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

Durante mucho tiempo, conseguir clientes y demostrar que había una demanda concreta era un paso importante para que una empresa tecnológica joven accediera a grandes inversiones. En el sector de la inteligencia artificial está tomando fuerza otra secuencia: primero se reúne el capital para investigar y después se busca cómo llevar los resultados al mercado.

A estas compañías se las agrupa bajo el nombre de neolaboratorios. Su propuesta no se apoya necesariamente en lo que facturan hoy, sino en la posibilidad de resolver problemas científicos y tecnológicos que todavía no tienen una respuesta comprobada. Para los inversores, el atractivo está en que esos avances podrían reducir el costo de entrenar y utilizar sistemas de inteligencia artificial en toda la industria.

Una ronda de mil millones sin productos a la venta

El ejemplo más reciente es Flapping Airplanes, una empresa estadounidense de investigación que 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 vende ningún producto y, en enero de 2026, ya había reunido otros 180 millones de dólares en su primera ronda.

Su objetivo es encontrar formas de entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial con menos datos y menos capacidad de procesamiento, dos recursos que el sector consume en cantidades crecientes. Su cofundador, Asher Spector, planteó que la demanda de esta tecnología crecerá por encima de la disponibilidad de procesadores y datos, y que incluso una mejora del 10 por ciento en el rendimiento de cada procesador tendría un valor económico considerable.

Una apuesta que abarca distintos proyectos

Un relevamiento difundido en septiembre por el fondo israelí VC Cafe identificó diez empresas de este tipo que habían reunido, entre todas, alrededor de 11.600 millones de dólares en sus últimas grandes rondas. El informe también marcó una diferencia importante: mientras algunas ya ofrecen modelos o herramientas de acceso público, otras todavía no tienen productos disponibles.

Entre los casos relevados está AMI Labs, impulsado 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, que se dedica al desarrollo de inteligencia artificial segura y no tiene previsto un producto comercial en el corto plazo.

Nahuel Quintriqueo, Turismo de nieve y montaña.