Alphabet (GOOGL) y Meta Platforms (META) están invirtiendo en biología con IA. El miércoles 7 de octubre, Google DeepMind, la unidad de descubrimiento de fármacos de Alphabet, Isomorphic Labs, y Meta acordaron aportar un total de $300 millones a la Iniciativa de Biología Virtual de Biohub. Biohub es el grupo científico respaldado por Mark Zuckerberg y Priscilla Chan.
Con la participación del Departamento de Energía de EE. UU. y los Institutos Nacionales de Salud, los compromisos totales ahora alcanzan los $1.800 millones.
Qué compra el dinero
La iniciativa medirá cómo responden las células en muchas más condiciones de las que los científicos han probado jamás, y luego usará esos datos para entrenar modelos de IA que predigan el comportamiento celular. El primer conjunto de datos estará listo en aproximadamente un año, y el objetivo es tener modelos predictivos precisos en cinco.
La financiación se desglosa así:
- Biohub: $500 millones, comprometidos en abril
- Departamento de Energía: más de $500 millones en cinco años
- NIH: más de $500 millones en fondos federales anteriores, ahora estandarizados para el proyecto
- Google DeepMind, Isomorphic Labs y Meta: $300 millones combinados
A cambio, las tres empresas ven los datos antes que el público. Los financiadores comerciales obtienen un embargo de un año sobre los datos que ayudan a pagar, mientras que los datos financiados por el gobierno no tienen ninguno. "Tenemos que tener algún incentivo para que los actores comerciales sean parte de esto, y el período de embargo crea eso", dijo Alex Rives, jefe de ciencia de Biohub.
$300 millones es un error de redondeo para Alphabet y Meta
El cheque es minúsculo comparado con lo que estas dos ya gastan. Alphabet gastó $68.970 millones en investigación y desarrollo en los últimos 12 meses, y Meta gastó $71.630 millones. Juntos, eso suma $140.600 millones, o unos $385 millones al día.
Así que el compromiso total de $300 millones es menos de un día de sus presupuestos de investigación combinados. Ambas empresas han más que duplicado la I+D desde 2021, y Meta ahora gasta más que Alphabet.
El gasto de capital hace que la brecha sea aún mayor. Alphabet gastó $91.450 millones en capex en 2025 y Meta gastó $69.690 millones, cada uno aproximadamente 3,7 veces su nivel de 2021. Ambas empresas han vinculado la mayor parte de ese gasto a centros de datos de IA.
La biología es un pequeño complemento a ese gasto. Nada en este acuerdo afecta los resultados de ninguna de las dos empresas.
Por qué el acceso temprano es el verdadero activo
Lo que el dinero realmente compra es tiempo. Un embargo de un año sobre los conjuntos de datos financiados comercialmente les da a las empresas participantes una ventaja en el entrenamiento de modelos antes de que esos datos se hagan públicos.
Eso importa más para Isomorphic Labs, que convierte modelos de IA en candidatos a fármacos. Ya tiene asociaciones con Eli Lilly (LLY) y Novartis (NVS), y recaudó $600 millones de inversores externos en marzo de 2025. Mejores datos celulares alimentan directamente ese negocio.
Alphabet está acostumbrado a pagar por ciencia a largo plazo. Su segmento Other Bets perdió $7.520 millones en 2025, frente a $4.100 millones en 2023, con ingresos que se mantuvieron planos en alrededor de $1.500 millones.
Comparado con una pérdida de ese tamaño, la parte de Alphabet de $300 millones apenas se nota.
Qué significa para las acciones de Alphabet y Meta
Yo interpreto esto como una opción barata para ambas empresas. Ninguna acción se mueve por un compromiso de $300 millones. El beneficio comercial depende de si los datos mejoran el descubrimiento de fármacos o producen modelos de IA útiles. Biohub apunta a tener modelos predictivos precisos en cinco años, pero no ha establecido un cronograma de comercialización.
La carrera también está abarrotada. Anthropic ha establecido su propio laboratorio húmedo de biología, y la OpenAI Foundation lanzó un programa de subvenciones de más de $125 millones para conjuntos de datos de biología. Nvidia (NVDA), un socio tecnológico de la iniciativa, podría beneficiarse de la demanda de la infraestructura informática utilizada para entrenar estos modelos.
Lo que hay que observar es el primer conjunto de datos, previsto en aproximadamente un año. Ahí es cuando el embargo comienza a importar.
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