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General Catalyst lidera ronda de financiación de 1.100 millones de dólares para River AI
River AI, una startup de inteligencia artificial fundada por Igor Babuschkin, cofundador de xAI, ha recaudado 1.100 millones de dólares en una ronda de financiación semilla y Serie A. La inversión fue liderada por General Catalyst y AMP PBC, con la participación adicional de Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator y Temasek.
AMP PBC es una firma de inversión centrada en la inteligencia artificial, establecida en 2026 por Anjney Midha, antiguo socio general de Andreessen Horowitz. Midha ha respaldado empresas destacadas del portafolio de a16z, entre ellas Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena y OpenRouter.
River emergió del anonimato en junio con una misión convincente. Babuschkin, quien anteriormente ocupó cargos relacionados con la inteligencia artificial en DeepMind y OpenAI, tiene como objetivo reconstruir la inteligencia artificial desde cero, comenzando por el entrenamiento de modelos. El objetivo es crear agentes entrenables personalmente, en lugar de seguir la tendencia actual de la industria de reemplazar a los trabajadores humanos.
«Para lograrlo, creemos que toda la pila tecnológica debe reconstruirse de extremo a extremo: entrenamiento, modelos, la capa de producto y un nuevo hardware que permita que la inteligencia artificial personal funcione cerca de ti», afirmó en su blog de lanzamiento.
«Los agentes capaces se convertirán en una parte estándar de la vida diaria. Funcionarán menos como los asistentes que invocamos para tareas específicas y más como ángeles de la guarda: presentes discretamente, de apoyo y centrados en lo que realmente importa para ti. Te comprenderán profundamente y te pertenecerán exclusivamente a ti, no a terceros», explicó.
River ofrece actualmente una API con un precio por cada millón de tokens, con costes variables según el modelo abierto seleccionado. La API permite a los desarrolladores aplicar tanto aprendizaje por refuerzo (RL) como ajuste fino mediante adaptación de bajo rango (LoRA) a los modelos. Este producto inicial tiene como objetivo reemplazar la ingeniería de indicaciones (prompt engineering). «Las indicaciones dirigen un modelo que no posees y no puedes mejorar. River te permite entrenar modelos abiertos para que sean verdaderamente tuyos, sirviéndolos a través de cualquier punto final estándar», indica la documentación del producto.
Aunque esta importante inversión en una empresa joven podría señalar un mercado de la inteligencia artificial sobrecalentado, el concepto de River llega en un momento favorable. Las empresas buscan cada vez más controlar sus estrategias de inteligencia artificial mediante el uso de una combinación de modelos, incluidas opciones de pesos abiertos. River aborda la brecha de conocimientos tras el entrenamiento con sus servicios de neocloud.
«Cualquier empresa puede ejecutar un complejo proceso de aprendizaje por refuerzo en 15 a 20 minutos sin necesidad de un equipo de infraestructura, logrando ahorros de costes de dos a cuatro veces en comparación con las alternativas de código cerrado», señala el anuncio de financiación.
La visión más amplia de la empresa es que todos tendrán sus propios agentes, entrenados por individuos y que trabajen en su nombre. Este concepto ya está ganando tracción con la aparición de agentes personales que se ejecutan localmente, como OpenClaw y sus derivados. Además, Nvidia está colaborando con fabricantes de ordenadores personales, como Dell, Microsoft y HP, para desarrollar hardware capaz de inteligencia artificial.
Aún no está claro cómo la tecnología de River se diferenciará. Sin embargo, la empresa lanza sus operaciones con importantes recursos financieros para perseguir sus objetivos.
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