Una empresa de IA meteorológica con menos de dos años de vida se ha metido en el bolsino, al mismo tiempo, la financiación y los satélites. Tianxu Intelligent Technology (Jiaxing) Co., Ltd. completó recientemente una ronda Pre-A+ de decenas de millones de yuanes, con inversión exclusiva de Houxue Capital, y los fondos se destinan principalmente a la construcción de la constelación Ningkong, la iteración del gran modelo de meteorología energética, la expansión del equipo y la investigación previa en el exterior. Esta compañía, nacida apenas en octubre de 2024, es una de las poquísimas empresas chinas de AI for Science que tienen a la vez un gran modelo meteorológico vertical, una red propia de observación satelital y capacidad de entrega como infraestructura sectorial. Su fundador, Liu Li, es doctor en meteorología por la Universidad de la Academia China de Ciencias y ha pasado casi una década inmerso en la intersección de la meteorología y la energía.
Según el criterio de Liu Li, las energías renovables dependen por naturaleza del clima: la velocidad del viento y la irradiancia determinan directamente la generación, y dado que la capacidad instalada renovable en China ya supera el 50%, la predicción de potencia genera una demanda esencial de decenas de miles de millones de yuanes, mientras el comercio de electricidad al contado abre un incremento adicional de cientos de miles de millones: una pista de oro a las puertas de su explosión. La estrategia de Tianxu es llevar el gran modelo desde la nube hasta el espacio.
Su gran modelo meteorológico no es un gran modelo de lenguaje, sino un modelo de dominio vertical con una escala de parámetros que no supera los 100亿, desarrollado desde la primera línea de código, con adaptaciones orientadas a la energía sobre arquitecturas convencionales, y ha propuesto un diseño llamado marco de Lorenz, nombre que rinde homenaje al meteorólogo Lorenz, padre de la teoría del caos. La idea central es tomar Transformer como base y modificar el mecanismo de atención tradicional para abordar fenómenos propios de la meteorología energética, como las correlaciones espaciales aguas arriba y aguas abajo o las derivas temporales, fijando el objetivo desde el inicio en la predicción de la velocidad del viento y la irradiancia, en lugar de informar de manera genérica de temperatura, humedad y precipitación.
Frente a los modelos físicos tradicionales, que resuelven sistemas de ecuaciones en supercomputadoras durante más de diez horas, un gran modelo de IA calcula el tiempo de más de veinte días futuros en un minuto, y además muchos elementos resultan con mayor precisión. Desde 2025, Tianxu colabora con el Centro de Servicios de Meteorología Pública de la Administración Meteorológica de China en la construcción conjunta de flujos de trabajo, y en octubre de ese mismo año presentaron en Zhongshan, Guangdong, el primer gran modelo de meteorología energética del país, CMA-WSP-AI. Un paso más allá está su modelo mundial vertical: mientras un gran modelo meteorológico ordinario solo arroja resultados meteorológicos, este puede deducir además cómo las variaciones del clima se transmiten en fluctuaciones de la generación renovable, cómo sacuden la carga de toda la red y cómo impulsan las subidas y bajadas de los precios eléctricos al contado, logrando el salto de calcular el tiempo a calcular la evolución del sistema energético, y aportando capacidad de simulación para el comercio eléctrico, la planificación de grandes bases y la anticipación de riesgos de red. En pruebas reales, su predicción de velocidad del viento de alta precisión de 1 kilómetro supera a EC-HRES y AIFS en métricas como RMSE y coeficiente de correlación, y ganó el primer puesto en una competencia de IA sobre clima extremo, con mejoras del TS score respecto a la línea base tradicional que van del 39.6% al 351%.
En el plano del negocio, Tianxu ha hecho funcionar un modelo de tres capas: datos, plataforma y construcción de capacidades. La capa más baja vende datos, con clientes que incluyen grandes grupos generadores, departamentos meteorológicos y agentes del comercio eléctrico; la segunda capa es una plataforma de asistencia al comercio eléctrico y predicción de potencia en modo SaaS por suscripción de cuenta, que genera ingresos recurrentes; la tercera despliega datos, modelos y plataforma de forma integral en la intranet del cliente, satisfaciendo las exigencias de seguridad y privacidad de los clientes principales. Las tres capas avanzan de forma progresiva: los datos son la puerta de entrada, la plataforma impulsa la recompra y la privacidad fideliza a los grandes clientes; cuantas más plantas conecta, más preciso es el modelo, formando un círculo virtuoso de datos. Liu Li desvela la debilidad del viejo modelo: que el lado de la generación envíe los datos a terceros para que los procesen y los devuelvan ya no es viable bajo las exigencias de seguridad energética; los datos no pueden salir de la intranet, así que Tianxu monta el modelo y la plataforma dentro de la intranet del cliente, cerrando el circuito entre datos y modelo, y al mismo tiempo ayuda al cliente a dominar esa capacidad propia. Hoy sus clientes cubren los tres lados —generación, consumo y red—, y entre ellos están State Grid y China Southern Power Grid, lo que equivale a haber obtenido la entrada a los clientes más centrales del sistema energético chino.
Lo que de verdad distingue a esta empresa de los proveedores meteorológicos tradicionales es que ha llevado su gran modelo al espacio. Liu Li considera que la ventaja algorítmica acabará siendo igualada y que la fuente de los datos es la barrera a largo plazo, por lo que puso en marcha el plan de la constelación Ningkong. El 24-7-2026, el gran modelo meteorológico fue puesto en órbita a bordo de un satélite y completó la validación diaria, lo que lo convierte en una de las primeras startups del país en enviar un modelo al espacio; la constelación prevé a largo plazo 18 satélites y construirá una red global de observación de viento, solar, temperatura, presión y humedad con una resolución de 1 kilómetro y una revisita de 1 hora, siguiendo una ruta escasa: gran modelo de IA más satélites propios más computación a bordo. El ritmo posterior ya está planificado: en 2027 se prevé lanzar dos satélites precursores de prueba para validar la transmisión entre satélites y la computación a bordo, y subsanar el déficit de observación eólica y solar en zonas de desierto, gobi y tierras áridas; más adelante se desplegarán los 18 satélites completos, para servir con una visión global al mercado nacional y a los mercados a lo largo de la Franja y la Ruta.
Además de la energía, Tianxu ha extendido sus tentáculos a la meteorología de baja altitud y a la meteorología financiera: en la primera ya ofrece servicios meteorológicos para entregas con drones con clientes líderes, con resolución de nivel de 10 metros; la segunda se orienta a derivados meteorológicos, seguros y mercados de predicción del exterior, aportando una base de datos fiable y de alta frecuencia para fijación de precios y liquidación. En un contexto en el que cerca del 80% de las industrias de la economía nacional están relacionadas con el clima, el hecho de que el tiempo pueda fijar precios y ser objeto de comercio ya está verificado en el extranjero, mientras que en China apenas comienza. Cuando una startup suelda en un solo eslabón los mecanismos de atención modificados de Transformer, satélites propios y un modelo mundial energético, formando una cadena que va de la observación espacial a la entrega sectorial, lo que busca claramente no es solo una herramienta de predicción, sino convertirse en el fijador de precios subyacente del riesgo meteorológico global.