La apuesta millonaria por investigar inteligencia artificial antes de vender

Por Nahuel Sosa, Tecnología y ciencia

Conseguir clientes ya no es necesariamente el primer paso para atraer grandes inversiones en inteligencia artificial. Algunas empresas dedicadas a investigar esta tecnología reciben fondos para trabajar en problemas científicos y técnicos antes de tener algo para vender.

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez compañías de este tipo que reunieron, en conjunto, alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas rondas importantes. Sus avances son distintos: algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, mientras que otras todavía no tienen productos disponibles.

Cómo funciona la apuesta

La inversión apunta al valor que podrían generar futuras mejoras para toda la industria, más que a los ingresos actuales de las empresas. Una de las metas es reducir los recursos necesarios para entrenar y utilizar modelos de inteligencia artificial. Entrenarlos supone procesar datos para que aprendan patrones; es comparable a practicar con muchos ejemplos antes de hacer una tarea. Ejecutarlos es poner ese aprendizaje en uso.

Flapping Airplanes, una compañía estadounidense que no vende productos, busca métodos para hacer ambas cosas con menos datos y capacidad de cómputo. Esta última es la potencia de procesamiento disponible, algo así como la fuerza de un motor para realizar un trabajo. La empresa captó 1.000 millones de dólares en una ronda encabezada por Index Ventures y Lux Capital, con participación de Sequoia Capital, GV, Kleiner Perkins y Nvidia. En enero de 2026 había obtenido otros 180 millones en su primera ronda.

Su cofundador, Asher Spector, planteó que la demanda de inteligencia artificial crecerá por encima de la oferta de procesadores y datos. Según sostuvo, incluso una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico significativo.

Distintos caminos y una llegada pendiente

Entre las empresas relevadas también está AMI Labs, impulsada 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 estructuras de inteligencia artificial que comprendan el mundo físico, más allá de la predicción de texto. Por su parte, Safe Superintelligence, fundada por el ex investigador de OpenAI Ilya Sutskever, se orienta al desarrollo de inteligencia artificial segura y no tiene un producto comercial previsto en el horizonte cercano.

Para que las investigaciones que aún no llegaron al mercado estén disponibles para más personas y empresas, primero deberán convertirse en tecnologías o productos de acceso público. Por ahora, el financiamiento refleja una apuesta por resolver problemas que todavía no tienen una solución comprobada.