Jeff Dean busca valorar Discovery Loop en $10.000M

Discovery Loop busca USD 1.000 millones para automatizar la ciencia con IA

El legendario ingeniero Jeff Dean, tras cerrar una etapa de 27 años clave en el desarrollo de gigantes como Google Search, Google Ads, Gemini y Gmail, se encuentra negociando una ronda de financiación de USD 1.000 millones para su nueva startup de inteligencia artificial, Discovery Loop, bajo una valoración que alcanzaría los USD 10.000 millones.

La noticia, adelantada por Business Insider, confirma que Silicon Valley está dispuesto a respaldar con valoraciones decacornio a los científicos que deciden independizarse de las Big Tech. Aunque un representante de Jeff Dean declinó hacer comentarios sobre el estado actual de las negociaciones, el propio tecnólogo ha compartido en la red social X que Discovery Loop se ha constituido como una corporación de beneficio público. Su misión principal es automatizar el aprendizaje automático, la ciencia y la ingeniería para acelerar los descubrimientos y el progreso global.

Un «Dream Team» de Google para revolucionar la investigación científica

El interés masivo de los fondos de capital de riesgo no se debe únicamente a la figura de Jeff Dean. La startup ha logrado reunir a varios de los investigadores de inteligencia artificial más citados del mundo, procedentes de las divisiones de Google Brain y Google DeepMind:

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Sanjay Ghemawat: Colaborador histórico de Dean, incorporado a Google en 1999, y arquitecto de sistemas de computación distribuida fundamentales para la escala de internet.
Quoc Le: Miembro fundador de Google Brain y pionero en el entrenamiento de redes neuronales a gran escala y modelos de lenguaje.
Oriol Vinyals: Exinvestigador líder en Google DeepMind, reconocido por sus aportaciones en aprendizaje por refuerzo y modelado de secuencias.

La propuesta técnica de Discovery Loop consiste en abordar problemas científicos e ingenieriles complejos mediante la ejecución paralela de miles de experimentos, un enfoque que promete acortar décadas de desarrollo en laboratorios tradicionales.

La compañía ya cuenta con un sólido respaldo financiero e institucional. Según un comunicado emitido el pasado 5 de agosto, la startup cerró una ronda de financiación inicial coliderada por Radical Ventures y Khosla Ventures, con la participación de firmas de primer nivel como Lightspeed, Kleiner Perkins y Doerr Capital. Además, el propio CEO de Google, Sundar Pichai, confirmó que Alphabet participa como inversor fundador y socio estratégico en la nube.

La fuga de cerebros de las Big Tech hacia el capital de riesgo

El nacimiento de Discovery Loop con valoraciones multimillonarias no es un caso aislado, sino la consolidación de una tendencia en la que el talento científico de Google, Meta o Microsoft prefiere construir laboratorios independientes financiados por firmas de Venture Capital:

David Silver (ex-DeepMind) levantó USD 1.100 millones para su laboratorio Ineffable Intelligence.
Misha Laskin e Ioannis Antonoglou (ambos ex-DeepMind) captaron fondos para Reflection AI bajo una valoración previa a la inversión de USD 25.000 millones.
Sakana AI, cofundada por los ex-Google Brain Llion Jones y David Ha, alcanzó una valoración de USD 2.650 millones el año pasado.
Periodic Labs, impulsada por Ekin Dogus Cubuk (ex-Google Brain) y Liam Fedus (ex-OpenAI), ha captado cientos de millones de dólares.

¿Qué significa esto para tu startup?

Esta oleada de mega-rondas en fases tempranas deja lecciones de ejecución muy claras para los fundadores del ecosistema:

El valor absoluto del «A-Team»: El capital no está fluyendo hacia ideas abstractas, sino hacia equipos fundadores con un historial intachable de entrega de producto. Si estás buscando levantar capital en el sector de deep tech o software complejo, tu mayor activo antes de tener métricas de tracción es la densidad de talento de tus cofundadores.
La automatización científica como la nueva frontera de la IA: Mientras el mercado de consumo se satura de aplicaciones de productividad basadas en wrappers de LLMs, las oportunidades de mayor impacto y valoración a largo plazo se están desplazando hacia la aplicación de IA en ciencias duras, biología, nuevos materiales e ingeniería.