Fundamental salió del modo sigiloso con una propuesta directa al corazón del problema empresarial moderno, cómo extraer valor real de volúmenes masivos de datos estructurados. La startup presentó Nexus, un modelo fundacional diseñado específicamente para trabajar con tablas y bases de datos a escala.
Mientras los modelos de lenguaje dominan texto, audio o código, Fundamental apuesta por un enfoque distinto. Su tecnología se define como un large tabular model, no como un LLM tradicional, y busca resolver las limitaciones que enfrentan los sistemas basados en transformadores cuando procesan hojas de cálculo con miles de millones de filas.
Fundamental y Nexus, un modelo determinista para empresas
Fundamental diseñó Nexus como un modelo determinista, capaz de ofrecer la misma respuesta ante la misma pregunta en cada ejecución. Además, la compañía evita la arquitectura transformer que caracteriza a muchos laboratorios de IA actuales. Aunque el modelo pasa por etapas de preentrenamiento y ajuste fino, el resultado difiere de las soluciones ofrecidas por OpenAI o Anthropic.
La empresa captó 255 millones de dólares con una valuación posterior de 1.400 millones. La Serie A, de 225 millones, la lideraron Oak HC FT, Valor Equity Partners, Battery Ventures y Salesforce Ventures, con participación adicional de Hetz Ventures y varios ángeles estratégicos.
Escalabilidad y contratos con grandes corporaciones
El atractivo de Fundamental radica en su capacidad para analizar datasets gigantes que superan las ventanas de contexto de los modelos tradicionales. En consecuencia, Nexus permite consolidar múltiples casos de uso bajo un solo sistema con mejor rendimiento que equipos extensos de científicos de datos.
La compañía ya firmó contratos de siete cifras con empresas Fortune 100 y estableció una alianza estratégica con AWS para desplegar Nexus directamente desde instancias existentes.
