CoreWeave Adquiere Monolith AI para Expandirse del Hardware en la Nube al Software de Ingeniería
CoreWeave cambia de estrategia: de alquilar GPU a ser dueño del flujo de trabajo de ingeniería
LIVINGSTON, N.J. — La carrera por dominar la inteligencia artificial empresarial ya no se trata solo de quién tiene el hardware más potente. CoreWeave, una vez conocido por alquilar potencia de procesamiento gráfico, apuesta fuerte a que el verdadero crecimiento reside en controlar las herramientas que los ingenieros utilizan a diario.
El lunes, el proveedor de la nube reveló su plan de comprar Monolith AI, una startup con sede en Londres que integra el aprendizaje automático en el corazón del trabajo de prueba y validación de ingeniería. El precio no ha sido revelado, pero este movimiento marca la tercera adquisición de software de CoreWeave en solo siete meses. Ese ritmo de transacciones demuestra que la compañía no se conforma con competir con hiperescaladores como Amazon o Microsoft solo en el suministro de GPU en bruto, una contienda donde los grandes recursos financieros suelen ganar.
Esta última adquisición llega en un momento en que la IA industrial experimenta una reorganización. Gigantes en simulación y servicios en la nube están compitiendo para asegurar relaciones con clientes antes de que lo hagan sus rivales. Siemens, por ejemplo, adquirió recientemente Altair Engineering en un acuerdo multimillonario. CoreWeave claramente quiere evitar quedarse atrás.
Escapando de la trampa del precio de las GPU
CoreWeave conoce los peligros de depender de una infraestructura básica. Sí, sus acuerdos principales han sido enormes: 6.500 millones de dólares con OpenAI en septiembre y otro compromiso de 14.200 millones de dólares de Meta solo unos días después. Pero esos acuerdos también exponen a la empresa a márgenes muy reducidos. Alquilar GPU implica altos costos de capital, un uso impredecible y poca influencia sobre los clientes que pueden alquilar con la misma facilidad a otra persona.
Ahí es donde Monolith cambia las reglas del juego. Su software se utiliza en departamentos de ingeniería de empresas como BMW, Nissan y Honeywell. Al analizar los datos de las pruebas, ayuda a los equipos a decidir qué experimentos ejecutar, detecta anomalías tempranamente e incluso recomienda los pasos siguientes. Reducir las pruebas físicas, aunque sea ligeramente, puede ahorrar a los fabricantes millones de dólares y acortar los plazos de desarrollo en meses.
Como lo expresó un investigador de I+D automotriz: “La ingeniería siempre ha tenido muchos datos, pero no suficientes modelos buenos. Si el software puede cerrar esa brecha y reducir el tiempo en banco de pruebas, se adopta rápidamente”.
Con adquisiciones anteriores como Weights & Biases para el seguimiento de experimentos y OpenPipe para el aprendizaje por refuerzo, CoreWeave ha estado construyendo discretamente una capa de software que dificulta la partida de los clientes. La estrategia es sencilla: ser dueño de las herramientas que generan las cargas de trabajo, no solo de las máquinas que las ejecutan.
Una gran oportunidad industrial
El mercado potencial es masivo. McKinsey estima que la IA podría aumentar la eficiencia de investigación y desarrollo en la fabricación compleja hasta en un 80 por ciento. Esa cifra es importante para los ejecutivos que supervisan ciclos de productos de una década y presupuestos de pruebas de decenas de millones. Pensemos en el desarrollo de baterías, la certificación aeroespacial o la seguridad automotriz, todas áreas donde miles de pruebas físicas podrían ser reemplazadas por modelos más inteligentes.
CoreWeave ya tiene visibilidad en entornos de alto rendimiento gracias a su asociación con el equipo de Fórmula Uno Aston Martin Aramco. Combinar esa exposición con la presencia diaria de Monolith en los equipos de ingeniería industrial le da a la empresa una historia convincente para presentar a los fabricantes.
Aun así, la ejecución no será fácil. Las empresas de ingeniería a menudo dependen de software arraigado de Siemens, Ansys o Dassault Systèmes. CoreWeave corre el riesgo de entrar en conflicto al intentar integrar su nueva adquisición en esos ecosistemas. El reciente movimiento de Siemens para integrar la simulación impulsada por IA añade otra complicación. Para tener éxito, CoreWeave debe mantener a Monolith lo suficientemente neutral como para funcionar en todas las plataformas, al mismo tiempo que orienta a los clientes hacia su propia nube.
Y luego está el historial de la propia empresa. A principios de este año, surgieron informes sobre contratiempos en las entregas a algunos clientes. Las industrias críticas para la seguridad no perdonan fácilmente los retrasos, y los equipos de adquisiciones sopesarán esos riesgos cuidadosamente antes de firmar compromisos plurianuales.
Buscando ingresos más estables
Desde el punto de vista empresarial, el atractivo de las cargas de trabajo industriales es su estabilidad. El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje llega en ráfagas: una demanda masiva en un trimestre, luego calma en el siguiente. Las pruebas de ingeniería, por el contrario, se ejecutan de manera constante a lo largo de los ciclos de vida del producto. Ese tipo de demanda predecible podría suavizar las tasas de utilización de CoreWeave y tranquilizar a los inversores a quienes no les gustan los números de montaña rusa.
La economía también parece más favorable. Los ingenieros dependen del software de uso diario, y eso significa márgenes más altos en comparación con las horas de computación en bruto. Si CoreWeave agrupa sus adquisiciones —Weights & Biases, OpenPipe y ahora Monolith— en soluciones integradas, podría pasar de cobrar por hora de GPU a cobrar por resultados. Imagine vender "programas de aceleración de validación de baterías" en lugar de tiempo de computación. Ese es un modelo de negocio completamente diferente.
Los analistas del mercado esperan que CoreWeave lance paquetes específicos para la industria en el próximo año. Las primeras victorias en el desarrollo de baterías o la certificación aeroespacial darían a la empresa argumentos convincentes para influir en los compradores cautelosos.
Riesgos, rivales y lo que viene
Los inversores ven oportunidades, pero también muchos riesgos. Integrar tres empresas de software en menos de un año no es poca cosa. CoreWeave tiene que mantener las hojas de ruta de productos en curso mientras evita la rotación de clientes. Si lo logra, la empresa podría construir defensas reales contra los hiperescaladores. Si tropieza, los rivales se abalanzarán.
Y esos rivales no se quedan quietos. Siemens, Ansys y Dassault tienen los recursos para construir o comprar herramientas que compitan. Mientras tanto, startups más pequeñas de IA física, como PhysicsX y Neural Concept, están levantando grandes rondas de capital de riesgo y podrían convertirse rápidamente en objetivos de adquisición para otros grandes actores.
Los analistas recomiendan estar atentos a algunas señales: la rapidez con la que CoreWeave integra su nuevo software, si consigue clientes destacados fuera de la base de Monolith, y si las cargas de trabajo industriales comienzan a aparecer en las métricas de uso. Construir un sólido soporte de campo para los clientes de fabricación también indicará cuán seria es la empresa con respecto a este sector.
A un nivel más amplio, el movimiento de CoreWeave probablemente acelerará la consolidación en la IA industrial. Las startups que conectan simulación, optimización de pruebas e infraestructura en la nube son de repente muy cotizadas. Quien logre ser dueño del flujo de trabajo de ingeniería completo obtendrá valoraciones premium.
El acuerdo con Monolith, en última instancia, pone a prueba si la integración vertical le otorga a CoreWeave una ventaja duradera, o si los hiperescaladores simplemente copiarán las características una vez que vean la demanda. Para los clientes industriales, el resultado podría moldear el futuro de la innovación misma: ciclos de producto más rápidos y pruebas más eficientes, o simplemente un cambio de una dependencia a otra.
NO ES ASESORAMIENTO DE INVERSIÓN