Cuando Jensen Huang, CEO de Nvidia, subió al escenario de la feria tecnológica Computex en Taipéi en mayo de 2025, recalcó que la era de la IA industrial ya ha llegado, con robots entrenados en IA trabajando en fábricas de alta tecnología. Con billones de dólares invertidos en estas complejas plantas, es crucial asegurar que se construyan correctamente, de forma rentable y a tiempo. Según Huang, lo que lo hace posible son sus gemelos digitales de última generación, que permiten a las empresas modelar virtualmente los procesos de producción antes de que comience la construcción. En un vídeo que mostraba la tecnología, se mencionó específicamente a una startup taiwanesa poco conocida.
Fue un momento importante para Daniel Yu, cofundador y director ejecutivo de MetAI Technology, quien se encontraba entre el público escuchando atentamente el discurso de Huang. «Pero el reconocimiento público es una cosa», dice Yu, de 36 años, en una entrevista en video desde su casa en Taipéi. «La ejecución comercial es otra. Fue una mezcla de entusiasmo y un recordatorio de que aún nos queda mucho trabajo por hacer».
Su empresa, con cuatro años de antigüedad, ya ha conseguido clientes como Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) y la estadounidense Micron Technology, y también le ha valido un puesto en la lista Forbes Asia 100 To Watch de 2025. TSMC, el mayor fabricante de chips por contrato del mundo por cuota de mercado, por ejemplo, está utilizando el software de MetAI para generar gemelos digitales personalizados de los sistemas de servicios y tuberías para sus nuevas fábricas que se están construyendo en Taiwán y Estados Unidos.
Con el software MetGen de MetAI, los fabricantes de chips pueden validar y perfeccionar diseños de fábricas complejos, convirtiendo grandes cantidades de planos y especificaciones de equipos en gemelos digitales. Estos no solo reproducen el diseño hasta el último detalle, sino que también ofrecen un entorno de entrenamiento simulado para que los modelos de IA que impulsan los robots inteligentes aprendan y practiquen habilidades del mundo real. El software es compatible con la plataforma Omniverse de Nvidia, que proporciona herramientas como el renderizado 3D para que estas fábricas virtuales se vean y funcionen como sus contrapartes físicas.
En estos espacios virtuales, los modelos de IA pueden ensayar tareas bajo diferentes condiciones operativas antes de ejecutarlas en robots físicos o máquinas automatizadas. «Con nuestro conocimiento específico del sector y nuestras capacidades de generación de simulaciones, podemos crear entornos virtuales que a los humanos les llevaría muchísimo tiempo construir», afirma Yu.
Cortesía de MetAI
Según Yu, este tipo de simulaciones 3D suelen requerir miles de horas de trabajo de los ingenieros. MetAI afirma que su software puede generar un gemelo digital en menos de cinco minutos, lo que permite a los fabricantes de chips acelerar los plazos de construcción de las fábricas a medida que la demanda de chips de IA sigue creciendo exponencialmente. Además, MetAI asegura que esto puede reducir los riesgos en la construcción de fábricas cada vez más complejas, cuyo coste puede superar fácilmente los 20.000 millones de dólares y tardar al menos 19 meses desde el diseño hasta su finalización.
La consultora global PwC publicó el año pasado que los fabricantes de semiconductores de todo el mundo planean invertir más de 1,5 billones de dólares en la construcción de nuevas fábricas entre 2024 y 2030. Gran parte de esta inversión se destina a Estados Unidos, donde TSMC ha comprometido 265.000 millones de dólares para su expansión en Arizona, utilizando el software de MetAI para sus fábricas en ese estado, según Yu, quien declinó revelar más detalles alegando confidencialidad del cliente. En junio, MetAI incorporó a Micron Technology a su cartera de clientes para generar diseños 3D de sus fábricas, mientras el mayor fabricante estadounidense de chips de memoria por ingresos expande su capacidad de producción a nivel mundial.
Mientras tanto, Yu ha comenzado a incursionar en otro sector en auge: los centros de datos de IA. Se prevé que la inversión global en este componente crucial de la infraestructura de IA alcance los 5 billones de dólares para 2030, según estimaciones de PwC en un informe de septiembre, y que América represente más de la mitad del gasto total. «Las fábricas de semiconductores son nuestro mercado de aprendizaje debido a su extrema complejidad. Pero como no hay tantos fabricantes de chips a nivel mundial, los centros de datos de IA son donde podemos escalar», afirma Yu. «La inversión en ambas industrias es tan grande que incluso una optimización del 1 % marca una enorme diferencia».
Los gemelos digitales son especialmente valiosos para las fábricas de semiconductores y los centros de datos «porque son entornos altamente instrumentados, donde el coste del tiempo de inactividad, la ineficiencia o los cambios de diseño pueden ser significativos».
Sarah Lee, directora sénior de investigación de estrategias de TI para la fabricación en IDC.
Recientemente, MetAI consiguió su primer contrato relacionado con centros de datos de IA con Cooler Master, un proveedor de sistemas de refrigeración líquida para Nvidia con sede en Taipéi. El director ejecutivo, Thomas Chen, afirma que Cooler Master está utilizando el software de la startup para generar gemelos digitales de sistemas de refrigeración líquida para dos empresas de computación en la nube. Si bien los proyectos son demasiado recientes para cuantificar el ahorro de costes, Chen asegura que MetAI ha reducido el tiempo que su empresa dedica a revisar los diseños. En lugar de redibujar manualmente las tuberías y reubicar los equipos cada vez que un cliente modifica los requisitos, los ingenieros de Cooler Master ahora pueden ajustar los parámetros y obtener una nueva distribución con MetAI en poco tiempo.
Desarrollo de ancho de banda
MetAI está sacando provecho del auge de los centros de datos de IA, en el que se espera que la inversión de capital supere los 5 billones de dólares en 2030, alcanzando los 32 billones de dólares a mediados de siglo.
Según Sarah Lee, directora sénior de investigación de estrategias de TI para la fabricación en IDC, con sede en Ontario , los gemelos digitales son especialmente valiosos para las fábricas de semiconductores y los centros de datos «porque son entornos altamente instrumentados, donde el coste del tiempo de inactividad, la ineficiencia o los cambios de diseño pueden ser significativos», afirma en un correo electrónico Sarah Lee.
La tecnología en sí lleva tiempo en el mercado, con empresas como la alemana Siemens y la francesa Dassault Systèmes entre las líderes en simulación industrial, pero Yu afirma que MetAI no compite con ellas. Explica que sus plataformas funcionan como motores subyacentes, gestionando tareas como la renderización de entornos 3D y la simulación física. Sin embargo, aún se requiere una cantidad considerable de trabajo de ingeniería para identificar objetos, asignarles propiedades físicas como masa, fricción, reflexión de la luz y textura, y programar escenarios inesperados como fallos en los equipos. En comparación, el software de MetAI etiqueta automáticamente esos datos; el archivo resultante se puede cargar en Omniverse de Nvidia para ejecutar simulaciones.
Y si bien otras startups de gemelos digitales pueden simular una amplia gama de entornos, ninguna se especializa en la construcción de fábricas y centros de datos, afirma Yu, describiendo la experiencia de MetAI en la industria como una «ventaja competitiva inexpugnable». Se negó a estimar cuánto han ahorrado TSMC y Micron utilizando el software de MetAI, señalando en cambio que un retraso de un año en la construcción puede resultar en hasta 8 mil millones de dólares en pérdidas de ingresos para los fabricantes de chips, que frecuentemente ven cómo los proyectos de fabricación se retrasan. A principios del año pasado, el director ejecutivo de TSMC, CC Wei, atribuyó el progreso más lento de lo esperado en su proyecto de Arizona a los complejos requisitos de cumplimiento y permisos, además de la escasez de mano de obra. Micron también retrasó el año pasado el cronograma de construcción de dos fábricas en Clay, una ciudad en el norte del estado de Nueva York, entre dos y tres años, supuestamente debido en parte a problemas de mano de obra.
Según Yu, para MetAI ha llegado el momento de expandirse internacionalmente. La compañía planea abrir una oficina de ventas en Estados Unidos a principios del próximo año para captar más clientes en los sectores de chips y centros de datos, manteniendo la investigación y el desarrollo en su país de origen. Para financiar esta expansión, MetAI está recaudando 25 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A, con una valoración aún no revelada, según Yu. Se espera que la ronda se cierre antes de fin de año y cuenta con Cooler Master entre los inversores.
Esta próxima ronda de financiación se produce tras la inversión inicial de MetAI de 4 millones de dólares en enero de 2025, lo que supone la primera inversión de Nvidia en una startup taiwanesa. Otros inversores locales incluyen a la empresa de automatización industrial Kenmec Mechanical Engineering y a Solomon Technology, fabricante de sistemas de visión 3D para robots industriales, ambas socias de Nvidia.
Edgar Chiu, cofundador y socio gerente de SparkLabs Taiwan, otro de los primeros inversores en MetAI, afirma que la startup destaca por su capacidad para crear rápidamente gemelos digitales que incorporan los requisitos técnicos específicos de los clientes, incluidas las normas de espaciado de equipos en las fábricas de semiconductores. «Realmente no vimos a otros actores que pudieran acercarse tanto a satisfacer las necesidades de los clientes», dice Chiu.
MetAI no facilita cifras de ingresos, pero Yu afirma que el 70 % de las ventas proviene de contratos con fundiciones de semiconductores y el resto de una combinación de proveedores de centros de datos de IA y clientes de almacenamiento como Kenmec. Según el director ejecutivo, MetAI, que cobra a sus clientes una tarifa por proyecto, está en camino de alcanzar el punto de equilibrio en diciembre y prevé que los ingresos aumenten entre un 500 % y un 600 % interanual en 2027, impulsados por una creciente cartera de contratos. Yu comenta que, si bien puede contar el número de clientes con los dedos de las manos, la prioridad es conseguir los llamados clientes faro que puedan ayudar a la empresa a perfeccionar su software.
Cortesía de MetAI
Yu llegó al mundo digital por un camino indirecto. Su primer trabajo tras licenciarse en finanzas en 2013 por la Universidad Nacional de Taiwán fue como asociado bancario en el DBS Bank de Taipéi, seguido de una etapa como operador de renta variable en la oficina de Shanghái del fondo de cobertura UG Investment Advisers. Apasionado de los videojuegos desde niño, Yu ansiaba entrar en el sector tecnológico. En 2016 se unió a Cameo, una empresa de realidad virtual con sede en Taipéi, donde instaló un teatro de proyección inmersiva en el Museo del Palacio Nacional de Taiwán. Dejó Cameo en 2019 para convertirse en director financiero de TokenBacon, pero regresó al año siguiente tras el cierre de la empresa local de blockchain.
Esa experiencia «reforzó una lección que aplico hoy en MetAI», reflexiona Yu. «Una gran tecnología por sí sola no construye una empresa exitosa. Encontrar una demanda real del mercado y una estrategia de comercialización replicable es igual de crucial».
Las fábricas de semiconductores son nuestro mercado de aprendizaje debido a su extrema complejidad. Pero como no hay tantos fabricantes de chips a nivel mundial, los centros de datos de IA son donde podemos escalar.
Daniel Yu, cofundador y director ejecutivo de MetAI
La idea de MetAI comenzó a gestarse en 2022, cuando Yu trabajaba como subdirector general en Cleantek, la empresa familiar de reciclaje de materiales semiconductores. Observó que los modelos de IA de propósito general que los fabricantes estaban implementando tras el lanzamiento de ChatGPT carecían del conocimiento especializado necesario para los procesos industriales complejos. Por aquel entonces, Renton Hsu, científico de datos e ingeniero 3D a quien Yu había conocido en Cameo, le propuso una idea: utilizar la IA para acelerar el desarrollo de simulaciones industriales.
En 2023, ambos fundaron MetAI, con Hsu, de 38 años, asumiendo el cargo de director de tecnología. (El presidente y director de operaciones, Dave Liu, de 40 años, se unió como cofundador un año después). «Cuando ChatGPT salió al mercado a finales de 2022, la gente pensaba que la IA optimizaría milagrosamente todos los procesos industriales», afirma Yu. «En retrospectiva, es evidente que eso no habría sido posible sin un profundo conocimiento del sector aplicado a los modelos de IA. Creamos MetAI para cerrar esa brecha en la adopción de la IA».
Su primer proyecto surgió de un programa acelerador dirigido por Wistron, el gigante taiwanés de la fabricación de productos electrónicos. MetAI generó datos sintéticos que la empresa utilizó para entrenar modelos de IA para detectar defectos en las líneas de producción de placas de circuitos impresos. Tras unirse al programa de startups Inception de Nvidia en 2023, MetAI fue recomendada por el gigante tecnológico a Kenmec, que la contrató para desarrollar gemelos digitales para almacenes inteligentes.
Un año después, Nvidia puso en contacto a MetAI con TSMC, que buscaba soluciones tecnológicas para dar soporte a la expansión de sus fábricas en Estados Unidos, explica Yu. El equipo viajó a Arizona y presentó su tecnología de simulación al fabricante de chips taiwanés, consiguiendo finalmente que TSMC se convirtiera en cliente el año pasado. Fue un hito para la startup, pero «trabajar con una empresa tan grande, especialmente con TSMC, con su reputación de estándares exigentes, no siempre es fácil», admite Yu. Recuerda que, en un momento dado, MetAI dedicó tres meses a validar sus algoritmos a petición de TSMC.
El trabajo adicional representó una inversión en la siguiente fase de MetAI. Yu ahora busca convertir la experiencia de MetAI en sus proyectos con TSMC y Micron en una plataforma estandarizada que pueda implementarse en cualquier fábrica de semiconductores avanzada, independientemente del tipo de chip que produzca. MetAI planea completar un prototipo para clientes seleccionados en el cuarto trimestre, seguido de una versión para centros de datos de IA a principios de 2027. «Si lo logramos, estos mercados estarán optimizados y, en última instancia, definidos por nuestro producto», afirma Yu.
