Le Viet Quoc y exdirectivos de Google buscan una valoración de 50.000 millones de dólares para Discovery Loop

Un objetivo de 50.000 millones de dólares antes de tener un producto comercial

Discovery Loop, la empresa de inteligencia artificial fundada por Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y el científico vietnamita Le Viet Quoc, busca financiación con una valoración de unos 50.000 millones de dólares, según informes publicados pocas semanas después de su lanzamiento, el 5 de agosto de 2026. La empresa no ha anunciado ningún producto comercial y la valoración propuesta no corresponde a una operación cerrada.

Informes del 11 de septiembre describen un fuerte aumento con respecto a las conversaciones de agosto, cuando se hablaba de captar unos 1.000 millones de dólares con una valoración cercana a los 10.000 millones. El nuevo objetivo es cinco veces superior a esa cifra, una diferencia de 40.000 millones de dólares. Ninguna de las dos cifras establece cuánto han comprometido realmente los inversores, y no se ha revelado el monto que se busca en las conversaciones más recientes.

El equipo fundador quiere crear una inteligencia artificial capaz de formular hipótesis, diseñar y realizar experimentos, analizar los resultados y utilizarlos para elegir la siguiente investigación. Su primer campo de estudio será la propia inteligencia artificial: Discovery Loop planea automatizar la investigación sobre algoritmos y sistemas de aprendizaje automático antes de ampliar sus actividades a otros campos científicos y de ingeniería.

El bufete de abogados de la empresa, Wilson Sonsini Goodrich & Rosati, confirmó el lanzamiento del 5 de agosto en su anuncio de lanzamiento y financiación. Identificó a Discovery Loop como una corporación de beneficio público constituida en Delaware y señaló a Radical Ventures y Khosla Ventures como líderes de su financiación inicial, con la participación de Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital y Alphabet.

En este caso, es importante distinguir entre anunciar un proceso de financiación y cerrar una ronda. Discovery Loop declinó hacer comentarios sobre el objetivo de valoración de 50.000 millones de dólares y Dean no respondió a una solicitud de comentarios. Las condiciones podrían cambiar y no hay garantía de que los inversores acepten esa valoración.

¿Qué ocurrió entre agosto y septiembre?

La rápida aparición de Discovery Loop combina tres acontecimientos distintos: su lanzamiento público, los esfuerzos por formar un equipo inicial y reunir infraestructura, y las conversaciones sobre financiación adicional, según los informes. No debe interpretarse que esos hechos demuestran que la empresa ya ha alcanzado la escala que sugiere su objetivo de captación de fondos.

• 5 de agosto de 2026: Discovery Loop anunció su lanzamiento y financiación inicial. Sus cuatro fundadores eran antiguos investigadores de Google.
• 9 de agosto de 2026: En un anuncio reproducido por Radical Ventures, Dean dijo que el equipo esperaba cerrar la ronda semilla en las semanas siguientes y que buscaría oficinas y contrataría personal.
• Agosto de 2026: Informes describieron conversaciones para captar unos 1.000 millones de dólares con una valoración cercana a los 10.000 millones.
• 11 de septiembre de 2026: Informes describieron un nuevo objetivo de valoración de unos 50.000 millones de dólares, sin confirmar que se hubiera cerrado una operación.

Las versiones sobre el estado de la ronda inicial difieren. Algunos informes señalan que Radical Ventures y Khosla Ventures lideraron la financiación semilla. El anuncio legal del 5 de agosto dice que esas empresas codirigían la ronda, mientras que en su declaración del 9 de agosto Dean dijo que se esperaba cerrarla en las semanas siguientes. Estas declaraciones identifican a los participantes, pero no confirman una fecha ni un monto final.

La información sobre las contrataciones también refleja distintos momentos, no necesariamente versiones contradictorias. Antes del lanzamiento, la empresa no había alquilado oficinas ni comenzado a contratar. Después, Dean anunció planes de contratación y un informe posterior señaló que la página de empleo de la empresa ofrecía un puesto vacante. Radical Ventures describió el lugar de trabajo previsto como un equipo presencial en Palo Alto.

Automatizar el experimento, no solo la respuesta

La ambición central de Discovery Loop es automatizar un ciclo experimental. En lugar de pedirle a un sistema de inteligencia artificial que solo responda una pregunta o escriba código, la empresa quiere que identifique una idea prometedora, decida cómo ponerla a prueba, realice el experimento, interprete el resultado y revise su enfoque.

En la investigación sobre aprendizaje automático, esto podría consistir en proponer una nueva arquitectura de modelo, entrenarla o probarla, medir su rendimiento y elegir la siguiente variante. Una arquitectura es la disposición de los componentes computacionales de un modelo, que influye en cómo aprende y procesa información. Discovery Loop no ha revelado ningún sistema comercial operativo que realice todo este proceso.

Dean, director ejecutivo de Discovery Loop, describió el enfoque inmediato en su declaración sobre el lanzamiento de la empresa, reproducida por Radical Ventures el 9 de agosto. Explicó que los fundadores pretenden utilizar sus propias necesidades de investigación como primer campo de prueba:

También empezaremos a construir nuestra infraestructura, nuestros modelos de inteligencia artificial y nuestros sistemas para abordar nuestro primer ámbito: automatizar experimentos a gran escala para la investigación y la ingeniería de aprendizaje automático. Al hacerlo, seremos nuestros primeros clientes

La escala prevista es de miles de experimentos en paralelo. Realizar pruebas simultáneamente podría permitir que el sistema compare muchos enfoques posibles sin esperar a que cada uno termine antes de comenzar otro. Por ahora, esto es un objetivo de desarrollo, no un resultado de rendimiento divulgado.

Por qué la investigación de Le Viet Quoc encaja con la misión

Le Viet Quoc, también conocido profesionalmente como Quoc Le, tiene una trayectoria de investigación estrechamente vinculada al objetivo inicial de la empresa. Nacido en 1982 en Huong Thuy, Hue, Vietnam, estudió en el instituto especializado Quoc Hoc Hue antes de obtener un título en ingeniería de software en la Universidad Nacional de Australia. Más tarde se doctoró en informática en la Universidad de Stanford, bajo la dirección de Andrew Ng.

Durante su infancia vivió en una aldea sin electricidad hasta los nueve años. Más adelante, su carrera lo llevó a investigar cómo pueden aprender las computadoras representaciones útiles a partir de grandes cantidades de datos. Se incorporó a Google Brain en 2011 y pasó a formar parte del grupo de investigadores asociado a sus primeros trabajos sobre aprendizaje profundo.

En 2012, Le participó en un proyecto que entrenó una gran red neuronal con millones de imágenes tomadas de videos de YouTube. Algunas unidades de la red respondían con intensidad a imágenes de gatos, aunque el sistema no había sido entrenado del modo convencional con un conjunto de fotografías de gatos etiquetadas por completo. El resultado demostró que el sistema podía aprender características visuales, no que comprendiera como un ser humano qué es un gato.

En 2014, Le, Ilya Sutskever y Vinyals publicaron una investigación sobre el aprendizaje de secuencia a secuencia, un método que convierte una secuencia de entrada en otra de salida. La traducción es un ejemplo: una oración en un idioma se convierte en otra en una lengua distinta. Ese año, Le también fue reconocido por el programa TR35, que distingue a jóvenes innovadores.

Sus trabajos posteriores sobre aprendizaje automático automatizado, incluida la búsqueda de arquitecturas neuronales, son especialmente pertinentes para Discovery Loop. Esa investigación busca automatizar partes de la selección y prueba de diseños de modelos, tareas que de otro modo obligan a los investigadores a explorar muchas posibilidades manualmente. La ambición de Discovery Loop amplía esa idea a un ciclo más amplio de planificación, experimentación y revisión.

Cuatro fundadores con experiencia complementaria

Dean se incorporó a Google en 1999, ayudó a crear Google Brain, fue científico jefe de Google DeepMind y Google Research, y participó en la dirección técnica de Gemini. Su trayectoria conecta la investigación en inteligencia artificial con los grandes sistemas informáticos necesarios para llevarla a la práctica.

Ghemawat, otro investigador de larga trayectoria en Google, contribuyó al desarrollo de Google File System y Bigtable. Estas tecnologías permiten almacenar y procesar información en muchos equipos. Esa experiencia es pertinente para una empresa que propone coordinar miles de experimentos, lo que requeriría una programación fiable, gestión de datos e infraestructura informática.

Vinyals fue vicepresidente de investigación en Google DeepMind y ayudó a dirigir el desarrollo de Gemini. Su investigación incluye el modelado de secuencias y el aprendizaje por refuerzo, en el que los sistemas aprenden a partir de la retroalimentación sobre sus acciones y sus resultados. Él y Le también aportan experiencia de su trabajo conjunto anterior sobre modelos de secuencia a secuencia.

Radical Ventures, uno de los inversores de la empresa, describe esta combinación de habilidades en su anuncio de inversión. La firma destaca la experiencia en chips, grandes modelos de inteligencia artificial e informática distribuida. Esta valoración procede de un respaldo financiero, no de una evaluación independiente de la tecnología de Discovery Loop.

Los fundadores dijeron que habían trabajado juntos entre 14 y 30 años. En sus materiales de presentación mencionaron Google Search, Ads, Gemini y Gmail entre los productos a los que habían contribuido. Esos antecedentes explican el interés de los inversores, pero no demuestran que la nueva empresa ya haya creado un sistema de investigación autónoma.

Google sigue siendo inversor y socio informático

La salida no supone una separación completa de Google. Alphabet es uno de los inversores fundadores y Discovery Loop ha establecido una alianza para acceder a servicios en la nube y recursos informáticos. La empresa y Google también prevén colaborar en sistemas de aprendizaje automático e infraestructura relacionada.

Las descripciones de la alianza difieren en cuanto a su duración. Los informes hablan de apoyo en la nube durante el primer año de la empresa, mientras que Wilson Sonsini define el acuerdo como una alianza a largo plazo con Alphabet. La información publicada no especifica la duración total, las condiciones económicas, la capacidad informática ni si el acuerdo es exclusivo.

Esta relación coloca a Alphabet en dos papeles: inversor en el nuevo negocio y proveedor de los recursos que necesita para investigar. Discovery Loop obtiene acceso a capacidad informática, mientras Google mantiene una conexión con investigadores que ayudaron a desarrollar partes importantes de sus operaciones de inteligencia artificial. No se han divulgado cifras que indiquen el valor de la inversión o del acuerdo informático.

Según los informes, Sundar Pichai, director ejecutivo de Alphabet, mantuvo conversaciones reiteradas para convencer a los fundadores de que siguieran en Google. Vinyals señaló que la dificultad de introducir cambios importantes en una organización grande fue una de las razones para crear una empresa independiente. Su decisión de marcharse y, al mismo tiempo, mantener una relación de inversión e infraestructura apunta a una búsqueda de independencia organizativa, no al fin de la colaboración.

Qué relación tiene AlphaEvolve y cuáles son sus límites

AlphaEvolve, de Google DeepMind, ofrece un ejemplo concreto para comparar parte del trabajo propuesto por Discovery Loop. AlphaEvolve busca y mejora algoritmos mediante inteligencia artificial para generar opciones y evaluar si su rendimiento es superior.

Google ha dicho que el sistema mejoró la eficiencia de su sistema de almacenamiento de datos Spanner y respaldó el trabajo en una generación posterior de unidades de procesamiento tensorial, o TPU. Son chips especializados que se utilizan en cálculos de inteligencia artificial. Dean presentó anteriormente un diseño de circuito encontrado por AlphaEvolve que se incorporó a una nueva TPU.

La diferencia está en el alcance. AlphaEvolve se centra en descubrir y optimizar algoritmos. Discovery Loop propone automatizar un proceso experimental más amplio, que con el tiempo abarcaría otros campos además del aprendizaje automático. Encontrar código mejor o un diseño de circuito no demuestra por sí solo que una inteligencia artificial pueda realizar investigaciones fiables en medicina, materiales o energía.

Por ahora, la empresa ha elegido el aprendizaje automático como punto de partida porque puede utilizar sus propios sistemas para realizar experimentos y evaluar directamente los resultados. La expansión hacia el desarrollo de medicamentos, el diseño de chips, la ciencia de materiales y la energía limpia sigue siendo una intención. No se han anunciado descubrimientos concretos en esos campos.

Una misión de beneficio público y preguntas comerciales

La constitución de Discovery Loop como corporación de beneficio público en Delaware da un lugar formal a su misión científica dentro de su estructura empresarial. Este tipo de corporación puede equilibrar los intereses financieros con un beneficio público definido y con los intereses de las personas afectadas por sus actividades. Esa categoría no equivale a ser una organización benéfica o sin fines de lucro.

Dean ha dicho que los fundadores podrían tomar decisiones que prioricen el beneficio social general por encima de los intereses financieros de la empresa. Sin embargo, los anuncios publicados no detallan la formulación concreta del beneficio público en los documentos constitutivos ni explican cómo se resolverían situaciones en las que hubiera que elegir entre intereses distintos.

La misión va más allá de mejorar modelos de inteligencia artificial. Radical Ventures menciona la ingeniería, la medicina, la ciencia de materiales y la energía limpia como posibles ámbitos de trabajo. Dean también señaló que podría abordar problemas específicos de los 14 Grandes Desafíos de la Ingeniería de la Academia Nacional de Ingeniería, un conjunto de objetivos de gran alcance para ese campo.

Estas declaraciones expresan ambición, no un calendario de implementación. La empresa no ha revelado cuándo espera ofrecer un producto externo, cómo pagarían los clientes ni qué resultados justificarían pasar de la experimentación interna con inteligencia artificial a otras disciplinas. No se han divulgado datos sobre ingresos ni el interés de los clientes, lo que no equivale a confirmar que no existan.

Qué financian los inversores

Las conversaciones de financiación de Discovery Loop forman parte de una tendencia más amplia de grandes inversiones en equipos de investigación de inteligencia artificial antes de que lleguen los productos comerciales. Thinking Machines Lab, fundada por Mira Murati, exdirectora de tecnología de OpenAI, recaudó unos 2.000 millones de dólares con una valoración de 12.000 millones en julio de 2025, cuando no tenía ingresos ni productos comerciales.

Según los informes, Safe Superintelligence, cofundada por Ilya Sutskever, exdirector científico de OpenAI, alcanzó una valoración de 32.000 millones de dólares en una ronda de financiación en abril de 2025 en la que participaron Alphabet y Nvidia. La valoración propuesta de 50.000 millones de dólares para Discovery Loop superaría las cifras citadas, pero sigue siendo un objetivo de negociación, no una operación confirmada.

Según un recuento publicado, en 2026 el número de empresas estadounidenses que alcanzaron valoraciones de al menos 10.000 millones de dólares asciende a 19, frente al récord de 22 en 2021. Son tres menos que el récord anterior. A las empresas de esta categoría se las suele llamar «decacornio». No debe darse por hecho que Discovery Loop ha asegurado su nuevo objetivo simplemente porque esté negociándolo.

Vinod Khosla, fundador de Khosla Ventures, expuso en una declaración pública su argumento para invertir en el equipo. Su firma ayuda a liderar la financiación inicial de Discovery Loop y condicionó el resultado a que el proyecto tenga éxito:

Este equipo puede redefinir cómo se realiza la investigación en ingeniería y ciencia. Si tiene éxito, el impacto no se medirá en funciones de software ni en indicadores de referencia, sino en nuevos avances científicos que mejoren la vida de miles de millones de personas

Las incertidumbres inmediatas son más concretas que la ambición: si se cerrará la última ronda, qué valoración y monto alcanzará, cuánta capacidad informática obtendrá la empresa y qué demostrarán sus experimentos internos. En su declaración de agosto, Dean dijo que esperaba cerrar la ronda semilla en unas semanas, pero no se ha anunciado una fecha límite confirmada para la financiación de 50.000 millones de dólares ni para el lanzamiento comercial.

En resumen

• Discovery Loop se lanzó el 5 de agosto de 2026, con Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Le Viet Quoc y Oriol Vinyals como fundadores.
• Según los informes, busca una valoración de 50.000 millones de dólares, cinco veces superior al objetivo de unos 10.000 millones del que se habló en agosto. No se ha confirmado ninguna operación con esa valoración.
• El enfoque inicial es automatizar experimentos de aprendizaje automático y la propia empresa será su primer cliente.
• Radical Ventures y Khosla Ventures lideran la financiación inicial. Alphabet es inversor y socio informático.
• Discovery Loop es una corporación de beneficio público constituida en Delaware y está formando un equipo presencial en Palo Alto.
• No se han divulgado productos comerciales, cifras de ingresos, compromisos de clientes ni un calendario para expandirse a otros campos científicos.