La apuesta millonaria por empresas de inteligencia artificial que todavía investigan antes de vender

Hay empresas de inteligencia artificial que consiguen inversiones millonarias sin haber puesto un producto a la venta. Su propuesta es otra: investigar problemas que todavía no tienen una solución comprobada y dejar la comercialización para más adelante. En un sector acostumbrado a buscar clientes antes de conseguir grandes aportes, el cambio llama la atención.

A este grupo se lo conoce como neolaboratorios. Un relevamiento publicado en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez compañías de este tipo que, sumadas, obtuvieron alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas rondas importantes. No todas están en la misma etapa: algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público y otras siguen sin productos disponibles.

Mil millones para investigar cómo gastar menos recursos

El caso más reciente es Flapping Airplanes, una compañía estadounidense que no comercializa productos y consiguió 1.000 millones de dólares. La ronda estuvo encabezada por Index Ventures y Lux Capital, con participación de Sequoia Capital, GV, Kleiner Perkins y Nvidia. En enero de 2026, la empresa ya había reunido 180 millones de dólares en su primera ronda.

Su objetivo es encontrar maneras de entrenar y usar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menos capacidad de cómputo. Dicho de forma sencilla, busca que esas herramientas aprendan y funcionen con menos información y menos trabajo de las máquinas. El cofundador Asher Spector planteó que la demanda de inteligencia artificial crecerá por encima de la oferta de procesadores y datos, y que incluso una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico importante.

Distintas búsquedas, una misma apuesta

Entre las empresas relevadas también está AMI Labs, impulsada por Yann LeCun, ex responsable científico de inteligencia artificial de Meta. En marzo de 2026 captó cerca de 1.000 millones de dólares para investigar formas de diseñar sistemas capaces de comprender el mundo físico, más allá de predecir texto. Es decir, intenta avanzar hacia herramientas que no se limiten a calcular qué palabras podrían venir después.

Otra compañía es Safe Superintelligence, fundada por Ilya Sutskever, ex investigador de OpenAI. Su trabajo apunta al desarrollo de inteligencia artificial segura y no tiene un producto comercial previsto en el horizonte cercano. Las apuestas son distintas, pero comparten una lógica: el interés de los inversores está puesto en lo que estas investigaciones podrían llegar a hacer, no solamente en lo que venden hoy.

La pregunta es inevitable: ¿y eso para qué sirve? Si las investigaciones logran reducir los recursos necesarios para entrenar y usar estos sistemas, podrían abaratar su funcionamiento para toda la industria. Por ahora, ese beneficio es una posibilidad, no un resultado garantizado.

Camila Zárate, Universidad y ciencia.