Les candidates invisibles a la corona de la IA: empreses que encara no coneixes i que podrien guanyar la cursa

Quan parlem de la cursa per la intel·ligència artificial, els noms que salten a la ment són gairebé sempre els mateixos: OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, xAI o Meta. Són els grans protagonistes mediàtics, els que acaparen les portades i les valoracions multimilionàries. Però la història de la tecnologia està plena d’exemples en què els veritables guanyadors no eren els més coneguts al principi. Netscape va perdre davant de Google; Kodak va ser superada per actors digitals que gairebé ningú no veia venir. En la IA, passa el mateix: les empreses que podrien dominar la propera dècada són, en molts casos, noms que avui encara sonen poc o gens al gran públic.

Aquestes companyies no competeixen necessàriament en el mateix terreny dels models generalistes massius. Apunten a eficiència extrema, models oberts, intel·ligència física, comprensió espacial o especialització vertical. I estan aconseguint resultats que fan tremolar els pressupostos dels gegants.

DeepSeek: l’eficiència xinesa que va canviar les regles

DeepSeek, l’empresa xinesa sorgida d’un fons quanti­tatiu, va demostrar el 2025 que es poden construir models competents amb una fracció del cost dels laboratori americans. Els seus models oberts, especialment les sèries de raonament i les versions més recents, van forçar una revisió completa de les expectatives de despesa en entrenament. El 2026 continua empènyer amb arquitectures més eficients i finestres de context enorme, i ja prepara el terreny per a una possible sortida a borsa. El seu èxit no és només tècnic: ha demostrat que el monòpoli de la capacitat computacional no és absolut. Si la cursa es decideix per qui ofereix més rendiment per dòlar (o per iuan), DeepSeek està molt ben posicionada.

Physical Intelligence (π): quan la IA surt de la pantalla

Mentre els models de llenguatge conversen i generen text, Physical Intelligence treballa perquè la IA controli robots de manera generalista. Amb seu a San Francisco i un equip d’investigadors de primer nivell, l’empresa desenvolupa models fonamentals capaços de dirigir robots en tasques que no han vist mai abans, només amb instruccions en llenguatge natural. El seu model π0.7 ja mostra capacitats emergents de generalització. Si aconseguixen “resoldre” la intel·ligència física —la capacitat d’entendre i actuar en el món real—, el valor de la IA es multiplica exponencialment: fàbriques, llars, logística, cura de persones… Els inversors (incloent-hi OpenAI i Jeff Bezos en rondes anteriors) ho saben. Aquesta podria ser una de les empreses més importants de la dècada i, tanmateix, el seu nom encara no és familiar per a la majoria.

World Labs: la intel·ligència espacial de Fei-Fei Li

Fei-Fei Li, una de les figures més respectades de la visió per computador, va fundar World Labs amb l’objectiu clar de portar la IA més enllà del text i de les imatges 2D. L’empresa construeix “models del món” capaços de percebre, generar i raonar sobre espais tridimensionals. El seu producte Marble ja permet crear entorns 3D explorables a partir de text, imatges o vídeos. Aquesta capacitat de comprensió espacial és clau per a la robòtica, la realitat augmentada, el disseny, la simulació i, en última instància, per a qualsevol sistema que hagi d’interactuar amb el món físic. World Labs no competeix directament amb ChatGPT: està construint la base per a una generació diferent d’intel·ligència.

Thinking Machines Lab: el talent que surt dels grans

Mira Murati, antiga CTO d’OpenAI, va fundar Thinking Machines Lab el 2025. Amb una valoració que va arribar ràpidament als 12.000 milions de dòlars i un equip format per persones que han construït alguns dels productes i models més influents dels últims anys, l’empresa aposta per models més comprensibles, personalitzables i oberts. El 2026 ja ha començat a publicar models de pesos oberts. Si aconsegueix combinir el rigor de la investigació amb productes útils i accessibles, pot convertir-se en una de les alternatives més sòlides als laboratoris tancats.

Reflection i altres apostes pels models oberts

Reflection AI s’ha posicionat com un laboratori americà d’models de pesos oberts amb ambicions elevades, intentant competir amb les ofertes xineses i amb Meta. Al seu voltant hi ha un ecosistema de startups d’infraestructura (com Fireworks AI) i d’aplicacions especialitzades que, si el mercat es desplaça cap a models oberts i personalitzables, poden créixer de manera espectacular. Mistral, a Europa, continua sent una referència d’eficiència i sobirania tecnològica, amb un posicionament que atrau tant empreses com administracions públiques.

Per què aquestes empreses poden guanyar

La cursa de la IA no es guanya només amb el model més gran o el pressupost més alt. Es guanya amb:

• Eficiència: qui faci més amb menys computació tindrà un avantatge estructural.
• Obertura: els models de pesos oberts permeten innovació distribuïda i adopció massiva.
• Intel·ligència física i espacial: el salt real es produirà quan la IA deixi de ser només un cervell digital i passi a actuar al món.
• Talent i focus: equips petits i molt capacitats poden avançar més ràpid que organitzacions grans i burocratitzades.

Els grans actuals tenen avantatges enormes: capital, dades, infraestructura i marca. Però també tenen inèrcia. Les empreses que avui són relativament desconegudes —DeepSeek, Physical Intelligence, World Labs, Thinking Machines Lab, Reflection i d’altres que encara ni tan sols han sortit a la llum— tenen l’oportunitat de definir les regles del joc quan la IA deixi de ser un producte de xat i es converteixi en una capa fonamental de l’economia i de la societat.

La història no està escrita. I és molt probable que, d’aquí a cinc o deu anys, mirem enrere i descobrim que els veritables guanyadors eren noms que el 2026 gairebé ningú no pronunciava.