Fabricar millonarios por millones de dólares, ¿para qué esperar a que la empresa salga a bolsa?
El Wall Street Journal reveló un conjunto de datos bastante impactantes. En octubre del año pasado, más de 600 empleados actuales y anteriores de OpenAI vendieron acciones por un total de 6600 millones de dólares, de los cuales unos 75 individuos liquidaron 30 millones de dólares cada uno.
Esto significa que, incluso antes de que OpenAI saliera a bolsa, un grupo de ejecutivos y empleados ya habían obtenido la retribución económica de esta ola de IA.
Este es también uno de los cambios más notables en la industria de la IA actual. En el pasado, los empleados de empresas emergentes normalmente tenían que esperar hasta la OPV para poder materializar las acciones que poseían. Pero ahora, las principales empresas de IA han adelantado considerablemente el momento de liberar esta riqueza.
OpenAI es el ejemplo más llamativo, DeepSeek está completando ahora la lección sobre valoración externa e incentivos accionariales, mientras que empresas como Anthropic, Cerebras, Character.AI demuestran que la financiación, las ofertas públicas de adquisición, las transacciones en el mercado secundario, las licencias tecnológicas y las transferencias de equipos... las vías para crear riqueza con la IA se están diversificando.
Para las empresas de IA, esto es una nueva arma para atraer a los mejores talentos. Para el talento en IA, las capacidades técnicas ya no solo se traducen en altos salarios y opciones sobre acciones, sino que también es más probable que se conviertan en ganancias reales antes de que la empresa salga a bolsa.
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Primero, echemos un vistazo al "mito de creación de riqueza" de OpenAI.
Que los ejecutivos de OpenAI ganan mucho es algo que ya se ha hecho público gracias a las recientes batallas legales.
Recientemente, comenzó el juicio de la demanda de Musk contra OpenAI, Altman y otros.
El presidente Greg Brockman declaró durante el juicio que el valor de sus participaciones era de unos 30.000 millones de dólares. Al mismo tiempo, el ex científico jefe Ilya Sutskever también reveló durante el juicio de Musk contra OpenAI que el valor de sus acciones en OpenAI era de unos 7.000 millones de dólares.
El director ejecutivo, Sam Altman, declaró que no posee acciones de la empresa, citando la naturaleza sin ánimo de lucro de la misma, aunque algunos inversores prevén que, si la reestructuración con fines de lucro de OpenAI avanza finalmente sin problemas, Altman podría aún recibir una asignación de acciones en el futuro.
Muchos empleados ordinarios también han materializado una gran riqueza.
Según informó el Wall Street Journal, en octubre pasado, OpenAI organizó una venta masiva de acciones en la que más de 600 empleados actuales y anteriores liquidaron sus participaciones el mismo día, obteniendo un total de unos 6.600 millones de dólares.
Entre estos empleados, unos 75 alcanzaron el límite máximo de venta permitido por la empresa, liquidando 30 millones de dólares cada uno.
Algunos empleados donaron sus acciones restantes a fondos asesorados por donantes (donor-advised funds) para apoyar causas benéficas y obtener desgravaciones fiscales ese año.
Esta venta es uno de los eventos de materialización de acciones para empleados más grandes hasta la fecha en la industria de la IA.
Esta transacción también marcó la primera vez desde el lanzamiento de ChatGPT que OpenAI permitía a los nuevos empleados liquidar acciones.
Esto representa un cambio notable: OpenAI se está volviendo cada vez más generoso en lo que respecta a que los empleados materialicen sus acciones.
Antes, la empresa exigía que los empleados llevaran al menos dos años en la empresa para poder vender sus acciones, por lo que muchos expertos técnicos que se habían unido a la empresa antes no podían materializarlas.
En comparación con la primera asignación de acciones hace siete años, el valor de las acciones de los primeros empleados ha aumentado más de 100 veces, muy por encima del crecimiento de la riqueza en las empresas tecnológicas tradicionales, frente a un aumento de aproximadamente tres veces en el índice Nasdaq durante el mismo período.
El propio sistema de incentivos accionariales de OpenAI también ha experimentado ajustes.
Anteriormente, el límite de venta por empleado era de 10 millones de dólares, ajustado en otoño de 2025 a 30 millones de dólares, en respuesta a las demandas de inversores y empleados.
Este sistema responde tanto a la demanda de compra de inversores externos como a la necesidad de los empleados de tener una vía para convertir su riqueza en papel en liquidez. Los datos históricos muestran que si los primeros empleados solo pudieran vender sus acciones después de la salida a bolsa, la apreciación de su riqueza podría verse afectada por la volatilidad del mercado, mientras que el mecanismo de materialización anticipada de OpenAI mitiga eficazmente este riesgo.
La remuneración y los incentivos accionariales son herramientas importantes para que OpenAI atraiga y retenga a los mejores talentos.
Algunos puestos técnicos de OpenAI pueden tener un salario anual de hasta 500.000 dólares, además de bonificaciones en acciones y primas únicas, algunas de las cuales pueden valer millones de dólares. Esta combinación proporciona a los empleados una retribución económica significativa, al tiempo que aumenta la estabilidad en puestos clave, apoyando el rápido avance de la empresa en el desarrollo tecnológico y la iteración de productos.
Meta ofreció el año pasado paquetes de remuneración de hasta 300 millones de dólares a sus principales talentos en IA, y la feroz competencia en la industria de la IA por el talento de alta gama y los niveles de compensación son generalmente más altos que en las empresas tecnológicas tradicionales.
La IA está fabricando nuevos ricos en San Francisco por lotes, incluso hasta el punto de calentar el deprimido mercado inmobiliario de la ciudad.
Algunas casas, debido a la competencia de numerosos compradores que pujaban simultáneamente, se vendieron por un precio final muy superior al solicitado, como una que pedía 1,6 millones de dólares pero se vendió por 2 millones. Según datos del sitio web Apartment List, en febrero los alquileres en toda la ciudad de San Francisco aumentaron un 14% interanual, el mayor incremento en Estados Unidos.
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Estas noticias—ya sea que los ejecutivos posean grandes fortunas, o los altos salarios y bonificaciones de los empleados ordinarios, o los esquemas de acciones cada vez más "generosos"—tienen un beneficio evidente para OpenAI: sin duda aumentarán su atractivo para el talento.
Este atractivo no es solo "salarios más altos". Lo más importante es que les muestra a los empleados un camino viable para materializar. Unirse a una empresa líder en IA, recibir opciones o acciones, esperar a que la valoración de la empresa continúe subiendo, y luego materializar la riqueza a través de ofertas públicas de adquisición, transacciones en el mercado secundario o una futura OPV.
Esta es también la razón por la que los rumores recientes de financiación de DeepSeek merecen atención.
Según Reuters, DeepSeek está avanzando en su primera ronda de financiación externa, con un posible objetivo de valoración de 50.000 millones de dólares y una ronda de entre 3.000 y 4.000 millones de dólares. En rumores de hace menos de un mes, la valoración de DeepSeek era solo de 10.000 millones de dólares.
Superficialmente, se trata de una empresa china estrella de la IA ganando reconocimiento del capital. Pero visto tras el caso de OpenAI, este asunto tiene otra capa de significado: lo que DeepSeek necesita no es solo dinero, sino un precio reconocido por el mercado externo.
DeepSeek no ha sido en el pasado una empresa típica impulsada por capital riesgo. Su financiación proviene principalmente de su fundador Liang Wenfeng y de su respaldo, la empresa de quantitative trading llamada Huafu Quant.
Precisamente por eso, pudo mantener durante mucho tiempo una imagen de "equipo de investigación": discreta, orientada a la tecnología, enfatizando la eficiencia de los modelos. Pero cuando una empresa entra realmente en el ámbito de la competencia global en IA, es difícil que mantenga la organización solo con prestigio técnico a largo plazo. Los modelos necesitan capacidad de cálculo, los productos necesitan comercialización y el equipo también necesita incentivos a largo plazo.
El primer efecto de la financiación es dar una valoración a la empresa. Una vez establecida la valoración, las opciones y acciones que poseen los empleados adquieren un precio discutible. De lo contrario, los llamados incentivos accionariales se asemejan más a una promesa a largo plazo: teóricamente valiosos, pero los empleados no saben realmente cuánto valen ni cuándo pueden materializarse.
El hecho de que los empleados de OpenAI pudieran completar una liquidación masiva antes de la salida a bolsa tiene como premisa que la empresa ya ha pasado por múltiples rondas de financiación y ofertas públicas de adquisición, formando un sistema de precios aceptable para los inversores.
Si DeepSeek quiere retener a sus miembros clave a largo plazo en la guerra por el talento de IA en China, también necesita completar esta pieza.
Esto es especialmente importante para DeepSeek. El informe de Reuters señalaba que el uso de los fondos de esta ronda de financiación incluye fortalecer la infraestructura informática y mejorar los beneficios para los empleados.
El informe también menciona que DeepSeek enfrenta competencia por talento y capital de empresas chinas de IA como ByteDance, Alibaba, así como MiniMax y Moonshot AI, y ya ha habido casos de fuga de talento, como el caso de Luo Fuli, que se unió a Xiaomi.
Poder ofrecer una retribución a largo plazo lo suficientemente convincente para el talento clave en una industria donde los estándares salariales ya han sido elevados por empresas como OpenAI, Anthropic y Meta, es un nuevo desafío para DeepSeek.
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La liquidación de acciones por parte de los empleados de OpenAI demuestra que las principales empresas de IA ya pueden generar riqueza a gran escala antes de salir a bolsa; la búsqueda de financiación externa por parte de DeepSeek muestra que los recién llegados también están completando la valoración, los incentivos accionariales y las inversiones en capacidad de cálculo.
Esta ola de creación de riqueza en IA no solo tiene el camino de "esperar a la OPV de la empresa".
En el pasado, la salida más estándar para las empresas emergentes era la salida a bolsa, ahora el dinero está fluyendo por caminos más complejos.
Los empleados pueden liquidar anticipadamente en el mercado secundario, las empresas emergentes pueden salir mediante fusiones y adquisiciones, y las empresas de chips y de infraestructura también pueden acceder al mercado público aprovechando el auge de la IA.
La salida más directa sigue siendo la OPV. Además de OpenAI, Anthropic es también un ejemplo de empresa de modelos.
Actualmente se cree que Anthropic podría salir a bolsa en 2026 como muy pronto. Su particularidad reside en que no está, como DeepSeek, en su primera fase de financiación externa, ni tiene las complejas disputas de transición de sin ánimo de lucro a con ánimo de lucro como OpenAI. Tiene a Claude, tiene clientes empresariales y cuenta con el apoyo de proveedores de nube como Google y Amazon.
Otro tipo de ejemplo de OPV es la empresa emergente de chips Cerebras.
Según Reuters, debido a la fuerte demanda de los inversores, Cerebras planea ajustar al alza su rango de precio de oferta inicial de OPV de 115-125 dólares por acción a 150-160 dólares, y también aumentar el número de acciones ofrecidas de 28 millones a 30 millones.
Al precio más alto, la captación sería de unos 4.800 millones de dólares; la operación recibió una suscripción de más de 20 veces y planea cotizar en Nasdaq con el símbolo CBRS. Los informes también señalan que podría convertirse en la mayor OPV global de 2026.
El auge de la IA no solo ha encarecido a los equipos de modelos, sino que también ha convertido a los chips, la capacidad de cálculo y los centros de datos en nuevas salidas de riqueza.
Las fusiones y adquisiciones son otro camino.
En junio de 2023, Databricks anunció la adquisición de la plataforma de IA generativa MosaicML por unos 1.300 millones de dólares, importe que incluía paquetes de incentivos de retención. MosaicML se centraba entonces en ayudar a las empresas a entrenar y desplegar sus propios modelos de IA generativa, y la adquisición por parte de Databricks consistía esencialmente en comprar directamente la plataforma de entrenamiento de modelos, el equipo y las capacidades de IA empresarial.
Y MosaicML tenía entonces solo unos 62 empleados. Por eso, los medios describieron la transacción como "unos 21 millones de dólares por empleado" para ilustrar lo cara que era.
Las fusiones y adquisiciones tampoco son solo "que una empresa sea comprada por completo".
Character.AI es un nuevo ejemplo más típico.
En 2024, Google llegó a un acuerdo de licencia tecnológica de unos 2.700 millones de dólares con Character.AI, obteniendo la licencia de su tecnología de modelos, y al mismo tiempo contrató a los cofundadores Noam Shazeer y Daniel De Freitas, junto con algunos miembros clave del equipo de investigación, para que se unieran a Google DeepMind.
El Financial Times informó más tarde que, tras este acuerdo, Character.AI abandonó el entrenamiento continuo de modelos grandes de vanguardia, pasando a reforzar su producto de chatbot de consumo.
Además, la empresa utilizó estos fondos para recomprar las acciones de los inversores y transferir la propiedad de la empresa a los empleados, quienes también recibieron una compensación en efectivo única. Unos 30 empleados se unieron a Google, y unos 100 permanecieron en Character.AI.
Es decir, en este caso, Google no adquirió Character.AI por completo, sino que obtuvo la tecnología y el talento más escaso mediante una elevada tarifa de licencia; la empresa original continuó existiendo, y los inversores y empleados también obtuvieron liquidez anticipada.
La empresa no necesariamente es comprada, pero la tecnología, el equipo y los derechos futuros de beneficios ya han sido revalorados por las grandes tecnológicas.
Esto también es diferente de muchos ciclos tecnológicos anteriores en esta ola de IA: la riqueza ya no se libera de forma concentrada solo en el momento de la OPV, ni pertenece solo a los fundadores e inversores.
Las personas detrás de los modelos, datos, capacidad de cálculo, productos e infraestructura están obteniendo oportunidades de materialización más tempranas y complejas a través del mercado secundario, las licencias tecnológicas, las transferencias de equipos, las fusiones y adquisiciones y las salidas a bolsa.
Para las empresas de IA, esto es una nueva arma para atraer talento; para el talento en IA, significa que no necesariamente tienen que esperar a la OPV, sino que también pueden convertir antes sus capacidades técnicas en ganancias reales.
Este artículo procede de la cuenta de WeChat "Zimu Bang" (ID:wujicaijing), autor: Xiao Jinya
