El auge de la IA generativa generó una startup por minuto. Pero a medida que el polvo comienza a calmarse, dos modelos de negocio que alguna vez estuvieron de moda se parecen más a cuentos de advertencia: los envoltorios de LLM y los agregadores de inteligencia químico.

Darren Mowry, que dirige la ordenamiento mundial de startups de Google en Cloud, DeepMind y Alphabet, dice que las startups con estos ganchos tienen la “luz de comprobar el motor” encendida.

Los contenedores LLM son esencialmente nuevas empresas que empaquetan grandes modelos de lengua existentes, como Claude, GPT o Gemini, con un producto o una capa de UX para resolver un problema específico. Un ejemplo sería una startup que utiliza IA para ayudar a los estudiantes a estudiar.

“Si verdaderamente solo cuentas con el maniquí back-end para hacer todo el trabajo y casi estás etiquetando ese maniquí, la industria ya no tiene mucha paciencia para eso”, dijo Mowry en el episodio de Equity de esta semana.

Incluir “propiedad intelectual muy escasa en Gemini o GPT-5” indica que no te estás diferenciando, dice Mowry.

“Tienes que tener fosos amplios y profundos que estén diferenciados horizontalmente o poco verdaderamente específico de un mercado tieso” para que una startup “progrese y crezca”, dijo. Ejemplos del tipo contenedor LLM de foso profundo incluyen Cursor, un asistente de codificación impulsado por GPT, o Harvey AI, un asistente legítimo de IA.

En otras palabras, las nuevas empresas ya no pueden esperar colocar una interfaz de becario encima de un GPT y obtener tracción en su producto como podrían hacerlo, tal vez, a mediados de 2024, cuando OpenAI lanzó su tienda ChatGPT. El desafío ahora es producir valía de producto sostenible.

Los agregadores de IA son un subconjunto de contenedores: son nuevas empresas que agregan múltiples LLM en una interfaz o capa API para enrutar consultas entre modelos y ofrecer a los usuarios golpe a múltiples modelos. Estas empresas suelen proporcionar una capa de orquestación que incluye herramientas de seguimiento, gobernanza o evaluación. Piense: la startup de búsqueda de IA Perplexity o la plataforma de explicación OpenRouter, que proporciona golpe a múltiples modelos de IA a través de una única API.

Si perfectamente muchas de estas plataformas han ganadería ámbito, el mensaje de Mowry es claro para las nuevas empresas entrantes: “Manténganse alejados del negocio de los agregadores”.

En términos generales, los agregadores no están viendo mucho crecimiento o progresión en estos días porque, dice, los usuarios quieren “poco de propiedad intelectual incorporada” para certificar que sean dirigidos al maniquí correcto en el momento adecuado según sus deposición, no conveniente a limitaciones de golpe o computación detrás de ambiente.

Mowry ha estado en el selección de la estrato durante décadas, trabajando en AWS y Microsoft antaño de establecerse en Google Cloud, y ha manido cómo se desarrolla esto. Dijo que la situación flagrante refleja los primeros días de la computación en la estrato a finales de la decenio de 2000 y principios de la de 2010, cuando el negocio de la estrato de Amazon comenzó a quitar.

En ese momento, surgió una serie de nuevas empresas para revender la infraestructura de AWS, promocionándose como puntos de entrada más fáciles que proporcionaban herramientas, consolidación de facturación y soporte. Pero cuando Amazon creó sus propias herramientas empresariales y los clientes aprendieron a dirigir los servicios en la estrato directamente, la mayoría de esas nuevas empresas quedaron excluidas. Los únicos supervivientes fueron los que añadieron servicios reales, como seguridad, migración o consultoría DevOps.

Hoy en día, los agregadores de IA enfrentan una presión de ganancia similar a medida que los proveedores de modelos se expanden cerca de características empresariales, lo que potencialmente deja de flanco a los intermediarios.

Por su parte, Mowry es jovial con respecto a las plataformas de explicación y codificación de trepidación, que tuvieron un año récord en 2025 con nuevas empresas como Replit, Lovable y Cursor (todas clientes de Google Cloud, según Mowry) que atrajeron importantes inversiones y tracción de clientes.

Mowry igualmente prórroga un esforzado crecimiento en la tecnología directa al consumidor, en empresas que ponen algunas de estas poderosas herramientas de inteligencia químico en manos de los clientes. Señaló la oportunidad que tienen los estudiantes de cine y televisión de utilizar Veo, el dinamo de vídeos con inteligencia químico de Google, para dar vida a las historias.

Más allá de la IA, Mowry igualmente cree que la biotecnología y la tecnología climática están atravesando un momento, tanto en términos de inversión de aventura destinada a las dos industrias como de las “increíbles cantidades de datos” a las que pueden consentir las nuevas empresas para crear valía positivo “en formas que nunca hubiéramos podido antaño”.