La apuesta millonaria por empresas de inteligencia artificial que todavía no venden

Entrenar y usar modelos de inteligencia artificial exige cada vez más datos y capacidad de cómputo. Para un grupo de inversores, encontrar la forma de gastar menos recursos justifica poner miles de millones de dólares sobre la mesa, incluso antes de que haya algo para vender.

La lógica se aparta del camino que durante años siguieron muchas empresas tecnológicas: primero conseguir clientes y después buscar grandes rondas de financiación. En estos nuevos laboratorios, la investigación va adelante y la comercialización queda para más tarde. La apuesta es ambiciosa, aunque el resultado todavía no está garantizado.

Mil millones para investigar

El caso más reciente es Flapping Airplanes, una compañía estadounidense que obtuvo 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 comercializa productos y busca desarrollar métodos para entrenar y ejecutar modelos con menos datos y capacidad de cómputo. En enero de 2026 ya había recibido otros 180 millones en su primera ronda.

Su cofundador, Asher Spector, planteó que la demanda de inteligencia artificial crecerá más rápido que la disponibilidad de procesadores y datos. Según su razonamiento, incluso una mejora del 10% en el rendimiento de cada procesador podría tener un valor económico importante. Dicho de otro modo: ahorrar recursos en cada equipo puede hacer una diferencia a escala de toda la industria.

Distintos proyectos, una apuesta común

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez laboratorios de este tipo que reunieron, en conjunto, unos 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. No todos están en la misma etapa: algunos ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público y otros todavía no tienen productos disponibles.

Entre ellos está AMI Labs, impulsado por Yann LeCun, ex responsable científico de inteligencia artificial de Meta. En marzo de 2026 captó cerca de 1.000 millones de dólares para investigar 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 mí, la distinción importa: recibir inversión no equivale a haber resuelto el problema. Antes de dar por probado un avance, revisá si la empresa ya ofrece una herramienta y qué resultados concretos mostró.

Federico Maza, Tecnología