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

作者：林晚晚

31 de marzo de 2026, OpenAI anunció que había completado una ronda de financiación de 1220 millones de dólares, con una valoración de 8520 millones, la mayor financiación privada de toda la historia comercial de la humanidad.

Amazon invirtió 50 mil millones de dólares en OpenAI. De esos 15 mil millones se ingresaron de inmediato; los otros 35 mil millones se pagarán cuando se cumpla una condición.

Esa condición es que OpenAI complete un IPO, o bien logre AGI.

Una es salir a bolsa; la otra es crear una inteligencia general que supere a los humanos. La mayor empresa de comercio electrónico del planeta pone una cantidad mayor que la mayoría de los presupuestos militares anuales de la mayoría de los países, sobre un “o”.

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

Nvidia puso 30 mil millones, y OpenAI es, casualmente, uno de los mayores clientes de GPU de Nvidia.

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

Los 50 mil millones de Amazon: OpenAI lleva los modelos a ejecutarse en AWS para hacer inferencia; con eso suben los ingresos de AWS y las cuentas de Amazon se ven mejor. Microsoft ha acumulado más de 13 mil millones; OpenAI se compromete a comprar servicios en la nube por 2500 millones de dólares en Azure.

El dinero dio una vuelta en un circuito cerrado y volvió a salir. 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 resultan inquietantes: el total de compromisos de inversión cruzada y compras cruzadas en el sector de la IA ya se acerca a 1 billón de dólares.

Pero este tema lleva hablando un año entero; lo que había que decir, ya se dijo.

Lo realmente digno de atención en esta financiación de 1220 millones no es cómo el dinero gira. Está en una pregunta más directa: ¿qué es exactamente lo que estos fondos están comprando?

¿Qué compra la valoración de 8520 millones?

La respuesta es: tiempo. Más exactamente, el tiempo hasta antes del IPO.

Ahora, OpenAI tiene ingresos mensuales de 2000 millones; anualizado, cerca de 2400 millones de dólares. Con una valoración de 8520 millones equivale a unas 35 veces el ratio precio/ventas. Ese múltiplo significa que el mercado está pagando por OpenAI dentro de tres o cuatro años.

Veamos algunos puntos de referencia para sentirlo. Nvidia, en medio de su locura de ganancias, tiene un PS de aproximadamente 20 veces. En su pico, Snowflake llegó a 100 veces, pero cayó pronto de nuevo por debajo de 30. En el momento de su salida a bolsa, Salesforce estaba alrededor de 10 veces.

Poner 35 veces en una empresa que aún está perdiendo dinero ya es bastante agresivo.

El propio plan de OpenAI es que en 2029 los ingresos lleguen a 100 mil millones y el beneficio a 14 mil millones. De 2400 millones a 100 mil millones, la tasa de crecimiento anual compuesta tendría que superar continuamente el 40%, sostenida durante cuatro años. Pensé en ello en serio: en la historia, no encontré ninguna compañía de software que mantuviera este ritmo con una base de ingresos de más de 10 mil millones.

Para que la valoración de 8520 millones sea sostenible, solo hay una condición: que alguien esté dispuesto a hacerse cargo de esa empresa en el mercado abierto a ese precio. Es decir, el IPO debe salir bien.

Una vez que se entiende esa capa, toda la estructura de financiación encaja.

De los 50 mil millones de Amazon, 35 mil millones están supeditados a la condición del IPO; si no sale a bolsa, el dinero no se ingresa. SoftBank puso 30 mil millones en tres tramos: el primer pago se realiza cuando se cierra la financiación; los otros dos llegan en julio y octubre, colocados con precisión en los puntos clave del periodo de preparación para el IPO.

La primera vez, OpenAI vendió 3000 millones de acciones al público minorista a través de bancos, y también tenía que entrar en el ETF de ARK Invest. Los minoristas compraron las acciones y entraron en el ETF; cuando el IPO abra, se convierte en una demanda de compra de base natural.

El lenguaje del anuncio de la financiación tampoco suena ya tanto como un informe a inversores privados. “Somos la plataforma que alcanza 10 millones de usuarios más rápido, que alcanza 100 millones de usuarios más rápido, que muy pronto será la que alcance 1000 millones de usuarios de actividad semanal (WAU) más rápido”. “Nuestra tasa de crecimiento de ingresos es cuatro veces la de Google y Meta en el mismo periodo”. Este guion se puede copiar directamente en la primera página del folleto de salida a bolsa y ni siquiera habría que ajustarlo.

PitchBook tiene una investigación que indica que, entre los tres mayores candidatos a IPO de IA (OpenAI, Anthropic y Databricks), el puntaje de fundamentos de calidad del negocio de OpenAI es el más bajo, pero tiene la valoración más alta.

Cada detalle de diseño de la financiación de 1220 millones apunta en la misma dirección: hacer que esta empresa salga a bolsa, y que el mercado público sostenga esa valoración.

Dos empresas compiten por el mismo grifo

OpenAI necesita un IPO, pero no es la única que lo necesita. Ese es el verdadero gran espectáculo de 2026.

Primero, veamos la lista de espera. CoreWeave ya había salido el pasado mes de marzo; su precio de oferta era de 40 dólares, ahora está en 130, y su valor de mercado supera los 46 mil millones: marcó un precedente para las empresas posteriores. En medio de la fase de roadshow, Databricks tiene una valoración de 134 mil millones con ingresos anualizados de cerca de 5 mil millones. Cerebras resolvió la revisión del CFIUS y volvió a presentar su solicitud de IPO.

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

Esta cuota de probabilidad es mortal para OpenAI. Los fondos disponibles para comprar activos de IA en el mercado son limitados; si Anthropic primero se come esa porción de dinero y de atención, el precio del IPO de OpenAI quedará comprimido.

Y Anthropic de hecho está erosionando el territorio de OpenAI. En participación de mercado del mercado de APIs para empresas, OpenAI cayó del 50% en 2023 al 25% a mediados de 2025, mientras que en el mismo periodo Anthropic subió del 12% al 32%. En ritmo de crecimiento de ingresos, Anthropic es aproximadamente tres veces el de OpenAI. Con una extrapolación según la curva actual, algunos analistas estiman que Anthropic superará los ingresos anualizados de OpenAI a mediados de 2026.

Hace dos años, OpenAI dominaba de forma prácticamente monopolística el mercado empresarial; ahora Anthropic ya es el líder del mercado de APIs para empresas. El producto “Claude Code” tiene un ingreso anualizado de 2500 millones de dólares y aporta el 4% de las contribuciones públicas de GitHub a nivel global. Este ritmo de reversión es muy raro incluso en la industria tecnológica.

Por supuesto, OpenAI también tiene cartas bajo la manga. 900 millones de usuarios semanales (WAU), 50 millones de suscripciones de pago, y su negocio de anuncios—probándolo durante seis años—ya superó los 100 millones de ingresos. 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 el estancamiento en el segmento empresarial es real y palpable.

Las dos compañías también están gastando dinero a un ritmo sorprendente.

Se espera que OpenAI pierda 14 mil millones en 2026 y que para 2027 la velocidad anualizada de quema de efectivo llegue potencialmente a 57 mil millones. La financiación de 1220 millones suena astronómica, pero solo alcanzaría para unos 18 a 24 meses. Se espera que Anthropic gaste 19 mil millones en 2026: 12 mil millones para entrenar modelos y 7 mil millones para ejecutar inferencias.

Quien salga primero a bolsa, primero respira. El dinero del mercado privado ya casi no alcanza para alimentar a estas compañías; el mercado público es el último grifo que aún no se ha abierto. Renaissance Capital predice que podrían aparecer entre 200 y 230 IPO en 2026. Solo sumando OpenAI, Anthropic, Databricks y Cerebras, el volumen de financiación por IPO podría superar los 2000 millones de dólares.

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

¿Puede la velocidad de hacer dinero superar a la velocidad de gastar?

Todas las valoraciones, todas las estructuras de financiación, todos los planes de IPO, en el fondo se basan en una sola suposición: que la IA pueda generar dinero más rápido de lo que se gasta.

Si lo supera, la financiación de 1220 millones es visión, y la valoración de 8520 millones es un descuento.

También hay escenarios en los que no se logra; analistas ya los modelan. Le llaman CapEx Cliff, “acantilado de gastos de capital”. Se construyen centros de datos por miles de millones de dólares; el software que se ejecuta ahí no gana suficiente para cubrir los costos. Entonces, la revolución de eficiencia sustituirá la carrera por la escala. Y las empresas que habían apostado todo a “cuanto más grande, mejor” se encuentran sentadas sobre un montón de hardware caro pero con una utilización insuficiente.

El progreso en eficiencia es más rápido de lo que la mayoría cree. Entrenar un modelo con un nivel equivalente al GPT-4 costó aproximadamente 79 millones de dólares en 2023. Para 2026, usando hardware de nueva generación y técnicas como destilación y cuantización, el costo ya se ha reducido a entre 5 millones y 10 millones de dólares.

El año pasado, DeepSeek R1 entrenó un modelo de inferencia cercano al nivel de vanguardia con menos de 300 mil dólares. Este año, en enero, publicó además un nuevo paper sobre una arquitectura de entrenamiento, para seguir trabajando en la eficiencia. El más reciente Gemini 3.1 Flash-Lite de Google ha llevado el precio de la inferencia a 0.25 dólares por cada millón de tokens. Investigadores de IBM han dicho en público que 2026 será el año de la división entre la ruta de modelos grandes de vanguardia y la ruta de modelos pequeños eficientes.

Si la ruta de eficiencia sigue superando a la ruta de escala, el “imperio de cómputo” que OpenAI construya con la valoración de 8520 millones podría encontrarse con que su valor se deprecia antes incluso de terminar de construirse.

Después de estallar la burbuja en 2000, Internet no desapareció; Google creció a partir de las ruinas. Murieron las empresas que, en el punto más alto de la burbuja, metieron la mayor cantidad de dinero en inversiones, construyeron la mayor cantidad de infraestructura y nunca llegaron a tocar un modelo de negocio sostenible.

La IA tampoco desaparecerá. Pero que los 1220 millones y la valoración de 8520 millones puedan llegar hasta el día en que se alcance la rentabilidad no está para nada tan “asegurado” como parece.

El tambor sigue sonando, y los golpes se vuelven cada vez más rápidos.