La nueva apuesta de la inteligencia artificial: financiar investigación antes de vender

Entrenar y usar sistemas de inteligencia artificial requiere cada vez más datos y capacidad de cómputo. Reducir ese consumo es el desafío que atrae miles de millones de dólares hacia nuevos laboratorios de investigación, incluso cuando todavía no tienen productos para vender.

La apuesta modifica una lógica habitual del financiamiento tecnológico: en lugar de esperar a que una empresa demuestre que tiene clientes, los inversores aportan capital para buscar soluciones científicas y dejan la comercialización para más adelante. Si miramos el conjunto, la situación es diversa: algunos laboratorios ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público y otros aún no tienen productos disponibles.

Una ronda de 1.000 millones sin productos a la venta

El caso más reciente es Flapping Airplanes, una empresa 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. En enero de 2026, la compañía había captado otros 180 millones en su primera ronda.

Flapping Airplanes no comercializa productos. Investiga cómo entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menos capacidad de cómputo. Su cofundador, Asher Spector, sostiene que la demanda de esta tecnología crecerá por encima de la disponibilidad de chips y datos. Según su planteo, incluso una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico importante.

Distintas investigaciones, una misma apuesta

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez laboratorios de este tipo. Entre todos habían reunido alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. El informe también marcó que sus avances no son iguales.

Entre ellos está 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 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: se dedica a desarrollar inteligencia artificial segura y no prevé un producto comercial en el horizonte cercano.

Damián Wasilenko, Tecnología.