River AI, fundada por el co-fundador de xAI Igor Babuschkin, recaudó $1.1 mil millones en rondas de semilla y Serie A lideradas por General Catalyst y AMP PBC, con inversión estratégica de NVIDIA y AMD Ventures, más Y Combinator y Temasek. Fundada a principios de año y surgiendo del sigilo solo dos meses antes, la startup de Palo Alto tiene como objetivo permitir que las empresas entrenen, ajusten e implementen modelos de IA de peso abierto personalizados sin equipos dedicados de infraestructura de ML o hardware especializado.
El producto principal de River es una API que habilita aprendizaje por refuerzo y ajuste fino LoRA en modelos de peso abierto que van desde 35 mil millones a 1 billón de parámetros. La empresa afirma que las empresas pueden completar ejecuciones complejas de aprendizaje por refuerzo en 15 a 20 minutos a un costo de dos a cuatro veces menor que las alternativas de código cerrado, con facturación basada en tokens y cero cargos de computación inactiva. La plataforma abstrae la complejidad de infraestructura—transferencias rápidas de pesos, consistencia de muestreo, computación elástica—para que las empresas se concentren en mejorar el modelo en lugar de DevOps.
El pedigrí de Babuschkin es importante: lideró entrenamiento a gran escala en OpenAI, trabajó en modelado generativo y RL en Google DeepMind, luego co-fundó xAI. La alineación de inversores—General Catalyst enmarcando modelos abiertos como una 'prioridad nacional', NVIDIA y AMD respaldando la economía de chips—señala que esto no es solo una apuesta de software sino un movimiento de infraestructura sobre quién posee la cadena de herramientas de entrenamiento a medida que las empresas pasan de modelos listos para usar a personalización de peso abierto interno.