Autor: Zen, PANews
El 11 de agosto, la veterana firma de capital de riesgo Accel anunció que había completado una nueva ronda de financiación por 3.500 millones de dólares. En abril de este año, la empresa acababa de recaudar un fondo de inversión de 5.000 millones de dólares para etapas posteriores. En solo cuatro meses, Accel tenía ya 8.500 millones de dólares listos para usar.
Accel ve la IA como un "súper ciclo" tecnológico que aún se encuentra en una etapa temprana. En su opinión, la IA está comprimiendo significativamente el ciclo de tiempo que necesitan las startups para pasar de la concepción del producto a la expansión a gran escala.
Pero en contraste con la narrativa tecnológica de "reducción de costos y mejora de la eficiencia", el mercado primario de IA se está volviendo cada vez más caro. El tamaño de las rondas Seed sigue aumentando, las valoraciones en etapas tempranas siguen subiendo, y algunas empresas de IA que aún no han desarrollado un producto maduro o un modelo de ingresos ya pueden obtener capital que antes solo estaba disponible para empresas en etapas de crecimiento.
La IA ha reducido parte del coste de crear una empresa, pero simultáneamente ha elevado el precio de adquirir participaciones en empresas de IA de calidad.
Costes de emprendimiento a la baja, apuestas de capital al alza
Las herramientas de IA están permitiendo que algunas startups de software, SaaS y fintech validen y desarrollen sus productos con menos capital. Un equipo de tamaño limitado puede ahora realizar tareas que antes requerían más ingenieros, comerciales y personal operativo.
Según datos del proveedor de servicios de gestión de capital Carta, la mediana del tamaño del equipo en las startups estadounidenses en fase Seed es actualmente de solo 4 personas; el número medio de empleados en la ronda B ha bajado de 53 en 2023 a 45, y en la ronda D ha caído un 29% desde su pico hasta 131.
En cuanto a la estructura de financiación de las nuevas empresas, la IA está impulsando una polarización en el mercado primario, adoptando gradualmente una estructura claramente "en forma de pesas".
Por un lado, para las empresas ligeras que reducen significativamente sus costes fijos mediante herramientas de IA, el capital inicial necesario para el desarrollo del producto y la validación comercial está disminuyendo notablemente; por otro lado, unas pocas empresas emergentes de IA con equipos de élite y antecedentes tecnológicos destacados están experimentando un aumento generalizado en el tamaño de sus rondas de financiación, obteniendo fondos y valoraciones muy superiores a las de las startups ordinarias en sus primeras etapas.
Las estadísticas de Carta muestran que en el primer trimestre de 2026, unas 3000 startups en EE.UU. completaron rondas Pre-Seed, con un tamaño total estimado de unos 2900 millones de dólares, similar a trimestres anteriores. La financiación obtenida por startups de IA ya representa el 50%, mientras que hace unos años esta proporción era de alrededor del 30%.
En la distribución de fondos, las rondas de tamaño medio (1-2.5 millones de dólares) han disminuido del 24% en el primer trimestre de 2023 al 18%. Las rondas pequeñas (menos de 1 millón) son más comunes, mientras que la proporción de rondas grandes (más de 2.5 millones) se mantiene estable.
Además, la valoración de los proyectos más destacados está ampliando aún más la brecha. En las transacciones SAFE con un tamaño de financiación superior a 2.5 millones de dólares que registra Carta, el límite de valoración del 10% superior de las startups ya supera los 100 millones de dólares. En el segundo trimestre de 2026, la valoración del 5% superior de las rondas Seed registradas por Carta alcanzó aproximadamente 200 millones de dólares, un 177% más que los 72.2 millones del mismo periodo de 2025.
La IA está redefiniendo la "financiación temprana" en el sentido tradicional, un cambio especialmente evidente en los últimos meses.
Un grupo de investigadores clave y ejecutivos de empresas líderes en IA como Google y OpenAI acaban de dejar sus trabajos para emprender. Sus proyectos están en una etapa muy temprana, pero la valoración 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, científico jefe en Google durante casi 27 años, junto con otros investigadores clave de Google y DeepMind como Sanjay Ghemawat, Quoc Le y Oriol Vinyals, dejaron la empresa para fundar Discovery Loop, una empresa de investigación científica en IA.
Cuando se constituyó formalmente, la empresa ni siquiera había terminado de formar el equipo ni de establecer una oficina, pero ya contaba con el apoyo de Radical Ventures, Khosla Ventures, Lightspeed, Kleiner Perkins, y Alphabet participó como inversor fundador. Posteriormente, se informó de que Discovery Loop estaba discutiendo una ronda de financiación de unos 10.000 millones de dólares, con una valoración aproximada de 100.000 millones.
Kevin Weil, ex director de producto de OpenAI, tras dejar la empresa este año, está preparando una empresa científica de IA cuyo nombre y producto aún no se han hecho públicos. Según informes de agosto, el proyecto busca financiación por unos 150 millones de dólares, con una valoración de al menos 750 millones.
En abril, Ineffable Intelligence, fundada por David Silver, ex investigador clave de aprendizaje por refuerzo en DeepMind, completó una ronda Seed de 1.100 millones de dólares, con una valoración de 5.100 millones, convirtiéndose en una de las mayores rondas Seed de Europa.
En la versión emprendedora de la era de la IA, el capital está "capitalizando de una vez" el potencial futuro de los equipos de élite.
La subida de valoraciones encarece el coste de participación para las VC
En el pasado, la capacidad del producto, el crecimiento de usuarios y los ingresos solían ser bases importantes para una valoración gradualmente creciente. Hoy, para equipos provenientes de laboratorios de élite como OpenAI o Google DeepMind, el historial de investigación, la combinación de talento y la posibilidad futura de construir una empresa tipo plataforma pueden ser capitalizados en las primeras etapas de la empresa.
El capital riesgo tiene un modelo de negocio muy simple: su rentabilidad depende en gran medida del precio de entrada y del porcentaje de participación. Para los fondos de etapas tempranas, establecer una posición inicial suficientemente grande cuando la valoración de la empresa es aún baja, y mantener la correspondiente proporción de capital durante rondas posteriores, es la base para obtener rendimientos superiores.
Pero en el actual auge de la inversión en IA, la ventana de oportunidad para obtener participaciones en proyectos de calidad a bajo precio se está reduciendo rápidamente.
Los últimos datos publicados por Carta en julio muestran además que en los últimos seis meses, el porcentaje de dilución de capital en las rondas de financiación de empresas de software en EE.UU. sigue disminuyendo. La mediana de dilución en rondas Seed y Serie A es de aproximadamente el 18%, en Serie B baja al 12%, y en Serie C ya está por debajo del 10%. En el mismo periodo, la mediana de valoración en Seed alcanzó los 24.3 millones de dólares, en Serie A y Serie B, 80 millones y 191 millones respectivamente.
En otras palabras, mientras aumentan el tamaño de las rondas y las valoraciones de las empresas, la proporción de capital que ceden los fundadores no aumenta de forma paralela. Para las VC que desean obtener o mantener una participación alta, el capital necesario para adquirir la misma proporción de acciones está aumentando significativamente.
Supongamos que una startup tiene una valoración previa a la financiación de 90 millones de dólares. Una VC que invierta 10 millones puede obtener aproximadamente un 10% de las acciones. Si la valoración de una empresa en la misma etapa sube a 490 millones, la inversión necesaria para obtener cerca de un 10% aumentaría a unos 50 millones.
Esto significa que las VC deben ser capaces tanto de invertir como de seguir invirtiendo. Esto exige que los grandes fondos de VC posean dos capacidades: obtener una participación inicial suficiente en etapas tempranas y reservar capital suficiente para rondas posteriores cuando la valoración de la empresa sube rápidamente.
Esta tendencia ya es un consenso entre todas las VC líderes. De los 3.500 millones recaudados por Accel mencionados al principio, se planificaron 1.350 millones para un fondo global de expansión, cuyo uso importante es apoyar inversiones iniciales más grandes en etapas tempranas y realizar aportaciones rápidas. El fondo de 5.000 millones para etapas posteriores recaudado en abril proporciona a Accel capital para mantener su capacidad de inversión cuando las empresas de su cartera entran en fase de crecimiento.
En enero, a16z completó una recaudación de más de 15.000 millones de dólares de una sola vez, de los cuales 6.750 millones se destinarán a inversiones en etapa de crecimiento y 1.700 millones se dedicarán específicamente a infraestructura de IA.
B Capital recaudó posteriormente un fondo de 500 millones para etapas tempranas, el doble de grande que su fondo similar anterior. Su dirección señaló que, tras la entrada de grandes cantidades de capital en el mercado temprano, las valoraciones y tamaños de algunas rondas tempranas se están acercando cada vez más a las de etapas de crecimiento del pasado.
Efecto Mateo: el capital se concentra aún más en unos pocos proyectos destacados de IA
El capital del 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 que cubre completaron 58.700 millones de dólares en financiación de riesgo, por encima de los 56.500 millones del mismo periodo del año anterior, pero la divergencia entre las diferentes etapas de financiación se amplió significativamente. La financiación en Seed bajó de 6.500 a 3.800 millones, la Serie B de 13.500 a 10.400 millones, la Serie A se mantuvo básicamente en 12.700 millones, mientras que la Serie C y posteriores aumentaron de 23.900 a 31.800 millones.
Las estadísticas de Crunchbase muestran que en el segundo trimestre de 2026, más del 70% de la financiación para startups a nivel mundial fluyó hacia empresas de IA, un aumento notable respecto al menos del 50% del mismo periodo del año anterior. En el mismo trimestre, 16 empresas completaron rondas de más de 10.000 millones, sumando 1,086 billones (millones de millones) de dólares, el 53% del total de inversión de riesgo del trimestre.
El efecto de absorción de capital de las empresas líderes es aún más evidente. En la primera mitad del año, OpenAI y Anthropic obtuvieron conjuntamente 217.000 millones de dólares en financiación, el 43% del total mundial para startups. Esto significa que el actual auge de la inversión en IA no es una difusión promedio del capital hacia una gran cantidad de startups, sino que se concentra cada vez más en unas pocas empresas de modelos base y proyectos líderes ya reconocidos por el mercado.
Esta concentración refuerza aún más la competencia de los grandes fondos por los proyectos líderes.
Si finalmente solo hay unas pocas empresas de IA capaces de convertirse en plataformas globales, que un gran fondo no entre en la lista de accionistas de estas empresas podría afectar directamente el rendimiento de todo el ciclo del fondo. En lugar de aumentar el número de inversiones, cada vez más instituciones optan por reducir el número de objetivos e invertir cantidades mayores en unos pocos proyectos con alta certeza.
Esto también crea un mecanismo de autorrefuerzo: las empresas de IA de calidad crecen más rápido, por lo que las VC compiten más temprano. La competencia mutua hace subir las valoraciones tempranas, y el capital necesario para mantener la participación aumenta. Posteriormente, el capital se concentra aún más en los proyectos líderes, reforzando la ventaja de los grandes fondos en rondas posteriores.
Finalmente, la IA no solo está ampliando la brecha de financiación entre las startups, sino que también está redefiniendo el panorama competitivo de la propia industria de VC. Los fondos más pequeños se ven particularmente afectados.
Un fondo de 100 millones de dólares podía antes invertir en docenas de proyectos Seed. Pero si un proyecto líder de IA necesita decenas de millones en una sola ronda, y además la institución inversora debe reservar capital para rondas posteriores, la capacidad de los fondos pequeños para participar en proyectos de IA populares disminuirá notablemente.
Las grandes instituciones, sin embargo, pueden cubrir todo el ciclo de capital de una empresa a través de fondos de diferentes etapas: los fondos de etapas tempranas se encargan de establecer la posición, los fondos de crecimiento continúan aportando, y los fondos de etapas posteriores mantienen la proporción de participación. La recaudación de 8.500 millones por parte de Accel en cuatro meses es un claro reflejo de esta tendencia.
Las altas valoraciones anticipan expectativas de crecimiento futuro
Sin embargo, el aumento en el tamaño de las recaudaciones de las VC no significa que sea más fácil lograr retornos de la inversión. De hecho, a mayor valoración de entrada, mayores son los requisitos de crecimiento futuro y tamaño de salida para la empresa.
Si una startup recibe inversión con una valoración de 100 millones, crecer hasta 1.000 millones supone un aumento de diez veces. Pero si la valoración temprana de una empresa ya es de 10.000 millones, para lograr el mismo crecimiento de diez veces, la valoración final debería alcanzar los 100.000 millones.
Thinking Machines ya tenía una valoración de 12.000 millones en su primera ronda; SSI, en menos de un año desde su fundación, vio su valoración subir a 32.000 millones. Estas valoraciones reflejan la escasez de equipos de IA de élite, pero también significan que una parte considerable de las expectativas de crecimiento futuro ya se ha anticipado.
El riesgo en el actual mercado primario de IA reside precisamente aquí. Si en el futuro surgen varias empresas tipo plataforma con ingresos y beneficios suficientes para sostener valoraciones de cientos de miles de millones, las altas valoraciones actuales aún podrían digerirse; pero si la mayoría de las empresas de IA finalmente no logran establecer barreras técnicas y comerciales lo suficientemente fuertes, los precios de entrada excesivamente altos comprimirán directamente el espacio de retorno potencial de las instituciones inversoras.
Por ahora, este modelo de inversión sigue mostrando buenos resultados en papel. Los datos de Carta muestran que algunos fondos de VC creados en 2023 y 2024 tienen actualmente un rendimiento de TIR (Tasa Interna de Retorno) en libros superior al de algunos fondos más antiguos de 2017 a 2020. Pero una parte considerable de estos beneficios proviene de revaloraciones derivadas de rondas de financiación posteriores, no de retornos en efectivo reales generados por OPVs o adquisiciones. Las valoraciones en constante aumento del mercado primario actual finalmente deben ser validadas por el crecimiento futuro de ingresos y los precios de salida.
Pero para grandes VC como Accel, el problema más real en este momento no es esperar a que las valoraciones se ajusten, sino cómo evitar perderse a los pocos ganadores potenciales en este ciclo tecnológico.
Esta es también una de las razones por las que los grandes fondos continúan expandiéndose. El ciclo de crecimiento y financiación de las empresas de IA se está acortando notablemente. Una vez que un proyecto gana reconocimiento en el mercado, su valoración puede aumentar rápidamente en rondas consecutivas. Si una VC quiere obtener una participación suficiente en etapas tempranas y mantenerla en rondas posteriores, necesita preparar con antelación reservas de capital mucho mayores que en el pasado.
Accel define la IA como un "súper ciclo" tecnológico aún en etapa temprana. Bajo esta premisa, los 3.500 millones para etapas tempranas y expansión y los 5.000 millones para etapas posteriores recaudados previamente responden en realidad a la misma estrategia: entrar lo antes posible en los potenciales ganadores y reservar espacio para seguir invirtiendo cuando sus valoraciones suban rápidamente.
Esto constituye la contradicción más evidente en el actual auge de la inversión en IA: la IA reduce parte del coste de emprender, pero no reduce el coste de invertir en empresas de IA de calidad.
Para las VC, lo que realmente se está volviendo caro no es solo el capital necesario para apoyar el crecimiento de una startup, sino el precio que hay que pagar para obtener y mantener una participación suficiente en proyectos de calidad dentro de una ventana de tiempo cada vez más corta.
