Inversiones millonarias para investigar inteligencia artificial antes de vender

Por Omar Zelarayán, Campo y producción.

La posibilidad de desarrollar sistemas de inteligencia artificial que requieran menos datos y capacidad de procesamiento atrae inversiones millonarias hacia empresas que todavía se encuentran en una etapa de investigación. En este segmento, la existencia de clientes y productos a la venta dejó de ser, en algunos casos, una condición previa para acceder a grandes sumas de capital.

Un relevamiento difundido en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez empresas de este tipo que reunieron, en conjunto, alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas rondas importantes de financiamiento. El informe advirtió que no todas se encuentran en la misma situación: algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, mientras que otras aún no tienen productos disponibles.

La búsqueda de sistemas menos costosos

Uno de los casos más recientes es el de Flapping Airplanes, una compañía estadounidense dedicada a la investigación en inteligencia artificial 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, en enero de 2026, había reunido otros 180 millones de dólares en su primera ronda.

Su objetivo es encontrar métodos que permitan entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menor capacidad de cómputo. Según su cofundador, Asher Spector, la demanda de esta tecnología crecerá por encima de la disponibilidad de procesadores y datos; en ese contexto, incluso una mejora del 10% en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico significativo.

Distintas líneas de investigación

Entre las empresas relevadas también figura AMI Labs, impulsada por Yann LeCun, exresponsable científico de inteligencia artificial de Meta. En marzo de 2026 captó cerca de 1.000 millones de dólares para investigar arquitecturas capaces de comprender el mundo físico, más allá de los modelos basados en la predicción de texto.

Otro ejemplo es Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, exinvestigador de OpenAI. Su trabajo está orientado al desarrollo de inteligencia artificial segura y no contempla un producto comercial en el horizonte cercano. Los casos muestran una modalidad de financiamiento en la que los inversores respaldan investigaciones cuyos resultados y aplicaciones comerciales todavía no están comprobados.