EnCharge AI ha presentado su chip acelerador de inteligencia artificial EN100.

Diseñado para brindar capacidades de IA a computadoras portátiles, estaciones de trabajo y dispositivos Edge, la startup de chips de IA afirma que es el primer acelerador de IA construido sobre computación en memoria analógica precisa y escalable.

El EN100 está disponible en dos formatos: M.2 para portátiles y PCIe para estaciones de trabajo. El primero ofrece más de 200 picos de potencia de cómputo de IA con un consumo de 8,25 W, mientras que el segundo incorpora cuatro NPU (Unidades de Procesamiento Neuronal) que alcanzan aproximadamente 1 petaops, ofreciendo una capacidad de cómputo comparable a la de una GPU a una fracción del coste y el consumo de energía, según EnCharge.

Si bien la empresa no mencionó las otras ofertas, afirma que, en comparación con las soluciones de la competencia, "EN100 demuestra un rendimiento hasta ~20 veces mejor por vatio en diversas cargas de trabajo de IA", al mismo tiempo que proporciona hasta 128 GB de memoria LPDDR de alta densidad y 272 Gbps de ancho de banda.

El cómputo analógico en memoria es una novedosa arquitectura de chip que combina técnicas de cómputo analógico con arquitectura de cómputo en memoria para mejorar la eficiencia del cómputo y los cuellos de botella de la memoria, dos desafíos asociados con los enfoques tradicionales del cómputo de IA.

La compañía dijo anteriormente que su arquitectura de chip utiliza procesos de fabricación de semiconductores existentes, lo que le permite escalar rápidamente la producción.

“El cambio fundamental en la arquitectura informática de IA, basado en innovaciones de hardware y software que se han minimizado mediante investigación fundamental que abarca varias generaciones de desarrollo de silicio”, afirmó Naveen Verma, director ejecutivo de EnCharge AI. “Estas innovaciones ahora se ofrecen como productos para el uso de la industria, como soluciones de inferencia de IA escalables y programables que superan los límites de eficiencia energética de las soluciones digitales actuales. Esto significa que una IA avanzada, segura y personalizada puede ejecutarse localmente, sin depender de la infraestructura en la nube. Esperamos que esto amplíe radicalmente las posibilidades de la IA”.

Fundada en 2022 tras su escisión de la Universidad de Princeton, EnCharge AI ha estado desarrollando tecnología de chip analógico en memoria, que, según afirma, puede lograr una densidad y una eficiencia computacionales órdenes de magnitud superiores en comparación con las mejores soluciones actuales.

En febrero de 2025, la empresa anunció que había cerrado una ronda de financiación Serie B de 100 millones de dólares con exceso de demanda, lo que elevó el monto total recaudado por EnCharge AI a más de 144 millones de dólares.