Flapping Airplanes recauda US$1.000 millones y cuatriplica su valuación a US$6.000 millones

La startup de inteligencia artificial Flapping Airplanes anunció este miércoles que recaudó US$1.000 millones en una ronda Serie A, con una valuación de US$6.000 millones, según trascendió. La operación fue codirigida por los fondos Index y Lux y llega apenas nueve meses después de su ronda semilla.

En enero pasado, la compañía había lanzado con US$180 millones aportados por GV, Sequoia e Index, en una operación que la valuó en US$1.500 millones. Con la nueva ronda, su valuación se multiplicó por cuatro en menos de un año y se convirtió en una de las subas más rápidas del ecosistema de capital de riesgo tecnológico.

Además de Index y Lux, participaron de la Serie A los inversores previos Sequoia, GV y Kleiner Perkins. También figuran en el capital de la empresa Valor, Atreides, A* y Nvidia, el fabricante de chips que abastece buena parte de la infraestructura de la industria.

Flapping Airplanes fue fundada por Aidan Smith y los hermanos Asher y Ben Spector. Smith es un emprendedor con experiencia previa y becario Thiel que trabajó en la empresa de implantes cerebrales Neuralink durante sus estudios universitarios. Asher Spector cursaba un doctorado en estadística en Stanford, mientras que Ben Spector estudiaba un doctorado en ciencias de la computación en la misma universidad y fundó Prod durante su paso por el MIT.

Prod es un acelerador de startups estudiantil de cinco años de antigüedad, con un perfil casi de sociedad secreta, que se convirtió en una de las usinas de talento más influyentes de Silicon Valley. Así lo describió David Cahn, socio de Sequoia e inversor en Flapping Airplanes, en una publicación de este año en la que explicó los motivos de su apuesta. Según Cahn, los fundadores están construyendo "el laboratorio de AGI de los jóvenes".

El desarrollo central de la compañía es lo que sus creadores definen como "el framework de megakernel más completo del mundo". Se trata de un programa que corre sobre una GPU y agrupa múltiples tareas en una sola unidad de ejecución: puede realizar entrenamientos completos, servir inferencias, ejecutar videojuegos e incluso las tres cosas a la vez.

Los fundadores sostienen que el framework "puede solapar la inferencia limitada por memoria con el entrenamiento limitado por cómputo". En términos simples, permite correr una tarea que pasa la mayor parte del tiempo esperando que lleguen los datos junto a otra que se dedica a hacer cálculos, de modo que el chip casi nunca queda inactivo. La premisa es que la industria apenas arañó la superficie de lo que las GPUs pueden hacer y que es posible crear sistemas inteligentes "sin ingerir media internet".

El objetivo de fondo es abaratar el costo de entrenar y operar modelos. "Un modelo que es un millón de veces más eficiente en datos probablemente sea un millón de veces más fácil de incorporar a la economía", afirmó Asher Spector poco después del lanzamiento de la startup. La apuesta se apoya en la misma lógica que moviliza a otros actores del sector, como las nuevas funciones de oficina de OpenAI, que buscan llevar la inteligencia artificial a más tareas con menos recursos.

Con los US$1.000 millones frescos, la empresa planea contratar personal y avanzar hacia esa meta. La ronda también se inscribe en un contexto de fuertes apuestas de capital en el sector: en paralelo, OpenAI negocia una ronda de US$30.000 millones con una valuación de US$1,4 billones, lo que muestra la escala que alcanzó la competencia por financiar laboratorios de inteligencia artificial.