La apuesta millonaria por investigar inteligencia artificial antes de vender

¿Por qué alguien pondría tanto dinero en una empresa que todavía no vende nada? La pregunta ayuda a entender un cambio en el financiamiento de la inteligencia artificial: algunos inversores están dispuestos a aportar sumas enormes antes de que exista un producto comercial.

Durante años, lo habitual era que una empresa joven demostrara que tenía clientes antes de conseguir grandes inversiones. En este segmento, en cambio, el atractivo está en la posibilidad de resolver problemas científicos y tecnológicos que todavía no tienen una solución comprobada. La venta queda para más adelante.

Una apuesta para usar menos recursos

El caso más reciente es Flapping Airplanes, una compañía estadounidense de investigación en inteligencia artificial que no comercializa productos. Obtuvo 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 ya había conseguido otros 180 millones en su primera ronda.

Su objetivo es encontrar maneras de entrenar y hacer funcionar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menor capacidad de cómputo. Para entenderlo, podemos pensar en una cocina: la búsqueda apunta a preparar el mismo plato con menos ingredientes y menos energía.

Asher Spector, cofundador de Flapping Airplanes, planteó que la demanda de inteligencia artificial crecerá más rápido que la disponibilidad de chips y datos. Según su planteo, incluso una mejora del 10% en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico importante.

Empresas en distintas etapas

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez laboratorios de este tipo que habían reunido, en conjunto, alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. El informe también marcó diferencias entre ellos: algunos ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, mientras que otros todavía no tienen productos disponibles.

Entre los ejemplos figura AMI Labs, impulsado por Yann LeCun, ex responsable científico de inteligencia artificial en Meta. En marzo de 2026 consiguió cerca de 1.000 millones de dólares para investigar sistemas capaces de comprender el mundo físico, más allá de la predicción de texto. También aparece Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, ex investigador de OpenAI, que busca desarrollar inteligencia artificial segura y no prevé un producto comercial en el futuro cercano.

Florencia Bianchini, Ciencia y tecnología