OpenAI completa la mayor ronda de financiación de la historia, con Anthropic aún más ansiosa por salir a bolsa
Autor | Lin Wanwan
El 31 de marzo de 2026, OpenAI anunció la culminación de una financiación de 122.000 millones de dólares, con una valoración de 852.000 millones, la mayor financiación privada en la historia comercial de la humanidad.
Amazon invirtió 500.000 millones de dólares en OpenAI. Se recibieron 150.000 millones de inmediato, mientras que los 350.000 millones restantes están sujetos al cumplimiento de una determinada condición.
Esta condición es que OpenAI complete una oferta pública inicial (OPI) o logre una Inteligencia Artificial General (AGI).
Una es salir a bolsa, la otra es crear una inteligencia general de nivel sobrehumano. La mayor empresa de comercio electrónico del planeta ha apostado una cantidad de dinero superior al presupuesto militar anual de la mayoría de los países a un escenario de "o lo uno o lo otro".
Analicemos toda la estructura de financiación de OpenAI.
NVIDIA contribuyó con 300.000 millones de dólares, y OpenAI resulta ser uno de los mayores clientes de GPU de NVIDIA.
La directora financiera de OpenAI, Sarah Friar, ha mencionado que la mayor parte del dinero volverá a NVIDIA.
La inversión de 500.000 millones de dólares de Amazon se realizó para que OpenAI ejecutara modelos en AWS para inferencia, lo que generó un aumento en los ingresos de AWS y mejoró los resultados financieros de Amazon. Microsoft ha invertido acumulativamente más de 130.000 millones de dólares, y OpenAI se ha comprometido a comprar 2,5 billones de dólares en servicios en la nube en Azure.
El dinero circuló en un circuito cerrado y regresó. Wall Street llama a esto financiación circular.
El analista de Bernstein, Stacy Rasgon, declaró que cada una de estas transacciones profundiza las preocupaciones del mercado sobre la financiación circular. Las estadísticas del CFA Institute son aún más inquietantes, con el monto total de compromisos de inversión y adquisiciones entre empresas de IA acercándose al billón de dólares.
Pero el tema de la financiación circular se ha discutido durante todo un año, y todo lo que había que decir ya se ha dicho.
Lo que realmente merece atención en esta financiación de 122.000 millones de dólares no es cómo circulan los fondos, sino una pregunta más directa: ¿Qué están comprando realmente estos fondos?
¿Qué está comprando la valoración de 852.000 millones de dólares?
La respuesta es: comprar tiempo. Más precisamente, comprar tiempo hasta la OPI.
Los ingresos mensuales actuales de OpenAI son de 20.000 millones de dólares, lo que se traduce en unos ingresos anualizados de alrededor de 240.000 millones. La valoración de 852.000 millones corresponde a un ratio Precio/Ventas de aproximadamente 35x. Este múltiplo implica que el mercado está pagando por OpenAI con tres o cuatro años de antelación.
Tomemos algunos puntos de referencia para hacernos una idea. NVIDIA cotizaba a unas 20x P/V en un escenario de rentabilidad extrema. Snowflake alcanzó un pico de 100x, pero cayó rápidamente por debajo de 30. Salesforce cotizaba a unas 10x cuando salió a bolsa.
Aplicar un múltiplo de 35x a una empresa que todavía pierde dinero es ya bastante agresivo.
El propio plan de OpenAI es alcanzar los 100.000 millones de dólares en ingresos y 14.000 millones en beneficios para 2029. Pasar de 24.000 millones a 100.000 millones requiere una tasa de crecimiento anual continua de más del 40% durante cuatro años. He pensado seriamente en las empresas de software que han mantenido esta tasa de crecimiento sobre una base de ingresos de mil millones de dólares en la historia, y no he podido encontrar ni una sola.
Una valoración de 852.000 millones de dólares puede justificarse bajo una condición: que alguien esté dispuesto a aceptarla a ese precio en el mercado público. En otras palabras, la OPI debe ser un éxito.
Una vez que se entiende esta capa, toda la estructura de financiación cobra sentido.
De los 500.000 millones de dólares de Amazon, 350.000 millones están vinculados a la condición de la OPI, lo que significa que el dinero no se recibirá sin salir a bolsa. Los 300.000 millones de SoftBank se dividen en tres tramos: el primero se paga al cierre de la financiación y los dos restantes llegan en julio y octubre, alineados estratégicamente con fases cruciales de la preparación de la OPI.
OpenAI vendió primero 30.000 millones de acciones a inversores minoristas a través de un banco y también entrará en el ETF de ARK Invest. Los inversores minoristas que compran acciones y entran en el ETF crean una presión compradora natural para la apertura de la OPI.
La redacción en el anuncio de financiación ya no parece un informe para inversores privados. "Somos la plataforma más rápida en alcanzar los 10 millones de usuarios, la más rápida en alcanzar los 1.000 millones de usuarios y pronto seremos la más rápida en alcanzar los 10.000 millones de usuarios activos semanales". "Nuestra tasa de crecimiento de ingresos es cuatro veces mayor que la de Google y Meta en el mismo periodo". Este conjunto de retórica puede trasladarse directamente a la primera página del folleto sin modificaciones.
Un estudio de PitchBook señaló que, entre los tres mayores candidatos a OPI de IA (OpenAI, Anthropic y Databricks), OpenAI tiene la puntuación de fundamentales de calidad empresarial más baja, pero la valoración más alta.
Cada detalle del diseño de la financiación de 122.000 millones de dólares apunta en la misma dirección: sacar esta empresa a bolsa y dejar que el mercado público absorba esta valoración.
Dos empresas peleando por el mismo grifo
OpenAI necesita una OPI, pero no es la única que la necesita. Este es el verdadero espectáculo de 2026.
Primero, miremos la lista de espera. CoreWeave salió a bolsa el pasado marzo a 40 dólares, ahora está a 130, con una capitalización de mercado de más de 46.000 millones de dólares, marcando la pauta para otras empresas. Databricks, valorada en 134.000 millones de dólares en su presentación, con casi 5.000 millones en ingresos anualizados. Cerebras resolvió el escrutinio del CFIUS y volvió a presentar su solicitud de OPI.
Los pesos pesados reales son Anthropic y OpenAI. Anthropic, valorada en 380.000 millones de dólares, ha contratado a Wilson Sonsini para la preparación legal de la OPI. Kalshi predice una probabilidad del 72% en el mercado de que Anthropic salga a bolsa antes que OpenAI.
Estas probabilidades son difíciles para OpenAI. El fondo de capital que busca invertir en objetivos de IA es limitado, por lo que si Anthropic consume este lote de fondos y atención primero, el precio de la OPI de OpenAI se verá presionado.
Y Anthropic está invadiendo el territorio de OpenAI. En la cuota de mercado de API empresarial, OpenAI cayó del 50% en 2023 al 25% a mediados de 2025, mientras que Anthropic subió del 12% al 32% en el mismo periodo. La tasa de crecimiento de los ingresos de Anthropic es aproximadamente tres veces mayor que la de OpenAI. Algunos analistas extrapolan de la tendencia actual que Anthropic superará los ingresos anualizados de OpenAI a mediados de 2026.

Hace dos años, OpenAI dominaba el mercado empresarial, pero ahora Anthropic es el líder en el mercado de API empresarial. Un solo producto, Claude Code, tiene unos ingresos anualizados de 25.000 millones de dólares, contribuyendo al 4% de los commits públicos globales de GitHub. Esta velocidad de reversión también es rara en la industria tecnológica.
Por supuesto, OpenAI tiene sus ases. 9.000 millones de usuarios activos semanales, 50 millones de suscripciones de pago, más de 1.000 millones de dólares en ingresos anualizados de su negocio publicitario, que lleva seis años en funcionamiento. El reconocimiento de marca y los hábitos de usuario de ChatGPT siguen siendo el mayor foso defensivo en la industria de la IA. Pero la desaceleración en el lado empresarial es real.
Ambas empresas también están gastando dinero a un ritmo asombroso.
Se espera que OpenAI pierda 14.000 millones de dólares en 2026, con una tasa de consumo de efectivo anualizada que podría alcanzar los 57.000 millones para 2027. Una ronda de financiación de 122.000 millones de dólares suena astronómica, cubriendo aproximadamente de 18 a 24 meses. Se proyecta que Anthropic gaste 19.000 millones de dólares en 2026, 12.000 millones en entrenamiento de modelos y 7.000 millones en ejecutar inferencias.
La salida a bolsa temprana obtiene la longevidad. El dinero en el mercado privado casi se está agotando para estas empresas, y el mercado público es la última fuente sin explotar. Renaissance Capital predice que podría haber entre 200 y 230 OPI en 2026. Solo combinando las OPI de OpenAI, Anthropic, Databricks y Cerebras se podrían recaudar más de 200.000 millones de dólares.
Esta es la mayor ventana de OPI tecnológicas desde el año 2000. La última vez que ocurrió una ola de OPI de este nivel fue también en el año 2000.
¿Puede la velocidad de generación de dinero superar la velocidad de gasto?
Todas las valoraciones, todas las estructuras de financiación, todos los planes de OPI dependen en última instancia de un juicio: si la velocidad de generación de dinero de la IA puede superar la velocidad de gasto.
Si es así, 122.000 millones de dólares en financiación es previsión, y una valoración de 852.000 millones es un descuento.
Algunos ya están modelando escenarios donde no es así. Los analistas lo llaman el "CapEx Cliff", el precipicio de los gastos de capital. Si se construyen centros de datos multimillonarios pero el software que se ejecuta en ellos no genera suficientes ingresos para cubrir los costes, la revolución de la eficiencia reemplazará la carrera de escala. Las empresas que apostaron todo a "cuanto más grande, mejor" se encontrarán sentadas sobre una pila de hardware costoso pero subutilizado.
El progreso en eficiencia es más rápido de lo que la mayoría de la gente cree. Entrenar un modelo de nivel GPT-4 en 2023 costaba alrededor de 79 millones de dólares, pero para 2026, con nuevo hardware y técnicas como la destilación y la cuantización, el coste ha caído a entre 5 y 10 millones de dólares.
El año pasado, DeepSeek R1 entrenó un modelo de inferencia de vanguardia por menos de 300.000 dólares. En enero de este año, publicaron un nuevo artículo sobre arquitectura de entrenamiento, centrándose en la eficiencia. El último Gemini 3.1 Flash-Lite de Google ha reducido el coste de inferencia a 0,25 dólares por millón de tokens. Investigadores de IBM declararon públicamente que 2026 sería un año de divergencia entre los grandes modelos de vanguardia y los modelos pequeños eficientes.
Si la ruta de la eficiencia continúa superando a la ruta de la escala, el imperio de potencia informática construido por OpenAI con una valoración de 852.000 millones de dólares podría enfrentar una devaluación antes incluso de estar terminado.
Después de que estallara la burbuja del año 2000, Internet no desapareció; Google surgió de las ruinas. Lo que murió fueron aquellas empresas que recaudaron más dinero en el pico de la burbuja, construyeron la mayor infraestructura y nunca encontraron un modelo de negocio sostenible.
La IA tampoco va a desaparecer. Pero si las valoraciones de 122.000 millones y 852.000 millones pueden mantenerse hasta el día de la rentabilidad está lejos de ser un hecho.
El tambor sigue sonando y el ritmo se está acelerando.
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