El ex investigador de DeepMind que recaudó $300 millones antes de que su startup tuviera un producto

Puntos clave

• Andrew Dai recaudó una ronda de financiamiento pre-semilla valorada en $300 millones antes de que su startup lanzara algún producto.
• Dai pasó más de diez años en DeepMind, el laboratorio de IA propiedad de Google, trabajando en investigación fundacional de IA.
• Su investigación anterior contribuyó a trabajos que luego informaron a ChatGPT, el chatbot de IA desarrollado por OpenAI.
• La nueva empresa de Dai se enfoca en IA visual, es decir, software que entiende y trabaja con imágenes y video en lugar de solo texto.

La mayoría de las startups recaudan algunos cientos de miles de dólares para construir una primera versión de su producto. Andrew Dai recaudó $300 millones antes de que su empresa tuviera uno.

Dai es un antiguo investigador en DeepMind, el laboratorio de inteligencia artificial propiedad de Google y conocido por construir algunos de los sistemas de IA más avanzados del mundo. Pasó más de una década allí trabajando en investigación fundacional, el tipo de trabajo científico profundo que no siempre tiene un producto obvio asociado. Parte de esa investigación luego se incorporó al desarrollo de ChatGPT, el chatbot de IA construido por OpenAI que llevó la IA conversacional a audiencias convencionales a fines de 2022.

Ahora está apostando por un rincón diferente del campo.

Dai cree que la IA visual, software que puede ver, interpretar y razonar sobre imágenes y video de la manera que una persona puede, es una de las próximas grandes fronteras en inteligencia artificial. La mayoría de la atención pública en los últimos dos años ha ido hacia los grandes modelos de lenguaje, la tecnología detrás de chatbots basados en texto como ChatGPT y Claude. La IA visual ha avanzado más silenciosamente, y Dai cree que está cerca de un punto de inflexión.

La valuación pre-semilla de $300 millones, reportada por primera vez por TechCrunch AI, es notable porque pre-semilla normalmente es la etapa más temprana de financiamiento, cuando una empresa es poco más que un equipo fundador y una presentación. Una valuación de nueve dígitos en esa etapa refleja cuánto peso están colocando los inversores en el historial personal de Dai en lugar de cualquier producto que puedan probar.

¿Qué significa esto para la gente ordinaria?

Para la mayoría de las personas, la IA visual ya está silenciosamente presente: potencia el reconocimiento facial que desbloquea tu teléfono, los sistemas que escanean equipaje en aeropuertos y las herramientas que ayudan a los médicos a leer escaneos médicos. Si la tesis de Dai es correcta, la próxima ola será mucho más capaz. Piensa en software que puede ver un video y responder preguntas detalladas sobre él, o herramientas que ayuden a un dueño de tienda a rastrear automáticamente el inventario desde una cámara de seguridad.

Nada de eso está disponible de la empresa de Dai aún. Lo que existe ahora es un equipo bien financiado con un pedigrí de investigación fuerte y una dirección clara. El producto aún tiene que ser construido.

Para cualquiera que observe la industria de IA, el número del titular importa menos que la señal que envía. Los inversores están dispuestos a hacer apuestas enormes en investigadores con experiencia profunda, incluso sin nada que mostrar aún. Eso dice algo sobre hacia dónde se dirige la competencia en IA: hacia personas que han pasado años entendiendo la ciencia, no solo enviando software rápidamente.