Una startup fundada por tres titulados en Oxford acaba de levantar su primera ronda importante. La idea es deceptivamente simple: enseñar a los refrigeradores industriales a saber cuándo no conviene trabajar a plena potencia.
Gyre Energy, empresa fundada en Oxford en 2024, anunció el 7 de julio de 2026 una ronda de inversión previa a la Serie A de más de 1,3 millones de dólares (unos 1,13 millones de euros al cambio actual de 0,87 €/USD). La ronda fue liderada por Speedinvest con participación de rule30 y Plug and Play, y combina capital privado con financiación pública. El dinero financia el despliegue del sistema de Gyre dentro de una operación de cadena de frío de 140.000 pies cuadrados (unos 13.000 metros cuadrados) de uno de los mayores operadores de logística de temperatura controlada del mundo. El cliente no se puede revelar por confidencialidad comercial.
La descripción del modelo de negocio de Gyre es técnicamente precisa pero requiere traducción. Su plataforma estudia el comportamiento térmico de cada instalación frigorífica, predice cuándo necesitará refrigeración y reduce el consumo en los momentos en que la electricidad es más cara o la red está congestionada. La energía térmica almacenada actúa como una batería invisible: el sistema «precarga frío» cuando la electricidad es barata y la libera cuando los precios suben.
Por qué los almacenes frigoríficos importan en la crisis energética
La Agencia Internacional de Energía calcula que la refrigeración ya representa aproximadamente el 10% del consumo eléctrico global y cerca del 20% de la energía usada en edificios. En las instalaciones de cadena de frío —almacenes de distribución de alimentos congelados, centros de logística refrigerada, supermercados— el sistema de refrigeración puede representar la mayoría del gasto energético del sitio.
Cuando llega una ola de calor, esas instalaciones necesitan trabajar más, justo cuando la electricidad es más cara y la red más congestionada. Es exactamente el tipo de demanda inflexible que desequilibra las redes eléctricas en verano. Los centros de datos de IA son el otro gran consumidor inelástico que presiona las redes: el fluido de refrigeración sin PFAS de Orbital Industries, financiado por Nvidia, ataca el mismo problema desde el lado del hardware. Gyre lo ataca desde el software y la gestión energética.
El número publicado por Gyre en su primer despliegue comercial —un almacén congelado de 2.900 pies cuadrados (270 m²) de un distribuidor de alimentos en Reino Unido— es llamativo: 38% de reducción en costes de electricidad y 35% de reducción en consumo energético diario, con un periodo de recuperación de la inversión inferior a 18 meses. La instalación no requirió sustituir equipos existentes; Gyre añadió software e instrumentación sobre la infraestructura ya presente.
El fundador y CEO, Dougald Coulson, lo explica en términos que conectan el software con el problema físico: «Usamos IA basada en física para entender la dinámica térmica de cada sitio de refrigeración, hasta cómo se comportan individualmente las salas y los activos, y luego optimizamos cómo funciona el sistema completo. El almacenamiento térmico es un facilitador, pero la inteligencia es lo que desbloquea el ahorro.»
IA basada en física frente a IA estadística
El término «IA basada en física» merece explicación. Los modelos convencionales de optimización de edificios usan datos históricos para predecir consumo. Funcionan bien en condiciones normales, pero no capturan la dinámica real del frío: cómo se distribuye el calor por el espacio físico, cómo afecta la carga de trabajo a la velocidad de calentamiento, cómo varían los patrones según la hora del día, la temperatura exterior o el volumen de producto almacenado.
El Cloud and AI Development Act que la UE publicó el 3 de junio de 2026 exige a los centros de datos que cumplen estándares de sostenibilidad medibles de eficiencia energética y reutilización del calor residual. Las instalaciones frigoríficas no están incluidas directamente en ese marco, pero la presión regulatoria sobre la eficiencia energética industrial es la misma tendencia que beneficia el negocio de Gyre.
El sistema de Orb de Orbital Industries simula el comportamiento cuántico de materiales para diseñar fluidos de refrigeración más eficientes; el sistema de Gyre simula la dinámica térmica de instalaciones reales para optimizar cuándo activa cada componente. Son dos aproximaciones al mismo problema desde ángulos distintos: material (qué circula por los circuitos) y software (cuándo y cómo operar esos circuitos).
Cinco datos del negocio de Gyre: fundada en 2024; cofundadores Dougald Coulson, Michael McKenna y Tom Gibson (MBAs de Oxford con formación en machine learning y sistemas energéticos); reconocida como MIT Climate Solver; múltiples becas de Innovate UK; segundo puesto en el SXSW London Venture Spotlight 2026.
El mercado que nadie quería mirar
El almacenamiento en frío no tiene el glamour de los data centers ni la urgencia política de los vehículos eléctricos. Es un sector dominado por operadores logísticos conservadores con márgenes ajustados y sistemas instalados hace décadas. Alex Davis, inversor en Speedinvest, lo resumió bien: «La refrigeración es uno de los problemas más fundamentales y más ignorados de la transición energética.»
El gobernador del Banco de Inglaterra advirtió en junio que la IA pronto podrá hacer más de lo que la red eléctrica puede alimentar, pidiendo a los reguladores que piensen en cómo racionar el acceso a la electricidad en los picos de demanda. Los almacenes frigoríficos son, con los data centers, los consumidores de electricidad más inflexibles de la economía. Si la gestión inteligente de su demanda puede aplanarse, se reduce la necesidad de nueva generación pico que solo opera unos pocos días al año.
El siguiente horizonte para Gyre es precisamente ese: los centros de datos. Coulson mencionó explícitamente en el anuncio que la empresa está apuntando a ese mercado. La lógica es la misma: un centro de datos necesita refrigeración constante, pero no con la misma intensidad en todo momento. Si el sistema puede anticipar cuándo va a aumentar la carga computacional y pre-enfriar antes de que eso ocurra, la energía consumida es más barata y más limpia.
El primer cliente identificado de Gyre en cadena de frío —cuyos resultados son los únicos publicados— es pequeño. El cliente del despliegue actual, cuyo nombre no se puede revelar, es uno de los mayores del mundo. La diferencia de escala entre ambos es la prueba que los inversores necesitan para escalar.
Mi valoración
Llevo siguiendo el espacio de eficiencia energética industrial desde los primeros fondos de deep tech europeos que empezaron a invertir en él en 2022. Gyre tiene un caso de negocio claro, un primer despliegue con datos verificables y un mercado que está empezando a recibir presión regulatoria real.
Lo que más me convence es la modularidad del sistema. No requiere sustituir los equipos de refrigeración existentes —que pueden tener décadas de vida útil residual— sino añadir una capa de software e instrumentación sobre ellos. Eso reduce la barrera de adopción de forma sustancial frente a soluciones que piden reemplazar el hardware.
Lo que más me preocupa es la escalabilidad del proceso de instalación. Cada site tiene una dinámica térmica diferente. El modelo basado en física requiere calibración por instalación. Con 1,3 millones de euros en caja, Gyre puede hacer bien el despliegue en un cliente grande; la pregunta es si puede estandarizar ese proceso para escalar a 100 o 1.000 instalaciones sin que el coste de parametrización by-site destruya los márgenes.
Mi predicción: Gyre levantará una Serie A de entre 8 y 15 millones de euros antes de finales de 2027, con los resultados del cliente de cadena de frío actual como pivot central del fundraising.
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona técnicamente el almacenamiento de energía térmica de Gyre?
Gyre no instala baterías físicas. El «almacenamiento térmico» es el propio edificio refrigerado: si pre-enfrías el espacio por debajo de la temperatura objetivo cuando la electricidad es barata (por ejemplo, de madrugada), puedes apagar o reducir los compresores durante las horas de mayor precio sin que la temperatura suba por encima del límite permitido. Es el mismo principio que calentar agua de noche con tarifa nocturna. La IA decide cuándo y cuánto pre-enfriar.
¿Qué porcentaje de ahorro puede esperarse en una instalación real?
El único dato publicado por Gyre de un despliegue en producción es 38% de reducción en costes de electricidad y 35% de reducción en consumo energético, en un almacén de 270 m² en Reino Unido. Estos números dependen mucho del perfil de precios de la energía local (cuánta variación hay entre horas punta y valle) y del tipo de instalación. Para instalaciones con alta variación de precio, los ahorros pueden ser mayores; para mercados con precios más planos, menores.
¿Por qué Gyre está mirando a los centros de datos?
Los centros de datos tienen exactamente el mismo problema que los almacenes frigoríficos: consumen grandes cantidades de electricidad para refrigeración, con picos de demanda predecibles (cuando aumenta la carga computacional). La diferencia es que los centros de datos tienen mayor disposición a pagar por soluciones de eficiencia y están bajo más presión regulatoria para reducir su huella energética. Si los resultados en cadena de frío son replicables, el mercado de data centers es sustancialmente más grande y más rentable.
Fuente: wwwhatsnew.com
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