Amazon Web Services ha empezado a ofrecer, en una vista previa limitada, un modelo de generación de vídeo cuya capa de optimización no nace de otro entrenamiento masivo en GPU, sino de mediciones hechas sobre neuronas vivas. La startup detrás del producto es The Biological Computing Company (TBC), con sede en San Francisco. El titular fácil —“computadoras de IA impulsadas por cerebros de rata”— distorsiona lo que realmente llega al cliente: no hay placas de Petri en el centro de datos de Amazon. Lo que se comercializa es software destilado a partir de cómo responden esas células cuando se les codifica información visual.
A partir del 22 de septiembre de 2026, clientes seleccionados de AWS pueden probar el modelo. Tanto Amazon como TBC dicen que esperan extenderlo a la base empresarial de la nube. Hasta ahora la tecnología solo se distribuía a través de un proveedor de “neocloud” llamado Bluesky Compute.
El cofundador y CEO de TBC, Alexander Ksendzovsky, resume el método así: “Hemos descubierto una forma de codificar información, como imágenes por ejemplo, en el material biológico. A continuación, observamos cómo la biología procesa esa información y, después, creamos una herramienta que imita ese proceso”.
TBC cultiva neuronas de cerebro de rata y neuronas derivadas de células madre humanas sobre matrices de silicio con miles de electrodos fabricadas por la empresa suiza 3Brain. Cada matriz tiene 4.096 electrodos. Los investigadores envían patrones eléctricos que representan información visual, registran cómo disparan las células y buscan regularidades computacionales. Esas regularidades se convierten en una capa de software propietaria que se añade a un modelo de texto a vídeo de código abierto cuyo nombre la compañía no ha revelado.
En el laboratorio de San Francisco, un plato de cultivo puede contener del orden de 100.000 neuronas fusionadas a esa malla de electrodos, según un reportaje de Nikkei Asia. Las células permanecen en el laboratorio de TBC. El cliente no recibe “wetware”: recibe un modelo que corre en GPU convencionales o en chips AWS Trainium, sin cambiar el flujo de trabajo. TBC afirma que esa capa añade menos del 0,1% de sobrecarga al modelo base.
Ese detalle importa. Hay otra línea de la computación biológica —la de Cortical Labs, de la que se habla más abajo— que sí pone neuronas vivas dentro de un ordenador. TBC, al menos en este producto comercial, usa la biología como laboratorio de descubrimiento y vende el resultado como código.
Las cifras que TBC pone sobre la mesa
En su comunicado, TBC sostiene que el modelo optimizado genera vídeo cinco veces más rápido, reduce el coste de inferencia un 80% y mejora la calidad respecto al modelo abierto de partida. Un prototipo anterior, anunciado en julio sobre el sistema OASIS 500M de Decart, habría mostrado mejoras de calidad, coherencia y coste, según cobertura secundaria.
Hay un matiz imprescindible: The Next Web señaló que la compañía no ha publicado benchmarks públicos y que esas cifras no se han podido verificar de forma independiente. Deap Ubhi, director global de tecnología para startups de AWS, elogió el “enfoque pragmático” de TBC —trabajar dentro de los estándares de la IA generativa y preguntarse cómo hacer más eficientes los modelos visuales actuales—, pero también planteó la prueba real: si un cliente pide vídeos de diez minutos o de una hora, ¿se mantienen las ganancias o se pierde fidelidad con el tiempo?
El plan de distribución es triple: ejecutar el modelo en Trainium, desplegarlo en Amazon SageMaker AI y listarlo en AWS Marketplace. Jason Bennett, vicepresidente y responsable global de startups y capital riesgo de AWS, lo enmarcó en eficiencia: “La naturaleza resolvió el problema de la eficiencia computacional hace miles de millones de años. La intuición de TBC es que podemos aprender del ordenador original —el cerebro— para hacer la IA más rápida, eficiente y económica”.
Quiénes son y cuánto han recaudado
TBC nació hace unos cuatro años en Baltimore. La fundaron dos neurocirujanos y neurocientíficos: Alexander Ksendzovsky (CEO) y Jon Pomeraniec (presidente y COO). En 2025 abrieron laboratorio y oficinas en Mission Bay, San Francisco. Tienen unos 35 empleados. En marzo de 2026 anunciaron una semilla de 25 millones de dólares liderada por Primary Venture Partners; poco después sumaron otros 25 millones no detallados antes. El total supera los 50 millones. Entre los inversores figura el investigador de IA Jeff Dean, que según WIRED les sugirió centrarse primero en afinar modelos de vídeo, un terreno con métricas ya establecidas.
El foco en vídeo no es casual. La geometría de las matrices de electrodos encaja de forma natural con información visual: las imágenes se mapean sobre la cuadrícula con más facilidad que otros tipos de datos.
Ksendzovsky ha dicho que la alianza con AWS escala la “optimización derivada de neuronas” a uso comercial. Pomeraniec insiste en el cuello de botella económico: hace falta más infraestructura, pero también hay que hacer que cada unidad de cómputo rinda más. TBC vende acceso por API, no el modelo en sí.
La compañía describe una hoja de ruta más ambiciosa: aplicar el mismo proceso a otros modelos y arquitecturas y, a largo plazo, una computación biológica en tiempo real en la que la biología trabaje junto al silicio. Eso último sigue siendo una promesa, no el producto que AWS está previsualizando ahora.
Cortical Labs: neuronas vivas en el chip, no solo como inspiración
AWS no llega virgen a este campo. Ubhi ha recordado que Amazon también trabaja con Cortical Labs, una empresa australiana que fusiona neuronas cultivadas en laboratorio con chips de silicio y comercializa lo que llama WAAS (wetware as a service).
La diferencia de enfoque es nítida. Cortical Labs no destila un plugin de software y apaga las células: las células son el procesador. Su sistema más conocido, el CL1, cultiva cientos de miles de neuronas humanas reprogramadas a partir de piel o sangre de donantes sobre un chip, con un sistema de soporte vital que, según la empresa, las mantiene viables hasta seis meses. En 2022 publicaron en Neuron que un cultivo (“DishBrain”) aprendía a jugar a Pong. Más tarde mostraron neuronas jugando a Doom, torpes y mortales, pero jugando.
Cortical Labs también vende el hardware (el CL1 se ha cotizado en decenas de miles de dólares) y acceso remoto a cultivos por unos 300 dólares semanales. En 2026 anunció centros de datos “biológicos” en Melbourne y Singapur, en colaboración con el operador DayOne, con racks de unidades CL1 que consumen del orden de 30 vatios por máquina, muy por debajo de una GPU de IA contemporánea. Un rack de neuronas encendido en Singapur es precisamente el contraste que usan los analistas al hablar de TBC: allí el tejido vivo está en el bucle de cómputo; en el producto de TBC para AWS, no.
El vídeo de la mosca, el trading y el debate ético
El contexto cultural de esta noticia no se entiende sin otro hilo, distinto y más viral: Eon Systems, también en San Francisco, difundió a principios de 2026 un vídeo de una mosca virtual que camina, se acicala, detecta “azúcar” y extiende la probóscide. La empresa partió del conectoma FlyWire de Drosophila —unas 140.000 neuronas y unos 50 millones de sinapsis—, aplicó un modelo de neurona tipo leaky integrate-and-fire publicado en Nature en 2024 por Philip Shiu y colaboradores, y lo acopló a un cuerpo simulado (NeuroMechFly) en el motor de física MuJoCo.
Eon y algunos de sus fundadores hablaron de “animal subido” (uploaded animal). Neurocientíficos y filósofos replicaron con dureza. The Verge tituló que aquello no era una mosca cargada en un ordenador: faltaba validación independiente, parte del mapeo cerebro-cuerpo se eligió a mano, el modelo no incluye plasticidad a largo plazo y el conectoma de FlyWire no escaneó el cuerpo junto con el cerebro. Alexander Bates, de Harvard Medical School, dijo no ver evidencia de haber “cargado” un animal real en ningún sentido significativo. El filósofo Jonathan Birch, de la London School of Economics, pidió no usar siquiera la expresión “uploaded animal”: lo que se persigue es una emulación de cerebro completo, dejando atrás al resto del organismo.
Ahí encajan las preguntas que el vídeo de Eon disparó, y que el usuario de esta noticia resume bien: si una emulación suficientemente fiel de un sistema nervioso real puede sufrir; si replicar digitalmente los mecanismos de un animal vivo equivale a una forma de crueldad; y qué ocurriría si el objeto de la emulación dejara de ser una mosca y pasara a ser un ratón (el siguiente objetivo declarado de Eon) o un cerebro humano. Eon afirma tomarse en serio la experiencia posible de esas simulaciones y dice trabajar hacia “inteligencia digital humana” alineada porque sería humana. Críticos responden que hoy no hay evidencia de consciencia en estos modelos, que el lenguaje de “upload” es marketing, y que adelantar el debate moral no justifica inflar el hallazgo técnico.
Ese debate no es el mismo que el de TBC. TBC no emula un cerebro de rata completo ni lo “sube” a la nube. Usa cultivos celulares —tejido vivo, sí— para medir respuestas y copiar patrones en silicio. Aun así, comparte el mismo paisaje: laboratorios que mantienen neuronas con nutrientes y recambios de medio, inversores que hablan del cerebro como “el ordenador original”, y una industria de la IA que busca desesperadamente bajar el coste de la inferencia.
Qué hay que retener
La noticia real de septiembre de 2026 es más prosaica y, por eso, más reveladora. Un hiperescalador ha aceptado poner en su marketplace un modelo de vídeo cuya ventaja competitiva se atribuye a experimentos con neuronas de rata y humanas. El producto que compra el cliente es código. Las células se quedan en Mission Bay.
Si las cifras de TBC se sostienen en vídeos largos y en cargas reales, el precedente no es “AWS ha contratado un cerebro de rata”, sino algo más inquietante para el relato habitual de la IA: que una parte de la próxima eficiencia de los modelos generativos podría no salir de más datos ni de más chips, sino de mirar cómo computa un trozo de tejido vivo y traducir esa lección a una capa de software de décimas de punto porcentual. Si no se sostienen, quedará como otra ronda de 50 millones en la frontera donde la neurociencia, el marketing y la nube se tropiezan.
Mientras tanto, en Melbourne y Singapur se ensayan racks que sí contienen neuronas. En GitHub, una mosca digital “opera” bitcoin. Y en AWS, un preview pide a empresas que generen vídeo un poco más barato —con la biología, por ahora, fuera del bucle.
