La comida más cara de Silicon Valley: él pensaba que Zuckerberg no entendía de IA, y en cambio se volvió hacia Google, lo que llevó directamente a la creación de OpenAI

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（Fuente: NetEase Intelligent）

Producción | NetEase Intelligent

Autor | Xiao Xiao

Editor | Wang Fengzhi

Solo por una comida, Hassabis rechazó rotundamente a Zuckerberg, quien ofrecía un precio más alto: él no entiende de IA.

En 2013, DeepMind, sumido en dificultades de financiamiento, recibió ofertas de compra tanto de Google como de Facebook. Para ganar a este equipo de genios, Mark Zuckerberg no escatimó en ofrecer un precio superior. Pero tras cenar con Zuckerberg, Demis Hassabis percibió con agudeza que su entusiasmo por la impresión 3D y la realidad virtual era igual de ferviente que su interés en la IA. Esta actitud sin foco, de seguir la corriente, hizo que Hassabis concluyera que Zuckerberg realmente no entendía el potencial único de la IA.

Decidió rechazar firmemente un cheque millonario y lanzó una propuesta de adquisición casi extremada a Google.

En la mesa de negociaciones, Hassabis no solo exigió que Google valorara a cada científico en el doble de los 10 millones de dólares que normalmente se asignan en adquisiciones de talento, sino que también impuso tres reglas inquebrantables: que la sede de la empresa estuviera en Londres, que la tecnología fuera desmilitarizada y que se estableciera un comité ético independiente. Aunque estas condiciones debilitaban mucho el control de Google sobre los activos adquiridos, confiando plenamente en que Hassabis representaba el futuro de la estrategia de IA, Google aceptó finalmente todas las condiciones y en enero de 2014 realizó la adquisición por 650 millones de dólares.

Este dramático compromiso no solo permitió a Google mantener una chispa en la competencia de IA, sino que también desencadenó inadvertidamente un gran “efecto mariposa” en la historia tecnológica. En el momento en que se cerró la operación, Elon Musk, preocupado por la amenaza de monopolio, decidió unirse a Sam Altman para crear OpenAI y enfrentarse a Google. Así nació la actual lucha por la supremacía en IA.

01 Un paseo en una fiesta de cumpleaños que cambió la opinión de Hassabis

La historia comienza en una fiesta de cumpleaños.

En junio de 2013, en un castillo en Tarrytown, Nueva York, la actriz Talulah Riley organizaba una fiesta de cumpleaños para su esposo, Elon Musk, y Hassabis fue uno de los invitados.

Musk fue uno de los primeros inversores en DeepMind. La compañía, con solo tres años de existencia, se dedicaba a desarrollar AGI. Hassabis quería hacer un “Plan Manhattan” en inteligencia, reuniendo a las mentes más brillantes para crear primero un agente que pudiera jugar varios juegos de Atari. En ese momento, parecía una locura.

El cofundador de Google, Larry Page, también asistió a la fiesta. Caminando por el jardín del castillo con Hassabis, en un susurro nervioso por su problema en las cuerdas vocales, dijo algo que impresionó mucho a Hassabis.

“¿Por qué no usar lo que ya he creado?”

La lógica de Page era simple. Hassabis, como científico, buscaba lograr la AGI. ¿Por qué aferrarse a mantener DeepMind como una empresa independiente? Aunque invertía lo mejor de su carrera, quizás no podría crear otro Google. Pero si la misión real era construir AGI, todos los recursos de Page estaban a su alcance.

Esa conversación tocó un punto sensible en Hassabis. Como líder de una empresa de solo tres años, ya estaba cansado de buscar fondos sin parar. “Voy a Google. Quiero obtener una gran cantidad de computadoras y resolver problemas de inteligencia.” Esa caminata en el castillo marcó el inicio de una de las adquisiciones más decisivas en la historia tecnológica.

02 En la mesa de negociación con Google: póker y faroles

En otoño de 2013, Hassabis y Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind, volaron a la sede de Google. Para mantener la confidencialidad, los alojaron en una oficina en un edificio cercano. El equipo de Google encargado de la adquisición reunió a varios expertos en IA internos para evaluar a DeepMind. Hassabis mostró sus avances recientes en agentes de Atari.

Pero un detalle sorprendió a los de Google: Hassabis y Suleyman no estaban interesados en negociar el precio. Suleyman explicó que temían mencionar dinero, porque eso podría hacer que Google pensara que solo querían vender rápido y escapar. “Parecería que solo queremos el dinero y nos vamos.”

En cambio, solo preguntaron cuánto presupuesto de investigación podía ofrecer Google y cómo garantizarían la seguridad.

Suleyman fue muy riguroso con la seguridad. Propuso que, si DeepMind fuera comprado por Google, se creara un comité de supervisión independiente con científicos y filósofos influyentes, que tuviera la última palabra sobre el uso social de la IA. “En escenarios exitosos, no podemos permitir que los fundadores de Google usen la AGI solo para sus propios fines,” dijo.

Para presionar a Google en este asunto, Suleyman usó su experiencia en poker.

“Les dijimos que éramos la startup europea con más fondos, sin ingresos aún. Contábamos con el apoyo de multimillonarios como Peter Thiel, Zhou Kaixuan y Musk,” recordó Suleyman. “Por supuesto, esas personas no estaban realmente respaldándonos, lo que te hace sentir inseguro como negociador. Pero en el poker, aprendes a leer a los otros jugadores y a apostar en función de su psicología.”

Hassabis no estaba muy familiarizado con esa estrategia. Dijo que se consideraba un jugador de ajedrez, no de póker. En ajedrez, no hay cartas ocultas, todo es público, y no hay lugar para faroles. La estrategia de Suleyman, sin embargo, quizás fue en vano, porque el equipo directivo de Google en Mountain View también estaba preocupado por la seguridad.

El entonces CFO de Google, Patrick Pichette, dijo después que veían la IA como la energía nuclear: puede crear bombas, pero también resolver el cambio climático. Desde el principio, discutían grandes problemas: ¿qué pasa si se descontrola? ¿Cómo controlarla?

Parecía que ambos lados podían hablar de seguridad. Pero Hassabis y Suleyman no asumieron nada por sentado. Para presionar a Google, también contactaron a otro aspirante: Mark Zuckerberg de Facebook.

03 Zuckerberg invita a comer, y Hassabis le hace una pregunta para medirlo

Mientras luchaban con Google, DeepMind no puso todos los huevos en una sola cesta. Suleyman incluso viajó a reunirse con altos ejecutivos de Facebook.

El CEO de Facebook, Mark Zuckerberg, estaba muy ansioso. Viendo que otros gigantes tecnológicos estaban formando equipos de IA, empezó a actuar para ponerse al día, reclutando personal. Aunque manejaba 6,000 empleados y mil millones de usuarios, dedicó tiempo a comer con investigadores de IA.

Para mostrar buena voluntad, Amin Zoufonoun, responsable de desarrollo empresarial de Facebook, lo invitó a su casa, le sirvió un whisky fuerte y le ofreció una oferta aún más generosa que la de Google: aunque reducirían el precio de compra de DeepMind, pagarían enormes bonos de firma a los fundadores y empleados clave. En total, sería más rentable que vender a Google.

Suleyman volvió a informar a Hassabis. La oferta era atractiva, pero no era su objetivo principal. Lo que más les interesaba era que Zoufonoun no mostraba interés en la gobernanza de la IA. La postura de Facebook respecto a la seguridad de la IA era clara, y Hassabis y Suleyman ya lo intuían.

Zoufonoun informó a Zuckerberg que DeepMind tenía un equipo fuerte de científicos en IA, y si Facebook no compraba la empresa, acabaría en las manos de Google.

Hassabis viajó a la Costa Oeste y almorzó con Larry Page, uno de los principales perseguidores en ese momento. Zuckerberg, enterado de su visita, lo invitó a cenar.

En la casa de Zuckerberg en Palo Alto, Hassabis le hizo una prueba sutil. Hablaron sobre el potencial de la IA, y Zuckerberg mostró entusiasmo. Pero cuando Hassabis mencionó realidad virtual, impresión 3D y otras tecnologías populares, Zuckerberg también se emocionó.

“Dime todo lo que quieres saber,” dijo Hassabis. “Facebook ofreció más dinero, pero quiero a alguien que realmente entienda por qué la IA es más importante que todo eso.”

Finalmente, Hassabis respondió a Page: “Sigamos adelante.”

Tras ser rechazado, la intuición competitiva de Zuckerberg se activó. Se esforzó aún más en atraer investigadores y invitó a Yann LeCun, pionero en aprendizaje profundo en la Universidad de Nueva York, a cenar otra vez.

Zuckerberg preguntó cómo convencer a LeCun de unirse a Facebook. LeCun dijo que no dejaría Nueva York ni renunciaría a su puesto en la universidad. Pensó que esas condiciones harían que Zuckerberg desistiera.

Pero al día siguiente, Zuckerberg aceptó todo. La respuesta de LeCun fue: “¿Dónde firmo?”

04 La caza de talentos antes de Navidad casi deshace DeepMind

En diciembre de 2013, algunos empleados de DeepMind asistieron a la conferencia mundial de aprendizaje automático. La negociación con Google ya estaba en la fase de revisión del contrato, y revisaban documentos en los descansos. Mientras tanto, Zuckerberg y LeCun alquilaron un salón de banquetes en un hotel y anunciaron la creación de un nuevo laboratorio de IA en Manhattan.

En esa reunión, Hassabis vio a LeCun. “¿No vas a llevarme a todos mis empleados?” preguntó Hassabis.

“Acabo de firmar, básicamente eso es lo que quiero hacer,” recordó LeCun.

Poco después, LeCun ofreció un salario alto para tentar a algunos investigadores clave de DeepMind, incluyendo a su ex alumno Koray Kavukcuoglu.

Suleyman dijo que en ese momento pensó que DeepMind podría estar realmente en peligro. Hassabis rápidamente estabilizó la situación y, en privado, informó a los empleados clave que la compañía sería adquirida por Google, y que las opciones sobre acciones que antes parecían sin valor podrían valer mucho pronto. Luego, presionó a Google para cerrar la compra cuanto antes.

A finales de diciembre, el equipo de Google llegó en un jet Gulfstream a la oficina de DeepMind en Londres. Jeff Dean, líder legendario en ingeniería de Google, revisó el código del sistema Atari para verificar la calidad de la tecnología de DeepMind.

“Fue un momento de cruzar el Rubicón,” recordó Hassabis. “Las mayores y mejores empresas del mundo estaban mirando toda tu investigación. Si no cerrabas el trato, te destruirían.”

Dean aprobó el código con un pulgar hacia arriba. Solo quedaba un asunto: el precio.

DeepMind no tenía ingresos, solo activos humanos. El equipo de adquisición de Google tenía un método probado para valorar talento. El principal negociador, Don Harrison, estimó que DeepMind tenía unas 30-40 personas clave, no ingenieros, sino científicos. Con un valor de 10 millones de dólares por persona, el precio total era claro. Harrison, abogado canadiense con experiencia en varias IPOs, rara vez encontró resistencia.

Pero esta vez fue diferente. Hassabis y Suleyman respondieron con una oferta casi el doble. Harrison dijo que en la sala todos se sintieron mal, incluso Dean pensó que el precio era demasiado alto.

Además del precio, Hassabis propuso tres condiciones: que la sede permaneciera en Londres, que la tecnología no se usara con fines militares y que se creara un comité de ética y seguridad con fundadores y expertos externos para limitar el control de Google sobre la tecnología.

“Para mí eso fue un gran problema,” recordó Harrison. “Tenía que presentar esto a la junta directiva, no solo el precio, sino también la estructura. Comprar activos por mucho dinero y tener control reducido no es aceptable.”

Pero Google aceptó finalmente, porque confiaba en Hassabis. “Si no estuviéramos absolutamente seguros de que Demis representa el futuro de nuestra estrategia de IA, nunca habríamos aceptado esa estructura,” dijo Harrison después.

En enero de 2014, Google adquirió DeepMind por 650 millones de dólares. Hoy en día, ese precio parecería ridículo, pero para Hassabis, la verdadera recompensa fue que en los diez años siguientes Google invirtió más de mil millones en investigación en DeepMind. Su sueño de la AGI, que llevaba desde la juventud, finalmente entraba en marcha.

05 La adquisición generó un rival formidable

Tras la compra, DeepMind se convirtió en el motor de Google en IA, pero lo más interesante fue el efecto secundario de la operación.

El año en que Google compró DeepMind, Musk, que fue inversor temprano, se sintió inseguro. Temía que Google monopolizara la IA, así que contactó a Altman y juntos fundaron OpenAI.

En noviembre de 2022, OpenAI lanzó ChatGPT, sorprendiendo a Google. Durante 2023 y 2024, muchos cuestionaron si Google podía seguir el ritmo. Hassabis admitió que el problema no era la innovación técnica: la arquitectura Transformer, base de los grandes modelos de lenguaje, fue creada por investigadores de Google. El problema era la comercialización y escalabilidad, que iban más lentos.

“Eso es exactamente lo que OpenAI y otras empresas han hecho muy bien,” dijo.

En 2023, Google hizo un ajuste clave: fusionó Google Brain y DeepMind, y puso a Hassabis al frente. Ahora, tenían que volver a los orígenes de las startups, siendo más ágiles y rápidos, lanzando productos en tiempo récord.

En marzo de 2025, lanzaron Gemini 2.5. En noviembre, Gemini 3.0, con un ritmo que sorprendió a la industria. Las acciones de Alphabet alcanzaron su mejor rendimiento desde 2009. Los medios dijeron que Google había recuperado su magia en IA.

A finales de 2025, Hassabis, en una entrevista con Fortune, dijo que el entorno competitivo era muy intenso. Muchos veteranos en tecnología le dijeron que era el más feroz que habían visto, “quizá el más en la historia de la tecnología.”

Actualmente, Hassabis y Sundar Pichai, CEO de Google, conversan casi a diario sobre estrategia, tecnología y las necesidades de Google. Compara DeepMind con la sala de máquinas de Google, como una central nuclear que alimenta productos como Search, YouTube y Chrome.

Dice que en los últimos años han estado construyendo esa infraestructura fundamental, “no solo modelos, sino toda la infraestructura de Google, para que estas cosas puedan entregarse rápidamente.”

Según Hassabis, divide su día en dos partes: en la oficina, en reuniones continuas, y en la noche, en casa con su familia. A las 10 p.m., empieza su segunda fase de trabajo, hasta las 4 a.m. Cree que esas horas son las mejores para pensar creativamente e investigar.

Gracias a esta colaboración interdisciplinaria de alta intensidad, DeepMind no se vio ahogada por la burocracia de las grandes empresas. En la última década, Google invirtió miles de millones en investigación, logrando avances que cambiaron la ciencia. El más destacado fue AlphaFold, que resolvió en 50 años el problema de la estructura de proteínas, ganándole a Hassabis un Nobel y creando la startup Isomorphic, cuyo objetivo es usar IA para curar todas las enfermedades humanas.

Actualmente, Isomorphic ya colabora con gigantes farmacéuticos como Lilly y Novartis, con unos 17 proyectos en marcha, y planea tener sus primeros medicamentos contra el cáncer en ensayos clínicos para finales de 2026.

06 La burbuja de IA, gafas y asistentes universales

¿Cómo ve Hassabis la burbuja actual de IA?

Dice que algunas partes “pueden estar en burbuja,” y otras no. Compara esto con la burbuja de internet a finales de los 90. “Al final, internet se convirtió en algo clave, y nacieron empresas revolucionarias. Era casi inevitable. Cuando todos reconocen el impacto de una tecnología, se entusiasman demasiado. Luego llega una corrección, y solo sobreviven las verdaderas.”

Califica las valoraciones en rondas semilla en el mercado privado, con productos aún no desarrollados, de “insostenibles a largo plazo.”

Sobre el futuro, Hassabis es muy específico. Antes de finales de 2026, la IA podría construir agentes autónomos que puedan encargarse de tareas completas. Está muy entusiasmado con las gafas inteligentes, que ahora parecen alcanzables, y cree que la IA será la aplicación definitiva para ellas.

También tiene en mente un concepto llamado asistente general, un asistente que estará en computadoras, teléfonos y navegadores, y en el futuro en gafas. Conocerá el contexto en diferentes escenarios, en el coche, en la oficina, y podrá conectar conversaciones, ayudar con tareas, recomendar cosas y enriquecer la vida.

Cuando le preguntan cuál es su predicción más audaz, Hassabis dice que, si todo va bien, en 10 a 15 años entrarán en una nueva era de descubrimientos. “La salud humana tendrá cambios revolucionarios, la medicina será muy diferente. Usaremos IA para resolver grandes problemas científicos, como nuevos materiales, fusión nuclear, energía solar y optimización de baterías, para solucionar la crisis energética. Luego, entraremos en un mundo de recursos abundantes, usando esa energía para explorar la galaxia.”

“Creo que ese será nuestro destino.”

Al recordar la costosa transacción de 650 millones de dólares de hace más de una década, hoy parece una ganga. No solo permitió a Google mantener una chispa en la competencia de IA, sino que también liberó a un grupo de talentos enfocados en la inteligencia, acelerando su camino hacia la AGI.