Thore Graepel, uno de los investigadores detrás de AlphaGo que dejó Alphabet a principios de este verano, está recaudando decenas de millones de dólares para una nueva startup llamada Metis Reasoning, según un informe de Bloomberg publicado esta semana. El aumento, de un pequeño grupo inicial de patrocinadores, es el último de una ola de empresas en rápida expansión fundadas por ex alumnos de DeepMind que apuestan a que el próximo salto en IA no vendrá de modelos de lenguaje más grandes sino de sistemas que puedan planificar, actuar y aprender de su propia experiencia.
Bloomberg informa que la estructura y el tamaño de la financiación aún podrían cambiar, y que Metis Reasoning podría recaudar un tramo adicional de cientos de millones de dólares con una valoración más alta en una ronda posterior. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra últimos avances en IA.
Lo que Metis Reasoning está construyendo
Los detalles sobre la empresa siguen siendo escasos, pero los detalles provienen de los propios materiales de la startup citados por Bloomberg. Según su sitio web, Metis Reasoning está trabajando en inteligencia artificial que pueda responder a problemas desconocidos y elegir una acción, con aplicaciones en robótica, ciencia e ingeniería. La propia descripción del proyecto de Graepel describe la ambición de llevar el razonamiento estilo AlphaGo a la IA de vanguardia, de modo que las máquinas puedan planificar y actuar en condiciones de incertidumbre.
La distinción con los sistemas de IA convencionales es fundamental. Un modelo de lenguaje grande predice la siguiente palabra a partir de un texto escrito por humanos. Los sistemas que persiguen Metis Reasoning y sus pares aprenden de sus propias acciones y sopesan qué hacer antes de hacerlo: un paradigma arraigado en el aprendizaje por refuerzo, el método en el que la IA mejora mediante prueba y error en lugar de imitar ejemplos humanos.
Las credenciales de Graepel dan peso a la apuesta. Fue uno de los investigadores detrás de AlphaGo, el sistema emblemático de DeepMind que dominó el juego Go mediante el juego autónomo y el aprendizaje por refuerzo, y pasó más de una década en Google DeepMind antes de partir este verano para fundar la empresa.
La diáspora de DeepMind está recaudando miles de millones
Metis Reasoning ingresa a un segmento de mercado que ha visto extraordinarios flujos de capital en los últimos meses, en gran parte provenientes de personas con la misma historia de origen londinense.
David Silver, quien dirigió el equipo de aprendizaje por refuerzo de DeepMind, recaudó 1.100 millones de dólares con una valoración de 5.100 millones de dólares en abril para su startup Ineffable Intelligence, según TechCrunch, con Sequoia y Lightspeed codirigiendo la ronda y Nvidia y Google entre los participantes, informó CNBC. Yann LeCun, al salir de Meta, recaudó 1.030 millones de dólares con una valoración previa al dinero de 3.500 millones de dólares en marzo para AMI Labs, que está construyendo modelos mundiales: sistemas que predicen cómo responderá un entorno a una acción, permitiendo que un robot compare opciones antes de moverse, como TechCrunch y un artículo del Foro Económico Mundial describieron el concepto.
Más cerca de casa, Emulate, fundada en agosto por tres veteranos de DeepMind, está en conversaciones para recaudar hasta 700 millones de dólares con una valoración de 3.700 millones de dólares, informó PYMNTS la semana pasada. Eso lo convertiría en el tercer laboratorio que surge de las oficinas de DeepMind en Londres este año con cientos de millones en financiamiento detrás.
Por qué los inversores miran más allá de los LLM
El hilo conductor de estas empresas es la tesis de que las leyes de escala que produjeron los chatbots actuales no producirán, por sí solas, máquinas que puedan actuar de manera confiable en el mundo físico y científico. La robótica, el descubrimiento de fármacos, el diseño de ingeniería y la investigación científica requieren sistemas que puedan manejar situaciones desconocidas, formular planes y aprender de las consecuencias de sus acciones, capacidades que AlphaGo demostró en un dominio limitado hace casi una década y que empresas emergentes como Metis Reasoning ahora pretenden generalizar.
Bloomberg también señala una innovación financiera que acompaña a la ola de talento: las rondas divididas en tramos, en las que el capital se recauda por etapas, se están extendiendo entre las nuevas empresas de IA. Los nuevos laboratorios utilizan una valoración principal alta para indicar confianza y atraer talento, mientras que dividir la ronda permite a los primeros patrocinadores comprar a un precio más bajo antes de que los inversores posteriores suban más. La estructura de Metis Reasoning (un modesto aumento inicial con un potencial seguimiento de cientos de millones) se ajusta exactamente a ese patrón.
El lado del riesgo del libro mayor es igualmente claro. Ninguna de estas empresas ha enviado todavía un producto que justifique su valoración, y la brecha entre demostrar capacidades de planificación en puntos de referencia y desplegarlas en robótica o ciencia sigue siendo amplia. Como lo expresó PYMNTS en su cobertura, una valoración establecida para un nombre no tiene un ancla hasta que un producto la obtenga.
Aún así, con el aumento de Graepel, la migración del liderazgo en aprendizaje por refuerzo de DeepMind a laboratorios independientes ya está efectivamente completa, y los inversores han señalado que están dispuestos a financiar un segundo acto para el paradigma que inició el auge de la IA moderna. Si Metis Reasoning puede convertir el manual probado de AlphaGo en productos comerciales determinará si esa confianza fue previsión o espuma. Para obtener cobertura continua de la carrera por la financiación que está remodelando la IA, siga nuestra sección de noticias sobre startups de IA.
---
Mantente al Día con la IALas últimas noticias, análisis y avances de inteligencia artificial, en un solo lugar.
Leer más noticias de IA →
