River AI recauda $1.1 mil millones liderada por General Catalyst para crear agentes de IA personales y entrenables

River AI recauda $1.1 mil millones liderada por General Catalyst para crear agentes de IA personales y entrenables

La startup de inteligencia artificial River AI, fundada por el cofundador de xAI Igor Babuschkin, ha asegurado $1.1 mil millones en una ronda de financiamiento seed/Serie A liderada por General Catalyst y AMP PBC, con la participación de Nvidia, AMD Ventures, Y Combinator y Temasek.

Una ronda de financiación histórica para una startup emergente

Con apenas dos meses de vida, River AI se ha convertido en una de las empresas de IA mejor capitalizadas en su etapa inicial. La ronda fue liderada por General Catalyst y AMP PBC, esta última una firma de inversión enfocada en IA fundada en 2026 por el ex socio general de Andreessen Horowitz Anjney Midha, quien ha respaldado empresas como Black Forest Labs, Mistral AI, LMArena y OpenRouter.

La misión de Igor Babuschkin: reinventar la IA desde cero

River AI salió del sigilo en junio con una misión clara. Babuschkin, cuyo currículum incluye roles en DeepMind y OpenAI, pretende reinventar la inteligencia artificial desde cero, comenzando por la forma en que se entrenan los modelos. El objetivo es convertir a los agentes en asistentes personalmente entrenables, en lugar de seguir la trayectoria de otros laboratorios de IA que buscan reemplazar trabajadores humanos.

“Para llegar allí, creemos que la pila tiene que reconstruirse de extremo a extremo: entrenamiento, modelos, la capa de producto y nuevo hardware que permita que la IA personal viva cerca de ti”, escribió Babuschkin en su blog de lanzamiento.

Su visión va más allá de los asistentes tradicionales:

“Los agentes capaces serán una parte normal de la vida cotidiana. Menos como los asistentes a los que llamas hoy cuando necesitas que se haga una tarea, 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”, visualiza.

River API: entrenamiento con RL y LoRA

River AI ya ofrece una API facturada por 1 millón de tokens, con tarifas que dependen del modelo abierto utilizado. La API permite a los desarrolladores usar tanto aprendizaje por refuerzo (RL) como ajuste fino de adaptación de bajo rango (LoRA) en los modelos. Este primer producto pretende ser un antídoto contra la ingeniería de prompts.

“El prompting dirige un modelo que no posees y no puedes mejorar. River te permite entrenar modelos abiertos para convertirlos en modelos que sean verdaderamente tuyos, y servirlos como cualquier otro endpoint”, señala la literatura del producto.

Contexto: el auge de los modelos abiertos y la neocloud

La premisa de River AI llega en un momento particularmente oportuno. Las empresas están buscando controlar su destino en IA mediante una combinación de modelos, incluidos los de peso abierto. River AI promete resolver la parte de la experiencia post-entrenamiento con su oferta de neocloud.

“Cualquier empresa puede completar una ejecución compleja de aprendizaje por refuerzo en 15 a 20 minutos, sin necesidad de un equipo de infraestructura, con ahorros de costos de dos a cuatro veces en comparación con las alternativas de código cerrado”, indicó la compañía en su anuncio de financiación.

La visión a largo plazo: agentes personales de IA

La visión más grande de River AI es que todos tendrán sus propios agentes, entrenados por ellos mismos y trabajando en su nombre. Este concepto ya se está viendo con el auge de agentes personales que se ejecutan localmente, como OpenClaw y sus derivados. Además, Nvidia ya se ha asociado con fabricantes de PC como Dell, Microsoft y HP para desarrollar hardware capaz de ejecutar IA.

Queda por verse cómo la tecnología de River AI se diferenciará en la práctica. Pero con este enorme respaldo financiero, la compañía tiene los recursos para intentarlo.