Sanja Fidler, la investigadora de visión por computadora que pasó ocho años dirigiendo el laboratorio de IA de Nvidia en Toronto, ha recaudado más de 90 millones de dólares en financiación inicial para su nueva startup Veeda AI, según un informe de The Logic del 19 de agosto de 2026, que cita presentaciones corporativas y personas familiarizadas con el asunto. La ronda, respaldada por Khosla Ventures y Radical Ventures, se encuentra entre las mayores financiaciones iniciales jamás recaudadas por una empresa canadiense, y aterriza menos de tres meses después de que se constituyó la empresa.
La apuesta detrás del dinero es específica: Veeda está construyendo modelos mundiales básicos multimodales que simulan la realidad física, creando entornos simulados escalables donde los robots y otros agentes encarnados pueden aprender a través de la interacción. Para los lectores que siguen el cambio de la industria de la IA de los chatbots a la inteligencia física, es una de las señales más claras hasta el momento de que los modelos mundiales se han convertido en la frontera más candente en la financiación de la IA. Para más contexto sobre esta historia, consulta nuestra novedades de IA.
Del laboratorio de inteligencia espacial de Nvidia a una nueva empresa
Fidler se unió a Nvidia en mayo de 2018 para establecer la unidad de investigación del fabricante de chips en Toronto, que luego se convirtió en el Laboratorio de Inteligencia Espacial, y ascendió a vicepresidenta de investigación de IA mientras mantenía su puesto docente en la Universidad de Toronto, donde ha enseñado ciencias de la computación desde 2014. También fue miembro fundador del Vector Institute, el destacado centro de investigación y comercialización de IA de Toronto.
Sus cofundadores son Huan Ling, quien también trabajó en el Laboratorio de Inteligencia Espacial y completó su doctorado bajo la supervisión de Fidler, y Zan Gojcic, exdirector de investigación de Nvidia con sede en Zurich. Los tres incorporaron la empresa, legalmente denominada Veeda Innovation, a principios de junio de 2026, según los documentos revisados por The Logic.
El rastro documental de la ronda es inusualmente concreto para un acuerdo de semillas. A finales de julio, Veeda emitió 60,6 millones de acciones semilla a un precio de un dólar estadounidense cada una, y ese mismo día añadió dos nuevos directores: el socio radical Tomi Poutanen y el socio de Khosla, Sven Strohband. Los puestos en la junta directiva para ambos inversores junto con una emisión de acciones cotizada son la prueba estándar de una financiación cerrada. Khosla Ventures confirmó a The Logic que ha respaldado a la empresa.
Por qué los modelos mundiales y por qué ahora
El discurso de Veeda es una apuesta técnica sobre cómo deberían aprender los robots. Entrenar agentes incorporados mediante prueba y error en el mundo real no es seguro, el hardware no se escala como lo hace la computación y la experiencia del mundo real no se puede paralelizar en miles de máquinas. La alternativa es entrenar dentro de entornos simulados de alta fidelidad generados por modelos mundiales, un enfoque que la empresa considera, medio en broma, como la construcción de "la Matriz" para la IA física.
"Los modelos mundiales es donde se encuentra el próximo avance, y está a la vuelta de la esquina", escribió Fidler en la publicación que anunciaba su salida de Nvidia.
Los fundadores han ejecutado este manual antes. En el Laboratorio de Inteligencia Espacial de Nvidia, el equipo de Fidler desarrolló software que simula cómo los vehículos autónomos y los agentes humanoides interactúan con el mundo físico, y tanto Fidler como Ling formaron parte del grupo detrás del modelo mundial emblemático de Nvidia para desarrolladores que construyen sistemas físicos de IA.
Una carrera costosa y concurrida
La pareja de inversores es una de las señales más claras de la ronda. Khosla Ventures y Radical Ventures han cofinanciado repetidamente equipos de IA con gran actividad de investigación; a principios de agosto de 2026, las dos empresas codirigieron la ronda de fundación de Discovery Loop, la startup de IA para la ciencia creada por el ex científico jefe de Google, Jeff Dean.
Ambas empresas también tienen exposición directa a la categoría de modelo mundial. Radical es inversor en World Labs, la empresa de inteligencia espacial fundada por su socio científico Fei-Fei Li, y su cartera incluye Decart, que construye modelos del mundo en tiempo real. Khosla codirigió la ronda de 750 millones de dólares de la empresa de camiones autónomos Waabi en enero de 2026, con la participación de Radical; Waabi construye sus propios modelos mundiales de conducción autónoma.
El panorama de financiación más amplio es aún más competitivo. AMI Labs de Yann LeCun recaudó 1.030 millones de dólares en marzo de 2026 para buscar modelos mundiales, y World Labs recaudó 230 millones de dólares en una ronda codirigida por Radical Ventures. En comparación con esa cohorte, la semilla de Veeda de 90 millones de dólares es modesta en términos absolutos, pero se ubica cerca de la cima de la clasificación de semillas de todos los tiempos de Canadá, según datos de PitchBook citados por The Logic.
Una huella global desde el primer día
Veeda tiene oficinas en Toronto, Mountain View, Singapur y Zurich. Una filial suiza registrada en julio nombra a Gojcic director general local y a Fidler presidente de dirección. Un anuncio de trabajo dice que la compañía está contratando para "ampliar la frontera de los modelos mundiales generativos", incluido personal para preparar datos de entrenamiento y administrar grupos de chips, un recordatorio de que los canales de datos y la computación, no solo el talento de investigación, dominan el presupuesto inicial de un laboratorio básico.
Para la industria de la robótica, la llegada de otra startup modelo mundial bien financiada profundiza una tendencia que se ha estado construyendo durante todo el año: ya no se cree que el principal cuello de botella para la IA física sea el hardware de los robots, sino la escasez de entornos de entrenamiento realistas. Si Veeda y sus rivales tienen éxito, la próxima generación de robots podría pasar su "infancia" formativa enteramente dentro de la simulación, y sólo se encontraría con el mundo real una vez que ya haya aprendido a actuar.
Si el entrenamiento basado en simulación realmente puede cerrar la brecha con la destreza en el mundo real sigue siendo una pregunta de investigación abierta, una que Fidler, con un fondo de guerra de nueve cifras y dos de los inversores más favorables a la investigación detrás de ella, ahora está en posición de responder.
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