Tomar una curva cerrada, interceptar un balón o saltar en el momento justo: los jugadores practican sin parar mirar, prever y actuar. El emprendedor neerlandés Pim de Witte construye sobre eso una empresa de IA. General Intuition ha sido valorada en 6.200 millones de dólares en su última ronda de financiación.
La empresa ha captado de nuevo 220 millones de dólares, anunció De Witte. Detrás de esa enorme valoración hay una idea atractiva: los miles de millones de clips que graban los jugadores pueden ayudar a las máquinas a aprender a moverse por un entorno y qué provocan sus acciones.
Un clip de videojuego con una capa extra
De Witte fundó antes Medal, con la que los jugadores graban y comparten momentos de sus partidas. Para la IA interesa sobre todo la combinación de imágenes y acciones asociadas. ¿Qué vio el jugador, qué botón pulsó y qué pasó después? Eso aporta ejemplos de decisiones en un mundo en movimiento.
Según De Witte, Medal va camino de tres mil millones de subidas al año. General Intuition entrena con imágenes de juego etiquetadas con acciones y quiere poner sus modelos a disposición de socios en videojuegos, simulación y robótica. Así, una plataforma de jugadas espectaculares y curvas bien tomadas adquiere una segunda función como fuente de entrenamiento.
¿En qué se diferencia de ChatGPT?
Un modelo de lenguaje como ChatGPT es bueno procesando y generando lenguaje, y también puede analizar imágenes. Pero un robot, además, tiene que ejecutar una acción física en el momento adecuado. Un modelo del mundo intenta predecir cómo cambia un entorno; un modelo de acción elige qué hace el sistema a continuación.
Piensa en un juego de carreras. Una explicación sobre cómo frenar es útil, pero para tomar la curva un sistema también tiene que calcular velocidad, distancia y movimiento. Puede anticipar acciones posibles: girar más, frenar antes o justamente esperar. Así, los modelos del mundo pueden ser un entorno de práctica y una pieza predictiva para una IA que realiza tareas por sí misma.
Pruébalo tú: fútbol con un modelo del mundo de IA
Ya hay más que ver que un anuncio de financiación. Con MIRA, General Intuition presenta junto a Kyutai y en colaboración con Epic Games un modelo del mundo jugable basado en Rocket League. Es el juego en el que coches golpean un balón gigante.
El modelo aprendió de 10.000 horas de datos de juego recogidos con bots de acceso público. Genera un mundo de juego con cuatro jugadores y, según sus creadores, responde a sus teclas con veinte imágenes por segundo. Los investigadores describen el enfoque en su publicación técnica. Es una demostración concreta de un modelo que no solo crea un vídeo, sino que procesa interacción.
Google y Nvidia ven la misma oportunidad
De Witte se mueve en un campo de investigación muy concurrido. Google explica en Project Genie cómo los modelos del mundo pueden generar entornos interactivos. Nvidia investiga con world action models cómo los robots pueden predecir a la vez su próximo movimiento y la imagen de cámara esperada.
Para un brazo robótico, eso significa por ejemplo anticipar qué pasa al agarrar una taza o desplazar un paño. La aplicación va así más allá de los videojuegos: la misma pregunta de investigación se plantea en almacenes, vehículos y fábricas. El salto sí exige entrenamiento adicional con máquinas y condiciones reales.
Un fundador neerlandés con planes internacionales
General Intuition trabaja con un equipo internacional y, según De Witte, contrata en Nueva York y Europa. La empresa indica en su web que ha captado más de 650 millones de dólares en el último año. La nueva valoración refleja cuánto están dispuestos a pagar los inversores por una participación; no es una cifra de ingresos.
Lo más llamativo de esta historia sigue siendo la materia prima. Lo que empezó como compartir momentos divertidos de partidas puede convertirse en una fuente para máquinas que aprenden mejor a anticipar. Si el enfoque funciona, los jugadores no solo habrán entrenado sus propios reflejos, sino también un trozo de la próxima generación de IA.
