La startup de inteligencia artificial Fal recauda 125 millones de dólares en un instante: ahora vale 1500 millones de dólares y se dirige a los gigantes de la nube
¿Qué sucede cuando una startup de IA, enfocada en los desarrolladores y con un enfoque ágil, entra en una sala llena de grandes inversores con la visión de superar a los gigantes de la nube? Al parecer, salen con 125 millones de dólares y una flamante valoración de 1500 millones de dólares.
Eso es exactamente lo que acaba de hacer Fal.
La empresa de infraestructura de IA con sede en San Francisco anunció su masiva ronda de financiación Serie A la semana pasada, liderada por Coatue y el exdirector ejecutivo de GitHub, Nat Friedman, con el sólido apoyo de Daniel Gross e Index Ventures. Se trata de una inversión considerable, tanto intelectual como financiera, que apuesta por el futuro de una implementación de IA rápida y fluida.
Fal no es el típico aspirante a unicornio de IA que gasta una fortuna en una sofisticada apuesta por la IA. En cambio, se centra en facilitar a los desarrolladores la implementación de modelos de IA a escala, en tiempo real y sin complicaciones de backend. Piensa en: «crea y lanza tu aplicación de IA en un descanso». Su estrategia se centra en la velocidad, la simplicidad y la satisfacción del desarrollador. ¿Y a juzgar por su valoración de 1500 millones de dólares? Está funcionando.
Esta ronda de financiación pone a Fal directamente en la conversación con otras estrellas emergentes de infraestructura de IA como Lambda Labs y Modal, las cuales están construyendo silenciosamente el andamiaje bajo la revolución de la IA mientras OpenAI y Anthropic acaparan los titulares.
Entonces, ¿qué es exactamente lo que está haciendo Fal que tiene a los VC tan entusiasmados?
Han creado una plataforma para desarrolladores que permite ejecutar modelos de IA en milisegundos: sin DevOps, sin complicaciones con la GPU ni problemas con Kafka. Ya sea que lances un chatbot , una herramienta de imágenes GenAI o un modelo de backend para una aplicación de consumo, Fal lo acelera y escala al instante. Es como una mezcla de Vercel y Hugging Face… como si tuvieran un bebé y lo criaran en un WeWork .
La empresa ya se ha asociado con importantes proyectos y herramientas de GenAI , aunque no ha revelado los nombres exactos. Pero si exploras su sitio web, verás demostraciones que ejecutan modelos como Stable Diffusion, LLaMA y CLIP, implementados con un código mínimo y una latencia ultrarrápida. Claramente, está creado por desarrolladores que han sufrido el sufrimiento de la infraestructura y decidieron «nunca más».
¿Y los inversores? Nat Friedman y Daniel Gross no son ajenos a apostar por empresas de IA poco conocidas que acaban revolucionando el mercado. Su fondo de inversión en etapas iniciales ha respaldado a empresas de todo tipo, desde Replit hasta Perplexity. La participación de Coatue también demuestra una fuerte convicción: últimamente han estado invirtiendo en IA, respaldando a empresas como Mistral y Runway.
¿Un giro interesante? Fal se enorgullece de su postura contraria a la dependencia de la nube . Defienden el código abierto y la libertad multicloud, lo que podría darles una ventaja táctica a medida que los desarrolladores se cansan de las facturas de AWS y la dependencia de proveedores. Y, admitámoslo, el panorama actual de la infraestructura de IA es un desastre. El acceso a la GPU está limitado. Escalar modelos sigue siendo magia negra. Fal quiere simplificar toda esa complejidad para convertirla en algo que cualquier desarrollador pueda usar y escalar como si fuera un día más en el mundo de GitHub Copilot.
¿Qué le depara el futuro a Fal ? Están intensificando la contratación, ampliando la capacidad de GPU y planeando importantes lanzamientos enfocados en desarrolladores este otoño, según fuentes internas de la compañía. Seguro que las grandes empresas de la nube están observando de cerca.
Si esta tendencia continúa —donde la verdadera acción en IA no reside solo en los modelos de vanguardia, sino en cómo se construyen y ejecutan—, Fal podría convertirse silenciosamente en el Stripe de la implementación de IA. Y en un espacio inundado de palabras de moda y demostraciones, esa practicidad se siente como un soplo de aire fresco.
