Two Delta, una empresa israelí de inteligencia artificial que mantiene un perfil reservado, ha captado decenas de millones de dólares en una ronda semilla con participación de Bill Ackman y Eric Schmidt, según informó Calcalist el 22 de octubre de 2026. Fundada en 2025 por Dvir Zeltzer y el doctor Eli David, tiene menos de 10 empleados. La información no concreta el importe ni la valoración. Ackman es fundador y consejero delegado de Pershing Square; Schmidt fue presidente de Google.
La compañía desarrolla tecnología para acelerar la inferencia de modelos de IA y utilizar mejor los recursos de cálculo. También ha publicado trabajos técnicos sobre DCOCO, un método desarrollado en colaboración con NVIDIA, y EvoWeb, una prueba para agentes de programación que modifican aplicaciones web repetidamente. Los proyectos muestran algunas líneas de trabajo, pero no describen por completo sus productos ni su modelo de negocio.
Financiación sin una imagen comercial completa
Según Calcalist, Two Delta ha revelado poco de su actividad más allá de las publicaciones técnicas de su web. Eso permite describir el objetivo del desarrollo y los inversores citados, pero no deducir ventas, número de clientes o madurez comercial. La participación de Ackman y Schmidt tampoco mide el rendimiento tecnológico, que debe evaluarse bajo condiciones de uso definidas.
La conexión con Israel es clara: una pequeña empresa local, fundada en 2025, obtiene capital de conocidos inversores internacionales para trabajar en la capa de cálculo de la IA. En vez de presentar una aplicación de consumo, se centra en cómo producen resultados los modelos existentes. Podría conseguir más trabajo con la misma infraestructura, aunque entre un experimento y el ahorro de un cliente hay pasos de integración y operación.
También hay que separar la inversión de la colaboración con NVIDIA. La información sobre la ronda cita a Ackman y Schmidt entre los inversores. La publicación técnica describe un trabajo con NVIDIA para acelerar su modelo. Eso no implica que NVIDIA haya participado en la ronda, comprado la tecnología o adoptado el método en todos sus productos; los detalles publicados no incluyen tal anuncio.
DCOCO mejora el borrador antes de validarlo
DCOCO trabaja en inferencia, el uso de un modelo ya entrenado para producir una respuesta. Una vía para acelerarla es la decodificación especulativa: un modelo pequeño y rápido propone una secuencia de tokens y el mayor la comprueba en una sola pasada. Los tokens son unidades de información, no necesariamente palabras completas. Aceptar varias propuestas juntas permite ahorrar trabajo secuencial.
Pero una propuesta rápida no siempre es buena. Si las partes de la secuencia no encajan, el modelo grande puede rechazarlas y reducir la ventaja. DCOCO intenta mejorar la compatibilidad entre candidatos antes de la validación. La empresa describe una combinación de representaciones de tokens e información contextual, con puntuación paralela de combinaciones vecinas para escoger una secuencia más coherente.
En términos sencillos, busca aumentar la cantidad de contenido que el modelo grande acepta en cada pasada sin ralentizar demasiado la preparación del borrador. El modelo grande sigue siendo quien valida. La empresa afirma que se conserva la calidad de salida del modelo objetivo. Es una afirmación sobre la ejecución, no sobre adquirir conocimientos nuevos o comprender mejor las preguntas.
Qué significa la cifra de 2.03 veces
Two Delta afirma que, en sus propias pruebas con Nemotron 3.5 Super VL de NVIDIA, el método alcanzó un rendimiento medio de generación de 2.03 veces el de la decodificación autorregresiva estándar. Son resultados publicados por la empresa, sin confirmación independiente. La cifra corresponde a condiciones concretas: razonamiento desactivado, selección voraz de tokens y una petición cada vez. No promete duplicar la velocidad en cualquier aplicación.
La publicación describe pruebas con 10 conjuntos de datos de matemáticas, programación y tareas generales, sobre hardware NVIDIA DGX B200 y el entorno vLLM. Esas condiciones forman parte del resultado. Cambiar el modelo, el hardware, la longitud de respuesta o las peticiones simultáneas puede modificarlo. La cifra sirve como resultado de una configuración, no como multiplicador constante aplicable a cualquier servicio.
El concepto de rendimiento también requiere precisión: mide cuánto contenido se genera por unidad de tiempo. No equivale al tiempo total de espera del usuario, que puede incluir otras etapas. Del mismo modo, más tokens por segundo no se traducen automáticamente en una rebaja equivalente. El coste depende además de los recursos auxiliares, la utilización del sistema y el contrato con el proveedor de cálculo.
Para un equipo israelí que considere esta tecnología, la pregunta práctica es cómo responde a sus cargas y tareas manteniendo la calidad exigida. La financiación y la cifra destacada aportan contexto, pero no sustituyen el encaje con el sistema existente. Debe diferenciarse el objetivo de eficiencia de un beneficio ya medido para un cliente, sobre el que la compañía no aporta aquí cifras comerciales detalladas.
EvoWeb mira más allá de la primera versión
EvoWeb plantea otra pregunta: ¿puede un agente de programación mantener una aplicación operativa mientras el usuario pide nuevas funciones y modificaciones? La prueba de Two Delta incluye 32 aplicaciones web, cada una sometida a 10 peticiones consecutivas: una creación inicial y 9 cambios. Así examina también las conexiones entre las funciones nuevas y lo construido anteriormente.
La diferencia frente a evaluar una sola petición es práctica. Una aplicación puede compilar correctamente y romperse cuando el agente añade una función dependiente de datos o comportamientos existentes. Una prueba continuada evalúa si los cambios encajan, no solo si cada añadido parece convincente por separado. Son las definiciones y resultados del método de la empresa, no una clasificación absoluta de todas las herramientas del mercado.
En la práctica, comprobar el mantenimiento exige volver a utilizar funciones antiguas después de un cambio. Que el código compile sin errores no garantiza que una acción del usuario termine correctamente. Ahí está la diferencia entre preparar técnicamente una aplicación y que funcione durante el uso.
Para los desarrolladores israelíes, ambos proyectos conectan con la necesidad de medir sistemas en condiciones próximas al uso continuado: la eficiencia de la generación y la conservación del funcionamiento tras cambios. Two Delta presenta una dirección tecnológica y financiación importante para su tamaño. Su actividad comercial sigue poco detallada públicamente y las cifras de aceleración siguen siendo resultados propios de los experimentos descritos.