Esta semana moderé un panel sobre modelos del mundo en la conferencia All In (sin relación con el pódcast), lo que me dio un asiento en primera fila en uno de los rincones más misteriosos del mundo de la IA. Los grandes jugadores son AMI Labs, de Yann LeCun, y World Labs, de Fei-Fei Li, ambos rebosantes de expectación y financiación, y ambos situados en algún punto entre 'bajo' y 'nada en absoluto' en la escala de intentar ganar dinero.

En esencia, los modelos del mundo tratan de automatizar la inteligencia espacial, así que el campo podría tomar muchas direcciones emocionantes y lucrativas: robótica, vídeo interactivo, sistemas de conducción autónoma más complejos. Pero cuando empecé a insistir en dónde veríamos realmente comercializada la tecnología, las cosas se volvieron borrosas. Lo más parecido a una autoridad que encontré fue Michael Rabbat, cofundador de AMI Labs y vicepresidente de Modelos del Mundo de la empresa, que se unió a mí en el panel. Cuando le presioné sobre en qué estaba trabajando exactamente la compañía, fue evasivo. "Hablaremos de ello cuando estemos listos para hablar de ello". Por correo electrónico, aclaró: "Seguimos en una fase de investigación y construcción, así que no hablamos públicamente de ningún plan de producto ni cronograma".

Para ser justos, AMI tiene menos de un año, así que mantener silencio es razonable. Pero este tipo de evasivas se extiende por todo el espacio de los modelos del mundo. Marble, de World Labs, es probablemente el producto más desarrollado del sector, con demos que van desde la creación de medios sencilla hasta la construcción de entornos explorables para videojuegos y efectos CGI. También hay casos de uso en robótica, pero toda la plataforma parece más diseñada para demostrar capacidades que para vender algo.

Ese secretismo se extiende incluso a los proveedores de las empresas. Al margen de la misma conferencia, hablé con Alex de Vigan, CEO de Physicl, un proveedor de datos para el floreciente negocio de los modelos del mundo. Dice que sabe que los datos de Physicl han sido útiles para lo que sea que estén construyendo, pero sigue en la oscuridad sobre qué es exactamente eso. "Ojalá nos contaran más. Podríamos construir datos más útiles si supiéramos en qué están trabajando", me dijo de Vigan.

Parte del misterio proviene de lo versátiles que son los modelos del mundo como idea. La versión más simple 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 un Waymo a sortear el tráfico también podría ayudar a un robot humanoide a llevar cajas, o convertir unos minutos de metraje de vídeo en un entorno explorable. AMI ya ha metido un pie en la manufactura, la biomedicina, la robótica e incluso el software de IA para médicos a través de su asociación con Nabia. Seguramente no perseguirá todas esas áreas, pero ¿quizá una o dos destacan?

Nadie duda de que hay muchos negocios viables que se pueden construir sobre la tecnología de modelos del mundo, y mientras sea fácil recaudar fondos, no hay una presión particular para centrarse en uno. De hecho, hay buenas razones para no hacerlo. Si AMI anunciara mañana que ha construido un OpenClaw humanoide o un sistema de renderizado de próxima generación para Hollywood, muchos otros laboratorios se interesarían de repente por el espacio. Pronto, el laboratorio enfrentaría posible competencia de las otras empresas de modelos del mundo, los neolabs e incluso OpenAI y Anthropic.

En cierto modo, es el reverso de toda esa recaudación fácil. Tus competidores también pueden recaudar fondos, y el mismo dinero que te permite construir bajo el radar también financia a muchos rivales potenciales una vez que el camino al mercado se aclara. Pero incluso si esa competencia es inevitable, lo mejor es retrasarla todo lo posible, lo que significa callar sobre lo que estás construyendo exactamente.

Los fans de Cixin Liu reconocerán esto como un escenario del bosque oscuro: si no sabes quién más está en el bosque, lo mejor es no llamar la atención.

Esta publicación se publicó por primera vez el 18 de septiembre de 2026.