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Hubo un sketch en la televisión argentina que resumía toda la teoría económica en dos palabras. Un hombre entusiasmado desplegaba ante otro un proyecto interminable y hablaba de socios, de mercados, de expansión, de un futuro dorado que crecía con cada frase. El otro escuchaba en silencio hasta el final, y entonces preguntaba lo único que importaba: ¿y la guita? 

El entusiasta volvía a empezar, agregaba capítulos, prometía maravillas nuevas. La pregunta regresaba idéntica, imperturbable, como un acreedor paciente. ¿Y la guita? El sketch entendía algo que las escuelas de negocios tardan dos años en enseñar: todo proyecto es un relato hasta que alguien explica quién paga. Esta columna aplica esa pregunta a una empresa que vale, según sus inversores, US$ 12.000 millones.

Mira Murati fue la jefa de tecnología de OpenAI, la empresa que creó ChatGPT. En 2025 fundó su propia compañía, Thinking Machines Lab, y recaudó US$ 2.000 millones antes de mostrar producto alguno. Los inversores la valuaron en US$ 12.000 millones. En julio de 2026 la empresa presentó al fin su primera criatura, un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado Inkling, y lo regaló.



Mia Murati – EE

Conviene explicar qué significa regalar un modelo. Los sistemas como ChatGPT o Claude son cerrados, el cliente paga por usarlos a través de la empresa que los controla, como quien alquila un departamento sin ver jamás la escritura. Inkling, en cambio, es de pesos abiertos, por lo tanto, cualquier persona o empresa puede descargarlo, instalarlo en sus propias computadoras, modificarlo y hasta venderlo. Su licencia es la más permisiva de la industria y autoriza todos esos usos. Entre tanto, Thinking Machines no cobra nada por él.

El tamaño del regalo merece una pausa. Inkling tiene 975.000 millones de parámetros y se entrenó sobre los sistemas más avanzados de Nvidia, dentro de un acuerdo que le asegura a la empresa el despliegue progresivo de un gigavatio de capacidad de cómputo, una potencia comparable al consumo eléctrico de una ciudad mediana cuando esté completa. Entrenar un modelo de esta escala cuesta cientos de millones de dólares. Todo ese gasto terminó en un producto de precio 0. ¿Y la guita?



La primera tentación es pensar en el viejo truco del vendedor de drogas, que regala la primera dosis y cobra la segunda. Pero ese esquema exige el monopolio de la sustancia, y en la IA de pesos abiertos la segunda dosis también es gratis y la regala el competidor de enfrente. Los laboratorios chinos DeepSeek, Moonshot y Alibaba liberaron modelos comparables o mejores, y operarlos cuesta entre 60% y 90% menos que los sistemas estadounidenses de punta. El sustituto gratuito ya existía antes del regalo.

La respuesta declarada de la empresa es otra y tiene un antecedente ilustre. En los años ’90 una compañía llamada Red Hat tomó un sistema operativo gratuito, Linux, y fue exitoso con el negocio de la adaptación y mantenimiento para las corporaciones. Thinking Machines sigue este manual, el modelo es gratis pero la herramienta para personalizarlo, una plataforma llamada Tinker, se vende. El fondo de inversión Bridgewater ya la usó para entrenar un modelo con su propio conocimiento financiero. La apuesta de Murati es que las empresas no quieren el modelo más inteligente del mundo sino uno propio, moldeado con sus datos, instalado en sus servidores, lejos de la mirada de terceros. El jefe de Microsoft, Satya Nadella, le regaló el argumento comercial, quien usa modelos cerrados paga dos veces, una en tarifas y otra al entregar el conocimiento que vuelca en cada consulta.

El razonamiento es elegante pero cojea en un punto decisivo. Red Hat heredó gratis un núcleo construido por miles de voluntarios durante años, y luego invirtió fortunas en ingeniería, pruebas y soporte para volverlo un producto empresarial. Su gasto empezaba donde el regalo terminaba. Thinking Machines paga las dos mitades porque crea el regalo con su propio capital y además debe construir el negocio de servicios encima. Y Tinker compite contra Amazon, Microsoft y Google, que ofrecen la misma personalización empaquetada con la nube que sus clientes ya pagan.



Aquí conviene separar dos preguntas que suelen confundirse. Una es si la empresa puede ganar dinero. La otra es si puede recuperar US$ 12.000 millones. Un negocio de servicios de personalización puede ser rentable y valer algunos miles de millones con viento a favor. La valuación de Thinking Machines descuenta otra cosa, y el costo juega en contra del tiempo. Un laboratorio de frontera es una maquinaria que devora capital sin pausa con investigadores estrella cobrando fortunas, los chips y los modelos envejeciendo en meses. Inkling ya nació admitiendo, por boca de su propia fundadora, que no es el modelo más fuerte disponible, ni entre los cerrados ni entre los abiertos. Para seguir en la carrera hay que entrenar el siguiente, y el próximo cuesta más que el anterior. Una ronda posterior de financiamiento, que la prensa cifró en US$ 50.000 millones, quedó estancada. El mercado privado empezó a hacerse la pregunta del título.

¿Entonces qué compraron los inversores que pusieron US$ 2.000 millones? Probablemente no compraron Tinker, sino una opción. En finanzas una opción es el derecho a un premio futuro incierto, se paga poco hoy por la posibilidad de ganar mucho mañana. Los US$ 12.000 millones no valúan el flujo de caja de una plataforma de personalización, sino la probabilidad de que Murati, que ayudó a crear ChatGPT, descubra el próximo salto de la IA antes que sus rivales. Si eso ocurre, el precio habrá sido de ganga. Si no ocurre, la opción vence sin valor, como vencen casi todas.

Queda una última pieza que ayuda a entender el movimiento. Entre los inversores figura Nvidia, el fabricante de los chips sobre los que se entrena y se ejecuta casi toda la IA del planeta. Para Nvidia el modelo gratuito es negocio puro porque cada empresa que descarga Inkling, lo adapta y lo instala en sus propios servidores pero necesita comprar chips. Cuantos más modelos abiertos circulen, más silicio se vende. Es posible que Thinking Machines no necesite cerrar sola su ecuación mientras funcione como instrumento de demanda de cómputo de su padrino. Eso se parece menos a un modelo de negocio que a un mecenazgo estratégico. Los Médici financiaban pintores para que Florencia brillara. Nvidia financia laboratorios para que el mundo queme procesadores.



La historia de la tecnología conoce empresas que regalaron el producto y encontraron la guita después. Conoce muchas más que la buscaron hasta el final del capital ajeno. Al momento del lanzamiento de Inkling, la respuesta a la pregunta del sketch tenía tres capas: el retorno chico estaba en Tinker, el negocio grande era una apuesta a la cabeza de Murati y la inversión de verdad, la que pagaba las cuentas, estaba en la caja de otro.

Las cosas como son.

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Crédito de la fuente original: eleconomista.com.ar