Un investigador adolescente de Kimi estaría vinculado a un nuevo laboratorio estadounidense
Nathan Chen Guangyu, un investigador de 17 años que ayudó a desarrollar los modelos Kimi de Moonshot AI, se incorporaría, según informes, a Discovery Loop, la startup estadounidense fundada por los exinvestigadores de Google Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Le Viet Quoc. La información sobre su contratación apareció el 20 de octubre, cinco días después de que Chen anunciara su salida de Moonshot para trasladarse a Estados Unidos.
Contenido
- Un investigador adolescente de Kimi estaría vinculado a un nuevo laboratorio estadounidense
- En qué trabajó Chen en Moonshot
- Una salida conversada con un colega sénior
- Cuatro fundadores y una ambición que va más allá de los chatbots
- Cómo podría la IA llevar adelante un ciclo de investigación
- Qué significa la automejora recursiva
- La cifra de 50.000 millones de dólares es un objetivo de financiación
- Cómo se desarrollaron los acontecimientos
- Puntos clave
El posible traslado incorporaría a una empresa que busca automatizar la investigación científica a un investigador con experiencia en mejorar la eficiencia de costos de los modelos chinos de IA. Discovery Loop aún no ha lanzado un producto al público, pero ha atraído inversiones de Alphabet y, según informes, busca nueva financiación con una valoración de unos 50.000 millones de dólares.
El nombramiento de Chen no se ha confirmado públicamente. Chen no respondió a una solicitud de comentarios, mientras que Discovery Loop dijo que no comenta asuntos de personal. La información sobre la contratación provino de Arfur Grok, una cuenta anónima en redes sociales que sigue los movimientos de investigadores de IA.
La cuenta había informado anteriormente sobre movimientos como la salida de Luke Metz de OpenAI para incorporarse a Meta Superintelligence Labs en agosto y la salida de Andrew Tulloch de Meta para irse a Anthropic en septiembre. Su información más reciente sitúa a Chen en el cruce de dos contiendas estrechamente relacionadas: la competencia por contratar a investigadores excepcionales y el esfuerzo por crear una IA capaz de realizar investigaciones por sí misma.
Para Moonshot, la salida de Chen supone perder a un colaborador de su principal familia de modelos tras menos de un año. Para Discovery Loop, su presunta incorporación sumaría experiencia práctica en arquitectura y eficiencia de modelos a un equipo que persigue una ambición de investigación mucho más amplia.
En qué trabajó Chen en Moonshot
Chen se incorporó en 2025 a Moonshot AI, con sede en Pekín, después de realizar una pasantía en una startup de Silicon Valley. Nacido en 2009, también fue seleccionado para la beca Rise del Rhodes Trust, un programa global de talento para adolescentes de entre 15 y 17 años financiado por el exdirector ejecutivo de Google Eric Schmidt y su esposa, Wendy Schmidt.
En Moonshot, Chen habría trabajado en la arquitectura Attention Residuals y en el modelo Kimi K3. Entre sus aportes figuran cambios técnicos que ayudaron a reducir los costos de la familia de modelos Kimi, que compite con sistemas como GPT, de OpenAI, y Claude, de Anthropic.
La arquitectura de un modelo es el diseño subyacente que determina cómo procesa información un sistema de IA. Las mejoras en ese diseño pueden ayudar a un desarrollador a obtener más trabajo útil de sus recursos informáticos. Para una empresa que atiende a muchos usuarios, la eficiencia influye en cuánto cuesta entrenar y operar sus modelos.
Kimi también ha llamado la atención como una familia de sistemas con pesos abiertos. Los pesos son los parámetros numéricos que un modelo aprende durante el entrenamiento. Ponerlos a disposición permite que otros desarrolladores descarguen y adapten un modelo, de acuerdo con su licencia, en lugar de acceder a él solo a través del servicio de la empresa original.
Una salida conversada con un colega sénior
Chen anunció su salida en redes sociales y describió su tiempo en Moonshot como el mejor año de su vida hasta ahora. Su partida se produjo después de que hablara con Du Yulun, un investigador sénior de la empresa.
Du escribió que él y Chen habían conversado largamente sobre la decisión:
varias conversaciones largas sobre su decisión
Du dijo que lo mejor para el joven investigador era tener espacio para explorar. Lo describió así:
lo mejor para [Chen] es explorar y seguir su nueva curiosidad tanto como sea posible a su edad
Esos comentarios aportan una dimensión personal a un movimiento que despierta interés por la competencia entre los centros tecnológicos chinos y Silicon Valley. Chen ya había adquirido experiencia en ambos países antes de que, según los informes, Discovery Loop lo contratara.
Cuatro fundadores y una ambición que va más allá de los chatbots
Discovery Loop se lanzó en agosto con cuatro fundadores procedentes de la dirección de investigación de Google. Dean fue el científico jefe de Google. Ghemawat ayudó a diseñar importantes sistemas informáticos, como MapReduce y Bigtable; Le fue uno de los miembros fundadores de Google Brain, y Vinyals fue uno de los principales investigadores de Google DeepMind.
La empresa se constituyó como una corporación de beneficio público de Delaware, una estructura jurídica que permite a una empresa perseguir un beneficio público declarado junto con objetivos financieros. Su misión de investigación es automatizar el descubrimiento científico, empezando por el desarrollo de IA y con una posible expansión a los sectores de la salud, los materiales y la energía.
Discovery Loop también ha contratado a investigadores de grandes empresas tecnológicas estadounidenses, incluidos exingenieros de Google. Si se concreta su nombramiento, Chen probablemente sería uno de sus empleados más jóvenes.
Para alguien con su trayectoria, el atractivo reside en un programa de investigación directamente vinculado al desarrollo de modelos. En lugar de centrarse exclusivamente en un chatbot u otra aplicación para clientes, Discovery Loop quiere crear sistemas que ayuden a inventar y probar la próxima generación de IA.
Cómo podría la IA llevar adelante un ciclo de investigación
El sistema propuesto por Discovery Loop generaría ideas de investigación, diseñaría y realizaría experimentos, examinaría los resultados y decidiría qué probar después. El objetivo es ejecutar buena parte de esa secuencia sin que una persona dirija cada paso.
Una hipótesis es una explicación o idea propuesta que puede ponerse a prueba. En la investigación de IA, un sistema podría proponer un cambio en el diseño de un modelo, probar si mejora su rendimiento y usar el resultado para elegir otro experimento. La repetición de ese proceso crea un ciclo de investigación.
Dean habló de este enfoque a principios de agosto en la Agentic AI Summit, en la Universidad de California en Berkeley. Describió un futuro en el que la IA podría realizar miles de experimentos científicos en paralelo, es decir, al mismo tiempo, y utilizar sus resultados para identificar los pasos siguientes más prometedores.
Discovery Loop planea comenzar con algoritmos y sistemas de aprendizaje automático. Esto daría a sus herramientas de investigación propuestas un ámbito inicial que coincide estrechamente con la experiencia del equipo fundador, antes de cualquier expansión a otras ciencias.
Qué significa la automejora recursiva
Dean relacionó el trabajo de la empresa con la automejora recursiva, abreviada a menudo como RSI. En términos sencillos, consiste en usar la IA para mejorar los métodos y sistemas empleados para crear IA y, después, aplicar el sistema mejorado a nuevos avances.
Las principales empresas de IA de China y Estados Unidos persiguen distintas versiones de ese objetivo. El enfoque de Discovery Loop lo vincula con una visión más amplia de la investigación automatizada: un sistema que aprende de los experimentos y utiliza ese conocimiento para planificar otros mejores.
Al explicar los conocimientos científicos que necesitaría un sistema de ese tipo, Dean dijo:
Al crear modelos realmente buenos para comprender muchos ámbitos distintos de la ciencia y la ingeniería, se puede lograr que un modelo tenga conocimientos de nivel doctoral en diversos campos
Su visión incluye reducir algunos procesos de investigación de años a horas o incluso minutos mediante la prueba simultánea de muchas posibilidades. Por ahora, eso sigue siendo una ambición tecnológica. Discovery Loop no ha lanzado un producto al público que demuestre ese ciclo de investigación.
La presunta experiencia de Chen en mejorar la eficiencia de los modelos encaja con el enfoque inicial de la empresa. La investigación automatizada de IA implicaría ejecutar y comparar muchos experimentos, por lo que el costo informático de cada intento sería una consideración práctica.
La cifra de 50.000 millones de dólares es un objetivo de financiación
Entre los inversores de Discovery Loop figuran Radical Ventures y Khosla Ventures, que lideraron su financiación inicial, y Alphabet, la empresa matriz de Google. Otros participantes mencionados son Lightspeed, Kleiner Perkins y Doerr Capital. Alphabet también ha sido descrita como socia de servicios en la nube, lo que vincula a la startup con infraestructura informática, además de con inversiones.
Según informes, las conversaciones sobre financiación de septiembre buscaban una valoración de unos 50.000 millones de dólares. Algunas descripciones situaban esa valoración después de la primera ronda de financiación; los informes más detallados sobre la operación la describen como un objetivo para otra ronda, con condiciones aún en negociación y sin que se haya anunciado ninguna transacción cerrada por ese precio.
El objetivo llegó después de conversaciones, semanas antes, sobre una posible inversión de aproximadamente 1.000 millones de dólares con una valoración cercana a los 10.000 millones. Pasar de 10.000 millones a 50.000 millones supondría multiplicar por cinco el valor propuesto de la empresa, una diferencia de 40.000 millones de dólares.
Una valoración es el precio que los inversores asignan a toda la empresa al negociar una participación. El monto recaudado es el dinero que recibe la compañía. El objetivo de 50.000 millones de dólares de Discovery Loop y la propuesta anterior de inversión de 1.000 millones describen distintos aspectos de una negociación de financiación.
La empresa ya buscaba esa valoración más alta antes de la presunta contratación de Chen, tras sus conversaciones sobre financiación en septiembre. Sus fundadores, sus planes de investigación y su capacidad para contratar personal son elementos centrales de la historia de inversión mientras trabaja para lanzar un producto al público.
Cómo se desarrollaron los acontecimientos
El lanzamiento de Discovery Loop, las conversaciones sobre financiación y la presunta contratación de Chen tuvieron lugar en un breve período. La secuencia muestra que la empresa formaba su equipo mientras buscaba una valoración mucho más alta.
- 2025: Chen se incorporó a Moonshot AI después de realizar una pasantía en una startup de Silicon Valley.
- 5 de agosto de 2026: Discovery Loop anunció su lanzamiento y la financiación inicial, con Dean, Ghemawat, Vinyals y Le como fundadores.
- Principios de agosto: Dean habló de la investigación automatizada y la automejora recursiva en la Agentic AI Summit, en Berkeley.
- Agosto: Según informes, las conversaciones sobre financiación contemplaban aproximadamente 1.000 millones de dólares con una valoración cercana a los 10.000 millones.
- Septiembre: Según informes, las nuevas conversaciones sobre financiación tenían como objetivo una valoración de unos 50.000 millones de dólares.
- 15 de octubre: Según informes, Chen anunció su salida de Moonshot y su traslado a Estados Unidos.
- 20 de octubre: Arfur Grok informó que Chen se incorporaría a Discovery Loop.
Los próximos acontecimientos concretos serían un anuncio sobre el cargo de Chen, un acuerdo de financiación o el lanzamiento público de un producto de la empresa. No se han anunciado fechas para esos pasos.
Puntos clave
- Nathan Chen Guangyu, de 17 años, se incorporaría, según informes, a Discovery Loop tras dejar Moonshot AI.
- Chen trabajó en Kimi K3, Attention Residuals y mejoras para reducir los costos de los modelos.
- Discovery Loop fue fundada por Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Le Viet Quoc.
- La startup quiere que la IA proponga experimentos, los realice y utilice los resultados para orientar nuevas investigaciones.
- La valoración de 50.000 millones de dólares que se le atribuye es un objetivo de financiación; no se ha anunciado ningún acuerdo cerrado por ese precio.
- Radical Ventures, Khosla Ventures y Alphabet figuran entre sus inversores iniciales.
