River AI recauda USD 1100 millones en una ronda semilla/Serie A liderada por General Catalyst

River AI, una empresa emergente de inteligencia artificial fundada por el cofundador de xAI Igor Babuschkin, aseguró USD 1100 millones en una ronda semilla/Serie A liderada por General Catalyst y AMP PBC, con la participación de Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator y Temasek. AMP PBC es una firma de inversión enfocada en IA fundada en 2026 por el exsocio general de Andreessen Horowitz, Anjney Midha, inversionista de empresas del portafolio de a16z como Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena y OpenRouter.

River salió del sigilo en junio con la misión de reinventar la IA desde cero, comenzando por la forma en que se entrenan los modelos. Babuschkin, cuya trayectoria incluye roles de IA en DeepMind y OpenAI, quiere convertir a los agentes en asistentes entrenables personalmente, en lugar de seguir la trayectoria de reemplazo de trabajadores humanos que persiguen otros laboratorios de IA. “Para llegar ahí, creemos que la pila tecnológica debe reconstruirse de principio a fin: entrenamiento, modelos, la capa de producto y nuevo hardware que permita que la IA personal viva cerca de ti”, escribió en su blog de lanzamiento. “Los agentes capaces serán una parte normal de la vida cotidiana. Menos como los asistentes a los que recurres hoy cuando necesitas que se haga una tarea, y más como ángeles guardianes: presentes en silencio, de tu lado, ayudando con lo que realmente te importa. Te conocerán bien, y serán tuyos, no de alguien más”.

River ya ofrece una API facturada por cada 1 millón de tokens, con tarifas que dependen del modelo abierto utilizado. La API permite a los desarrolladores aplicar tanto aprendizaje por refuerzo (RL) como ajuste fino de adaptación de bajo rango (LoRA) a los modelos, posicionada como un antídoto contra la ingeniería de prompts. “Hacer prompting dirige un modelo que no posees y que no puedes mejorar. River te permite entrenar modelos abiertos hasta convertirlos en modelos que son verdaderamente tuyos, y servirlos como cualquier otro endpoint”, dice la documentación del producto.

Si bien la ronda es de un tamaño impresionante para una empresa incipiente —quizás otra señal del clima sobrecalentado de la IA—, la premisa de River llega en un momento particularmente propicio, ya que las empresas quieren cada vez más controlar el destino de sus modelos de IA usando una combinación de modelos, incluidos los de peso abierto. River dice que puede resolver la parte de experiencia posterior al entrenamiento de ese problema mediante su oferta de neocloud: “Cualquier empresa puede completar una ejecución compleja de aprendizaje por refuerzo en 15 a 20 minutos sin necesitar un equipo de infraestructura, con un ahorro de costos de dos a cuatro veces en comparación con alternativas de código cerrado”, escribió la empresa en su anuncio de financiamiento.

Por qué importa

La apuesta de River —que todos eventualmente ejecutarán sus propios agentes entrenados en lugar de darle instrucciones al modelo de otra persona— ya es visible en el auge de agentes personales que corren localmente, como OpenClaw, y en el impulso paralelo de Nvidia junto con fabricantes de PC para poner hardware con capacidad de IA en más manos.