por Gary Rivlin
AI Valley (2025) narra la frenética competencia por aprovechar la inteligencia artificial tras el boom de ChatGPT, centrándose en Reid Hoffman (fundador de LinkedIn) y Mustafa Suleyman (cofundador de DeepMind) mientras montan una startup de IA bajo la atenta mirada de gigantes como Microsoft, Google y Meta.
Muestra cómo la economía de la IA devuelve el poder a las grandes empresas, poniendo en jaque la cultura de startups de Silicon Valley y prometiendo cambiar de raíz nuestra forma de interactuar con las computadoras.
Sobre el autor
Gary Rivlin es reportero de investigación ganador del Pulitzer que cubre tecnología y Silicon Valley desde los años noventa. Ha escrito para The New York Times, Newsweek y Wired. Entre sus libros previos están Katrina: After the Flood (sobre el huracán Katrina) y The Plot to Get Bill Gates (sobre el dominio de Microsoft en la era dot-com).
Descubre cómo la carrera de billones de dólares en IA está redefiniendo el poder en el mundo tech y afectando tu futuro digital.
En Silicon Valley, la batalla por dominar la IA se volvió el gran asunto de nuestra época. Cuando ChatGPT irrumpió a finales de 2022, marcó un antes y un después tras décadas de promesas infladas y resultados mediocres.
De la noche a la mañana, las máquinas hablaban como nosotros, generaban textos originales y resolvían problemas complejos con sorprendente facilidad. Pero había un dilema: en un campo que requiere miles de millones en recursos de cómputo y talento de primer nivel, ¿podrían los jugadores pequeños competir con gigantes como Microsoft, Google y Meta?
Aquí aprenderás cómo la IA pasó de ser una curiosidad académica a una tecnología capaz de cambiarlo todo, por qué la economía de la IA moderna favorece a los grandes y cómo esa dinámica definió a ganadores y perdedores en esta carrera de trillones.
1. El primer gran éxito de la IA
Los cimientos de la IA moderna no se pusieron en un garaje de Silicon Valley, sino en un casino de Londres. En 2010, Mustafa Suleyman y Demis Hassabis se conocieron en el Victoria Casino tras quedar eliminados de un torneo de póker. Entre pastel de chocolate y refrescos, hablaron de una idea revolucionaria: máquinas que aprendieran por sí mismas.
Suleyman venía de un trasfondo poco común: hijo de un taxista sirio y una enfermera británica, estudió filosofía en Oxford y trabajó de mediador en conflictos internacionales. Ese septiembre se unió a Hassabis (ex prodigio del ajedrez y doctor en neurociencias) y a Shane Legg para fundar DeepMind.
En plena “invierno de la IA” —cuando el interés y la inversión se habían secado tras años de hype y decepciones— asegurar fondos fue un reto. Su primer gran impulso llegó cuando irrumpieron en una fiesta de Peter Thiel en San Francisco. Aunque bromeaban diciendo que era como invertir en Somalia, Thiel lideró su ronda inicial de £2 millones. Después sumaron a la empresaria Solina Chau y a Elon Musk.
El avance clave fue el deep Q-learning: un sistema que aprendía videojuegos por prueba y error, pasando de principiante a maestro en horas. Musk se lo mostró al CEO de Google, Larry Page, en un vuelo, y en enero de 2014 Google compró DeepMind por 650 millones de dólares. Los fundadores pusieron tres condiciones: quedarse en Londres, no usar la tecnología con fines militares y crear una junta de ética. Rechazaron una oferta mayor de Facebook porque Zuckerberg no aceptó lo de la ética. DeepMind se convirtió en el primer gran éxito de una startup de IA y un modelo para la siguiente generación de empresas ambiciosas, como OpenAI y, más tarde, Inflection AI.
2. La visión de una IA personal
Las startups más exitosas de Silicon Valley suelen nacer con metas que parecen imposibles. A principios de 2022, recién salido de Google, Suleyman tenía una idea audaz: un chatbot que entendiera no solo datos sino también emociones. Tras sumarse a Greylock Partners (la firma donde trabajaba Reid Hoffman), escribió un memo sobre myAI, la base de Inflection AI, un proyecto enfocado en crear IA centrada en las personas.
La idea revolucionaria: en lugar de que la gente aprendiera lenguajes de programación, las máquinas entenderían lenguaje natural. Imaginó un compañero digital que aprendiera tus gustos, se adaptara a tus necesidades y respondiera con empatía. Un asistente que recordara conversaciones previas y te ayudara con todo, desde reservar restaurantes hasta comprar regalos. “Es una nueva categoría de cosas”, decía, mucho más allá de Alexa o Siri.
Reunió un equipo de élite: Karén Simonyan (científica principal de DeepMind con más de 200 000 citas en su investigación) como cofundadora y directora científica, Joe Fenton (ex colega de DeepMind) como primer empleado, y convenció a Hoffman para unirse dedicándole un día a la semana.
La financiación fue histórica: Greylock puso 100 millones de dólares, la mayor inversión de sus 60 años; Hoffman sumó 40 millones propios y activó su red (Bill Gates, Ashton Kutcher), llevando la ronda semilla a 225 millones a valuación de 1 000 millones. Inflection se estructuró como “public benefit corporation” para equilibrar responsabilidad social y ganancias, ideal para un producto pensado para relaciones a largo plazo.
3. ChatGPT lo cambia todo
A veces las innovaciones más disruptivas llegan sin alharacas. El 30 de noviembre de 2022, mientras Inflection avanzaba en su IA, OpenAI subió con discreción una nota de investigación en su web: ChatGPT. Sin conferencia de prensa, sin campaña, solo un tuit de Sam Altman invitando a probarlo gratis.
El equipo esperaba poco. Habían pausado el proyecto ese año para centrarse en modelos legales y médicos, y lo retomaron cuando corrían rumores de un competidor. En su anuncio destacaron sus fallos, advirtiendo de respuestas inexactas y sesgos.
Lo que vino después fue brutal: un millón de usuarios en menos de una semana, antes de que la prensa siquiera lo anunciara. En nueve semanas llegó a 100 millones, la adopción más rápida en la historia: Twitter tardó dos años, Facebook diez meses. La gente alucinó con su tono conversacional, su capacidad de seguir hilos de conversación y la velocidad casi mágica de sus respuestas. Y, sobre todo, con la habilidad de generar contenido creativo a demanda, sin necesidad de saber programar.
El lanzamiento abrió un debate intenso: la lingüista Emily Bender llamó a los LLM “loros estocásticos” por imitar sin entender; otros alertaron de privacidad, copyright y trampas académicas. Pero el consenso fue que era un “momento iPhone” para la IA. Altman, conciliador, disfrutó el hype pero reconoció riesgos y defendió el lanzamiento temprano como forma de aprender en el mundo real. Con ChatGPT, la carrera de verdad empezó para Inflection y todos los demás.
4. Microsoft le gana a Google en la carrera de la IA
ChatGPT llegó en el peor momento para una industria tech en crisis: el Nasdaq tech había caído más de un tercio en 2022, Amazon bajó 50 %, Meta 75 %; Microsoft despidió 10 000 empleados y Google 12 000. El sector necesitaba un nuevo relato.
Microsoft no perdió tiempo. En enero de 2023, Satya Nadella anunció una inversión de 10 000 millones de dólares en OpenAI, llamándola “la tercera fase” de su alianza. Al mes siguiente presentó en su sede un Bing potenciado con ChatGPT: a la izquierda buscador, a la derecha un chatbot apodado “Sydney” que planificaba viajes, analizaba documentos y creaba contenido. El demo superó expectativas, según Kevin Roose del NYT y de Platformer.
Google, a pesar de su historial en IA, llegó tarde. Un día antes lanzó Bard por compromiso, pero el prototipo ni siquiera estaba listo y falló en una demo (confundió qué telescopio captó la primera imagen de un exoplaneta), lo que hizo caer sus acciones un 7 %, borrando 100 000 millones de valor bursátil.
La ironía era brutal: Google había invertido en IA desde los 2000, creado Transformers y comprado DeepMind; sin embargo, Microsoft, vista como un dinosaurio, la superó gracias a una alianza estratégica. Mientras ellos se batían por la IA general, Inflection trazaba su propio camino.
5. Pi: una IA que se siente como tu amigo
Mientras los gigantes reaccionaban a ChatGPT, Inflection desarrollaba otra cosa: no solo inteligencia cruda, sino conexión emocional. Querían un chatbot que se sintiera más amigo que herramienta.
El nombre importaba: tras desechar “Zi” por sonar muy técnico, eligieron “Pi” (personal intelligence). La interfaz era minimalista, fondo crema con líneas suaves, sin sugerencias de comandos que distraigan, para potenciar la sensación de charla.
Para darle personalidad, Inflection contrató a su propio equipo de “maestros” en vez de subcontratar. Lingüistas, ingenieros y creativos trabajaron junto a expertos (terapeutas, psicólogos, comediantes) para que Pi fuese amable y empático. A diferencia de otros bots que evitaban temas sensibles, Pi los abordaba con respeto y presentaba contraargumentos informados.
En verano de 2023 añadieron voz: al principio su voz la puso Alexandra Eitel, hablando de forma natural, y luego incluyeron seis opciones, desde acentos británicos. Aunque tenía limitaciones (no recordaba bien las sesiones previas), Pi representaba un enfoque distinto: no una simple herramienta, sino un compañero para años, como un doctor o un amigo cercano.
Pero en el mercado la realidad golpeó fuerte.
6. La economía de los sueños de IA vs. la realidad
Con 1 300 millones de financiación y valuación de 4 000 millones, Inflection parecía blindada. Montó oficinas lujosas en Palo Alto y presumió “el mayor clúster de IA del mundo” con 22 000 GPUs Nvidia.
Suleyman organizó el trabajo en ciclos de seis semanas en lugar de trimestres convencionales, rotando equipos y revisando todo en un séptimo “sprint” de planificación. Aunque cuidaron al detalle la personalidad y el diseño, las limitaciones técnicas de Pi eran evidentes: seguía sin recordar conversaciones, saludando al usuario cada vez como si fuera la primera.
En otoño de 2023, su participación de mercado era apenas 2 %, frente al 52 % de ChatGPT. A pesar de que Suleyman insistía en que no tenían competidores, la realidad mostraba que luchaban en múltiples frentes contra jugadores gigantes.
Inflection trazó una hoja de ruta en tres etapas: inteligencia emocional, habilidades cognitivas y ejecución de tareas. Pero avanzar se puso cuesta arriba: Pi brillaba en conversación empática y navegación web básica, pero fallaba en utilidad amplia. La pregunta clave: ¿podrían expandir su función lo suficiente para ser la primera opción de los usuarios? De eso dependía si superarían la brutal economía de la IA y alcanzarían sus ambiciones de trillones.
7. Los gigantes ganan la guerra de la IA en Silicon Valley
La pregunta de oro era si las startups podían competir con los colosos. La respuesta empezó a aclararse en noviembre de 2023, cuando la junta de OpenAI despidió de golpe a Sam Altman por falta de “transparencia”.
Satya Nadella, sorprendido y preocupado, llamó a Hoffman para negociar, considerando fichar a Altman. Mientras tanto, 745 de los 770 empleados de OpenAI amenazaron con renunciar si no lo reinstalaban. Tras intensas negociaciones, Altman volvió como CEO con un nuevo consejo que eliminó a los opositores.
Este episodio anticipó el destino de Inflection. Consciente de que necesitarían otros 6–8 000 millones para mantenerse, Suleyman acabó aceptando una oferta de Microsoft para liderar su división de IA de consumo. En vez de comprar Inflection, Microsoft cerró un “talent deal”: 620 millones por licenciar tecnología y contratar al equipo. Amazon repetiría la jugada con otra startup llamada Adept.
Nadella salió victorioso, formando un imperio de IA gracias a OpenAI e Inflection. A principios de 2024, Microsoft alcanzó una valuación de 3 000 millones, la más alta del mercado. La fiebre del oro de la IA prometía riqueza, pero los ganadores fueron principalmente los gigantes con recursos casi infinitos y miles de millones de usuarios.
Conclusión
La lección de AI Valley de Gary Rivlin es que, pese a la creatividad y visión de startups como DeepMind e Inflection, la economía de la IA favorece a los gigantes. Desarrollar modelos de base exige miles de millones, enormes recursos de cómputo y talento excepcional: ventajas de las que disponen Microsoft y Google.
Aunque las startups pueden abrir camino con innovaciones, al final se topan con obstáculos insalvables frente a empresas con usuarios y capital casi ilimitados. Sin embargo, este panorama también deja espacio para emprendedores que busquen nichos especializados más allá de los modelos de base y para profesionales que entiendan cómo estas tecnologías transforman el entorno digital y sepan posicionarse en él.
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