Apple ha sumado silenciosamente una nueva tecnología a su arsenal de software con la adquisición de Kuzu, una startup canadiense especializada en bases de datos gráficas rápidas y flexibles. Aunque la compra se completó en octubre de 2025, los detalles solo han salido a la luz recientemente, revelando un movimiento estratégico que podría tener implicaciones para el futuro del ecosistema de aplicaciones de la compañía.
Fundada en Ontario en 2023, Kùzu operaba con un equipo reducido de aproximadamente diez empleados. La empresa desarrolló una base de datos gráfica embebida centrada en la velocidad de consulta, la escalabilidad y la facilidad de uso. Como suele ocurrir con las adquisiciones de Apple, la presencia pública de la startup desapareció rápidamente: su sitio web fue retirado y su repositorio en GitHub fue archivado el 10 de octubre de 2025.
La compra de la empresa fue detectada a través de una base de datos regulatoria de la Unión Europea. Bajo la Digital Markets Act, las grandes plataformas tecnológicas consideradas “gatekeepers”, como Apple, deben reportar adquisiciones relacionadas con servicios de plataforma clave, incluso si el valor financiero del acuerdo no es público.
Bases de datos orientadas a grafos vs. relacionales
Para entender el interés de Apple, es importante conocer cómo funciona la tecnología de Kùzu y cómo se diferencia de las bases de datos tradicionales.
Apple es propietaria desde los años 80 de FileMaker, una sencilla base de datos relacional desarrollada por su subsidiaria Claris.
Las bases de datos relacionales organizan la información en tablas conectadas entre sí. Una tabla es conceptualmente similar a una hoja de cálculo en la que un renglón corresponde a un registro de la base de la datos.
Las bases de datos orientadas a grafos, en cambio, funcionan más como un mapa mental:
- Los datos se representan como nodos
- Las conexiones entre ellos se guardan como relaciones directas
Este enfoque permite analizar redes complejas de información con mayor rapidez. Entre los casos de uso está analizar grandes cantidades de datos con relaciones complejas para ser procesadas por la IA.
¿Dónde podría usar Apple esta tecnología?
Como es habitual, Apple no ha revelado públicamente cómo piensa integrar Kùzu en sus productos o servicios.
Es poco probable que Apple quiera usar esta tecnologia para productos como FileMaker (para la que ya tiene una base de datos relacional y que además ya se integra con otras más potentes como MySQL o PostgreSQL).
Por otro lado, macOS ya integra una base de datos relacional embedida llamada SQLite usada por el Finder, Safari, Mail, Fotos y otras muchas aplicaciones más. La realidad es que esas aplicaciones no se beneficiarían mucho de disponer de una base de datos orientada a grafos.
Es más probable que Apple esté pensando más en usar esta base de datos de forma interna. Se sabe que la compañía usa para sus aplicaciones internas de analítica las siguientes bases de datos:
- Snowflake
- SingleStore
Además, también adquirió FoundationDB, una base de datos NoSQL en el 2015.
A pesar de que Apple es conocida por proteger la privacidad de sus clientes, dispone de grandes volúmenes de datos acerca de ellos. Esto le permite usar diversas tecnologías para analizar tendencias del mercado. Aquí es donde encajaría mejor la adquisición de Kùzu.
Parte de una ola de adquisiciones
La compra de Kùzu forma parte de una estrategia más amplia de adquisiciones realizadas por Apple en 2025 para reforzar sus capacidades en software, inteligencia artificial y servicios en la nube.
Entre las empresas adquiridas el año pasado destacan:
- Pixelmator, desarrollador de software de edición de imágenes
- Styra, especializada en autorización y seguridad en la nube
- TrueMeeting, centrada en avatares digitales
- WhyLabs, enfocada en monitorización de modelos de machine learning
- Pointable, dedicada a sistemas empresariales de recuperación para modelos de lenguaje
Aunque aún no está claro cómo se integrará la tecnología de Kùzu, la adquisición subraya una tendencia clara: Apple está invirtiendo cada vez más en tecnologías fundamentales de datos e inteligencia artificial para construir un ecosistema más rápido, inteligente e interconectado.
