En la fiebre del oro de la IA, el capital riesgo deja de ser aliado y se convierte en índice
Durante años, el discurso del venture capital fue claro: somos socios, no solo cheques. Entramos en tu consejo, te ayudamos a contratar, te defendemos frente a los rivales. La carrera por los modelos fundacionales está desmontando ese relato. Cuando fondos de primera línea invierten a la vez en OpenAI y Anthropic —dos competidores directos por el control de la infraestructura de IA—, el mensaje cambia: ya no compran tu historia, compran exposición al sector. Para emprendedores en España y Latinoamérica, entender ese giro es clave antes de firmar el próximo term sheet.
La noticia en breve
Según ha publicado TechCrunch, OpenAI está ultimando una nueva ronda de financiación en torno a los 100.000 millones de dólares, mientras que Anthropic acaba de cerrar otra valorada en unos 30.000 millones. Más allá de las cifras, lo sorprendente es la lista de inversores: al menos una docena de accionistas directos de OpenAI aparecen también en el último tramo de Anthropic. Entre ellos, fondos de venture capital tan conocidos como Founders Fund, Iconiq, Insight Partners y Sequoia Capital, además de hedge funds y gestoras de activos como D1, Fidelity y TPG.
TechCrunch destaca un caso llamativo: vehículos vinculados a BlackRock participan en Anthropic pese a que un alto directivo de la firma se sienta en el consejo de OpenAI. El medio recuerda también informaciones anteriores según las cuales Sam Altman habría señalado de forma informal a sus inversores que apoyar activamente a determinados rivales —como Anthropic, xAI o Safe Superintelligence— podría afectar al acceso a información confidencial de OpenAI, una postura que luego matizó.
No todos los fondos han cruzado esa línea: TechCrunch menciona que Andreessen Horowitz solo está presente en OpenAI, mientras que Menlo Ventures se ha posicionado del lado de Anthropic.
Por qué importa
Para un fondo, invertir en varios líderes de una misma categoría puede parecer pura gestión de riesgos. Para una startup, es un cambio profundo en la naturaleza de la relación con su inversor.
En un mercado como el de la IA, donde los datos internos sobre modelos, costes de entrenamiento, estrategias de precios y cumplimiento regulatorio son extremadamente sensibles, la confianza no es un detalle. Los grandes fondos que juegan en los dos bandos pedirán —con razón— acceso a información privilegiada en cada compañía. Aunque juren que existen muros internos, la realidad humana es tozuda: las conversaciones de pasillo, las percepciones subjetivas sobre riesgos técnicos o regulatorios, las comparaciones mentales entre equipos… todo eso viaja con las personas.
Además, cambian los incentivos. Un inversor con participación en OpenAI y Anthropic está más alineado con que «la IA vaya bien» que con que uno de los dos arrase al otro. Es probable que empuje hacia acuerdos de colaboración, estándares comunes y equilibrios de poder que preserven el valor agregado del sector. Eso puede reducir la probabilidad de guerras destructivas, pero también limita la agresividad competitiva y la disposición a tomar apuestas fuertes —por ejemplo, exclusividades con un proveedor cloud o movimientos arriesgados de open source— en favor de una empresa concreta.
Los beneficiados son los grandes fondos globales, que pueden presentar a sus propios inversores una foto muy atractiva: tenemos exposición a todas las plataformas clave de IA. Los perjudicados son los emprendedores que aún creen estar firmando con un «aliado» y los fondos más pequeños, que no pueden diversificar de la misma forma y necesitan diferenciarse por compromiso y foco.
El contexto más amplio
Este giro no se entiende sin mirar cómo ha evolucionado la industria tecnológica en la última década. La IA generativa ha convertido la computación en un negocio intensivo en capital físico: chips, centros de datos, energía. Microsoft, Google, Amazon y Nvidia están inyectando decenas de miles de millones en infraestructura y, a la vez, tomando posiciones accionariales en los laboratorios que consumirán esa capacidad.
En ciclos anteriores —la web 2.0, el auge del móvil, incluso la guerra Uber‑Cabify‑Didi— los VCs tendían a escoger un caballo por segmento. Podía haber cruces en fases muy tardías, vía mercado público, pero era raro ver a la misma firma liderar rondas en dos rivales directos mientras seguían siendo privados. Con la IA, las normas informales del sector se están reescribiendo en tiempo real.
También ha cambiado la naturaleza del propio venture capital. Los grandes nombres ya no son despachos boutique que hacen pocas apuestas concentradas, sino plataformas multiproducto con fondos de growth, de crédito, de secundario, de mercados públicos… Su modelo económico se parece cada vez más al de una gestora global tipo Blackstone o a un multi‑estrategia de Wall Street. En ese marco, tener participaciones en varios modelos fundacionales es lógico: reduces el riesgo de equivocarte y maximizas las comisiones sobre activos bajo gestión.
Los gigantes cloud han marcado el camino: Microsoft es socio, cliente y accionista de OpenAI; Google y Amazon han apostado fuerte por Anthropic; Nvidia reparte chips e inversiones por todo el mapa. El mensaje implícito es claro: nuestra lealtad principal es al flujo de GPU horas facturadas, no a un laboratorio concreto. El venture capital simplemente está copiando la jugada.
La consecuencia es una red densa de intereses cruzados en la capa más estratégica de la economía digital. Cuando casi todos tienen un trozo de casi todos, se hace más difícil saber cuándo la competencia es real y cuándo se trata solo de ajustar cuotas dentro de un oligopolio.
La perspectiva europea e iberoamericana
Para startups de España y América Latina, este escenario plantea retos específicos.
Europa ya parte en desventaja en capital y en presencia de hyperscalers propios. Las grandes rondas de 10.000 o 30.000 millones siguen pasando en Estados Unidos. España, Portugal o los países latinoamericanos se ven, muchas veces, como mercados de expansión o hubs de talento, no como sedes de los laboratorios que definen la frontera tecnológica. Si, además, los pocos fondos globales que sí llegan a la región juegan a dos bandas en la capa de infraestructura, la sensación de dependencia aumenta.
Pero también hay oportunidad. La UE está desplegando un marco regulatorio (RGPD, Ley de Mercados Digitales, futura Ley de IA) que pone el foco en transparencia, gobernanza y control de riesgos. Un fondo que pueda decir creíblemente «no invertimos en tu competidor directo, no comerciamos con tus datos estratégicos» tendrá una ventaja narrativa importante frente a firmas más financieras.
En el mundo hispanohablante hay, además, una sensibilidad especial hacia la concentración de poder en manos de unos pocos actores globales, fruto de décadas de dependencia tecnológica y regulatoria. Eso abre espacio para un discurso distinto: construir modelos y aplicaciones de IA con soberanía de datos, foco en idiomas locales y casos de uso públicos (educación, salud, administración), apoyados por capital que no esté simultáneamente alineado con un laboratorio de San Francisco.
En ecosistemas como Madrid, Barcelona, Ciudad de México, Bogotá o Buenos Aires ya vemos surgir startups de IA aplicada a sectores muy concretos. Para ellas, que su inversor no tenga un pie en la puerta del competidor estadounidense puede valer más que un logo famoso en el pitch deck.
Mirando hacia adelante
Todo indica que, a corto plazo, veremos más —no menos— inversiones dobles. Mientras entrenar modelos punteros requiera cheques gigantescos, los laboratorios seguirán formando sindicatos de muchos fondos, y estos querrán estar presentes en tantos potenciales ganadores como sea posible.
El margen de maniobra está en los contratos y en las preguntas incómodas. Los fundadores deberían empezar a tratar las políticas de conflicto de interés como un punto central de due diligence:
- ¿Invertís en competidores directos? ¿Con qué límites?
- ¿Qué medidas internas tenéis para separar información entre equipos?
- Si mañana lideráis la ronda de mi rival, ¿qué pasa con mi acceso a reporting, apoyo comercial o intros estratégicas?
Es razonable anticipar term sheets con cláusulas más finas: derechos de información escalonados, condiciones para suspenderlos si se produce un conflicto, compromisos sobre no ocupar dos asientos de consejo en empresas que compiten frontalmente, etc.
En paralelo, los reguladores —especialmente en la UE— irán mirando más de cerca la estructura de propiedad de los grandes proveedores de modelos. Si se les considera infraestructuras críticas o «guardianes sistémicos», las participaciones cruzadas de los mismos fondos en varios de ellos podrían entrar en el radar de la competencia y de los supervisores financieros.
En los próximos 12‑24 meses merece la pena observar tres cosas: si algún fondo prestigioso se posiciona públicamente con una política de «no rivales» como bandera; si estalla algún caso sonado de filtración de información entre laboratorios; y si los grandes LPs institucionales empiezan a poner límites explícitos a la concentración de riesgos en IA.
La conclusión
La ola de la IA está revelando la verdadera naturaleza del capital riesgo global: más gestor de cartera que socio de trinchera. Que un mismo fondo apueste por OpenAI y Anthropic puede ser perfectamente racional desde las finanzas, pero erosiona la confianza de los fundadores en el relato de la «founder‑friendliness». Si construyes sobre o contra las grandes plataformas de IA, no des por hecho que tu inversor es tu aliado: pregúntale en qué otros barcos navega y decide si quieres un índice en tu cap table o alguien dispuesto a pelear solo por ti.
