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

¿Por qué alguien invertiría miles de millones de dólares en empresas que todavía no venden un producto? En la inteligencia artificial, la respuesta está en lo que esas compañías podrían descubrir. Su apuesta es investigar problemas técnicos y científicos primero y dejar la comercialización para después.

Durante años, conseguir clientes era una señal importante para acceder a grandes inversiones. Ahora, un grupo de laboratorios emergentes de inteligencia artificial empieza a alterar ese orden. Según un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe, diez de estas empresas reunieron en conjunto alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas rondas importantes.

Menos datos y menos capacidad de procesamiento

El caso más reciente es Flapping Airplanes. La firma estadounidense, que no comercializa ningún producto, consiguió 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 había captado otros 180 millones en su primera ronda.

La compañía busca formas de entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menos capacidad de procesamiento. Entrenar un modelo implica ajustarlo a partir de información, algo parecido a practicar con muchos ejemplos. Ejecutarlo es ponerlo a trabajar. Ambas etapas requieren recursos que la industria consume en cantidades crecientes.

Asher Spector, cofundador de Flapping Airplanes, plantea que la demanda de inteligencia artificial crecerá más rápido que la disponibilidad de procesadores y datos. Según su argumento, incluso mejorar un 10 por ciento el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico importante.

Distintos caminos, una misma apuesta por investigar

No todas estas empresas están en la misma etapa. El relevamiento de VC Cafe señala que algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, mientras que otras aún no tienen productos disponibles. Entre ellas figura 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 sistemas capaces de comprender el mundo físico, más allá de los modelos que predicen texto.

También aparece Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, ex investigador de OpenAI. Su objetivo es desarrollar inteligencia artificial segura y no tiene un producto comercial en el horizonte cercano. Para quienes usamos estas herramientas, la promesa es que los avances puedan abaratar su desarrollo y funcionamiento. Por ahora, se trata de investigaciones, no de resultados garantizados.

Rodrigo Ibáñez Paz, Tecnología