SiliconFlow cierra una ronda C y roza los 2.900 millones de yuanes en 2026
La empresa china de infraestructura de inferencia suma su segunda operación del año con capital estatal e industrial y lo destinará a motores de inferencia, cómputo heterogéneo y adaptación de modelos a chips
SiliconFlow ha cerrado la segunda parte de su ronda B+ y una ronda C. Sumando ambas, la compañía china acumula cerca de 2.900 millones de yuanes en financiación de capital a lo largo de 2026, según los datos que da la propia empresa, que no ha desglosado cuánto corresponde a cada tramo ni a qué valoración se han cerrado las operaciones.
Quién pone el dinero
La lista de participantes es larga y mezcla dinero público y privado: el Fondo de Inversión de Internet de China, el fondo Guoxin, el vehículo de China Mobile, China Orient Asset International y una veintena más de fondos locales, capital industrial y firmas especializadas. Los inversores que ya estaban dentro —Youtu Capital, Shengyi Capital y Guotai Venture Capital— han ampliado su posición.
Ese dinero va a tres frentes técnicos: el motor de inferencia, la planificación de cómputo heterogéneo y la adaptación entre modelos y chips. Además, la empresa ampliará su plataforma de suministro de tokens y acelerará la expansión internacional. El argumento que repite es convertir su optimización de inferencia y su volumen de tráfico en una posición duradera dentro de la infraestructura de IA.
Menos de tres años
SiliconFlow se fundó en agosto de 2023, así que todavía no ha cumplido los tres años. Su catálogo incluye API, instancias dedicadas, una plataforma MaaS para empresas y equipos todo en uno con modelos preinstalados. Dice tener despliegues en modelos de lenguaje, generación de imagen a partir de texto y generación de vídeo.
Para quien administra infraestructura, el movimiento apunta a un negocio que hasta hace poco parecía secundario: servir modelos ya entrenados. Entrenar consume capital y talento; inferir consume GPU, ancho de banda y energía todos los días del año. Proveedores cloud, laboratorios de modelos y especialistas como este compiten por quedarse con esa capa.
Queda por ver si el dinero se traduce en capacidad de cómputo real, que es lo que limita a este tipo de plataformas en China, y no en un anuncio de financiación más sin cifras de rendimiento ni de clientes.
