Periodic Labs, una startup fundada por un ex investigador de OpenAI, negociaba en mayo una ronda de capital por al menos US$ 500 millones que llevaría su valuación a US$ 7.500 millones. Se trata de una cifra inédita para una compañía que nació hace menos de un año y ya atrae a algunos de los fondos más agresivos del mercado de inteligencia artificial.
La empresa, con base en San Francisco, busca construir un “científico de IA” capaz de usar laboratorios automatizados para hacer experimentos de física y química. El objetivo es producir datos propios, entrenar modelos más precisos y acelerar el hallazgo de nuevos materiales.
La compañía salió a la luz en septiembre pasado con una ronda semilla de US$ 300 millones y una valuación de US$ 1.300 millones.
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Un laboratorio para entrenar inteligencia artificial
Periodic Labs fue creada por Liam Fedus, exvicepresidente de investigación de OpenAI, y Ekin Dogus Cubuk, ex científico de Google DeepMind. Ambos apuestan a una tesis que entusiasma a Silicon Valley: que la IA puede dejar de analizar datos existentes y pasar a generar conocimiento nuevo mediante pruebas físicas reales.
La startup desarrolla laboratorios robóticos autónomos para ejecutar miles de experimentos de manera sistemática. Esa infraestructura le permite producir datos diseñados a medida para sus modelos de IA, un activo que puede marcar diferencias frente a competidores que dependen de información pública o bases de terceros.
Uno de sus primeros objetivos es encontrar superconductores que funcionen a temperaturas más altas. Ese avance podría tener impacto en energía, computación, transporte e infraestructura industrial. También trabaja con empresas del sector de semiconductores, que usan su tecnología para investigación y desarrollo.
El atractivo de Periodic Labs no se limita al capital. La empresa ya reclutó a más de 20 investigadores provenientes de Meta, OpenAI y DeepMind. Varios de ellos dejaron paquetes accionarios relevantes para sumarse a la startup, una señal de la expectativa que existe alrededor del proyecto.
La carrera por crear herramientas de IA capaces de descubrir nuevos materiales, fármacos o procesos industriales se convirtió en una de las apuestas más caras del sector. Para muchos inversores, el premio no está en una mejora incremental, sino en una plataforma que pueda transformar la forma en que se hace ciencia.
La nueva obsesión de Silicon Valley
La idea de un científico artificial también conecta con una ambición compartida por los grandes laboratorios de IA. Sam Altman, CEO de OpenAI, suele vincular el progreso científico con la expansión del bienestar humano. Demis Hassabis, cofundador de Google DeepMind, defendió durante años una meta similar, resolver la inteligencia para después usarla en problemas científicos de enorme escala.
El antecedente más visible fue AlphaFold, el sistema de DeepMind que ayudó a predecir estructuras de proteínas y derivó en el Premio Nobel de Química 2024 para Hassabis y John Jumper. Periodic Labs busca llevar esa lógica al laboratorio físico, donde cada experimento puede nutrir al siguiente modelo.
En la nueva ola de la IA, los inversores miran con especial atención a las empresas que puedan unir modelos avanzados, robótica y ciencia experimental.
Para una startup que aún no cumplió un año, el desafío será demostrar que esa promesa puede traducirse en descubrimientos concretos y contratos de alto valor. Por ahora, Periodic Labs ya consiguió algo poco frecuente incluso en Silicon Valley, que los fondos compitan por entrar antes de que el laboratorio muestre todo lo que puede hacer.
