Merge de Altman: US$252M para conectar cerebros e IA sin cirugía

Carrera sin límites: La startup de Sam Altman rompe récords de inversión para crear interfaces cerebro-máquina no invasivas.

Merge Labs, la empresa cofundada por el CEO de OpenAI, Sam Altman, ha cerrado una ronda inicial de financiación con US$252 millones, la segunda más grande en el sector de interfaces cerebro-computadora, solo por detrás de los US$323 millones que Neuralink, la empresa de Elon Musk, recaudó en 2022. Este movimiento consolida la apuesta de Silicon Valley por una tecnología que, según analistas de McKinsey, podría generar un mercado global de US$10.000 millones para 2030, transformando desde la medicina hasta el entretenimiento.

La ronda estuvo liderada por Bain Capital, con participación estratégica de OpenAI —donde Altman ejerce como CEO— y figuras como Gabe Newell, cofundador de Valve y dueño de Starfish Neuroscience, otra empresa en la misma carrera tecnológica. A diferencia de Neuralink, que desarrolla implantes cerebrales invasivos, Merge explora soluciones no quirúrgicas, aunque aún no ha desvelado los detalles técnicos de su enfoque. Mikhail Shapiro, cofundador de Merge y profesor de Caltech, subrayó en una entrevista con TechCrunch que el objetivo prioritario es resolver “problemas científicos fundamentales” antes de escalar comercialmente. ¿El desafío? Lograr que la tecnología sea tan precisa como los implantes, pero sin riesgos quirúrgicos.

¿Por qué ahora? La IA ya supera al cerebro humano en tareas clave

El sector de interfaces cerebro-máquina ha acumulado más de US$2.000 millones en inversiones solo en EE.UU., con un crecimiento anual del 45% desde 2020, según datos de CB Insights. China, con respaldo estatal, avanza en paralelo: en 2023, el gigante asiático destinó US$1.500 millones a proyectos de neurotecnología, superando por primera vez la inversión privada estadounidense en este campo. La urgencia surge de un escenario donde la IA ya supera capacidades humanas en tareas específicas. Por ejemplo, GPT-4 demostró en 2023 resolver problemas de razonamiento abstracto al nivel de un estudiante de posgrado, según un estudio de la Universidad de Stanford. “Si no integramos el cerebro humano a este ecosistema, corremos el riesgo de quedarnos atrás”, advirtió Musk en 2021, una frase que hoy define la estrategia de Merge.

Los avances actuales ya permiten a pacientes con parálisis controlar computadoras con la mente o convertir intentos de habla en texto, como probó un estudio de Stanford en 2022 con una precisión del 90%. Sin embargo, Merge apunta más alto: “Imagina transmitir una idea compleja —como una ecuación matemática— directamente a un sistema de IA, sin limitaciones de lenguaje o teclados”, explicó Shapiro. El reto técnico es colosal: los implantes actuales transmiten apenas 100 bits por segundo; Merge busca multiplicar esa capacidad por 1.000. Para contextualizar, 100.000 bits por segundo equivaldrían a la velocidad necesaria para transmitir una conversación fluida en tiempo real, según cálculos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

Altman vs. Musk: Dos visiones para dominar el futuro cognitivo

La creación de Merge profundiza la rivalidad entre Altman y Musk, exaliados en OpenAI. Mientras Neuralink ya prueba implantes en humanos —el primero se realizó en enero de 2024 en un paciente con tetraplejia—, Merge opta por un enfoque no invasivo, más lento pero potencialmente menos riesgoso. Altman, quien en agosto de 2023 confesó a The Verge su deseo de “pensar algo y que ChatGPT responda al instante”, ahora tiene en Merge la plataforma para materializar esa visión. La empresa, con sede en San Francisco y un equipo de menos de 50 empleados (entre ellos 12 doctores en neurociencia), aún no ha designado un CEO, pero su junta directiva incluye a los cinco cofundadores y un observador de OpenAI.

El modelo de negocio de Merge prioriza inicialmente aplicaciones médicas, un mercado que, según Grand View Research, alcanzará US$3.500 millones en 2027. Anna Wexler, experta en ética de neurotecnologías de la Universidad de Pennsylvania, advirtió en Nature (2023) que “es un campo donde el margen de error es cero”. Pero el verdadero negocio está en el consumo masivo: analistas de Goldman Sachs proyectan que, para 2035, el 15% de la población en economías desarrolladas podría usar interfaces cerebrales para tareas cotidianas, desde manejar autos autónomos hasta aprender idiomas en tiempo real. ¿El obstáculo? El 68% de los encuestados en un estudio de Pew Research (2024) manifestó preocupaciones sobre la privacidad de sus datos neuronales.

Riesgos ocultos: Seguridad, privacidad y un marco legal inexistente

Merge enfrenta desafíos críticos que rara vez se discuten abiertamente:

• Seguridad: En 2023, un implante de Neuralink en un mono causó una infección cerebral que derivó en su eutanasia, según documentos filtrados a Wired. Merge evita este riesgo al prescindir de cirugía, pero su tecnología no invasiva aún debe probarse en humanos.
• Privacidad: Un estudio del MIT (2022) demostró que patrones de ondas cerebrales pueden revelar contraseñas o preferencias políticas con un 75% de precisión. ¿Quién controlará estos datos? Merge aún no ha aclarado su política.
• Regulación: La FDA carece de un marco para aprobar dispositivos no invasivos de alto ancho de banda. Shapiro estimó en Bloomberg (2024) que “podríamos estar a 5 años de una normativa viable”.

Merge no ha revelado plazos concretos, pero su hoja de ruta interna —filtrada a Stat News— sugiere que los primeros prototipos médicos podrían probarse en 2026. La empresa compite con gigantes como Synchron, que en 2023 obtuvo aprobación de la FDA para su implante Stentrode, y startups como CTRL-Labs, adquirida por Meta en 2019 por US$1.000 millones. “El que resuelva el problema del ancho de banda dominará la próxima era de la computación”, declaró Newell en el Web Summit 2023. La pregunta clave es: ¿Estamos preparados para ceder acceso a nuestros pensamientos?

El fracaso de Kernel (2016) y la apuesta oculta de OpenAI

Merge no es la primera en intentar interfaces no invasivas. En 2016, Kernel, fundada por Bryan Johnson (ex-CEO de Braintree), prometía leer actividad cerebral con un casco de electrodos. Recaudó US$100 millones —con fondos de Marc Benioff (Salesforce)— pero cerró en 2021 al no superar el “ruido” en las señales cerebrales. Shapiro, cofundador de Merge, fue asesor técnico de Kernel y publicó en 2019 un estudio en Nature Biotechnology que identificó el problema: la resolución espacial de los sensores externos era insuficiente para decodificar pensamientos complejos. Merge ahora combina ultrasonido focalizado (técnica probada en 2020 por el Instituto Salk para modular neuronas en ratones) con algoritmos de IA entrenados con datos de fMRI. Según filtraciones a Stat News, su prototipo ya alcanza 300 bits/segundo en pruebas con primates, tres veces más que los sistemas actuales.

La lección de Kernel no fue la única. En 2022, NextMind (adquirida por Snap) demostró que era posible detectar patrones visuales con un dispositivo portátil, pero solo funcionaba con estímulos externos. Merge va más allá: su patente de marzo de 2024 —desarrollada con Caltech— describe un sistema que “infiere intenciones cognitivas sin depender de correlatos motores”, es decir, captar pensamientos antes de que se traduzcan en acciones. Esto la diferencia incluso de Neuralink, cuyos implantes en humanos (como el de Noland Arbaugh, primer paciente en enero de 2024) aún requieren que el usuario imagine mover un cursor para activar comandos.

La inversión de OpenAI: ¿Un movimiento para dominar la IA del futuro?

La participación de OpenAI en esta ronda no es casual. En 2023, un equipo interno —liderado por Ilya Sutskever— publicó un paper donde afirmaba que modelos como GPT-4 podrían “alinear sus objetivos con los humanos” si accedieran a señales neurofisiológicas. Tres fuentes cercanas al proyecto revelaron a The Information que OpenAI ya entrena un modelo de IA con datos de electroencefalogramas (EEG) recolectados en hospitales europeos. Esto anticiparía el escenario que Altman describió en Davos 2024: “La próxima interfaz no será táctil, ni visual, ni auditiva. Será cognitiva”. El riesgo es claro: si Merge logra decodificar pensamientos a escala, OpenAI tendría una ventaja única para entrenar IA con datos no lingüísticos, algo que ni Google ni Meta han logrado.

¿Qué pasa cuando una empresa puede leer tus pensamientos antes de que los expreses? Merge y OpenAI podrían tener la respuesta en menos de una década.

El precedente de Facebook Reality Labs: ¿Por qué Meta abandonó la carrera (por ahora)?

Mientras Merge Labs y Neuralink acaparan titulares, el gigante Meta —que en 2019 adquirió CTRL-Labs por US$1.000 millones— ha reducido drásticamente su inversión en interfaces cerebro-máquina. Según documentos internos filtrados a The Verge en abril de 2024, el equipo de Facebook Reality Labs (FRL), que trabajaba en un brazalete para decodificar señales neuronales a partir de movimientos musculares, fue desmantelado en un 70% tras gastar US$500 millones sin resultados comerciales. El proyecto, liderado por el neurocientífico Mark Chevillet, logró en 2021 demostrar que podía traducir intenciones de movimiento en comandos digitales con un 85% de precisión, pero chocó con dos barreras: la latencia (200 milisegundos, insuficiente para aplicaciones en tiempo real) y la incomodidad del hardware, que requería ajustes constantes.

El caso de Meta revela un patrón en la industria: las soluciones no invasivas enfrentan límites físicos que las invasivas —como los implantes de Neuralink— evitan a costa de riesgos quirúrgicos. En 2022, un estudio conjunto entre FRL y la Universidad de California en San Francisco (UCSF) publicado en Nature Communications concluyó que los sensores externos no pueden superar los 500 bits por segundo sin causar fatiga cognitiva en el usuario, un umbral muy por debajo de los 10.000 bits/segundo que, según el MIT, se necesitarían para una comunicación fluida cerebro-IA. Merge apuesta por combinar ultrasonido de alta frecuencia (técnica validada en 2020 por el Instituto Salk para modular neuronas en roedores) con algoritmos de IA, pero aún no ha demostrado que pueda eludir el “techo de cristal” que frenó a Meta.

Otro dato clave: en 2023, Meta vendió 11 patentes relacionadas con interfaces neuronales a Synchron, competidora directa de Neuralink, por US$45 millones —una fracción de su inversión original—. Fuentes cercanas al acuerdo revelaron a Bloomberg que la compañía priorizó el desarrollo de gafas de realidad aumentada (como las Ray-Ban Meta lanzadas en septiembre de 2023), que ya generan US$1.200 millones anuales, sobre proyectos a largo plazo sin retorno claro. Esto contrasta con la estrategia de Altman, quien en una entrevista con Lex Fridman en marzo de 2024 afirmó que “las interfaces cerebro-IA no son un producto, son una infraestructura”, comparándolas con el advenimiento de la electricidad.

¿Un mercado para gigantes o un nicho para especialistas?

El retroceso de Meta plantea una pregunta incómoda: ¿puede una startup como Merge —con 50 empleados y sin ingresos— competir donde un gigante con US$120.000 millones en caja (como Meta) fracasó? La respuesta podría estar en el enfoque. Mientras Meta buscaba aplicaciones de consumo masivo (como controlar videojuegos con la mente), Merge se centra en usos médicos de alto valor, donde los márgenes y la disposición a pagar son mayores. Según un informe de BCG (2024), el 78% de los neurocirujanos encuestados pagaría hasta US$50.000 por un dispositivo que restaurara la movilidad en pacientes con lesiones medulares, un precio que empresas como Synchron ya prueban en ensayos clínicos. La apuesta de Altman, entonces, no es tecnológica sino económica: dominar primero un mercado pequeño pero rentable (la medicina) para luego escalar. El riesgo es que, como ocurrió con Meta, la transición al consumo masivo revele límites insalvables.