Runway, la startup de generación de vídeos de IA, no tiene el pedigrí típico de Silicon Valley. No hay fundadores de la Universidad de Stanford, ni exfundadores de Google, ni rondas iniciales de nueve cifras que ganaron tiempo ignorando los ingresos. Los tres fundadores (dos chilenos y uno griego) se conocieron en la Tisch School of the Arts de la Universidad de Nueva York y fundaron la empresa en Nueva York.
Dependiendo de a quién le preguntes, Runway podría ser una de las empresas de inteligencia artificial más influyentes en la actualidad. No por lo que hemos construido hasta ahora, sino por lo que vamos a construir a continuación.
Durante los últimos años, la industria de la IA ha operado en gran medida sobre la premisa de que la inteligencia reside en el lenguaje. Los modelos de lenguaje a gran escala como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic reflejan esa apuesta.
Runway, como todos sus competidores, crea algo diferente. Sus fundadores creen que la próxima forma de inteligencia artificial no se construirá a partir de texto, sino de vídeos y modelos mundiales que aprendan no sólo cómo los humanos describen el mundo, sino también cómo funciona el mundo. Esa distinción suena académica. Eso no es lo que significa.
El cofundador y codirector ejecutivo de Runway, Anastasis Germanidis, dijo que entrenar modelos directamente sobre datos de observación globales es la próxima frontera en IA. Las primeras empresas en llegar allí no serán las que perfeccionen el lenguaje, sostiene.
«Estamos fundamentalmente limitados por nuestra propia comprensión de la realidad», le dice Germanidis a TechCrunch desde la acogedora y soleada sede de Runway cerca de Union Square.
«Los modelos lingüísticos se entrenan a través de Internet, en foros de mensajes y redes sociales, y en libros de texto para extraer el conocimiento humano existente», continuó Germanidis. «Pero para ir más allá, necesitamos aprovechar datos menos sesgados».
Fundada en 2018, Runway se ha ganado una reputación por sus modelos de generación de videos, incluida la última generación Gen-4.5, y herramientas de inteligencia artificial que pueden transformar indicaciones de texto en contenido cinematográfico editable.
Hoy en día, la tecnología de Runway impulsa los flujos de trabajo de producción de cineastas y agencias de publicidad, y la compañía ha firmado acuerdos con importantes actores de medios como Lionsgate y AMC Networks. Sus herramientas también se han utilizado en películas como «Everything Everywhere All At Once».
Runway está valorada actualmente en 5.300 millones de dólares y uno de sus fundadores dice que generará 40 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales en el segundo trimestre de 2026.
Si la apuesta de Runway de que la generación de vídeos es el camino para convertirse en un modelo global da sus frutos, los resultados se extenderán desde Hollywood hasta el descubrimiento de fármacos. De lo contrario, Runway corre el riesgo de ser superada por un competidor mucho mejor financiado: el principal Google.
dar un salto
En los últimos seis meses, la startup puso sus planes en acción y se expandió más allá de la generación de video, lanzando su primer modelo global en diciembre y planea lanzar otro este año. (Un modelo mundial es un sistema de inteligencia artificial que simula el entorno lo suficiente como para predecir cómo se comportará).
Runway no está solo en su búsqueda de convertir modelos de vídeo con conciencia física en modelos mundiales para casos de uso a corto plazo, como entretenimiento interactivo, juegos y entrenamiento de robots. Las startups Luma y World Labs están en una trayectoria similar, y Google también está moviendo su modelo mundial Genie en la misma dirección.
Todo el mundo quiere alguna versión de lo mismo: una IA que resuelva los problemas más difíciles de la humanidad. Si bien esto está lejos del producto original de Runway, es el resultado tanto de las capacidades emergentes de la tecnología como de la inclinación de sus fundadores a seguir hacia donde lleva esa tecnología.
Germanidis ve el modelo mundial como una infraestructura científica. Cuantos más datos sensoriales y observaciones entrenen un solo modelo, más nos acercaremos a un gemelo digital funcional del universo y más rápido podremos realizar experimentos que cualquier laboratorio. Señala que gran parte del proceso científico sólo está esperando resultados. Si podemos comprimir este tiempo de espera, también podemos comprimir el progreso en sí.
«Si podemos desarrollar científicos que sean mejores que los científicos humanos, podemos acelerar el progreso en la forma en que entendemos el universo y resolvemos problemas», afirmó Germanidis.
tiro a la luna
Germanidis se enamoró de la programación a los 11 años en Atenas y vino a Estados Unidos a los 18 para estudiar neurociencia y cine. Regresó a la informática y trabajó en varias empresas de tecnología en Silicon Valley hasta que decidió que ya estaba harto de esa cultura. El codirector ejecutivo Cristóbal Valenzuela nació y creció en Santiago y estudió economía antes de trabajar en cine y luego en software. El director de innovación Alejandro Matamara Ortiz, también de Santiago, estudió publicidad y dirigió una empresa de diseño.
Los tres se conocieron en 2016 mientras asistían al ITP (Programa de Comunicaciones Interactivas) de la Universidad de Nueva York, un programa de posgrado que Valenzuela describe como «una escuela de arte para ingenieros».
Matamara-Ortiz dijo que todos los cofundadores aspiraban a ser cineastas en algún momento de sus vidas. Entonces Runway comenzó con una misión simple. ¿Todos pueden convertirse en cineastas utilizando la IA?
Matamara-Ortiz dijo que después de lanzar su primer modelo de generación de video en febrero de 2023 (que es sorprendentemente poco impresionante en comparación con lo que Runway está lanzando ahora), su misión evolucionó a: «¿Alguien puede ser un gran cineasta?»
Necesitábamos hacer crecer el equipo hasta convertirlo en lo que es hoy. La empresa cuenta con 155 empleados y oficinas en Nueva York, Londres, San Francisco, Seattle, Tel Aviv y, más recientemente, Tokio. «Pero a través de este proceso, aprendimos que estos modelos pueden ayudarnos a comprender cómo funciona el mundo y, si se amplían, pueden ser útiles para muchas otras cosas diferentes», añadió.
La robótica, el descubrimiento de fármacos, la modelización climática y más son los tipos de problemas que han desconcertado a los investigadores durante décadas. El año pasado, Runway lanzó una división de robótica, que, según Germanidis, ya se está sometiendo a pruebas e implementación en el mundo real.
Germanidis, como otros, ve que el campo avanza hacia el entrenamiento de un modelo único con diferentes modalidades, como texto, video, audio y otros sensores, y cree que los efectos compuestos son importantes.
Con tiempo y recursos suficientes, uno de los objetivos de su propia tecnología Runway es el modelado del mundo biológico y la investigación antienvejecimiento.
Aún no se sabe si Runway puede llevar su ventaja de video a los modelos del mundo, y sus competidores tampoco están esperando. Runway fue una de las primeras empresas en abordar la generación de videos con IA, pero World Models pertenece a una clase diferente con competidores bien financiados y respetados. Google, el ex metadirector científico Yan Lekun, la «madrina» de la IA, Fei-Fei Li, y el creciente campo de las startups persiguen el mismo objetivo.
Kian Catanforouch, director ejecutivo de la empresa de evaluación comparativa de habilidades de IA Workera y profesor de la Universidad de Stanford, señaló que si bien nadie ha demostrado todavía el salto entre la videointeligencia y la inferencia generalizada a través de modelos mundiales, eso no significa que sea imposible. Dijo que si Runway quiere hacer realidad su apuesta por el modelo global, necesita seguir reuniendo recursos, incluidas computadoras de última generación.
Runway tiene contratos con CoreWeave y Nvidia, pero no ha confirmado si tienen acceso al clúster dedicado (el tipo de computación garantizada a gran escala necesaria para entrenar modelos Frontier).
«¿Cómo podemos construir un modelo fundamental sin clusters?» -Preguntó Catanforouche. «No creo que nadie pueda hacer eso».
Runway ha recaudado 860 millones de dólares hasta la fecha, incluida una ronda de 315 millones de dólares en febrero de socios estratégicos como AMD Ventures y Nvidia. Eso es aproximadamente el mismo nivel que sus competidores más cercanos, Luma AI y World Labs, que han recaudado 900 millones de dólares y 1,29 mil millones de dólares, respectivamente, según PitchBook.
Pero Runway también se enfrentará a empresas tradicionales como OpenAI, que ha recaudado alrededor de 175 mil millones de dólares para el director ejecutivo Sam Altman, y al gigante tecnológico Google, cuya empresa matriz Alphabet está valorada en 4,86 billones de dólares. Google es la mayor amenaza de Runway. El modelo Veo de la compañía compite directamente con el negocio de generación de video de Runway, mientras que su modelo Genie World apunta al mismo espacio a largo plazo al que apunta Runway.
Katanforoosh hace referencia al cierre de la plataforma de video Sora por parte de OpenAI en marzo, diciendo que estaba gastando alrededor de $1 millón en costos de computación por día y tenía solo $2,1 millones en ingresos. Su argumento es que los recursos por sí solos no pueden garantizar la supervivencia. Tampoco hay garantías sobre la pista.
Katanforoosh no tiene intención de cancelar Runway. Señaló la startup de audio de IA ElevenLabs, que superó a OpenAI y Google en sus propios puntos de referencia a pesar de carecer de recursos y trayectoria. Runway podría seguir una estrategia similar, sostiene.
Los fundadores de Runway no son inmunes a esta comparación. Valenzuela dijo que la falta de «estandarización» del Área de la Bahía de la startup le da una ventaja. Sostiene que no sólo son más diversos en sus ideas, sino que sin sus conexiones con Silicon Valley, podrían haberse visto obligados a ser más agresivos y carecían del fondo de guerra al que muchos de sus pares tenían acceso, lo que significa que no necesitaban generar ingresos temprano.
Y Michelle Kwon, directora de operaciones de Runway, dijo que la compañía no tiene prisa por recaudar más fondos, a pesar de que sus demandas informáticas aumentan a medida que escala.
«Su experiencia les ha permitido construir una cultura que avanza temprano, a menudo acierta y avanza increíblemente rápido», dijo a TechCrunch Michael Dempsey, uno de los primeros inversores y socio gerente de Compound.
Para Valenzuela, esa cultura comienza, en primer lugar, con su forma de ver el mundo. Como codirector ejecutivo y nuevo padre, dedica todo su tiempo libre a leer. Uno de ellos describe al poeta chileno Nicanor Parra como la antítesis de Pablo Neruda. Informal y no académico, sostiene que la poesía pertenece al pueblo, no a las reglas.
“Las reglas son simplemente reglas que ellos inventaron”, dijo Valenzuela. «Esa es la fuerza impulsora detrás de cómo hacemos las cosas en la pasarela. Dicen que Silicon Valley está aquí y las nuevas empresas están allí. ¿Por qué? Esas son sólo reglas que se hicieron. Borren todo y comiencen de nuevo».
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