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Los cofundadores de OpenAI lanzan el fondo Zero Shot y buscan recaudar 100 millones de dólares con una primera ronda de 20 millones

Los cofundadores de OpenAI lanzan el fondo Zero Shot y buscan recaudar 100 millones de dólares con una primera ronda de 20 millones

10 de agosto de 2026
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Zero Shot, un fondo de capital riesgo creado por antiguos altos cargos de OpenAI, ha cerrado su ronda inicial de financiación, en la que ha recaudado 20 millones de dólares, con un objetivo a largo plazo de 100 millones. El fondo fue fundado por Evan Morikawa, antiguo jefe de ingeniería aplicada de OpenAI; Andrew Mayne, el primer ingeniero de prompts de la empresa; y Shawn Jain, un antiguo investigador. También ha atraído como socios a la experimentada inversora de capital riesgo Kelly Kovacs y al ejecutivo con experiencia en diversos sectores Brett Rounsaville.

OpenAI, ChatGPT, inteligencia artificial, IA

La principal ventaja de Zero Shot radica en la profunda implicación de su equipo fundador en el desarrollo y la implementación de productos revolucionarios como DALL·E y ChatGPT durante el periodo de crecimiento más crítico de OpenAI. Esta experiencia de primera mano les proporciona una comprensión clara de la trayectoria de desarrollo no lineal de la IA y la capacidad de distinguir la demanda real del mercado del bombo publicitario en torno a las inversiones. El fondo ya ha iniciado sus inversiones en fase inicial, entre las que se incluyen Worktrace AI —una plataforma de gestión automatizada fundada por la exdirectora de producto de OpenAI, Angela Jiang (que recaudó 10 millones de dólares en financiación inicial)— y Foundry Robotics, que se centra en robots industriales potenciados por la IA.

La estrategia de inversión de Zero Shot refleja una sólida defensividad tecnológica. El equipo se muestra abiertamente escéptico ante la mayoría de los proyectos iterativos de «codificación de vibraciones» y las startups de inteligencia incorporada que se basan exclusivamente en datos de vídeo ergonómicos. Creen que, a medida que evolucionen las capacidades de los modelos subyacentes, muchas aplicaciones de capa intermedia perderán su valor, y los grandes modelos de lenguaje convencionales ya demuestran un rendimiento de inferencia suficiente para plantar cara a las startups verticales en campos específicos como los gemelos digitales.

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