La IA que reduce costos y aumenta la eficiencia, hace que los VC gasten cada vez más dinero

Autor: Zen, PANews

El 11 de agosto, la veterana firma de capital de riesgo Accel anunció que había completado una nueva ronda de financiación de 3.500 millones de dólares. En abril de este año, la empresa había recaudado 5.000 millones de dólares para un fondo de inversión en etapas posteriores, y en solo cuatro meses, Accel ha puesto en marcha 8.500 millones de dólares.

Accel considera que la IA es un "superciclo" tecnológico que aún se encuentra en una fase temprana. Según su evaluación, la IA está comprimiendo significativamente el ciclo de tiempo entre la concepción del producto y la expansión a gran escala de las startups.

Sin embargo, en contraste con la narrativa tecnológica de "reducción de costos y aumento de eficiencia", el mercado primario de la IA se está volviendo cada vez más caro. El tamaño de las rondas de financiación Seed sigue aumentando, las valoraciones iniciales continúan elevándose, y algunas empresas de IA que aún no han desarrollado productos maduros ni modelos de ingresos ya pueden obtener capital que anteriormente solo estaba disponible para empresas en etapas de crecimiento.

La IA ha reducido algunos costos de establecer una empresa, pero al mismo tiempo ha elevado el precio de obtener acciones de empresas de IA de calidad.

Disminución de costos de inicio, aumento de apuestas de capital

Las herramientas de IA están permitiendo que algunas startups de software, SaaS y fintech completen el desarrollo de productos y la validación temprana con menos capital. Un equipo de tamaño limitado ahora puede realizar tareas que antes requerían más ingenieros, personal de ventas y operaciones.

Según datos de investigación de la empresa de gestión de capital Carta, el tamaño medio del equipo de las startups en etapa Seed en EE. UU. es actualmente de solo 4 personas; el número medio de empleados en la ronda B ha disminuido de 53 en 2023 a 45, y en la ronda D ha caído un 29% desde su punto máximo a 131.

En cuanto a la estructura de financiación de las startups, la IA está impulsando una polarización en el mercado primario, donde la financiación está mostrando una estructura "en forma de mancuerna".

Por un lado, para las startups ligeras que dependen de herramientas de IA para reducir significativamente los costos fijos, el capital inicial necesario para el desarrollo de productos y la validación comercial está disminuyendo notablemente; por otro lado, unas pocas startups de IA con equipos de primer nivel y antecedentes técnicos están viendo un aumento general en el tamaño de la financiación, obteniendo en sus inicios financiamiento y valoraciones muy superiores a las de las startups convencionales.

Las estadísticas de Carta muestran que en el primer trimestre de 2026, aproximadamente 3,000 startups en EE. UU. completaron rondas de financiación Pre-Seed, con un tamaño de financiación final estimado en aproximadamente 2,9 mil millones de dólares, manteniéndose prácticamente estable en comparación con los últimos trimestres. De este total, las startups de IA han alcanzado un 50% de participación, mientras que hace unos años esta proporción era de aproximadamente el 30%.

En la distribución de fondos, la proporción de financiamiento de tamaño medio de 1 a 2,5 millones de dólares ha disminuido del 24% en el primer trimestre de 2023 al 18%, mientras que las rondas de financiamiento de menos de 1 millón de dólares son cada vez más comunes, y la proporción de financiamiento de más de 2,5 millones de dólares se ha mantenido estable.

Además, las valoraciones de los proyectos líderes están ampliando aún más la brecha; en las transacciones SAFE con financiamiento superior a 2,5 millones de dólares, las valoraciones máximas de las startups en el 10% superior han alcanzado más de 100 millones de dólares; en el segundo trimestre de 2026, las valoraciones de las rondas Seed en el 5% superior han alcanzado aproximadamente 200 millones de dólares, un aumento del 177% en comparación con los 72,2 millones de dólares del mismo período en 2025.

La IA está redefiniendo el significado tradicional de "financiación temprana", y este cambio ha sido especialmente evidente en los últimos meses.

Un grupo de investigadores y ejecutivos clave de empresas líderes en IA como Google y OpenAI acaba de dejar sus puestos para emprender, y sus proyectos aún se encuentran en etapas muy tempranas, pero el precio del capital ya ha entrado rápidamente en el rango de cientos de millones o incluso miles de millones de dólares.

A principios de agosto, Jeff Dean, el científico jefe que trabajó en Google durante casi 27 años, junto con Sanjay Ghemawat, Quoc Le y Oriol Vinyals, otros investigadores clave de Google y DeepMind, dejó la empresa para fundar la compañía de investigación científica en IA Discovery Loop.

Cuando la empresa se estableció oficialmente, ni siquiera había completado la formación del equipo y la construcción de la oficina, pero ya había recibido el apoyo de instituciones como Radical Ventures, Khosla Ventures, Lightspeed y Kleiner Perkins, y Alphabet también participó como inversor fundador. Posteriormente, se informó que Discovery Loop estaba discutiendo una ronda de financiación de aproximadamente 1,000 millones de dólares, con una valoración correspondiente de aproximadamente 10,000 millones de dólares.

El ex director de productos de OpenAI, Kevin Weil, está preparando una empresa de ciencia de IA cuyo nombre y producto aún no se han hecho públicos. Según informes recientes de agosto, el proyecto busca una financiación de aproximadamente 150 millones de dólares, con una valoración de al menos 750 millones de dólares.

En abril de este año, Ineffable Intelligence, fundada por David Silver, un ex investigador clave en aprendizaje por refuerzo de DeepMind, completó una ronda Seed de 1,1 mil millones de dólares, alcanzando una valoración de 5,1 mil millones de dólares, convirtiéndose en una de las rondas de Seed más grandes de Europa.

En la versión emprendedora de la era de la IA, el capital está convirtiendo el potencial futuro de los equipos de primer nivel en "liquidez inmediata".

Aumento de valoraciones, elevando el costo de participación de los VC

En el pasado, la capacidad del producto, el crecimiento de usuarios y los ingresos eran a menudo las bases importantes para el aumento gradual de las valoraciones. Hoy en día, para los equipos de los mejores laboratorios como OpenAI y Google DeepMind, la experiencia de investigación, la combinación de talentos y la posibilidad de establecer empresas de plataforma en el futuro ya pueden ser capitalizadas en las etapas iniciales de la empresa.

El capital de riesgo tiene un modelo de negocio muy simple, y su retorno depende en gran medida del precio de entrada y la proporción de participación. Para los fondos en etapas tempranas, establecer una posición inicial lo suficientemente grande cuando la valoración de la empresa es baja y mantener la proporción de acciones correspondiente durante las rondas de financiación posteriores es fundamental para obtener rendimientos extraordinarios.

Sin embargo, en la actual ola de inversión en IA, la ventana para obtener acciones de proyectos de calidad a precios bajos se está cerrando rápidamente.

Los últimos datos publicados por Carta en julio de este año muestran que en los últimos seis meses, la proporción de dilución de acciones en la financiación de empresas de software en EE. UU. sigue disminuyendo. La mediana de dilución en las rondas Seed y A es de aproximadamente 18%, en la ronda B ha bajado al 12%, y en la ronda C ya está por debajo del 10%. Durante el mismo período, la mediana de valoración en la ronda Seed ha alcanzado los 24,3 millones de dólares, mientras que en las rondas A y B ha alcanzado los 80 millones de dólares y 191 millones de dólares, respectivamente.

En otras palabras, mientras que el tamaño de la financiación y la valoración de las empresas continúan aumentando, la proporción de acciones que los equipos fundadores están cediendo no ha aumentado en paralelo. Para los VC que desean obtener o mantener una alta proporción de participación, el capital necesario para obtener acciones de la misma proporción está aumentando significativamente.

Supongamos que una startup tiene una valoración previa a la financiación de 90 millones de dólares, y un VC invierte 10 millones de dólares, lo que le permite obtener aproximadamente el 10% de las acciones. Si la valoración de la misma empresa en la misma etapa aumenta a 490 millones de dólares, entonces el capital necesario para obtener cerca del 10% de las acciones aumentará a aproximadamente 50 millones de dólares.

Esto también significa que los VC deben ser capaces de invertir y seguir el ritmo. Esto requiere que los grandes VC tengan dos capacidades: obtener una participación inicial suficiente en las etapas tempranas y reservar suficiente capital para la financiación posterior después de que la valoración de la empresa aumente rápidamente.

Esta tendencia se ha convertido en un consenso entre todos los principales VC. En la recaudación de 3.500 millones de dólares de Accel mencionada al principio, se planificó un fondo de expansión global de 1.350 millones de dólares, cuyo propósito principal es apoyar inversiones iniciales más grandes y rápidas. El fondo de 5.000 millones de dólares recaudado en abril, proporciona capital para que Accel mantenga su capacidad de inversión a medida que las empresas de su cartera ingresan a la etapa de crecimiento.

En enero de este año, a16z completó una recaudación de más de 15.000 millones de dólares, de los cuales 6.750 millones de dólares se destinaron a inversiones en etapas de crecimiento, y 1.700 millones de dólares se destinaron específicamente a la infraestructura de IA.

B Capital luego completó un fondo de 500 millones de dólares para etapas tempranas, el tamaño del cual se duplicó en comparación con el fondo anterior de la misma categoría. Su equipo de gestión señaló que a medida que más capital ingresa al mercado temprano, algunas valoraciones y tamaños de transacciones de financiación en etapas tempranas se están acercando cada vez más a las etapas de crecimiento del pasado.

Efecto Mateo, el capital se concentra aún más en unos pocos proyectos líderes de IA

El capital en el mercado primario se está concentrando aún más en unos pocos proyectos líderes.

Los últimos datos de Carta muestran que en la primera mitad de 2026, las empresas cubiertas completaron 58.700 millones de dólares en financiación de riesgo, un aumento respecto a los 56.500 millones de dólares del mismo período del año pasado, pero la diferenciación entre las diferentes etapas de financiación se ha ampliado significativamente. La financiación en rondas Seed ha disminuido de 6.500 millones de dólares a 3.800 millones de dólares, la ronda B ha bajado de 13.500 millones de dólares a 10.400 millones de dólares, y la ronda A se ha mantenido prácticamente en 12.700 millones de dólares; las rondas C y posteriores han crecido de 23.900 millones de dólares a 31.800 millones de dólares.

Crunchbase informa que en el segundo trimestre de 2026, más del 70% de la financiación de startups a nivel mundial fluyó hacia empresas de IA, un aumento notable en comparación con menos del 50% del año anterior. Durante el mismo período, 16 empresas completaron financiamiento de más de 1.000 millones de dólares, con un total de 108.600 millones de dólares, lo que representa el 53% del total de la financiación de riesgo de ese trimestre.

El efecto de atracción de capital de las empresas líderes es aún más evidente. En la primera mitad de este año, OpenAI y Anthropic, dos empresas, obtuvieron un total de 217.000 millones de dólares en financiación, lo que representa el 43% del total de financiación de startups a nivel mundial. Esto significa que la actual ola de inversión en IA no está dispersando el capital de manera uniforme entre muchas startups, sino que se está concentrando cada vez más en unas pocas empresas de modelos fundamentales y proyectos líderes que ya han sido reconocidos en el mercado.

Esta concentración refuerza aún más la competencia de los grandes fondos por los proyectos líderes.

Si al final solo hay unas pocas empresas de IA que puedan convertirse en plataformas globales, no estar en la lista de accionistas de estas empresas podría afectar directamente el rendimiento de todo el ciclo del fondo. En lugar de ampliar la cantidad de proyectos en los que invierten, cada vez más instituciones optan por reducir el número de inversiones y destinar mayores cantidades a unos pocos proyectos de alta certeza.

Esto también crea un mecanismo de auto-refuerzo: las empresas de IA de calidad crecen más rápido, lo que lleva a los VC a entrar en competencia más temprano. La competencia entre ellos eleva las valoraciones tempranas, y el capital necesario para mantener la proporción de participación aumenta en consecuencia. Posteriormente, el capital se concentra aún más en los proyectos líderes, y la ventaja de los grandes fondos en la financiación posterior se refuerza.

Al final, la IA no solo ha ampliado la brecha de financiación entre las startups, sino que también está redefiniendo la competencia dentro de la industria de VC. Las pequeñas firmas de fondos están sintiendo el impacto de manera más notable.

Un fondo de 100 millones de dólares, que antes podía diversificar sus inversiones en decenas de proyectos Seed, ahora puede verse limitado si un proyecto líder de IA alcanza decenas de millones de dólares en una sola ronda de financiación, y además, las instituciones de inversión deben reservar capital para futuras rondas de financiación.

Las grandes instituciones pueden cubrir todo el ciclo de capital de una empresa a través de fondos en diferentes etapas: los fondos tempranos se encargan de establecer la participación, los fondos de crecimiento continúan invirtiendo, y los fondos posteriores mantienen la proporción de participación. La recaudación de 8.500 millones de dólares por parte de Accel en cuatro meses es un reflejo típico de esta tendencia.

Las altas valoraciones están anticipando las expectativas de crecimiento futuro

Sin embargo, la expansión en la recaudación de fondos de VC no significa que los retornos de inversión sean más fáciles de lograr. De hecho, a medida que las valoraciones son más altas, también aumentan las expectativas de crecimiento y el tamaño de salida de las empresas.

Si una startup recibe inversión en una etapa de valoración de 100 millones de dólares, crecer a 1.000 millones de dólares puede generar un aumento de diez veces en la valoración; pero si una empresa tiene una valoración temprana de 10.000 millones de dólares, para lograr el mismo aumento de diez veces, la valoración final debe alcanzar los 100.000 millones de dólares.

Thinking Machines ha alcanzado una valoración de 12.000 millones de dólares en su primera ronda de financiación; SSI, en menos de un año, ha visto su valoración aumentar a 32.000 millones de dólares. Estas valoraciones reflejan la escasez de los mejores equipos de IA, pero también significan que una parte considerable de las expectativas de crecimiento futuro ya se ha anticipado.

El riesgo en el mercado primario de IA radica precisamente en esto. Si en el futuro emergen varias empresas de plataforma con ingresos y beneficios suficientes para respaldar una capitalización de mercado de miles de millones de dólares, entonces las altas valoraciones de hoy podrían ser absorbidas; pero si la mayoría de las empresas de IA no logran establecer barreras técnicas y comerciales suficientemente sólidas, los precios de entrada excesivamente altos comprimirán directamente el espacio de retorno potencial para las instituciones de inversión.

En la actualidad, este modelo de inversión sigue mostrando un buen rendimiento en los libros. Los datos de Carta muestran que algunos fondos de VC establecidos en 2023 y 2024 tienen tasas internas de retorno en libros que superan a algunos fondos más antiguos de 2017 a 2020. Sin embargo, una parte considerable de estos rendimientos proviene de la revalorización generada por rondas de financiación posteriores, y no de retornos en efectivo reales generados por IPOs o adquisiciones. Las valoraciones en aumento en el mercado primario de hoy aún necesitan ser validadas a través del crecimiento de ingresos futuros y precios de salida.

Pero para grandes VC como Accel, el problema más realista en este momento no es esperar que las valoraciones regresen, sino cómo evitar perderse a los pocos ganadores que podrían surgir en este ciclo tecnológico.

Esta es también una de las razones por las que los grandes fondos continúan expandiéndose. Los ciclos de crecimiento y financiación de las empresas de IA están claramente acortándose, y una vez que un proyecto obtiene reconocimiento en el mercado, su valoración puede aumentar rápidamente en varias rondas de financiación. Si los VC desean obtener una participación suficiente en las etapas tempranas y mantener su proporción de participación en las rondas posteriores, deben prepararse con anticipación con reservas de capital mucho mayores que en el pasado.

Accel define la IA como un "superciclo" tecnológico que aún se encuentra en una fase temprana. Bajo esta premisa, los 3.500 millones de dólares del fondo de expansión y los 5.000 millones de dólares de capital posterior recaudados anteriormente corresponden en realidad a la misma estrategia: entrar lo antes posible en los posibles ganadores y reservar espacio para la inversión continua después de un rápido aumento en su valoración.

Esto también constituye la contradicción más evidente en la actual ola de inversión en IA: la IA ha reducido algunos costos de inicio, pero no ha reducido el costo de invertir en empresas de IA de calidad.

Para los VC, lo que realmente se ha vuelto caro no es solo el capital necesario para apoyar el crecimiento de una startup, sino el precio que se debe pagar para obtener y mantener una proporción suficiente de participación en proyectos de calidad dentro de un período de ventana cada vez más corto.

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