La apuesta millonaria por la inteligencia artificial que todavía no llegó al mercado

¿Por qué alguien invertiría miles de millones de dólares en una empresa que todavía no vende nada? En el sector de la inteligencia artificial, la respuesta está en una promesa: encontrar formas de hacer que esta tecnología necesite menos recursos y resulte más accesible para toda la industria.

Estas compañías son conocidas como neolabs. A diferencia del recorrido que durante años siguieron muchas empresas emergentes, consiguen grandes sumas para investigar antes de demostrar que tienen clientes o una solución lista para comercializar. La apuesta de los inversores está puesta en lo que podrían desarrollar, no necesariamente en lo que facturan hoy.

Una inversión de 1.000 millones sin productos a la venta

El caso más reciente es Flapping Airplanes, una firma estadounidense de investigación en inteligencia artificial que 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. La compañía no comercializa productos y, en enero de 2026, ya había reunido 180 millones de dólares en su primera ronda.

Su objetivo es reducir la cantidad de datos y la capacidad de cómputo que se necesitan para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial. Dicho de otro modo, busca que estos sistemas aprendan y funcionen con menos información y menos trabajo de los procesadores. Son dos recursos que la industria consume cada vez más.

El cofundador Asher Spector sostiene que la demanda de inteligencia artificial crecerá más rápido que la oferta de chips y datos. Según su planteo, hasta una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico importante.

No todas están en la misma etapa

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez neolabs que reunieron alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. Conviene hacer una distinción: algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, mientras que otras todavía no tienen productos disponibles.

Entre ellas 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 diseños de sistemas capaces de comprender el mundo físico, más allá de predecir texto. También figura Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, ex investigador de OpenAI, que apunta a desarrollar inteligencia artificial segura y no prevé un producto comercial en el horizonte cercano.

Para el usuario común, el cambio todavía es una posibilidad, no una mejora garantizada. Si estas investigaciones logran reducir los recursos necesarios para desarrollar y usar inteligencia artificial, podrían abaratar la tecnología para la industria. Por ahora, el dinero financia la búsqueda de soluciones que aún deben probarse. Tomás Aguirre Cornejo, Tecnología.