Quince empleados y exempleados de Google DeepMind se reunieron a desayunar en septiembre en un hotel de cinco estrellas frente a las oficinas de Google en Londres, y la conversación se fue rápido a un solo tema: cómo levantar dinero para una startup de inteligencia artificial, según reconstruyó Bloomberg con una persona que asistió. La escena retrata dos cosas a la vez: científicos que dejan el laboratorio para fundar compañías que exploran caminos distintos a los grandes modelos de lenguaje (LLM) y fondos de capital de riesgo que compiten por financiarlos. El caso más reciente es Nando de Freitas, que negocia al menos 100 millones de dólares para Revolution Labs.
De Freitas trabajó cerca de una década en DeepMind, pasó después por Microsoft y dejó el laboratorio en 2024. Revolution Labs se concentrará en modelos de difusión, que Bloomberg describe como una alternativa a la tecnología transformer en la que se basan los LLM. En lugar de producir una respuesta pieza por pieza, un modelo de difusión parte de ruido y lo refina en varios pasos hasta llegar al resultado; es la técnica detrás de muchos generadores de imágenes. Fondos como Accel están en pláticas para liderar la ronda, que probablemente llegará en varios tramos, según personas al tanto que pidieron no ser identificadas. De Freitas no respondió a Bloomberg y Accel declinó comentar.
Cinco startups, cinco apuestas lejos de los LLM
La siguiente tabla reúne las compañías de exinvestigadores de DeepMind que aparecen en la cobertura de septiembre de 2026, qué proponen y cuánto dinero tienen o buscan.
| Startup | Fundador de DeepMind | Qué propone | Dinero |
|---|---|---|---|
| Ineffable Intelligence | David Silver | IA que aprende por ensayo y error, sin datos humanos | 1,100 millones de dólares cerrados en abril de 2026 |
| Emulate | Jack Parker-Holder | Modelos del mundo que simulan y predicen el entorno real | Negocia hasta 700 millones de dólares |
| Revolution Labs | Nando de Freitas | Modelos de difusión | Negocia al menos 100 millones de dólares |
| Metis Reasoning | Thore Graepel | Razonamiento con búsqueda y planificación al estilo AlphaGo | Decenas de millones primero; después, un tramo de cientos de millones |
| FractalBrain | Janusz Marecki | Aprendizaje continuo | Recauda fondos; monto no revelado |
La más grande es Ineffable Intelligence, de David Silver, quien encabezó el equipo de aprendizaje por refuerzo de DeepMind. En abril levantó 1,100 millones de dólares con una valoración de 5,100 millones, en una ronda liderada por Sequoia y Lightspeed en la que también entraron Nvidia y Google, reportó TechCrunch. Otros cuatro exintegrantes del laboratorio son cofundadores.
Emulate nació en agosto de la mano de Parker-Holder, Matthew McGill y Philip Ball, los tres del equipo de modelos del mundo de DeepMind. Parker-Holder fue uno de los investigadores principales de Genie 3, el modelo que genera entornos 3D interactivos a partir de texto. Sobre su valoración hay dos cifras: el Financial Times la situó en 3,700 millones de dólares antes de la inversión y Bloomberg en 3,000 millones, según recopiló The Next Web.
Graepel, coautor del artículo de AlphaGo publicado en Nature, dejó DeepMind este verano. Su propia descripción del proyecto, citada por PYMNTS, habla de llevar el razonamiento de AlphaGo, que combina juicio aprendido con búsqueda y planificación, a la IA de frontera para que las máquinas planeen y actúen con incertidumbre.
Rondas por tramos, la fórmula que empuja las valoraciones
Metis y Revolution Labs comparten una estructura que Bloomberg identifica como tendencia en las llamadas neolabs, startups de investigación fundadas por científicos de los grandes laboratorios. Las rondas se dividen en tramos: un fondo de primera línea entra temprano a una valoración más baja, lo que funciona como señal de confianza en el equipo. Los inversionistas que llegan después ven ese logotipo en la lista de accionistas y pagan un precio más alto, con lo que sube la valoración que se anuncia.
La competencia por esos equipos es intensa. Marecki, ex científico líder de DeepMind y hoy socio de IA en la firma Ahren Innovation Capital, dijo a Bloomberg que se reúne con frecuencia con gente del laboratorio que busca una salida.
"A esta gente la están abordando de forma agresiva los fondos de capital de riesgo", dijo Marecki.
El mismo Marecki reconoce el cansancio con los precios: las valoraciones solían ser de 10 veces los ingresos y ahora llegan a 200 o 300 veces, según sus palabras a Bloomberg.
La presión por los LLM empuja a los científicos hacia fuera
Para Marecki, el motivo de fondo es interno. "Hay una presión desde arriba para dejar todo en lo que estás trabajando y enfocarte en los grandes modelos de lenguaje", dijo. "Entonces simplemente te vas, no tiene caso".
El centro de poder también se movió. Bloomberg describe cómo Alphabet desplaza el mando de su división de IA de Londres a California: en agosto, el cofundador de DeepMind Demis Hassabis dejó el control diario del laboratorio en manos del jefe de tecnología Koray Kavukcuoglu y pasó a ser científico en jefe de Alphabet, con foco en la estrategia de largo plazo hacia la inteligencia artificial general. Ese mismo día, Jeff Dean salió para fundar una compañía respaldada por Google. Noam Shazeer, colíder de Gemini, se fue a OpenAI, y el Nobel John Jumper aceptó un puesto en Anthropic, como contamos cuando DeepMind deshizo el equipo de AlphaFold. De los 20 autores originales del artículo de AlphaGo, solo unos cuantos siguen en DeepMind.
No todas las salidas persiguen una ronda. Robert O'Callahan, experto técnico de DeepMind en Nueva Zelanda que trabajaba en herramientas de diseño de chips, anunció en su blog que deja Google y explicó que el ritmo de cambio de la IA es demasiado alto y que apostar por una superinteligencia pronto es irresponsable, reportó The Decoder.
Hassabis ha rechazado que exista una fuga de cerebros. En un evento en Cannes este año dijo:
"Hay mucho movimiento de talento entre todos los laboratorios líderes y nos quedamos con la parte que nos corresponde del mejor talento. Tenemos, por mucho, el equipo de investigación más grande y amplio de todos los laboratorios".
Un portavoz de Google declinó comentar las salidas recientes.
La mayoría no funda: se va a la competencia
Las startups son la parte más visible del fenómeno, pero no la más grande. Google y DeepMind han producido más de 40 fundadores de neolabs, más que OpenAI, Anthropic y Meta juntas, según un análisis de Radical Ventures de junio citado por Bloomberg. Aun así, el grueso de quienes se van termina en otro laboratorio. De acuerdo con datos de la firma británica Zeki Data publicados por Fortune en agosto, en los 12 meses previos el 25% del talento que dejó DeepMind se fue a Anthropic, el 21% a Meta y el 14% a OpenAI.
De las cinco startups de la tabla, solo Ineffable tiene su ronda cerrada; Revolution Labs, Metis Reasoning, Emulate y FractalBrain siguen negociando. Los fondos respaldan a estos investigadores por su historial en el laboratorio, según Bloomberg, y Emulate, con apenas semanas de vida, ya se discute a una valoración de entre 3,000 y 3,700 millones de dólares.
