El auge de la IA generativa ha generado una avalancha de nuevas empresas. Pero a medida que el polvo comienza a calmarse, dos modelos de negocio que alguna vez fueron populares parecen más alarmantes: los contenedores LLM y los agregadores de inteligencia artificial.
Darren Mowry, que dirige la organización global de startups de Google en Cloud, DeepMind y Alphabet, dice que las startups con estos ganchos tienen una «luz de verificación del motor» encendida.
Los contenedores LLM son básicamente nuevas empresas que envuelven modelos de lenguajes grandes existentes como Claude, GPT, Gemini, etc. en un producto o capa UX para resolver un problema específico. Un ejemplo es una startup que utiliza IA para ayudar a los estudiantes a aprender.
«Si simplemente dejas que tu modelo backend haga todo el trabajo y prácticamente le das una etiqueta blanca a ese modelo, la industria ya no tiene mucha paciencia para eso», dijo Morley en el episodio de Equity de esta semana.
Envolver «propiedad intelectual muy escasa en torno a Gemini y GPT-5» muestra una falta de diferenciación, dice Morley.
Para que las nuevas empresas «progresen y crezcan», dijo, «necesitan fosos amplios y profundos, ya sea diferenciados horizontalmente o verticalmente específicos del mercado». Ejemplos de tipos de contenedores LLM profundos incluyen Cursor, un asistente de codificación basado en GPT, y Harvey AI, un asistente legal de inteligencia artificial.
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En otras palabras, las startups ya no pueden esperar que sus productos atraigan la atención colocando una interfaz de usuario encima de GPT, como lo hicieron a mediados de 2024 cuando OpenAI lanzó su tienda ChatGPT. El desafío actual es generar valor de producto sostenible.
Los agregadores de IA son un subconjunto de contenedores y nuevas empresas que agregan múltiples LLM en una interfaz o capa API para enrutar consultas entre modelos y brindar a los usuarios acceso a múltiples modelos. Estas empresas suelen proporcionar una capa de orquestación que incluye herramientas de seguimiento, gobernanza y evaluación. Considere la startup de búsqueda de IA Perplexity u OpenRouter, una plataforma de desarrollo que brinda acceso a múltiples modelos de IA a través de una única API.
Si bien muchas de estas plataformas están bien establecidas, las palabras de Mowry son claras para las nuevas empresas emergentes. «Manténgase alejado del negocio de los agregadores».
En términos generales, dice que no ha habido mucho crecimiento o avance en los agregadores recientemente, no debido a la informática en segundo plano o las limitaciones de acceso, sino porque los usuarios quieren «propiedad intelectual integrada» para garantizar que sean dirigidos al modelo correcto en el momento adecuado según sus necesidades.
Mowry ha estado en los juegos en la nube durante décadas, trabajando en AWS y Microsoft antes de comenzar con Google Cloud y ver cómo se desarrolla. Dijo que la situación actual refleja los primeros días de la computación en la nube a finales de la década de 2000 y principios de la de 2010, cuando el negocio de la nube de Amazon estaba despegando.
En ese momento, surgieron una serie de nuevas empresas para revender la infraestructura de AWS, presentándose como un punto de entrada fácil que ofrecía herramientas, integración de facturación y soporte. Pero a medida que Amazon desarrolló sus propias herramientas empresariales y permitió a los clientes administrar los servicios en la nube directamente, la mayoría de esas nuevas empresas desaparecieron. Los únicos que sobrevivieron fueron aquellos que agregaron servicios reales como seguridad, migración y consultoría DevOps.
Los agregadores de IA ahora enfrentan presiones de margen similares a medida que los propios proveedores de modelos se expanden hacia capacidades empresariales y potencialmente dejan de lado a los intermediarios.
Mowry es optimista sobre las plataformas de codificación y desarrollo de Vibe, que tuvo un año récord en 2025 con nuevas empresas como Replit, Lovable y Cursor (todas clientes de Google Cloud, según Mowry) que atrajeron importantes inversiones y tracción de clientes.
Mowry también espera un fuerte crecimiento en la tecnología directa al consumidor, y las empresas pondrán algunas de estas poderosas herramientas de inteligencia artificial en manos de los clientes. Señaló que los estudiantes de cine y televisión tienen la oportunidad de dar vida a sus historias utilizando el generador de videos con inteligencia artificial Veo de Google.
Más allá de la IA, Mowry también ve oportunidades en la biotecnología y las tecnologías del cambio climático. Tanto en términos de inversiones de riesgo en estas dos industrias como de la «increíble cantidad de datos» a los que las startups pueden acceder para crear valor real «de maneras que antes no eran posibles».
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