Creador de AlphaGo recauda récord de $1.000 millones para construir IA sin LLM

David Silver, el pionero del aprendizaje por refuerzo que lideró la creación de AlphaGo en Google DeepMind, está recaudando $1.000 millones en financiación de semilla para Ineffable Intelligence, una startup con sede en Londres que se basa en la premisa de que los grandes modelos de lenguaje son el camino equivocado hacia la superinteligencia.

El trato, liderado por Sequoia Capital, sería la ronda de semilla más grande jamás cerrada por una startup europea si se finaliza. Nvidia, Google y Microsoft están en conversaciones para participar, aunque las negociaciones siguen en curso y los términos finales podrían cambiar. La ronda valúa a la empresa en $4.000 millones antes de la financiación.

Silver, quien se desempeñó como vicepresidente de Aprendizaje por Refuerzo en DeepMind, incorporó silenciosamente Ineffable Intelligence en noviembre de 2025 y fue nombrado director en enero de 2026. La misión de la empresa, como la ha descrito Silver, es construir “una superinteligencia que aprende sin cesar y que se descubre a sí misma los fundamentos de todo conocimiento”.

Esa descripción contiene una provocación deliberada. En una industria que gasta cientos de miles de millones escalando LLM entrenados con texto de Internet, Silver está argumentando que todo el enfoque tiene un techo.

El caso en contra de los datos humanos

La tesis de Silver se basa directamente en el trabajo que lo hizo famoso. En 2017, el CEO de DeepMind, Demis Hassabis y Silver publicaron AlphaGo Zero, una versión de AlphaGo que aprendió enteramente a través del autojuego con cero datos de juego humanos. Derrotó al AlphaGo original, entrenado con humanos, 100 juegos a cero.

El resultado sorprendió a la comunidad de IA. Un sistema que aprendió desde cero, a través de la interacción y la recompensa solamente, no solo igualó el conocimiento humano, sino que lo superó de tal manera que la versión entrenada con humanos no pudo ganar un solo juego.

Silver extendió este enfoque a través de AlphaZero, que dominó el ajedrez, el shogi y el Go desde cero, y MuZero, que aprendió a planificar sin siquiera saber las reglas del juego que estaba jugando. Cada sistema reforzó la misma conclusión: el mejor rendimiento proviene no de imitar a los humanos, sino de aprender a través de la experiencia.

En un podcast de DeepMind grabado antes de su partida, Silver describió dos eras de la IA: la actual “era de los datos humanos” y la venidera “era de la experiencia”. Los LLM contemporáneos, argumentó, dependen de los datos y la retroalimentación humanos, lo que crea limitaciones inherentes. El camino hacia la superinteligencia artificial requiere ir más allá del conocimiento humano en su totalidad.

Esta es la filosofía de la “Escuela de Alberta” – nombrada así por la Universidad de Alberta, donde Silver estudió bajo el pionero del aprendizaje por refuerzo, Rich Sutton. El influyente ensayo de Sutton de 2019 “La lección amarga” argumentó que los métodos que dependen del conocimiento humano inevitablemente pierden ante los métodos que escalan la computación y el aprendizaje. Silver está construyendo una empresa entera sobre ese principio.

Una carrera de startups de superinteligencia

Silver no es el primer investigador de élite en dejar un laboratorio importante y recaudar sumas extraordinarias para una empresa enfocada en la superinteligencia. Ilya Sutskever, el ex científico jefe de OpenAI, lanzó Safe Superintelligence en 2024 con una tesis similar: que un esfuerzo enfocado fuera de las presiones de una empresa de productos podría alcanzar la superinteligencia más rápido. SSI ha recaudado miles de millones a una valoración que supera los $30.000 millones.

El paralelo es instructivo. Ambos investigadores dejaron organizaciones que ayudaron a definir. Ambos creen que el paradigma actual – escalando LLM y vendiendo suscripciones de chatbot – es un desvío. Y ambos atrajeron capital masivo sobre la base de su reputación solamente, antes de producir algún producto o publicar algún resultado.

Pero los enfoques divergen. Sutskever ha dicho poco en público sobre la dirección técnica de SSI. Silver, por el contrario, ha sido explícito: aprendizaje por refuerzo, autojuego y aprendizaje desde principios fundamentales – no modelos de lenguaje. Donde la mayoría de los laboratorios de IA están debatiendo cómo hacer que los LLM razonen mejor, Silver está cuestionando si deben ser la base en absoluto.

La financiación de semilla de $1.000 millones también refleja cómo ha cambiado dramáticamente el panorama de financiación de la IA. Anthropic recientemente se acercó a una valoración de $350.000 millones. La presión competitiva en la IA de frontera se ha intensificado a medida que OpenAI, Google y Anthropic lanzan nuevos modelos a un ritmo acelerado. Frente a este telón de fondo, una valoración pre-dinero de $4.000 millones para una empresa pre-producto liderada por un solo investigador es el nuevo normal.

Para Sequoia, que lidera la ronda a través del socio gerente Alfred Lin y la socia Sonya Huang, la apuesta es sencilla: Silver es una de perhaps cinco personas vivas con un reclamo creíble de haber construido sistemas que genuinamente superaron la inteligencia humana en dominios específicos. Si el aprendizaje por refuerzo es el camino correcto hacia la superinteligencia general, él es la persona más probable de encontrarlo.

El riesgo es igualmente claro. AlphaGo y AlphaZero tuvieron éxito en dominios con reglas claras, información perfecta y señales de recompensa bien definidas. El mundo real no tiene ninguna de estas propiedades. Escalar el autojuego más allá de los juegos en dominios abiertos – ciencia, ingeniería, razonamiento – es un problema sin resolver que Silver mismo pasó años trabajando en DeepMind sin un avance definitivo.

La base de Ineffable Intelligence en Londres también la posiciona como un posible ancla para las ambiciones de IA de Europa. El continente ha producido investigadores de IA de clase mundial, pero ha luchado por retenerlos ya que los laboratorios americanos ofrecen una compensación más grande y una infraestructura de escalado más rápida. Una ronda de semilla europea de $1.000 millones, respaldada por la firma de venture capital más importante de Silicon Valley, señala que la geografía de la investigación de IA de frontera puede estar ampliándose – aunque es digno de nota que Sequoia, Nvidia, Google y Microsoft son todos inversores americanos.

La apuesta de Silver es que la fijación de la industria en los LLM representa un máximo local – impresionante pero en última instancia limitado. La pregunta es si el aprendizaje por refuerzo puede escapar de los entornos controlados donde ha prosperado y operar en el mundo real desordenado y ambiguo. Mil millones de dólares y una carrera construida sobre probar a los escépticos dicen que Silver cree que puede.