Lingsi capta ₽35.000 millones para chips que ejecutan IA en el dispositivo del usuario

Lingsi Tech, una startup china especializada en chips para inferencia local de IA, ha captado una ronda B de unos 500 millones de yuanes (aproximadamente ₽35.000 millones). La inversión procede de los fondos de inversión estatales de la provincia de Anhui y de la ciudad de Hefei, así como de los fondos de capital riesgo Deep Report Capital, Sky Intelligence Ventures, Scientia Venture, Yingke Capital, Dongrui Capital y Yongxin Ark. El fondo de capital riesgo Taihé Capital ha sido designado asesor financiero de la compañía.

Adónde irá el dinero

Lingsi destinará los fondos a desarrollar una nueva generación de chips para inferencia de IA en el edge, es decir, para ejecutar modelos de redes neuronales en dispositivos periféricos. En concreto, la empresa planea evolucionar desde su especialización actual en chips para modelos de percepción (reconocimiento de imágenes, procesamiento de datos de sensores) hacia la compatibilidad con grandes modelos de lenguaje y sistemas de razonamiento que se ejecutan directamente en el dispositivo del usuario. Esto permitiría ejecutar sistemas de IA potentes en local, sin conexión a la nube.

• Ronda B: unos 500 millones de yuanes (≈₽35.000 millones)
• Principales inversores: fondos estatales de Anhui y Hefei
• Orientación actual: inferencia edge para LLM y modelos de nivel cognitivo
• Evolución del producto: de modelos de percepción a chips orientados a la cognición

Por qué importa para el mercado de la IA

Los chips de edge computing ganan terreno porque la computación en la nube choca con problemas de latencia, privacidad y coste. Usuarios y empresas exigen que los datos y modelos críticos funcionen en local. Lingsi compite con grandes actores como Qualcomm, Apple (Neural Engine) y NVIDIA, pero apunta al mercado asiático y a aplicaciones especializadas. La entrada de inversión estatal muestra que el edge AI también se considera un área estratégica a nivel gubernamental.

Qué significa

El aumento de la inversión en inferencia de IA en el edge indica que la inferencia local se consolida como un segmento propio del mercado de semiconductores. En lugar de la nube centralizada, procesamiento distribuido. Para los desarrolladores, esto implica nuevas bibliotecas de optimización y API para ejecutar modelos en dispositivos. Para los usuarios finales, una IA más rápida y más privada.