La apuesta millonaria por la inteligencia artificial que todavía no se vende

Durante años, conseguir clientes fue una señal importante para que una empresa tecnológica joven accediera a grandes inversiones. En inteligencia artificial empieza a ganar terreno otra apuesta: financiar equipos de investigación por el potencial de sus ideas, aunque todavía no tengan productos a la venta.

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez de estos nuevos laboratorios. Entre todos habían reunido unos 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas de inversión. El informe también advirtió que sus situaciones son distintas: algunas compañías ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público y otras aún no tienen productos disponibles.

Una inversión de 1.000 millones sin productos comerciales

El caso más reciente es el de la estadounidense Flapping Airplanes, que recibió 1.000 millones de dólares en una ronda encabezada por Index Ventures y Lux Capital. También participaron Sequoia Capital, GV, Kleiner Perkins y Nvidia. La empresa no vende ningún producto y, en enero de 2026, había obtenido 180 millones de dólares en su primera ronda.

Su objetivo es encontrar maneras de entrenar y utilizar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menos capacidad de procesamiento. Su cofundador, Asher Spector, sostuvo que la demanda de estas tecnologías crecerá más rápido que la disponibilidad de procesadores y datos. Según planteó, incluso una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico considerable.

Cómo funciona la apuesta

Entrenar un modelo consiste en prepararlo con datos para que aprenda a realizar determinadas tareas. Después, hace falta capacidad de procesamiento para usarlo. Es comparable con una cocina: los datos son parte de los ingredientes y los procesadores aportan el trabajo necesario para preparar y servir el resultado. La investigación de Flapping Airplanes busca reducir los recursos que exigen esas dos etapas.

El relevamiento también incluyó a AMI Labs, impulsada por Yann LeCun, ex responsable científico de inteligencia artificial en Meta. La compañía captó cerca de 1.000 millones de dólares en marzo de 2026 para investigar diseños de sistemas capaces de comprender el mundo físico, más allá de la predicción de texto. Otro caso es Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, ex investigador de OpenAI, que trabaja en inteligencia artificial segura sin un producto comercial previsto para el futuro cercano.

Para que los posibles beneficios de estas investigaciones lleguen al conjunto de la industria y a sus usuarios, todavía falta comprobar sus resultados y avanzar hacia herramientas disponibles. Por ahora, las inversiones reflejan una apuesta por lo que estos equipos podrían desarrollar, no una garantía de que sus métodos ya funcionen o estén listos para su uso general.

Esteban Lamas, Tecnología y ciencia