La apuesta de miles de millones por investigar inteligencia artificial antes de vender

¿Para qué esperar a tener clientes si se pueden conseguir millones antes? En un sector de la inteligencia artificial, esa pregunta dejó de sonar absurda. Los inversores están poniendo dinero en empresas dedicadas a investigar problemas que todavía no tienen una solución comprobada. La venta vendrá después, si la tecnología funciona.

A estas compañías se las agrupa como neolaboratorios. Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez que reunieron, en conjunto, alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas de inversión. No todas están en la misma etapa: algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público y otras aún no tienen productos disponibles.

¿Qué están comprando los inversores?

La apuesta apunta al potencial de desarrollar tecnologías que reduzcan el costo de entrenar y usar modelos de inteligencia artificial. Es decir, no se trata tanto de cuánto venden hoy esas empresas como de cuánto podrían aportar al resto de la industria mañana.

El caso más reciente es Flapping Airplanes. La firma estadounidense, que no comercializa ningún producto, obtuvo 1.000 millones de dólares en una ronda liderada por Index Ventures y Lux Capital, con participación de Sequoia Capital, GV, Kleiner Perkins y Nvidia. En enero de 2026 ya había recibido otros 180 millones en su primera ronda.

Su objetivo es encontrar formas de entrenar y ejecutar modelos con menos datos y menos capacidad de cómputo. Su cofundador, Asher Spector, sostiene que la demanda de inteligencia artificial crecerá más rápido que la oferta de procesadores y datos. Según su planteo, incluso una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico significativo.

¿Quiénes más participan de esta carrera?

Entre las empresas relevadas 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 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.

La lógica es clara: financiar investigación hoy con la expectativa de que sus resultados valgan mucho mañana. Para mí, ahí también está el riesgo: una inversión enorme no garantiza que el problema tenga solución ni que la solución llegue al mercado. Por ahora, el dinero ya está sobre la mesa; veremos.

Ignacio Müller, Tecnología.