Vicepresidente de Google advierte que dos tipos de startups de IA podrían no sobrevivir

Rebecca Bellan

Domingo, 22 de febrero de 2026 a la 1:00 AM GMT+9 3 min de lectura

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El auge de la IA generativa creó una startup cada minuto. Pero a medida que el polvo comienza a asentarse, dos modelos de negocio que alguna vez estuvieron en auge parecen más bien advertencias: envoltorios de LLM y agregadores de IA.

Darren Mowry, quien lidera la organización global de startups de Google en Cloud, DeepMind y Alphabet, dice que las startups con estos enfoques tienen su “luz de check engine” encendida.

Los envoltorios de LLM son esencialmente startups que envuelven modelos de lenguaje grande existentes, como Claude, GPT o Gemini, con una capa de producto o UX para resolver un problema específico. Un ejemplo sería una startup que usa IA para ayudar a los estudiantes a estudiar.

“Si realmente solo dependes del modelo de backend para hacer todo el trabajo y casi estás etiquetando ese modelo como marca blanca, la industria ya no tiene mucha paciencia para eso”, dijo Mowry en el episodio de esta semana de Equity.

Envolver “propiedad intelectual muy delgada alrededor de Gemini o GPT-5” indica que no te estás diferenciando, dice Mowry.

“Debes tener fosos profundos y amplios que sean o diferenciados horizontalmente o algo realmente específico para un mercado vertical” para que una startup “progrese y crezca”, afirmó. Ejemplos de este tipo de envoltorios de LLM con fosos profundos incluyen Cursor, un asistente de codificación impulsado por GPT, o Harvey AI, un asistente legal de IA.

En otras palabras, las startups ya no pueden esperar simplemente poner una interfaz de usuario encima de un GPT y obtener tracción en su producto, como quizás pudieron en mediados de 2024 cuando OpenAI lanzó su tienda ChatGPT. El desafío ahora es construir un valor de producto sostenible.

Los agregadores de IA son un subconjunto de envoltorios — son startups que agregan múltiples LLM en una sola interfaz o capa API para dirigir consultas entre modelos y dar a los usuarios acceso a varios modelos. Estas empresas suelen ofrecer una capa de orquestación que incluye monitoreo, gobernanza o herramientas de evaluación. Piensa en: startup de búsqueda de IA Perplexity o plataforma para desarrolladores OpenRouter, que proporciona acceso a múltiples modelos de IA a través de una sola API.

Aunque muchas de estas plataformas han ganado terreno, las palabras de Mowry son claras para las startups que ingresan: “Manténganse alejados del negocio de agregadores.”

En general, los agregadores no están viendo mucho crecimiento o progreso en estos días porque, dice, los usuarios quieren “alguna propiedad intelectual incorporada” para asegurarse de que los dirijan al modelo correcto en el momento adecuado según sus necesidades — no por limitaciones en el cómputo o acceso en segundo plano.

Mowry ha estado en el mundo de la nube durante décadas, perfeccionándose en AWS y Microsoft antes de establecerse en Google Cloud, y ha visto cómo se desarrolla esto. Dijo que la situación actual refleja los primeros días de la computación en la nube a finales de los 2000 y principios de 2010, cuando el negocio de la nube de Amazon comenzó a despegar.

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En ese momento, surgió un grupo de startups que revendían infraestructura de AWS, promocionándose como puntos de entrada más fáciles que ofrecían herramientas, consolidación de facturación y soporte. Pero cuando Amazon construyó sus propias herramientas empresariales y los clientes aprendieron a gestionar los servicios en la nube directamente, la mayoría de esas startups fueron desplazadas. Los únicos que sobrevivieron fueron aquellos que añadieron servicios reales, como seguridad, migración o consultoría DevOps.

Los agregadores de IA hoy enfrentan una presión similar en márgenes a medida que los proveedores de modelos expanden sus funciones empresariales, potencialmente desplazando a los intermediarios.

Por su parte, Mowry es optimista respecto a la codificación por ambiente y las plataformas para desarrolladores, que tuvieron un año récord en 2025 con startups como Replit, Lovable y Cursor (todos clientes de Google Cloud, según Mowry) atrayendo inversiones importantes y tracción de clientes.

Mowry también espera un fuerte crecimiento en tecnología directa al consumidor, en empresas que ponen algunas de estas potentes herramientas de IA en manos de los clientes. Señaló la oportunidad para estudiantes de cine y televisión de usar el generador de videos de IA de Google, Veo, para dar vida a historias.

Más allá de la IA, Mowry también piensa que la biotecnología y la tecnología climática están teniendo un momento — tanto en términos de inversión de riesgo en estas industrias como en la “cantidad increíble de datos” a los que las startups pueden acceder para crear valor real “de maneras que nunca habríamos podido antes.”

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