La apuesta millonaria por investigar inteligencia artificial antes de salir a vender

El entrenamiento y el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial requieren cada vez más datos y capacidad de cómputo. Frente a ese desafío, un grupo de empresas jóvenes atrae inversiones millonarias para investigar soluciones que aún no están comprobadas, incluso antes de tener productos a la venta.

El fenómeno modifica una lógica habitual del financiamiento tecnológico: en lugar de esperar a que una empresa demuestre que tiene clientes, algunos inversores aportan capital en una etapa centrada en la investigación. La posibilidad de vender queda para más adelante y la apuesta se concentra en el potencial de los desarrollos.

Mil millones de dólares para reducir el uso de recursos

Uno de los casos más recientes es el de Flapping Airplanes, una compañía estadounidense que no comercializa productos y busca métodos para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial con menos datos y capacidad de cómputo. La empresa obtuvo 1.000 millones de dólares en una ronda encabezada por Index Ventures y Lux Capital, con la participación de Sequoia Capital, GV, Kleiner Perkins y Nvidia.

En enero de 2026, la firma ya había recibido 180 millones de dólares en su primera ronda. Su cofundador, Asher Spector, sostuvo que la demanda de inteligencia artificial crecerá más rápido que la oferta de chips y datos disponibles. Según planteó, hasta una mejora del 10% en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico significativo.

Distintos proyectos, una misma apuesta por la investigación

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez empresas de este tipo. En conjunto, habían conseguido alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. El informe también señaló diferencias entre ellas: algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, mientras que otras todavía no tienen productos disponibles.

Entre los proyectos figura AMI Labs, impulsado por Yann LeCun, ex responsable científico de inteligencia artificial en Meta. En marzo de 2026 captó cerca de 1.000 millones de dólares para investigar arquitecturas capaces de comprender el mundo físico, más allá de los modelos que predicen texto.

Otro ejemplo es Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, ex investigador de OpenAI. Su objetivo es desarrollar inteligencia artificial segura y no tiene previsto lanzar un producto comercial en el horizonte cercano. En estos casos, el financiamiento acompaña proyectos con distintos grados de avance, pero con un rasgo común: la investigación precede a la venta.

Milagros Trejo, Tecnología y ciencia.