La apuesta de los inversores por la inteligencia artificial que todavía no tiene qué vender

Por Pablo Gorosito, Tecnología

¿Para qué esperar a tener clientes si se pueden conseguir miles de millones antes? En un sector de la inteligencia artificial, o IA, esa pregunta ya no suena tan descabellada. Hay inversores dispuestos a financiar investigaciones que todavía no se convirtieron en productos.

A estas empresas se las conoce como neolabs: laboratorios emergentes que buscan resolver problemas científicos y tecnológicos antes de salir a vender. La apuesta está en el potencial de sus investigaciones, no necesariamente en sus ingresos actuales.

¿Quién recibió la inversión más reciente?

Flapping Airplanes, una firma estadounidense de investigación en IA, 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 compañía no tiene productos a la venta.

Su objetivo es desarrollar métodos para entrenar y ejecutar modelos con menos datos y menos capacidad de cómputo. En enero de 2026 ya había conseguido otros 180 millones de dólares en su primera ronda.

Asher Spector, uno de sus cofundadores, plantea que la demanda de IA crecerá más rápido que la disponibilidad de chips y datos. Según su argumento, incluso mejorar un 10 por ciento el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico importante. Yo diría que ahí está el atractivo de la apuesta: hacer más con menos recursos.

¿Cuánto dinero recibieron estos laboratorios?

Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez neolabs que reunieron unos 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. No todos están en la misma etapa: algunos ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público; otros todavía no tienen productos disponibles.

Entre ellos está AMI Labs, impulsado por Yann LeCun, ex responsable científico de IA 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: busca desarrollar inteligencia artificial segura y no tiene un producto comercial previsto para el futuro cercano. Para mí, el dato clave es este: la inversión financia posibilidades, no resultados garantizados.