Los grandes modelos ahora deben buscar financiamiento en el mercado secundario

问AI · ¿Por qué las empresas de modelos a gran escala caen en un ciclo de consumo de fondos?

**Producido por｜Equipo de Tecnología de HuXiu
**

Autor｜Song Sihang

Editor｜Miao Zhengqing

Imagen de portada｜VCG

Apenas esta semana, según informaciones del mercado, Anthropic y Moonshot（El lado oscuro de la Luna）han anunciado sucesivamente que planean debutar en el mercado de capitales en 2026.

La primera tiene una valoración de aproximadamente 380 mil millones de dólares; ya ha avanzado hasta una ronda de financiación de la Serie G. La segunda tiene una valoración de aproximadamente 180 mil millones de dólares y es una de las compañías de modelos del país con mayor valoración previa a un IPO en el mercado doméstico. Los modelos base que desarrollan ambas compañías también han ocupado durante mucho tiempo los primeros puestos en diversas clasificaciones de comunidades tecnológicas.

Al mismo tiempo, se menciona con frecuencia el plan de salida a bolsa de OpenAI, y también se ha dicho que Step Stars ha entrado en la fase de preparación.

Es decir, en China y Estados Unidos, dos de los países con mayor capacidad de modelos a gran escala, las principales empresas de modelos base prácticamente todas se dirigirán al mercado de capitales en torno a 2026.

Las empresas de modelos a gran escala se están moviendo en conjunto hacia el mismo “destino”.

Los indicios que se transmiten detrás de esto son dos.

Primero, esta ronda de competencia entre modelos a gran escala ya no se trata de “competir por capacidad”, sino de “validar valor comercial”.

En los últimos dos años, el sector se ha preocupado más por quién se acerca más al SOTA y quién puede adelantarse en medio paso en la próxima publicación de modelos. Pero ahora, el foco ha cambiado: con la popularización de aplicaciones tipo Agent como OpenClaw, la gente empieza a prestar atención a si la capacidad del modelo puede estar respaldada de forma sostenida por inversión y si puede convertirse en un valor comercial que se pueda verificar.

El segundo indicio es que, cuando las empresas de modelos alcanzan valoraciones de miles de millones de dólares, la paciencia del mercado de capitales también llega a su límite.

A la fecha, si esas empresas de modelos que afirman salir a bolsa en 2026 lo logran, para finales de 2026, casi todas las principales empresas de modelos a gran escala de China y Estados Unidos ya habrán convergido en el mercado secundario.

Cuando las principales empresas empiezan a moverse hacia un IPO de manera concentrada, significa una cosa: a esta altura, esta carrera ya no puede depender de la paciencia del mercado primario para seguir funcionando. Las empresas de modelos a gran escala aún necesitan dinero, pero el capital ya no está dispuesto a esperar indefinidamente.

En los últimos dos años, la industria de modelos a gran escala ha absorbido una gran cantidad de fondos. Tanto en China como en Estados Unidos, las principales empresas suelen recaudar decenas o incluso cientos de miles de millones de dólares. En ese momento era “apostar por el futuro”, pero ahora empieza a convertirse en cuentas que necesitan explicaciones.

Si se calcula desde cuando apareció ChatGPT a finales de 2022, ya han pasado tres años. En esos tres años, la valoración de las empresas de modelos a gran escala ha aumentado a más de mil millones de dólares. Este ciclo, comparado con cualquier época anterior, es extremadamente rápido.

Entonces, ¿por qué las empresas de modelos a gran escala necesitan tanto dinero? ¿y por qué el mercado primario ya no puede aportar fondos?

Recordemos que cuando las empresas de modelos a gran escala acababan de surgir, nadie las veía como “infraestructura”. En aquel entonces, la infraestructura era la potencia de cómputo. Pero ahora, cuando las aplicaciones de IA proliferan, los modelos a gran escala también se han convertido en “infraestructura”.

Si se valoran como “infraestructura”, deja de ser un negocio de activos ligeros.

La esencia de la infraestructura es la inversión continua. Ya sea el entrenamiento de modelos, los costos de inferencia, o incluso las mejoras iterativas constantes para mantener el rendimiento a la vanguardia, todo ello implica una cosa: estas compañías no pueden construir barreras mediante una sola inyección de capital, sino que deben seguir consumiendo recursos.

Dicho de otra manera, las empresas de modelos a gran escala están entrando en una estructura de consumo de fondos a largo plazo.

Y esto también trae un problema más realista: sus ingresos, por ahora, no alcanzan para sostener esa estructura. Ya sea por llamadas a API, por clientes empresariales o por un modelo de suscripción, aunque todo está creciendo, el crecimiento en sí no es estable y los precios siguen bajando.

Cuanto más potente es el modelo, más llamadas hay y también más altos son los costos; pero la competencia de precios sigue comprimiendo los márgenes de beneficio. Es un negocio típico de “a mayor escala, mayor presión”.

Por eso mismo, la necesidad de capital de las empresas de modelos a gran escala no es algo por etapas, sino continuo. El problema es que esta necesidad ya está empezando a exceder el alcance que el mercado primario puede soportar.

El mercado primario puede asumir el riesgo por una empresa, pero con la condición de que ese riesgo tenga un límite de tiempo claro. El mayor problema de las empresas de modelos a gran escala está precisamente en que el límite de tiempo no está claro.

No es como las plataformas de internet, que pueden generar efectos de red rápidamente mediante el tamaño de su base de usuarios; ni como la infraestructura tradicional, que puede recuperar gradualmente los costos mediante flujos de caja relativamente estables.

Se encuentran en una posición más incómoda: necesitan invertir con la escala de una “infraestructura”, pero aún no tienen la capacidad de generar retornos propia de una “infraestructura”.

Cuando una sola empresa necesita invertir de manera continua decenas de miles de millones e incluso cientos de miles de millones de dólares, y el período de retorno sigue siendo incierto, la lógica del mercado primario empieza a fallar.

Bajo esa lógica, cuando el capital a largo plazo ya no está dispuesto a mantener con vida una empresa sin condiciones, la financiación deja de ser un movimiento que se pueda repetir una y otra vez.

En ese escenario, a las empresas de modelos a gran escala solo les queda una opción: ir a un lugar donde se pueda seguir hablando de “futuro”, es decir, el mercado secundario.

Los hechos han demostrado que el mercado tiene un optimismo suficiente sobre la IA.

Por ejemplo, MiniMax: el día de su debut en el mercado de capitales abrió con una fuerte alza, llegó a subir en el intradía y, durante los siguientes días de cotización, aparecieron varias subidas evidentes. Su capitalización de mercado siguió aumentando en comparación con la fase de emisión. La actuación de Zhipu AI, la “primera acción global de modelos a gran escala”, fue similar: tras una oscilación breve en la etapa inicial del lanzamiento, la cotización se recuperó con rapidez y, en algunos días de operaciones, registró subidas de más del 8% e incluso del 10% en un solo día.

Si se retrocede aún más en el tiempo y se compara con las empresas de IA de la generación anterior, esta tendencia no es común.

Tanto Wenwen.com como la empresa de software y tecnología comercial de Sensetime (商汤科技), tras su salida a bolsa, pasaron por un período prolongado de digestión de la valoración. La actuación de la cotización fue más prudente; las dudas del mercado sobre su capacidad de comercialización han estado presionando a la baja el espacio de valoración a lo largo del tiempo.

Entonces, en adelante, para OpenAI, Anthropic, Moonshot y Step Stars, estas empresas de modelos a gran escala que están a punto de salir a bolsa, solo pueden esperar a que el mercado de capitales entregue la respuesta final.