Flapping Airplanes, un laboratorio de investigación en inteligencia artificial fundado a finales de 2025, anunció hoy que ha recaudado 1.000 millones de dólares en su ronda Serie A, alcanzando una valoración de 6.000 millones de dólares. La ronda fue cofinanciada por Index Ventures y Lux Capital, con la participación de los inversores existentes Sequoia Capital, GV (el brazo de venture de Alphabet), Kleiner Perkins, Valor, Atreides e Nvidia. La valoración se ha cuadruplicado respecto a su ronda semilla de enero, cuando la empresa recaudó 180 millones de dólares con una valoración de 1.500 millones de dólares.
La empresa fue fundada por Aidan Smith y los hermanos gemelos Asher y Ben Spector. Smith es ex-fundador y becario Thiel, que trabajó en la empresa de implantes cerebrales Neuralink durante la universidad. Asher Spector obtuvo un doctorado en estadística en Stanford, mientras que Ben Spector era estudiante de doctorado en ciencias de la computación en Stanford y fundó Prod, un incubador estudiantil que el socio de Sequoia David Cahn describió como una de las incubadoras de talento más poderosas del Valle del Silicio. Juntos, los fundadores están construyendo lo que Cahn llamó el laboratorio de AGI para jóvenes.
La tesis central de la empresa es ambiciosa: la demanda de IA superará la oferta de chips y datos. "Obtener un 10% más de rendimiento por chip sería tremendamente valioso económicamente", dijo Asher Spector a Bloomberg. Para lograrlo, la empresa está desarrollando lo que describe como el framework megakernel más completo del mundo — un sistema capaz de empaquetar entrenamientos completos, servicio de inferencia e incluso la ejecución de videojuegos dentro de un único kernel de GPU. La premisa es que la IA apenas ha arañado la superficie de lo que las GPUs pueden ofrecer.
El concepto de megakernel permite a la empresa superponer la inferencia, limitada por memoria, con el entrenamiento, limitado por computación, explicó el equipo. En lugar de que el chip permanezca inactivo mientras espera la carga de datos o la finalización de cálculos, ambas tareas se ejecutan simultáneamente. El resultado sería un sistema que opera sin ingerir la mitad de internet, como expresó Ben Spector.
El nombre de la empresa es intencionalmente provocador. "Think of the current systems as big, Boeing 787s. We're not trying to build birds. That's a step too far. We're trying to build some kind of a flapping airplane", Ben Spector dijo a TechCrunch. La analogía capta la filosofía de la empresa: en lugar de mejorar incrementalmente lo que ya existe (como intentar imitar pájaros, algo que las primeras aeronaves fracasaron en hacer), Flapping Airplanes quiere construir algo fundamentalmente diferente.
Flapping Airplanes se enmarca en una categoría emergente de neolabs — startups de IA enfocadas puramente en investigación sin productos comerciales. Otras empresas en este espacio incluyen la AMI Labs de Yann LeCun (que recaudó aproximadamente 1.000 millones de dólares en marzo) y Mirendil (200 millones de dólares en junio). El sector está caliente: el Q3 de 2026 fue un trimestre récord para rondas de mil millones de dólares, con la IA representando el 64% de la inversión global en venture capital.
Sin embargo, la combinación de alta valoración, cero ingresos y ningún producto es arriesgada. Dealroom señaló que la empresa está entre las rondas de deep tech en fase inicial más grandes registradas en EE. UU., clasificándose en el top 1% a través de 3.497 negocios comparables. La valoración deja poco margen para que la investigación falle — y, a diferencia de empresas como Recursive (que tiene un modelo funcional, aunque auto-generado) o Legora (que ya tiene un producto legal-tech comercial), Flapping Airplanes no tiene benchmarks publicados ni despliegues en producción para mostrar.
El enfoque megakernel se basa en la investigación previa de Ben Spector en el grupo Hazy Research de Stanford, particularmente su trabajo en ThunderKittens — un lenguaje y biblioteca de dominio específico para escribir kernels de GPU de alto rendimiento. La empresa actual extiende esa línea de trabajo desde kernels optimizados individuales hacia la programación completa de cargas de trabajo.
La pregunta que queda es si el mercado de IA se está preparando para la siguiente ola de laboratorios de investigación pura, o si el Valle del Silicio simplemente está repitiendo su ciclo de apuestas masivas sobre promesas no demostradas — esta vez con 6.000 millones de dólares en juego.
Fuentes: TechCrunch, AlphaSignal, Hazy Research
✓ Fuentes independientes cruzadas y verificadas antes de la publicación
