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También está aumentando el número de chips que posee, con unos 289 000 activos y contratados a fecha del segundo trimestre de 2026
Según fuentes familiarizadas con el asunto, Nscale está comunicando a los posibles inversores que cuenta con unos US$51.000 millones en ingresos contractuales totales antes de una oferta pública inicial en Estados Unidos que podría tener lugar en septiembre.
Según fuentes que pidieron permanecer en el anonimato, los ejecutivos de la compañía con sede en Londres informaron a los posibles inversores sobre su trayectoria de crecimiento, con unos ingresos que superarán los US$100 millones en el segundo trimestre de 2026, frente a los aproximadamente US$37 millones del primero y los cerca de US$33 millones de todo 2025.
Empresas como Nscale compiten por construir sus centros de datos de IA, invirtiendo decenas de miles de millones de dólares en chips y otros equipos, con el fin de arrendar capacidad de procesamiento.
Según algunas fuentes, Nscale está trabajando para añadir 10 gigavatios de potencia a sus centros de computación de IA, sumándose a los 831 megavatios de potencia activa y contratada ya existentes. Un gigavatio puede abastecer de energía a aproximadamente 750 000 hogares estadounidenses simultáneamente. La compañía está desarrollando centros de datos en ubicaciones como Noruega y Virginia Occidental.
También está aumentando el número de chips que posee, con aproximadamente 25 000 activos y unos 289 000 activos y contratados a fecha del segundo trimestre de 2026, según fuentes cercanas a la empresa. La mayoría de los chips actualmente activos de Nscale pertenecen a la serie Blackwell de Nvidia Corp., indicó una de las fuentes. Asimismo, han contratado alrededor de 194 000 GPU Nvidia Vera Rubin, añadió la misma fuente.
Nscale está cerrando acuerdos que van más allá de simplemente aumentar su capacidad de procesamiento. En julio, la compañía acordó la compra de la startup de software Anyscale por US$1.650 millones, con el objetivo de ayudar a sus clientes a utilizar la potencia de procesamiento de la IA de forma más eficiente.
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