David Silver, el investigador detrás de AlphaGo, ha recaudado una ronda semilla de 1.100 millones de dólares bajo la tesis de que el enfoque dominante de la industria de la IA es incorrecto.
En un desafío directo a la estrategia de modelos de lenguaje grandes defendida por OpenAI y Google, el exinvestigador de DeepMind David Silver ha asegurado 1.100 millones de dólares en financiación semilla para su nueva startup, Ineffable Intelligence. La empresa con sede en Londres, que tiene como objetivo construir una IA de autoaprendizaje mediante el aprendizaje por refuerzo, alcanzó una valoración de 5.100 millones de dólares en la mayor ronda semilla de la historia para una startup europea.
"Solo hay un número muy, muy pequeño —menos de un puñado de personas— que han realizado un trabajo verdaderamente fundamental", dijo Sonya Huang, socia del inversor principal Sequoia Capital. "Dave es uno de ellos. Estoy fundamentalmente de acuerdo con su tesis sobre dónde vamos a encontrar los próximos grandes avances".
La ronda fue codirigida por Sequoia Capital y Lightspeed Venture Partners, con una participación significativa de Nvidia, Google, Index Ventures y el fondo Sovereign AI del Reino Unido. La financiación masiva para una empresa establecida formalmente en enero de 2026 sin ningún producto subraya la intensa competencia de los inversores por respaldar a investigadores de IA de élite.
La inversión representa una apuesta de miles de millones de dólares a que el aprendizaje por refuerzo (RL), la tecnología que impulsó el éxito de AlphaGo en el juego de Go, es un camino más viable hacia la superinteligencia que escalar los LLM con datos generados por humanos. Si tiene éxito, el enfoque de Ineffable podría irrumpir en el mercado actual dominado por los LLM y crear un nuevo paradigma para el desarrollo de la IA, aunque no se esperan los primeros puntos de referencia de modelos hasta finales de 2026.
La apuesta contra los LLM
La tesis de Silver es un contrapunto directo al método industrial predominante de lograr inteligencia artificial mediante el entrenamiento de modelos con grandes cantidades de texto e imágenes generados por humanos. Sostiene que, si bien los LLM son potentes, están limitados fundamentalmente por el "combustible fósil" de los datos humanos. Por el contrario, describe su enfoque centrado en el RL como un "combustible renovable" capaz de aprender "siempre, sin límite".
La visión de Ineffable Intelligence es crear un "superaprendiz" que descubra conocimientos a partir de su propia experiencia dentro de simulaciones complejas, en lugar de simplemente dominar la información creada por humanos. Silver utiliza un experimento mental para ilustrar los límites de los LLM: una IA entrenada con datos históricos de una época en la que se creía que el mundo era plano seguiría siendo una "terraplanista", incapaz de descubrir la verdad por sí misma. Un agente de RL, sin embargo, podría potencialmente realizar sus propios experimentos dentro de una simulación para llegar a nuevos descubrimientos científicos.
Este enfoque es significativamente más difícil que el entrenamiento en conjuntos de datos estáticos, lo que explica en parte la necesidad de una inyección de capital tan grande para construir entornos simulados e infraestructura de cómputo que rivalice con los entrenamientos de LLM más grandes.
Un hito para la IA europea
La magnitud de la ronda de financiación marca un momento histórico para la escena de la IA europea, que históricamente ha operado bajo la sombra de los laboratorios con sede en San Francisco. Es parte de una tendencia más amplia de investigadores destacados que abandonan gigantes establecidos para fundar sus propias empresas, incluido Arthur Mensch de Mistral AI, también ex miembro de DeepMind.
Para el Reino Unido, la inversión es una victoria simbólica que sugiere que el talento de primer nivel con una tesis convincente puede atraer financiación masiva de Silicon Valley sin tener que trasladarse. Sin embargo, la medida no está exenta de escépticos. El director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis, ha expresado anteriormente su preocupación por las startups que recaudan rondas semilla enormes con valoraciones de miles de millones de dólares antes de desarrollar un producto o generar ingresos.
Ineffable Intelligence encaja en esta descripción, pero los inversores apuestan por la trayectoria del fundador. El trabajo de Silver en DeepMind, desde liderar el equipo de AlphaGo hasta desarrollar sus sucesores AlphaZero y MuZero, proporciona un argumento potente y coherente sobre su capacidad para escalar la inteligencia sin depender del conocimiento humano preexistente. Con más de mil millones de dólares en capital, la pregunta para los inversores es si podrá trasladar ese éxito del mundo cerrado de los juegos de mesa a la complejidad de la realidad.
Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión.
