Majestic Labs presenta Prometheus, un servidor que aspira a sustituir un rack de GPU de Nvidia

La startup israelí Majestic Labs presentó a principios de agosto de 2026 el servidor Prometheus y afirmó que puede hacer el trabajo de un rack completo de GPU de Nvidia. La tesis central de la compañía: el principal cuello de botella de la infraestructura de IA no es la falta de potencia de cómputo, sino las limitaciones de la memoria.

¿Por qué la memoria importa más que la GPU?

Majestic Labs ataca el «muro de la memoria» (memory wall), un fenómeno bien conocido por los arquitectos de sistemas informáticos: los procesadores se quedan inactivos esperando a que lleguen los datos desde la memoria, en lugar de dedicarse a cálculos útiles. Los fundadores de la compañía, procedentes de Google y Meta*, que crearon Majestic Labs en 2023, están convencidos de que esta barrera limita el rendimiento real de los sistemas de IA más que el número de núcleos de cómputo.

Datos clave sobre la empresa y el producto:

• Majestic Labs se fundó en 2023 y su sede está en Tel Aviv
• El equipo lo forman antiguos ingenieros de Google y Meta*
• El servidor Prometheus se posiciona como sustituto de un rack completo de GPU de Nvidia
• Apuesta arquitectónica: prioridad a la velocidad de la memoria, no al cómputo

¿Qué falla en las GPU de Nvidia?

Los aceleradores de Nvidia, como H100 y B200, dominan la infraestructura de IA, pero al trabajar con grandes modelos de lenguaje chocan con una limitación fundamental. La memoria de alta velocidad HBM de cada chip tiene un volumen limitado: en la inferencia de modelos con decenas de miles de millones de parámetros, los núcleos de cómputo suelen quedarse parados a la espera de datos. La respuesta industrial habitual consiste en agrupar GPU en clústeres y aumentar el ancho de banda de las interconexiones. Majestic Labs lo considera una solución a medias, no una solución al problema.

Prometheus replantea el equilibrio del sistema: la arquitectura del servidor se construye en torno a la memoria, y no a la GPU. Según la compañía, esto permite que un solo equipo haga el trabajo para el que normalmente hace falta un rack completo de aceleradores.

«La conversación sobre hardware de IA se ha quedado atascada en una palabra: cómputo.

Queremos cambiarla por otra: memoria», resumió la compañía su postura; según The Next Web, esa tesis es la base de la arquitectura de Prometheus.

¿Hasta qué punto supone un reto para Nvidia?

En el mercado de aceleradores de IA ya operan empresas que ofrecen alternativas a las GPU tradicionales, como Groq, Cerebras y SambaNova. Majestic Labs ocupa un lugar particular en este grupo: su apuesta no es la velocidad de las operaciones matriciales, sino eliminar el memory wall como limitación del sistema. Este enfoque es especialmente relevante para las tareas de inferencia, donde los modelos grandes necesitan cargar los pesos con rapidez, y es justo ahí donde las GPU pierden más a menudo en la relación rendimiento/coste.

Qué significa

Si Prometheus supera pruebas independientes, Majestic Labs podría cambiar la lógica de compra de infraestructura de IA: ingenieros de Google y Meta* pueden plantear un desafío real al dominio de Nvidia en el segmento de servidores de IA. La cuestión principal ya no es «si es posible una alternativa», sino «cuándo será más barata y rápida que los clústeres de GPU».

*Meta ha sido reconocida como organización extremista y está prohibida en Rusia.