Runway comenzó ayudando a los cineastas. Ahora quiere vencer a Google en IA.

Runway, la startup de generación de vídeos de IA, no tiene el pedigrí típico de Silicon Valley. No hay fundadores de Stanford, ni exfundadores de Google, ni una ronda inicial de nueve cifras que les haya dado tiempo para ignorar los ingresos. Sus tres fundadores (dos de Chile y uno de Grecia) se conocieron en la Escuela de Artes Tisch de la Universidad de Nueva York y construyeron la empresa en Nueva York.

Runway también podría ser, dependiendo de a quién le preguntes, una de las empresas de inteligencia artificial más importantes de la actualidad. No por lo que ha construido, sino por lo que está intentando construir a continuación.

Durante los últimos años, la industria de la IA ha operado en gran medida sobre la premisa de que la inteligencia vive en el lenguaje. Grandes modelos de lenguaje como ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic reflejan esa apuesta.

Runway, junto con otros competidores, está haciendo una diferente. Sus fundadores creen que la próxima forma de inteligencia artificial no se construirá a partir de texto, sino de videos y modelos mundiales que aprendan cómo funciona el mundo, no solo cómo lo describen los humanos. Esa distinción suena académica. Sus implicaciones no lo son.

El cofundador y codirector ejecutivo de Runway, Anastasis Germanidis, dijo que entrenar modelos directamente sobre datos de observación del mundo es la próxima frontera de la IA. Las empresas que lleguen primero, sostiene, no serán las que perfeccionen el lenguaje.

«Básicamente estamos limitados por nuestra propia comprensión de la realidad», dijo Germanidis a TechCrunch desde la acogedora sede de Runway, llena de luz solar, cerca de Union Square.

«Los modelos lingüísticos se entrenan en Internet, en foros de mensajes, en las redes sociales y en libros de texto, destilando el conocimiento humano existente», continuó Germanidis. «Pero para ir más allá de eso, necesitamos aprovechar datos menos sesgados».

Fundada en 2018, Runway construyó su reputación a partir de modelos de generación de video, incluido su último Gen-4.5, y herramientas de inteligencia artificial que permiten a las personas convertir indicaciones de texto en contenido cinematográfico editable.

Hoy en día, la tecnología de Runway impulsa los flujos de trabajo de producción para cineastas y agencias de publicidad, y la compañía ha firmado acuerdos con importantes actores de medios como Lionsgate y AMC Networks. Sus herramientas incluso se han utilizado en películas como “Everything Everywhere All At Once”.

Runway ahora está valorada en 5.300 millones de dólares y, según uno de sus fundadores, añadió 40 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales en el segundo trimestre de 2026.

Si la apuesta de Runway de que la generación de vídeos es el camino hacia los modelos mundiales da sus frutos, el resultado se sentirá desde Hollywood hasta el descubrimiento de fármacos. Si no es así, Runway corre el riesgo de ser superada por competidores con bolsillos mucho más profundos, entre ellos Google.

Dando el salto

En los últimos seis meses, la startup puso en práctica su plan y se expandió más allá de la generación de video, lanzando su primer modelo mundial en diciembre, con planes de lanzar otro este año. (Los modelos mundiales son sistemas de inteligencia artificial que simulan entornos lo suficientemente bien como para predecir cómo se comportarán).

Runway no está solo en su búsqueda de convertir modelos de vídeo conscientes de la física en modelos mundiales, con casos de uso a corto plazo en entretenimiento interactivo, juegos y capacitación en robótica. Las startups Luma y World Labs están en una trayectoria similar, y Google ha apuntado su modelo mundial Genie en la misma dirección.

Todo el mundo busca alguna versión de lo mismo: una IA que resuelva los problemas más difíciles de la humanidad. Eso está lejos del producto original de Runway, pero es el resultado tanto de las capacidades emergentes de la tecnología como de los fundadores que estaban predispuestos a seguir su camino.

Germanidis, por su parte, ve los modelos mundiales como infraestructura científica. Cuantos más datos sensoriales y observaciones entrenes en un solo modelo, más te acercarás a un gemelo digital funcional del universo, uno con el que puedas realizar experimentos más rápido que cualquier laboratorio. Gran parte del proceso científico está simplemente esperando resultados, señala. Si pudieras comprimir esa espera, podrías comprimir el progreso mismo.

«Si podemos construir un científico mejor que los científicos humanos, podemos acelerar el progreso en cómo entendemos el universo y cómo resolvemos problemas», dijo Germanidis.

El disparo a la luna

Germanidis se enamoró de la programación cuando tenía 11 años en Atenas y vino a Estados Unidos a los 18 para estudiar neurociencia y cine. Regresó a la informática y trabajó en varias empresas tecnológicas de Silicon Valley antes de decidir que ya estaba harto de esa cultura. El codirector ejecutivo Cristóbal Valenzuela, nacido y criado en Santiago, estudió economía antes de trabajar en cine y luego en software. Otro nativo de Santiago, el director de innovación, Alejandro Matamala-Ortiz, estudió publicidad y dirigió una empresa de diseño.

Los tres se conocieron en 2016 mientras asistían al ITP (Programa de Comunicaciones Interactivas) de la Universidad de Nueva York, un programa de posgrado que Valenzuela describió como una “escuela de arte para ingenieros”.

Todos los cofundadores habían aspirado a ser cineastas en ciertos momentos de sus vidas, según Matamala-Ortiz. Entonces Runway comenzó con una misión simple: ¿Podemos usar la IA para convertir a todos en cineastas?

Después de lanzar su primer modelo de generación de video en febrero de 2023, que es sorprendentemente poco impresionante en comparación con lo que Runway está lanzando hoy, esa misión evolucionó hacia: ¿Podríamos hacer de todos un excelente cineasta, según Matamala-Ortiz.

Fue necesario hacer crecer el equipo hasta lo que es hoy. La empresa cuenta con 155 trabajadores repartidos en oficinas en Nueva York, Londres, San Francisco, Seattle, Tel Aviv y, más recientemente, Tokio. «Pero a lo largo de este proceso, aprendimos que estos modelos pueden entender cómo funciona el mundo y, si los escalas, pueden ser útiles para muchas otras cosas diferentes», añadió.

Cosas como la robótica, el descubrimiento de fármacos y la modelización climática: el tipo de problemas que han dejado perplejos a los investigadores durante décadas. El año pasado, Runway lanzó una unidad de robótica que, según Germanidis, ya ha dado lugar a pruebas e implementaciones en el mundo real.

Germanidis, como otros, ve que el campo se dirige hacia el entrenamiento de un modelo único en muchas modalidades diferentes (texto, video, voz y otros sensores) y cree que el efecto compuesto es el punto.

Su propio objetivo para la tecnología de Runway, con suficiente tiempo y recursos, son los modelos biológicos del mundo y la investigación antienvejecimiento.

Está lejos de estar decidido si Runway podrá llevar su dominio del vídeo a los modelos mundiales, y la competencia no se queda esperando. Runway fue uno de los primeros en generar videos con IA, pero los modelos mundiales son una carrera diferente con competidores muy respetados y con mucho dinero. Google, el ex científico jefe de Meta, Yann LeCun, la ‘madrina’ de la IA, Fei-Fei Li, y un creciente campo de nuevas empresas persiguen el mismo objetivo.

Kian Katanforoosh, director ejecutivo de la empresa de evaluación comparativa de habilidades de inteligencia artificial Workera y profesor en Stanford, señaló que nadie ha demostrado aún el salto entre videointeligencia y razonamiento generalizado a través de modelos mundiales, pero eso no significa que sea imposible. Dijo que si Runway quiere hacer realidad su apuesta por el modelo mundial, necesitará seguir reuniendo recursos, entre ellos el principal de computación.

Runway tiene acuerdos con CoreWeave y Nvidia, pero no confirmó si tiene acceso dedicado al clúster, el tipo de computación garantizada a gran escala que requiere el entrenamiento de modelos de frontera.

«¿Cómo se va a construir un modelo fundamental sin un clúster?» -Preguntó Katanforoosh. «No creo que nadie pueda hacer eso».

Runway ha recaudado 860 millones de dólares hasta la fecha, incluida una ronda de 315 millones de dólares en febrero de socios estratégicos como AMD Ventures y Nvidia. Esto está más o menos en línea con sus competidores más inmediatos, Luma AI y World Labs, que han recaudado 900 millones de dólares y 1.290 millones de dólares, respectivamente, según PitchBook.

Pero Runway también se enfrenta a empresas tradicionales como OpenAI, que ha recaudado alrededor de 175 mil millones de dólares por cada director ejecutivo, Sam Altman, y al gigante tecnológico Google, cuya empresa matriz Alphabet vale 4,86 ​​billones de dólares. Google es la mayor amenaza de Runway. El modelo Veo de la compañía compite directamente con el negocio de generación de video de Runway, mientras que su modelo mundial Genie apunta al mismo territorio a largo plazo hacia el que corre Runway.

Katanforoosh asintió con la cabeza hacia OpenAI, que cerró su plataforma de vídeo Sora en marzo después de quemar aproximadamente 1 millón de dólares por día en costos de computación con apenas 2,1 millones de dólares en ingresos, según algunas estimaciones. Su punto: los recursos por sí solos no garantizan la supervivencia. Tampoco lo garantizan para Runway.

Katanforoosh no descarta a Runway. Señaló la startup de audio de IA ElevenLabs, que ha superado a OpenAI y Google en sus propios puntos de referencia, a pesar de carecer de los recursos y el pedigrí de ambos. Runway, sostiene, podría seguir un manual similar.

La comparación no pasa desapercibida para los fundadores de Runway. Valenzuela dice que la falta de “estandarización” del Área de la Bahía por parte de la startup les da una ventaja. Sostiene que no sólo tienen diversidad de pensamiento, sino que sin vínculos con Silicon Valley, tenían que ser más luchadores, careciendo del fondo de guerra al que muchos de sus pares tienen acceso y que los habría aislado de la necesidad de generar ingresos tempranamente.

Y según Michelle Kwon, directora de operaciones de Runway, la compañía no tiene prisa por recaudar más fondos, incluso cuando las demandas informáticas aumentan con la escala.

«Su experiencia los ha llevado a ser tempranos, a tener razón la mayoría de las veces y a construir una cultura que avanza increíblemente rápido», dijo a TechCrunch el primer inversor Michael Dempsey, socio gerente de Compound..

Para Valenzuela, esa cultura comienza, en primer lugar, con su forma de ver el mundo. Pasa todo el tiempo libre que tiene (no mucho, como codirector ejecutivo y nuevo padre) leyendo libros, incluido el del poeta chileno Nicanor Parra, a quien describe como la antítesis de Pablo Neruda: menos formal, menos académico, y sostiene que la poesía pertenece al pueblo y no a las reglas.

“Las reglas son simplemente reglas que ellos inventaron”, dijo Valenzuela. «Esa es una fuerza impulsora de cómo hacemos las cosas en Runway. Dicen que Silicon Valley está aquí y que ahí es donde están las nuevas empresas. ¿Por qué? Esas son simplemente reglas inventadas. Elimínelas todas y comience de nuevo».