La startup de inteligencia artificial de Elon Musk, xAI, está acelerando su desarrollo de”modelos mundiales”que simulen la realidad contratando expertos clave del gigante de chips Nvidia.
Según informes, la compañía contrató a los investigadores de IA Zeeshan Patel y Ethan He durante el verano, lo que representa un desafío directo a los líderes de la industria en lo que se está convirtiendo en la próxima gran carrera armamentista de IA.
Este impulso estratégico subraya la creciente importancia de los modelos mundiales: IA avanzada que puede comprender y predecir entornos físicos. Para Musk y sus rivales, dominar esta tecnología es un paso fundamental hacia la creación de una IA más capaz para la robótica, los juegos y, en última instancia, la inteligencia artificial general (AGI).
La medida también profundiza los vínculos entre las dos empresas. Nvidia no es sólo una fuente de talento, sino también un inversor confirmado en xAI, un hecho confirmado recientemente por el CEO Jensen Huang. Esta alianza destaca los inmensos recursos computacionales necesarios para construir estos modelos sofisticados.
xAI entra en la batalla con el talento y la inversión de Nvidia
Si bien xAI es conocido por su chatbot Grok, esta nueva iniciativa marca una expansión significativa más allá de los modelos de lenguaje. La contratación de talento de Nvidia, líder en simulación con su plataforma Omniverse, es una clara declaración de intenciones para construir una IA que comprenda e interactúe con el espacio 3D, no solo con el texto.
Las ambiciones de xAI no son puramente académicas. Musk ha declarado públicamente el objetivo de que la compañía lance un”gran juego generado por IA antes de finales del próximo año”. Este cronograma agresivo sugiere que xAI se centra en traducir la investigación de vanguardia en productos tangibles, lo que potencialmente revolucionará la industria del entretenimiento interactivo.
Para lograr esto, la compañía está creando un”equipo omnidireccional”centrado en sistemas de inteligencia artificial que pueden comprender y generar contenido en varios formatos, incluidos fotos, videos y audio. La contratación de Patel, cuyo trabajo se centra en modelos generativos y visión 3D, se alinea directamente con esta estrategia multimodal.
¿Qué son los modelos mundiales y por qué son importantes?
Los modelos mundiales representan un cambio fundamental en el desarrollo de la IA. En lugar de simplemente procesar datos, construyen una simulación interna de la realidad, lo que les permite predecir cómo se desarrollarán las acciones en un espacio físico. Esta capacidad se considera una piedra angular para el futuro de la IA.
A diferencia de los motores de física tradicionales que se basan en reglas codificadas, estos modelos aprenden una comprensión intuitiva de la realidad mediante el análisis de grandes cantidades de datos de vídeo. Como explicó Juan Bernabé-Moreno, director de IBM Research,”los modelos mundiales permiten a las máquinas planificar movimientos e interacciones en espacios simulados, a menudo llamados’gemelos digitales’, antes de intentarlos en el mundo físico”.
Este enfoque de”gemelo digital”permite a una IA aprender de prueba y error en un entorno virtual seguro, acelerando drásticamente el entrenamiento para tareas como robótica y navegación autónoma.
Esta es la razón por la que muchos en el campo creen que los modelos mundiales son esenciales para lograr AGI. Jack Parker-Holder, científico investigador de DeepMind, enfatizó este punto y afirmó:”Creemos que los modelos mundiales son clave en el camino hacia la AGI, específicamente para agentes encarnados, donde simular escenarios del mundo real es particularmente desafiante”.
Un campo abarrotado: la carrera global para simular la realidad
xAI está entrando en un campo altamente competitivo. Google DeepMind ha sido una fuerza dominante y estableció formalmente un equipo dedicado a modelos mundiales a principios de 2025. El líder del equipo, Tim Brooks, anunció que”DeepMind tiene planes ambiciosos para crear modelos generativos masivos que simulen el mundo”, lo que indica el importante compromiso de la empresa.
La tecnología de DeepMind ha evolucionado rápidamente. Su primer modelo Genie 2, lanzado a finales de 2024, solo podía soportar simulaciones durante unos 20 segundos. Su sucesor, Genie 3, presentado en agosto de 2025, representa un salto enorme, generando mundos 3D interactivos durante varios minutos e incluso permitiendo cambios en tiempo real a través de mensajes de texto.
Meta también ha apostado por V-JEPA 2, un modelo de código abierto diseñado para dar a los robots sentido común físico aprendiendo a partir de vídeo. Mientras tanto, el gigante tecnológico chino Tencent lanzó HunyuanWorld-Voyager, que puede crear mundos 3D explorables a partir de una sola imagen y ha mostrado un sólido desempeño en los puntos de referencia de la industria.
El camino por delante: de la investigación ambiciosa al impacto en el mundo real
A pesar del rápido progreso, la tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas. Los investigadores reconocen que aún quedan obstáculos importantes antes de que estos modelos puedan implementarse de manera confiable. Los desafíos clave incluyen extender la duración de la simulación y garantizar que las acciones de la IA sean físicamente precisas y seguras.
Los modelos actuales también tienen dificultades con tareas específicas como representar texto con precisión o simular interacciones complejas entre múltiples agentes independientes. Shlomi Fruchter, directora de investigación de Google DeepMind, advirtió que”hay muchas cosas que tienen que suceder antes de que un modelo pueda implementarse en el mundo real, pero lo vemos como una forma de entrenar modelos de manera más eficiente y aumentar su confiabilidad”.
El desarrollo de modelos mundiales es un maratón, no una carrera corta. Requiere una inmensa inversión en talento, datos y potencia informática. Con el respaldo de Nvidia y la visión de Elon Musk, xAI es ahora un contendiente formidable en la carrera de alto riesgo para construir el futuro de la inteligencia artificial.
