Por Canuto  

Las grandes tecnológicas ya no solo compiten por construir la mejor inteligencia artificial. Ahora también enfrentan una fuga de talento hacia startups fundadas por sus propios investigadores, que en cuestión de meses están levantando rondas por cientos o incluso miles de millones de dólares.

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  • Exinvestigadores de Meta, Google DeepMind, OpenAI, Anthropic y xAI están lanzando nuevos laboratorios de IA con fuerte apoyo de capital de riesgo.
  • Solo en 2026, startups de IA fundadas desde comienzos de 2025 han captado USD $18.800 millones, según datos de Dealroom citados por la fuente.
  • Los fondos están apostando por enfoques menos priorizados por los grandes laboratorios, como nuevas arquitecturas, agentes, interpretabilidad, aprendizaje por refuerzo y aplicaciones verticales.

 

La carrera global por la inteligencia artificial está produciendo un efecto secundario cada vez más visible: algunos de los investigadores más cotizados del sector están dejando compañías como Meta y Google para fundar sus propios laboratorios. El movimiento no solo está alterando el mapa del talento, sino también el flujo del capital de riesgo, que se está volcando con rapidez sobre firmas recién creadas.

Según reportó CNBC, varias de estas nuevas empresas han conseguido levantar rondas gigantescas apenas meses después de su fundación. El fenómeno refleja que los inversores no solo quieren exposición a la IA generativa dominante, sino también a líneas de investigación que podrían abrir una nueva etapa en el desarrollo de modelos y sistemas inteligentes.

En los últimos dos años, las grandes tecnológicas y los laboratorios de frontera han concentrado enormes presupuestos para entrenar modelos cada vez más grandes. Sin embargo, ese mismo foco en la escala, los benchmarks y la velocidad comercial también ha llevado a que ciertas áreas de investigación queden relegadas.

Ese vacío es precisamente el que ahora intentan ocupar startups fundadas por antiguos líderes técnicos de Big Tech. La tesis de muchos fondos es sencilla: quienes ya trabajaron dentro de los principales laboratorios entienden qué enfoques funcionan a gran escala, pero también identifican con claridad qué ideas quedaron fuera de la agenda interna.

Rondas gigantes para laboratorios recién creados

Uno de los casos más llamativos es el de David Silver, exinvestigador de Google DeepMind. El lunes anunció una ronda semilla récord de USD $1.100 millones para su startup Ineffable Intelligence, fundada apenas unos meses atrás. La magnitud de la operación ayuda a ilustrar hasta qué punto el mercado está premiando a fundadores con credenciales de primer nivel en investigación avanzada.

Otro nombre destacado es Tim Rocktäschel, también ex empleado de DeepMind, quien supuestamente está recaudando hasta USD $1.000 millones para su nueva firma Recursive Superintelligence.

AMI Labs también entró en esa dinámica de financiamiento acelerado. La empresa anunció una recaudación de USD $1.000 millones en marzo, pocos meses después de que su fundador, Yann LeCun, dijera que dejaba su cargo como jefe de IA de Meta. El laboratorio está desarrollando sistemas capaces de aprender a partir de datos continuos del mundo real.

En el último año, ex empleados de OpenAI, DeepMind, Anthropic y xAI también han recaudado cientos de millones para iniciativas de vida muy corta. Entre los nombres citados aparecen Periodic Labs, Ricursive Intelligence y Humans&, reflejando que la ola ya no responde a un solo laboratorio o empresa, sino a una migración más amplia de talento.

Por qué los inversores están apostando tan fuerte

De acuerdo con datos de Dealroom citados por CNBC, en 2026 los fondos de capital de riesgo han canalizado USD $18.800 millones hacia startups de IA fundadas desde comienzos de 2025. Esa cifra va camino de superar los USD $27.900 millones obtenidos el año pasado por compañías creadas desde comienzos de 2024.

Elise Stern, directora general de la firma francesa Eurazeo y respaldadora de AMI Labs, explicó que la carrera por el dominio de la IA entre los mayores laboratorios abrió un espacio para compañías más pequeñas y ágiles. A su juicio, cuando los líderes del mercado compiten con tanta intensidad, estrechan su foco y dejan áreas enteras menos atendidas.

Stern dijo que campos como nuevas arquitecturas, agentes, interpretabilidad y modelos verticales están siendo despriorizados, no porque carezcan de importancia, sino porque no ayudan a ganar la carrera inmediata. Esa lectura resulta central para entender por qué el capital está buscando alternativas fuera del núcleo tradicional de los grandes modelos de lenguaje.

La ejecutiva también afirmó que los fundadores con experiencia en laboratorios de frontera tienen una visión única. Según su argumento, saben qué funciona a escala y conocen exactamente qué se está dejando sobre la mesa dentro de las grandes organizaciones. Allí, sostuvo, es donde aparece la oportunidad empresarial.

Una idea similar fue planteada por Alexander Joël-Carbonell, socio de HV Capital e inversor en AMI Labs. Señaló que la presión interna por entregar resultados en benchmarks y mantener ciclos rápidos de lanzamientos deja poco espacio para una investigación realmente exploratoria, sobre todo fuera del paradigma dominante de los modelos de lenguaje de gran tamaño.

Las áreas que buscan abrirse paso fuera de Big Tech

Ricursive Intelligence ofrece un buen ejemplo de ese nuevo mapa. La startup fue fundada en septiembre y consiguió USD $335 millones en dos rondas entre diciembre y enero. Su enfoque está en herramientas de IA para ayudar con el diseño de chips, un campo de alto valor estratégico en plena competencia por infraestructura de cómputo.

Sus fundadoras, Anna Goldie y Azalia Mirhoseini, trabajaron antes en Anthropic y Google DeepMind. Allí contribuyeron al proyecto AlphaChip, orientado a automatizar el diseño de chips. Goldie explicó que los potenciales clientes se muestran más dispuestos a tratar con una empresa nueva si la perciben como un socio neutral y no como un competidor directo.

La ejecutiva resumió esa necesidad con una frase muy concreta. Dijo que, para que los fabricantes de chips les confíen su propiedad intelectual más valiosa, deben ser Suiza, algo que no sería posible si siguieran dentro de Google. Ese factor de neutralidad puede ser decisivo en industrias donde la información técnica tiene enorme sensibilidad comercial.

Ricursive Intelligence también ha recurrido a antiguos colegas. Goldie afirmó que reunieron de nuevo al equipo central de AlphaChip, lo que implicó contratar a algunos de sus ex colaboradores. Añadió que otros miembros del equipo trabajaron previamente en Google, Anthropic, Nvidia, Apple y xAI.

Periodic Labs, fundada por antiguos empleados de OpenAI y DeepMind, recaudó USD $300 millones en septiembre, pocos meses después de su lanzamiento. La firma busca desarrollar laboratorios autónomos, otra señal de que la nueva generación de startups no está copiando simplemente la receta de los grandes modelos conversacionales, sino probando rutas distintas.

AMI Labs, por su parte, ha defendido que este es el momento adecuado para su propuesta. Un portavoz de la empresa dijo que la IA ha avanzado mucho en generación de contenido, pero todavía presenta dificultades con el anclaje al mundo real, la causalidad y el comportamiento fiable en entornos reales. Según ese planteamiento, esas limitaciones ganan peso a medida que la IA sale de la pantalla y entra en la industria, la robótica y la atención sanitaria.

Ineffable Intelligence se centrará en aprendizaje por refuerzo, según una fuente familiarizada con la compañía. Este enfoque busca que los modelos aprendan de la experiencia en lugar de depender principalmente de datos humanos, en contraste con muchos sistemas líderes que se entrenan con texto extraído de internet.

Humans&, con sede en San Francisco, también trabaja con esa línea. La startup fue lanzada en octubre por ex empleados de Anthropic y xAI y recaudó USD $480 millones en enero. Su inclusión en la lista refuerza la idea de que el aprendizaje por refuerzo vuelve a atraer atención como posible pieza de la próxima generación de capacidades en IA.

Una señal de tensión dentro del ecosistema de IA

Más allá del dinero, esta ola sugiere que un número creciente de investigadores empieza a preguntarse si ampliar el enfoque actual de los modelos de lenguaje será suficiente para alcanzar el siguiente nivel de capacidad. Joël-Carbonell dijo que esa duda se está extendiendo, y eso ayuda a explicar la búsqueda de caminos alternativos fuera de las grandes plataformas establecidas.

Para las grandes tecnológicas, el reto no es menor. Empresas como Google, Meta, Anthropic y OpenAI siguen liderando en recursos, infraestructura y distribución, pero ahora deben retener talento en un entorno donde un investigador reconocido puede salir, fundar un laboratorio y cerrar una ronda multimillonaria en tiempo récord.

También hay una lectura más amplia para el mercado tecnológico. Cuando los capitales se dirigen con tanta fuerza hacia compañías en etapa temprana, se acelera la experimentación, pero también aumenta la presión por demostrar resultados en horizontes cada vez más cortos. El atractivo de estas firmas radica en su flexibilidad, aunque esa ventaja deberá traducirse en avances técnicos y aplicaciones reales.

Por ahora, lo que parece claro es que la competencia por la IA ya no se libra solo entre gigantes. También se está desplazando hacia una red de laboratorios emergentes creados por antiguos integrantes de esas mismas organizaciones. Si alguno de ellos logra abrir un nuevo paradigma, el actual éxodo de talento podría terminar siendo una de las grandes historias estratégicas del sector en 2026.

Imagen de Depositphotos 

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA

 


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