Lila Sciences: наука как данные для ИИ — автономная лаборатория за $550 млн

La startup Lila Sciences reveló el 16 de julio de 2026, en el podcast Latent Space, cómo funciona su laboratorio autónomo: la IA controla robots y equipos, diseña y ejecuta experimentos de forma independiente, y ya ha generado más de 10 billones de tokens experimentalmente verificados para entrenar modelos científicos.

¿Por qué ciencia y no internet?

Lila Sciences apuesta a que el método científico es el último conjunto de datos a escala de internet aún sin explotar. La lógica de la empresa es simple: el texto de la web para entrenar grandes modelos está casi agotado, mientras que los experimentos verificados son una fuente prácticamente inagotable de datos nuevos.

El entrenamiento aquí está construido como reinforcement learning, donde la propia naturaleza actúa como verificador: el modelo plantea una hipótesis, un robot realiza el experimento, y el resultado del mundo físico confirma o refuta la predicción. Gracias a esto, Lila ha acumulado más de 10 billones de tokens de razonamiento científico anclados en mediciones reales, no en texto de internet.

Cómo funciona el laboratorio-robot

El laboratorio de Lila es robótica controlada por IA sobre equipo científico convencional, no una línea de montaje pensada para la velocidad. La empresa subraya que no optimiza el rendimiento, sino la flexibilidad y la generalización: una sola instalación debe ser capaz de realizar los experimentos más diversos.

• Las muestras se desplazan sobre placas que flotan en pistas de levitación magnética
• Los modelos vision-language operan instrumentos heredados, "mirándolos" como lo haría una persona
• La orquestación de experimentos funciona como una cola SLURM, según el modelo de un clúster de cómputo
• La medición de sorción de gases se rediseñó para que sea aproximadamente 2500 veces más rápida
• El modelo propuso electrocatalizadores sin metales del grupo del platino que superaron los resultados anteriores
• En seis meses, el equipo llegó a datos in vivo sobre terapia CAR-T en primates

"El laboratorio del futuro debe sentirse como un centro de datos", así formulan su enfoque

Andy Beam, CTO, y Rafa Gómez-Bombarelli, director de ciencias físicas de Lila Sciences, en el episodio de Latent Space.

¿Cuánto ha captado la empresa?

Lila Sciences ha captado en total alrededor de $550 millones y alcanzó una valoración de aproximadamente $1300 millones. La empresa surgió de la incubadora de capital de riesgo Flagship Pioneering, la misma que respaldó a Moderna.

La primera ronda, de $200 millones, se cerró en marzo de 2025, liderada por Flagship Pioneering. En octubre de 2025, según informó Reuters, Lila sumó otros $115 millones en una ampliación de su ronda Series A con participación del brazo de capital de riesgo de Nvidia, lo que elevó la Series A a $350 millones y la valoración a ~$1300 millones. La empresa está dirigida por el CEO Geoffrey von Maltzahn, con el genetista George Church como director científico.

¿Qué significa esto?

Si la apuesta de Lila da resultado, la carrera de la IA pasará de analizar internet a producir datos científicos propios: ganará quien tenga no más servidores llenos de texto, sino más robots realizando experimentos reales. Por ahora esto lo confirman resultados puntuales —mediciones más rápidas y nuevos catalizadores—, pero no una "superinteligencia científica" universal.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Lila Sciences?

Lila Sciences es una startup de la incubadora Flagship Pioneering que construye laboratorios de IA autónomos para la "superinteligencia científica": la IA diseña y ejecuta experimentos con manos robóticas. La empresa fue fundada por Geoffrey von Maltzahn junto con un equipo que incluye a Andy Beam y Rafa Gómez-Bombarelli.

¿Cuánto ha captado Lila Sciences?

En total alrededor de $550 millones: una ronda semilla de $200 millones (marzo de 2025) y una ampliación de la Series A de $115 millones con participación de Nvidia (octubre de 2025). La valoración de la empresa es de aproximadamente $1300 millones.

¿Para qué necesita Lila robots y un laboratorio?

Los robots son necesarios para generar datos experimentales verificados con los que entrenar los modelos: la empresa considera que el experimento, y no el texto de internet, es la principal fuente inagotable de datos para la IA. Así ya se han reunido más de 10 billones de tokens científicos verificados.