OpenAI completa la mayor financiación de la historia, Anthropic tiene más prisa por salir a bolsa

| 林晚晚

El 31 de marzo de 2026, OpenAI anunció que completó una ronda de financiación de 122 mil millones de dólares, con una valoración de 852 mil millones, la mayor financiación privada en la historia comercial de la humanidad.

Amazon invirtió 50 mil millones de dólares en OpenAI. De esos, 15 mil millones se recibieron de inmediato y los 35 mil millones restantes se pagarán solo cuando se cumpla una condición.

Esa condición es que OpenAI complete una IPO, o que logre la AGI.

Una es salir a bolsa, y la otra es crear una inteligencia general que supere a los humanos. La mayor empresa de comercio electrónico del planeta apostó una suma de dinero, mayor que el gasto militar anual de la mayoría de los países, por un «o».

Desarmemos todas las rondas de financiación de OpenAI para ver la estructura.

NVIDIA puso 30 mil millones, y OpenAI es precisamente uno de los mayores clientes de GPU de NVIDIA.

El CFO de OpenAI, Sarah Friar, ha dicho por su cuenta que la mayor parte del dinero volverá a NVIDIA.

Los 50 mil millones de Amazon entraron, OpenAI ejecuta la inferencia de sus modelos en AWS, los ingresos de AWS suben y, por tanto, el informe financiero de Amazon se ve mejor. Microsoft acumuló más de 13 mil millones, y OpenAI se comprometió a comprar servicios en la nube por 2500 millones de dólares en Azure.

El dinero dio una vuelta dentro de un circuito cerrado y volvió. Wall Street lo llama circular financing, financiación circular.

El analista de Bernstein, Stacy Rasgon, dijo que cada una de estas operaciones profundiza la preocupación del mercado por la financiación circular. Las estadísticas del CFA Institute también inquietan más: el total de compromisos en el sector de la IA de inversiones y compras mutuas ya está cerca de 1 billón de dólares.

Pero el tema de la financiación circular lleva ya charlándose todo un año; ya se dijo todo lo que se tenía que decir.

Esta ronda de 122 mil millones en realidad no es lo que importa en cómo el dinero gira. Está en una pregunta más directa: ¿estos fondos, en definitiva, qué están comprando?

Qué compra una valoración de 852 mil millones

La respuesta es: tiempo. Exactamente: el tiempo antes de la IPO.

Ahora OpenAI tiene ingresos mensuales de 2 mil millones; anualizados, unos 24 mil millones de dólares. Una valoración de 852 mil millones equivale a aproximadamente 35 veces el price-to-sales. Ese múltiplo implica que el mercado está pagando a OpenAI por lo que ocurrirá dentro de tres o cuatro años.

Veamos algunos referentes para sentirlo. En un contexto de ganancias frenéticas, NVIDIA tiene un PS de aproximadamente 20 veces. En su pico, Snowflake llegó a estar cerca de 100 veces, pero cayó rápidamente de vuelta por debajo de 30. Cuando Salesforce salió a bolsa, era alrededor de 10 veces.

Poner 35 veces ese múltiplo sobre una empresa que todavía pierde dinero ya es muy agresivo.

La propia planificación de OpenAI es que para 2029 tenga ingresos de 100 mil millones y una ganancia de 14 mil millones. Pasar de 24 mil millones a 100 mil millones requiere una tasa de crecimiento anual compuesta que continúe superando el 40% durante cuatro años seguidos. Lo pensé en serio: en la historia no encontré ninguna empresa de software que haya mantenido ese ritmo de crecimiento sobre una base de ingresos de cien mil millones.

Para que la valoración de 852 mil millones sea válida, solo hay una condición: alguien está dispuesto a hacerse cargo de esa valoración al precio en el mercado público. Es decir, la IPO tiene que salir bien.

Una vez que lo entiendes de ese modo, toda la estructura de financiación se lee de manera coherente.

De los 50 mil millones de Amazon, 35 mil millones están condicionados a la IPO: si no hay IPO, el dinero no se desembolsa. SoftBank puso 30 mil millones en tres tramos: el primer pago se hace cuando se cierra la financiación; los siguientes dos llegan en julio y octubre, encajados con precisión en los hitos clave del periodo de preparación de la IPO.

La primera vez, OpenAI vendió 3 mil millones de acciones a pequeños inversores mediante bancos, y también entrará en un ETF de ARK Invest. Los pequeños inversores compran acciones y entran en el ETF; cuando abra la IPO, eso se convierte en una demanda de compra de base, casi natural.

El lenguaje del anuncio de la financiación ya tampoco suena como un informe a inversores privados. «Somos la plataforma que alcanza 10 millones de usuarios más rápido, 100 millones de usuarios más rápido, y pronto seremos los más rápidos en llegar a 1.000 millones de usuarios activos semanales»; «Nuestra tasa de crecimiento de ingresos es cuatro veces la de Google y Meta en la misma época». Si se lleva este guion directamente a la primera página del folleto de salida a bolsa, ni siquiera habría que modificarlo.

PitchBook tiene un estudio que señala que, entre los tres mayores candidatos a IPO de IA—OpenAI, Anthropic y Databricks—, el puntaje de calidad del negocio de OpenAI es el más bajo, pero la valoración es la más alta.

Cada detalle de diseño de la financiación de 122 mil millones apunta hacia una sola dirección: que esta empresa salga a bolsa, y que el mercado público sostenga esa valoración.

Dos empresas compiten por el mismo grifo

OpenAI necesita una IPO, pero no es la única que la necesita. Esa es realmente la gran historia de 2026.

Primero, la lista de espera. CoreWeave ya salió el pasado mes de marzo; el precio de emisión era de 40 dólares, ahora está en 130, con una capitalización superior a 46 mil millones; marcó el camino para las empresas posteriores. Databricks tiene una valoración de 134 mil millones y, durante el roadshow, ingresos anualizados cercanos a 5 mil millones. Cerebras resolvió la reaplicación tras el escrutinio del CFIUS y volvió a presentar la solicitud de IPO.

Los pesos pesados de verdad son Anthropic y OpenAI. Anthropic está valorada en 380 mil millones; ya contrató a Wilson Sonsini para preparar el marco legal para la IPO. En el mercado de predicción de Kalshi, la probabilidad de que Anthropic salga a bolsa antes que OpenAI es del 72%.

Ese margen es mortal para OpenAI. El fondo de dinero del que el mercado dispone para comprar activos de IA es limitado: si Anthropic se adelanta y se queda con ese lote de fondos y atención, la fijación del precio de la IPO de OpenAI se comprimirá.

Y, de hecho, Anthropic está comiéndose el terreno de OpenAI. En participación de mercado del API empresarial, OpenAI cayó del 50% de 2023 al 25% a mediados de 2025; en el mismo periodo, Anthropic subió del 12% al 32%. El crecimiento de ingresos de Anthropic es aproximadamente el triple del de OpenAI. Un analista, extrapolando la curva con los datos actuales, estima que Anthropic superará los ingresos anualizados de OpenAI a mediados de 2026.

Hace dos años, OpenAI dominaba de forma casi monopolística el mercado empresarial; ahora Anthropic ya es el líder en el mercado de API empresariales. El producto Claude Code, con un solo producto, tiene ingresos anualizados de 2.500 millones de dólares y aporta el 4% de las contribuciones públicas de GitHub a nivel global. Esa velocidad de inversión es rara en la industria tecnológica.

OpenAI, por supuesto, también tiene sus cartas bajo la manga. 900 millones de usuarios con actividad semanal, 50 millones de suscripciones de pago, y el negocio de anuncios, después de probarse durante seis años, ya superó 100 millones de ingresos anualizados. El reconocimiento de marca de ChatGPT y los hábitos de los usuarios siguen siendo el mayor foso de defensa en la industria de la IA. Pero la desaceleración en el segmento empresarial es algo real.

Las dos empresas también están gastando a una velocidad asombrosa.

OpenAI se prevé que pierda 14 mil millones en 2026, y para 2027 la velocidad de quema de efectivo anualizada podría ser de 57 mil millones. Una financiación de 122 mil millones suena astronómica, pero alcanza para aproximadamente entre 18 y 24 meses. Se espera que Anthropic gaste 19 mil millones en 2026: 12 mil millones para entrenar modelos y 7 mil millones para ejecutar inferencia.

Quien salga primero a bolsa, tendrá una extensión de vida primero. El dinero del mercado privado ya casi no alcanza para alimentar a estas empresas; el mercado público es el último grifo que aún no se ha abierto. Renaissance Capital predice que en 2026 podrían aparecer entre 200 y 230 IPO. Solo sumando estas cuatro—OpenAI, Anthropic, Databricks y Cerebras—, el tamaño de financiación de las IPO podría superar los 200 mil millones de dólares.

Este es el mayor ciclo de ventanas para IPO tecnológicas desde 2000. Y la última vez que apareció una ola de IPO de este nivel fue en 2000.

Puede la velocidad para ganar dinero superar la velocidad de gastar

Todas las valoraciones, toda la estructura de financiación, todos los planes de IPO, en última instancia, se basan en una sola suposición: la velocidad a la que la IA gana dinero puede superar la velocidad a la que gasta.

Si lo logra, la financiación de 122 mil millones es una visión de futuro, y la valoración de 852 mil millones es un precio con descuento.

También se están modelando los escenarios en los que no lo logra. Los analistas lo llaman CapEx Cliff, el acantilado del gasto de capital. Se construyen centros de datos con miles de millones de dólares, pero el software que corre sobre ellos no gana lo suficiente para cubrir los costos; la revolución de la eficiencia sustituirá a la carrera por la escala. Las empresas que apostaron todo a «cuanto más grande, mejor» descubren que están sentadas sobre un montón de hardware caro con una utilización insuficiente.

Los avances en eficiencia van más rápido de lo que la mayoría de la gente se imagina. Entrenar un modelo equivalente al GPT-4 costó aproximadamente 79 millones de dólares en 2023; para 2026, con nuevo hardware y técnicas como destilación y cuantización, el costo se ha reducido a entre 5 y 10 millones de dólares.

El año pasado, DeepSeek R1 entrenó un modelo de inferencia de un nivel cercano a la frontera con menos de 300.000 dólares. Este año, en enero, publicó además un nuevo artículo sobre arquitectura de entrenamiento, siguiendo trabajando en eficiencia. El último Gemini 3.1 Flash-Lite de Google comprimió el precio de la inferencia a 0,25 dólares por cada millón de tokens. Investigadores de IBM han dicho en público que 2026 será un año en el que se separen las rutas: modelos grandes de vanguardia y modelos pequeños eficientes.

Si la ruta de la eficiencia continúa superando a la ruta de la escala, el imperio de computación que OpenAI construya con una valoración de 852 mil millones podría enfrentarse a una depreciación antes de terminar de construirse.

Después de que explotara la burbuja en 2000, Internet no desapareció: Google creció sobre las ruinas. Lo que murió fueron las empresas que en el punto más alto de la burbuja juntaron el mayor dinero, construyeron la mayor parte de la infraestructura, pero nunca tocaron un modelo de negocio sostenible.

La IA tampoco desaparecerá. Pero si 122 mil millones de dólares y una valoración de 852 mil millones pueden aguantar hasta el día en que se llegue a la rentabilidad, eso está muy lejos de estar tan claramente decidido como parece en la superficie.

Todavía se está golpeando el bombo, y cada vez suena más rápido.

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