Sequoia y Nvidia invierten en Ineffable Intelligence de David Silver con valoración de $5,1 mil millones

La startup londinense Ineffable Intelligence, fundada por el exinvestigador de Google DeepMind David Silver, recaudó $1,1 mil millones y alcanzó una valoración de $5,1 mil millones antes del lanzamiento del producto. La empresa se registró apenas en noviembre de 2025, aún no tiene ingresos y ninguna hoja de ruta pública. Este es uno de los mayores apuestas en etapa inicial en IA europea y un caso raro en el que los inversores comprometen $1 mil millones no en un servicio listo, sino en una hipótesis científica y la reputación del fundador.

Silver es una figura clave en la historia del aprendizaje por refuerzo. En DeepMind, trabajó durante más de una década en proyectos como AlphaGo, AlphaZero y AlphaStar, y también contribuyó al desarrollo de Gemini. El propio AlphaGo se convirtió en símbolo de un avance en 2016: el sistema derrotó al campeón mundial de go Lee Sedol y demostró que el aprendizaje a través de la experiencia propia podría producir estrategias que los humanos no habían programado explícitamente.

Posteriormente, AlphaZero fue más lejos: dominó el go, el ajedrez y el shogi desde cero, sin una base de datos de partidas humanas, únicamente a través del auto-juego. La nueva empresa de Silver se construye alrededor de la misma idea, pero en una escala mucho más ambiciosa. Ineffable Intelligence quiere crear un llamado superlearner —un sistema que adquiere conocimiento y habilidades no a través de la lectura de textos humanos, sino a través de la interacción con el entorno.

La apuesta es por el aprendizaje por refuerzo: el modelo debe aprender a través de prueba y error, acumulando gradualmente experiencia y mejorando su comportamiento. En la lógica de Silver, esto es una alternativa a la corriente principal actual, donde casi todos los laboratorios líderes se basan principalmente en grandes modelos de lenguaje y conjuntos masivos de datos humanos. El argumento de Silver es que los LLM, por muy poderosos que sean, siguen limitados por el corpus de conocimiento humano.

Pueden escalar, combinar y acelerar lo que ya se conoce, pero son menos adecuados para descubrir algo fundamentalmente nuevo. Formuló anteriormente esta posición junto con uno de los principales teóricos de RL, Richard Sutton, en un trabajo sobre la "era de la experiencia," donde los autores argumentaban que la próxima fuente de progreso no sería un conjunto de datos estático, sino aprendizaje continuo de la propia experiencia. Para esto, según Silver, se necesitan simulaciones complejas en las que los agentes puedan explorar el mundo, cooperar y desarrollar nuevas estrategias sin orientación humana.

En esencia, esto no se trata de un asistente de conversación, sino de un sistema que genera nuevo conocimiento por sí mismo. La ronda fue codirigida por Sequoia Capital y Lightspeed Venture Partners, con participantes incluyendo Nvidia, Google, DST Global, Index Ventures, EQT Ventures y varias instituciones británicas de desarrollo. El lado británico enfatiza por separado la participación de la iniciativa Sovereign AI y del British Business Bank, que anunció una inversión de $20 millones.

Ante el telón de fondo del entusiasmo general en torno a la superinteligencia, esto parece un intento no solo de apoyar a un científico destacado, sino también de establecer Londres como uno de los centros clave de la industria global de IA. Para los inversores, dos cosas importan aquí: el historial de Silver y la apuesta contraintuitiva en un camino que corre no al lado de los LLM sino significativamente en contra de ellos. Para el mercado, esta es una señal de que la carrera por la próxima generación de IA es cada vez menos sobre construir otro modelo de lenguaje.

El dinero está comenzando a fluir hacia enfoques más riesgosos y fundamentales, sin ingresos, sin producto listo y sin un horizonte claro de monetización. Si Silver tiene razón, Ineffable Intelligence podría convertirse en una de las empresas que definan la arquitectura de la era posterior a LLM. Si no es así, esta ronda seguirá siendo un recordatorio costoso de que en IA hoy, los inversores están dispuestos a pagar caro no solo por resultados, sino por una visión científica convincente del futuro.