Esta semana moderé un panel sobre modelos mundiales en la conferencia All In (sin relación con el podcast) y me dio la oportunidad de profundizar en uno de los rincones más misteriosos del mundo de la IA. Los grandes actores en este espacio son AMI Labs de Yann LeCun y World Labs de Fei-Fei Li, y si bien ambos han acumulado mucho entusiasmo y financiación, también ocupan un lugar bastante bajo en la escala de intentos de ganar dinero.
En esencia, los modelos mundiales tratan de automatizar la inteligencia espacial, por lo que el campo podría tomar muchas direcciones interesantes y lucrativas, desde la robótica hasta el vídeo interactivo y sistemas de conducción autónoma más complejos.
Pero cuando comencé a presionar sobre dónde veríamos realmente comercializar la tecnología, las cosas se pusieron confusas. Lo más parecido a una autoridad que encontré fue Michael Rabbat, cofundador de AMI Labs y vicepresidente de World Models de la compañía, quien se unió a mí en el panel. Pero cuando le presioné sobre en qué estaba trabajando exactamente la empresa, se mostró cauteloso. «Hablaremos de ello cuando estemos listos para hablar de ello». Por correo electrónico, aclaró: «Aún estamos en una fase de investigación y construcción, por lo que no estamos hablando públicamente sobre ningún plan de producto o cronograma».
Para ser justos, AMI tiene menos de un año, por lo que es justo guardar silencio. Pero este tipo de cautela se extiende a todo el espacio de modelización del mundo. Marble de World Labs es probablemente el producto más desarrollado en el espacio, y sus demostraciones van desde la creación sencilla de medios hasta la creación de entornos explorables para videojuegos o efectos CGI. También hay casos de uso de robótica, pero toda la plataforma parece más diseñada para demostrar capacidades.
Ese secreto se extiende incluso a los proveedores de estas empresas. Al margen de la misma conferencia, hablé con Alex de Vigan, director ejecutivo de Physicl, un proveedor de datos para el floreciente negocio mundial de modelos. Dice que sabe que los datos de Physicl han sido útiles para lo que sea que estén construyendo, pero aún no sabe qué es exactamente. «Me gustaría que nos contaran más. Podríamos generar datos más útiles si supiéramos en qué están trabajando», me dijo de Vigan.
Parte del misterio proviene de cuán versátiles son los modelos mundiales como idea. La versión más sencilla es un mapa navegable del mundo, similar a los modelos de IA que impulsan los coches autónomos. Pero el mismo enfoque de modelado que ayuda a Waymo a sortear el tráfico también podría ayudar a un robot humanoide a transportar cajas o a convertir unos minutos de vídeo en un entorno explorable. AMI ya se ha sumergido en la fabricación, la biomedicina, la robótica e incluso el software de inteligencia artificial para médicos a través de su asociación con Nabia. Seguramente no se ocupará de todos ellos, pero ¿tal vez uno o dos de ellos se destacan?
Nadie duda de que hay muchos negocios viables que se pueden construir con tecnología modelo mundial, y mientras sea fácil de recaudar fondos, no hay una presión particular para centrarse en uno. De hecho, hay buenas razones para no hacerlo. Si AMI anunciara mañana que han construido un OpenClaw humanoide o un sistema de renderizado de Hollywood de próxima generación, muchos otros laboratorios de repente estarían muy interesados en el espacio. Pronto, el laboratorio se enfrentaría a una competencia potencial de otras empresas modelo mundiales, los neolabs e incluso OpenAI y Anthropic.
En cierto modo, es la otra cara de la moneda de toda esa facilidad para recaudar fondos. Sus competidores también pueden recaudar fondos, y el mismo dinero que le permite construir bajo el radar también financia a muchos rivales potenciales una vez que el camino hacia el mercado queda claro. Pero incluso si esa competencia es inevitable, es mejor retrasarla el mayor tiempo posible, lo que significa guardar silencio sobre exactamente lo que estás construyendo.
Los fanáticos de Cixin Liu reconocerán esto como un escenario de bosque oscuro: si no sabes quién más está en el bosque, es mejor no llamar la atención.
Esta publicación se publicó por primera vez el 18 de septiembre de 2026.
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