Por Canuto  

Runway, la startup conocida por sus herramientas de generación de video con IA, quiere jugar una partida mucho más ambiciosa: competir con Google y otros gigantes en la construcción de modelos del mundo, sistemas capaces de simular entornos y aprender del comportamiento real del universo más allá del lenguaje.

***

  • Runway sostiene que la próxima frontera de la IA no se construirá desde el texto, sino desde video y datos observacionales del mundo.
  • La empresa ya vale USD $5.300 millones y, según uno de sus fundadores, alcanzó USD $40 millones en ingresos recurrentes anuales en el segundo trimestre de 2026.
  • Aunque compite con firmas como Google, OpenAI, Luma y World Labs, Runway cree que su cultura y velocidad pueden darle una ventaja.

 

Runway, una startup de inteligencia artificial (IA) que ganó notoriedad por sus herramientas de generación de video, quiere ir mucho más allá del cine y la publicidad. Su objetivo ahora es competir en una de las áreas más ambiciosas del sector: los llamados modelos del mundo, sistemas entrenados para simular entornos y anticipar cómo se comportan.

La idea choca con la tesis dominante de gran parte de la industria, que durante años ha apostado por el lenguaje como base de la inteligencia artificial. Mientras empresas como OpenAI y Anthropic concentran sus esfuerzos en modelos entrenados sobre texto, Runway cree que esa ruta no basta para capturar cómo funciona la realidad.

Según explicó el cofundador y co-CEO Anastasis Germanidis, entrenar modelos con datos observacionales del mundo representa la próxima frontera de la IA. A su juicio, los modelos de lenguaje condensan conocimiento humano ya existente, pero siguen limitados por la forma en que las personas describen la realidad y por los sesgos presentes en internet.

Germanidis dijo que, para ir más allá, hace falta recurrir a datos menos sesgados y más cercanos al comportamiento real de las cosas. En conversación con TechCrunch, sostuvo que la industria necesita modelos capaces de aprender directamente del entorno, no solo de foros, libros de texto o redes sociales.

De herramientas para cineastas a una ambición científica

Fundada en 2018, Runway construyó su reputación a partir de modelos de generación de video, incluido su más reciente Gen-4.5, así como de herramientas que convierten instrucciones de texto en contenido cinematográfico editable. Esa tecnología ya impulsa procesos de producción para cineastas y agencias de publicidad.

La empresa también ha logrado acuerdos con actores relevantes del entretenimiento, entre ellos Lionsgate y AMC Networks. Sus herramientas incluso fueron utilizadas en películas como Everything Everywhere All At Once, un dato que ayudó a cimentar su imagen como una de las compañías más visibles del auge de la IA aplicada al video.

Hoy, Runway está valorada en USD $5.300 millones y, según uno de sus fundadores, alcanzó USD $40 millones en ingresos recurrentes anuales en el segundo trimestre de 2026. Esa evolución es importante porque la firma no surgió del molde clásico de Silicon Valley, ni contó desde el principio con rondas gigantescas que le permitieran ignorar la necesidad de generar ingresos.

Sus tres fundadores, dos de Chile y uno de Grecia, se conocieron en la Tisch School of the Arts de NYU y desarrollaron la compañía en Nueva York. Esa procedencia, alejada del pedigrí habitual del sector, forma parte de la narrativa con la que la empresa intenta diferenciarse frente a laboratorios mucho más capitalizados.

La visión original de Runway fue mucho más simple. De acuerdo con Alejandro Matamala-Ortiz, director de innovación, la pregunta inicial era si la IA podía convertir a cualquiera en cineasta. Tras el lanzamiento de su primer modelo de video en febrero de 2023, la misión evolucionó hacia otra más exigente: convertir a cualquiera en un cineasta realmente bueno.

Con el tiempo, los fundadores concluyeron que esos modelos podían hacer algo más que generar escenas atractivas. Según Matamala-Ortiz, aprendieron que estas arquitecturas también pueden entender cómo funciona el mundo y, al escalarse, resultar útiles para problemas muy distintos, desde robótica hasta descubrimiento de fármacos o modelado climático.

Qué son los modelos del mundo y por qué importan

Para lectores menos familiarizados con el concepto, un modelo del mundo es un sistema de IA diseñado para simular un entorno con suficiente fidelidad como para predecir comportamientos. En la práctica, eso podría servir para entretenimiento interactivo, videojuegos, robótica o investigación científica, porque permitiría probar escenarios sin depender siempre de un laboratorio físico.

Runway dio un paso explícito en esa dirección durante los últimos seis meses. En diciembre lanzó su primer modelo del mundo y ya planea presentar otro este año. La empresa no está sola: startups como Luma y World Labs avanzan en trayectorias similares, mientras Google también orienta su modelo Genie hacia ese mismo territorio.

Germanidis ve estos sistemas como una forma de infraestructura científica. Su tesis es que, si un solo modelo acumula suficientes observaciones sensoriales y datos del entorno, puede acercarse a una suerte de gemelo digital funcional del universo, sobre el cual ejecutar experimentos a mayor velocidad de la que permiten los procesos convencionales.

La promesa, según el ejecutivo, sería acortar una de las grandes fricciones del método científico: el tiempo de espera entre hipótesis y resultados. Si ese lapso se comprimiera, también podría comprimirse el progreso. Desde esa lógica, Runway no estaría construyendo solo herramientas creativas, sino una plataforma con implicaciones en ciencia, industria y salud.

Germanidis lo llevó todavía más lejos al afirmar que, si se logra construir un científico mejor que los científicos humanos, se aceleraría la comprensión del universo y la resolución de problemas complejos. Su objetivo más ambicioso, si la compañía dispone de suficiente tiempo y recursos, incluye modelos biológicos del mundo e investigación antienvejecimiento.

Ese salto conceptual es enorme. También implica pasar de un negocio claro, como el video generativo, a una carrera mucho más incierta en la que nadie ha demostrado de forma concluyente que la inteligencia basada en video se convierta por sí sola en razonamiento generalizado mediante modelos del mundo.

Una carrera costosa frente a rivales de gran escala

El desafío para Runway no es solo técnico, sino financiero y operativo. Kian Katanforoosh, CEO de Workera y profesor en Stanford, señaló que nadie ha probado aún esa transición entre video e inteligencia más general, aunque tampoco cree que sea imposible. Su advertencia principal apunta a los recursos, en especial al cómputo.

Runway tiene acuerdos con CoreWeave y Nvidia, pero no confirmó si cuenta con acceso dedicado a clústeres, el tipo de infraestructura garantizada y de gran escala que suele requerirse para entrenar modelos de frontera. Katanforoosh planteó la pregunta de forma directa: cómo construir un modelo fundacional sin un clúster. En su opinión, nadie puede hacerlo.

Hasta la fecha, la compañía ha recaudado USD $860 millones, incluida una ronda de USD $315 millones en febrero con apoyo de socios estratégicos como AMD Ventures y Nvidia. Esa cifra la mantiene relativamente cerca de algunos rivales inmediatos, aunque no la coloca en la misma liga de los actores más poderosos del sector.

Luma AI y World Labs han levantado alrededor de USD $900 millones y USD $1.290 millones, respectivamente, según datos citados en el reporte. Pero Runway también compite contra OpenAI, que de acuerdo con Sam Altman ha recaudado cerca de USD $175.000 millones, y contra Google, cuya matriz Alphabet está valorada en USD $4,86 billones.

Entre todos esos rivales, Google aparece como la amenaza más evidente para Runway. Su modelo Veo compite de forma directa con el negocio de generación de video de la startup, mientras Genie ataca el mismo horizonte de largo plazo relacionado con simulación y comprensión del mundo físico.

OpenAI tampoco queda fuera del mapa competitivo, aunque el artículo recuerda que su plataforma de video Sora fue cerrada en marzo tras quemar alrededor de USD $1 millón al día en costos de cómputo, con apenas USD $2,1 millones en ingresos según algunas estimaciones. El punto de Katanforoosh es claro: tener recursos inmensos tampoco garantiza sobrevivir ni dominar una categoría.

Una cultura fuera del molde de Silicon Valley

Parte de la apuesta de Runway descansa en una identidad corporativa distinta. La empresa cuenta hoy con 155 empleados repartidos entre oficinas en Nueva York, Londres, San Francisco, Seattle, Tel Aviv y, más recientemente, Tokio. Sus fundadores insisten en que no seguir la estandarización típica del Área de la Bahía les ha dado una ventaja operativa y cultural.

Cristóbal Valenzuela, co-CEO de la firma, nació y creció en Santiago de Chile. Estudió economía antes de pasar por el cine y luego por el software. Matamala-Ortiz, también santiaguino, estudió publicidad y dirigió una firma de diseño. Germanidis, por su parte, se enamoró de la programación a los 11 años en Atenas y llegó a Estados Unidos a los 18 para estudiar neurociencia y cine.

Los tres se conocieron en 2016 mientras asistían al Interactive Telecommunications Program de NYU, que Valenzuela describió como una escuela de arte para ingenieros. Esa mezcla entre sensibilidad creativa y formación técnica ayuda a explicar por qué Runway nació pensando en el lenguaje visual antes que en la conversación escrita como puerta de entrada a la IA.

Valenzuela sostiene que no estar anclados a Silicon Valley los obligó a ser más ingeniosos y a construir un negocio con ingresos reales en una etapa temprana. Esa necesidad, en lugar de verse como desventaja, se transformó en parte de la disciplina interna de la empresa. Según Michelle Kwon, directora de operaciones, Runway no tiene prisa por levantar más capital, incluso mientras la demanda de cómputo crece.

Michael Dempsey, socio gerente de Compound y primer inversionista en la compañía, atribuye parte de su progreso a esos antecedentes y a una cultura que, según dijo, se mueve con enorme rapidez. La comparación con ElevenLabs también aparece en ese contexto: una empresa que ha logrado superar a OpenAI y Google en ciertos benchmarks de audio pese a tener menos recursos y menor pedigrí.

Para Valenzuela, esa forma de pensar también tiene una raíz cultural. En su tiempo libre lee, entre otros autores, al poeta chileno Nicanor Parra, a quien definió como la antítesis de Pablo Neruda por ser menos formal y menos académico. Según el ejecutivo, esa visión de que las reglas son construcciones humanas influye directamente en cómo Runway concibe su papel en la industria.

La frase resume el espíritu con el que la empresa quiere entrar en una carrera dominada por gigantes: si Silicon Valley dice dónde deben estar las startups y cómo deben construirse, esa norma también puede borrarse y rehacerse. El reto para Runway será demostrar que esa irreverencia cultural puede traducirse en una ventaja sostenida en una de las competencias más costosas y difíciles de toda la inteligencia artificial.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

 


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados