poda, cuantificación y otros métodos de compresión para hacer modelos más pequeños y más baratos de ejecutar.
En EE.UU., los operadores tradicionales ya están comprando esta capa. Nvidia adquirió OctoAI en septiembre de 2024 y Red Hat acordó comprar Neural Magic dos meses después. Ambos acuerdos muestran cuán temprana es esta subcapa y cuán rápido se está consolidando.
La interfaz: donde se encuentra el valor
Casi ninguna de las empresas trabaja en capas. Un agregador de flexibilidad no gestiona la orquestación de GPU y un programa de carga de trabajo no ve los precios de la red. etalytics es lo que más se acerca: más allá de la refrigeración, su plataforma reduce las cargas máximas y programa el almacenamiento y la generación in situ en función de los precios del mercado, lo que vincula las operaciones de las instalaciones a la red. Nadie todavía conecta eso para calcular.
La posición más valiosa en esta pila se encuentra en las costuras, donde un sistema toma decisiones sobre la red, las instalaciones y la computación en conjunto en lugar de que proveedores separados informen a propietarios de presupuestos separados. Ninguna empresa europea ocupa hoy esa posición. Para los fundadores, es la oportunidad más clara y defendible que aún está abierta.
De acuerdo a Informe del índice de IA de Stanfordel costo de inferencia de ejecutar un modelo en el nivel GPT-3.5 se redujo más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024, principalmente a través de modelos y software eficientes. Sin embargo, la mayor parte del capital de infraestructura de IA todavía fluye hacia la construcción física.
En Estados Unidos, la generación al menos en teoría puede reactivarse o ampliarse. En Europa, donde la conexión a la red lleva años más que la construcción, el capital que ignora la capa de software apuesta a que la cola de conexión se despeje a tiempo.
Las empresas mencionadas muestran que Europa ya está desarrollando la tecnología subyacente. Desde la perspectiva de un inversor, la ventana para respaldar a la capa que saque más provecho de la infraestructura existente en Europa todavía está abierta.