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Titular e introducción
En apenas unas semanas de 2026, 17 startups de inteligencia artificial en Estados Unidos han levantado al menos 100 millones de dólares cada una. Dos de ellas, decenas de miles de millones. Ya no hablamos de «boom» tecnológico, sino de una carrera armamentística financiada por el capital riesgo. Para España y América Latina, esto no es chisme de Silicon Valley: define quién controlará la infraestructura, el talento y los estándares que usaremos durante la próxima década. En este análisis, veremos qué hay detrás de estas cifras y qué espacio real queda para el mundo hispanohablante.
La noticia, en breve
Según TechCrunch, hasta mediados de febrero de 2026 un total de 17 startups de IA con sede en EE. UU. han cerrado rondas de financiación de 100 millones de dólares o más.
La lista incluye laboratorios de investigación, plataformas de infraestructura y startups de aplicaciones en voz, robótica y salud. Entre los acuerdos más llamativos están una ronda de serie G de unos 30.000 millones de dólares para el laboratorio Anthropic, valorado así en unos 380.000 millones, y una serie E de 20.000 millones para xAI, la empresa de Elon Musk, adquirida semanas después por SpaceX.
También han recaudado grandes sumas actores de infraestructura como Baseten, Inferact, PaleBlueDot AI y Arena, así como empresas de aplicación: Runway (generación de medios), ElevenLabs y Deepgram (voz), SkildAI (robótica) y OpenEvidence (chatbot médico). TechCrunch recuerda que en 2025 las startups de IA estadounidenses ya habían sumado más de 76.000 millones de dólares en mega-rondas; 2026 va camino de mantener o superar ese ritmo.
Por qué importa
Estas 17 mega-rondas no son solo cifras mareantes; redibujan el mapa del poder en inteligencia artificial.
Primero, la concentración de capital en un puñado de laboratorios y proveedores de infraestructura estadounidenses es histórica. Una sola empresa que capta 20 o 30 mil millones de dólares entra en la misma liga financiera que los gigantes tecnológicos tradicionales. Eso le permite bloquear capacidad de GPU durante años, fichar al mejor talento global y negociar de tú a tú con las nubes públicas.
Segundo, se consolida un oligopolio en el desarrollo de modelos punteros. Entrenar los sistemas más avanzados ya es un esfuerzo de nueve o diez cifras. Con labs como Anthropic, xAI, Goodfire, Fundamental o humans& armados con nuevos miles de millones, el número de actores capaces de competir en la frontera se reduce aún más. La mayoría de nuevas empresas se verán forzadas a operar sobre esa capa básica, no a nivel de modelo fundacional.
Tercero, las valoraciones en decenas o cientos de miles de millones elevan el riesgo sistémico. Si varios de estos proyectos no logran crecer al ritmo que sus inversores descuentan, el péndulo puede girar y pinchar parte de la burbuja de la IA, como ya vimos con las punto-com o el cripto. Por ahora, sin embargo, la tracción es real: las empresas están integrando IA en procesos y productos, y la infraestructura genera ingresos tangibles.
Cuarto, la presencia recurrente de Nvidia en las rondas ilustra una integración vertical preocupante: el fabricante de chips es, al mismo tiempo, principal proveedor y accionista de muchos grandes consumidores de GPU. Ese bucle entre oferta de hardware, entrenamiento de modelos y expectativas de mercado refuerza el dominio de un solo actor en la capa física de la IA.
El panorama más amplio
Esta ola encaja en una historia que viene escribiéndose desde 2023: la IA deja de ser una curiosidad de laboratorio y se convierte en infraestructura crítica.
En una primera fase (2020–2022), el dinero se volcó en grandes laboratorios de modelos y en hardware. En la segunda (2023–2024), vimos la explosión de aplicaciones: copilotos en IDEs, generación en herramientas creativas, asistentes en casi todo el software empresarial.
Las rondas de 2026 marcan una tercera fase: industrialización y consolidación.
En la cúspide, los laboratorios de frontera se transforman en plataformas con valoraciones de tres cifras en miles de millones. Justo debajo, emerge una capa de empresas de «picos y palas»: Inferact para inferencia, Baseten para despliegue y orquestación, Arena para evaluación de modelos, PaleBlueDot AI para computación. El centro de gravedad pasa de «¿podemos construir esto?» a «¿cómo lo operamos a gran escala, con eficiencia y cumplimiento normativo?»
En la capa de aplicaciones se impone la especialización. Ya no es «IA para todo», sino verticales muy definidos: Runway para medios, ElevenLabs y Deepgram para voz, SkildAI para robótica, OpenEvidence para salud. En esos nichos, el acceso a datos sectoriales, el conocimiento del dominio y la distribución son tan importantes como los propios modelos.
La analogía con la nube es evidente: unos pocos hyperscalers más un ecosistema de especialistas y SaaS vertical. La diferencia: el ritmo y el tamaño de los cheques. Lo que en cloud computing llevó una década, en IA se está condensando en tres a cinco años, con el capital riesgo pisando el acelerador.
El ángulo europeo e hispano
Desde Europa –y desde los mercados hispanohablantes– esta avalancha tiene una lectura incómoda.
Europa cuenta con talento, investigación y actores relevantes (Mistral AI en Francia, varias scaleups de IA industrial en Alemania y los países nórdicos), pero las rondas siguen siendo un orden de magnitud menores. Cuando un solo laboratorio en San Francisco levanta más capital que muchos programas públicos europeos de IA en varios años, la capacidad de negociación se inclina de manera estructural hacia EEUU.
Para España y América Latina, la consecuencia es doble: dependencia tecnológica y fuga de talento. Muchas empresas en banca, seguros, retail o energía ya experimentan con modelos alojados en infraestructuras estadounidenses. Eso plantea dudas sobre transferencia internacional de datos (GDPR en Europa, legislaciones locales en LatAm), soberanía digital y cumplimiento de marcos como el futuro Reglamento de IA de la UE.
Pero también hay oportunidad. La regulación europea –GDPR, DSA, DMA y el futuro Reglamento de IA– obliga a documentar datos, riesgos y mecanismos de supervisión humana, especialmente en usos de alto riesgo. Los gigantes estadounidenses verán esto como fricción; los emprendedores locales pueden diseñar productos «nacidos cumplidores» y vender precisamente confianza, trazabilidad y respeto por los marcos legales.
En ecosistemas como Madrid, Barcelona, Ciudad de México, Bogotá o Buenos Aires, la estrategia racional no es competir por el mayor modelo fundacional, sino por la mejor adaptación: modelos ajustados a español y variantes regionales, despliegues híbridos y on-premise para sectores regulados, herramientas de gobernanza y evaluación, soluciones para pymes que nunca negociarán directamente con un laboratorio de 30.000 millones.
Mirando hacia adelante
¿Qué puede ocurrir en los próximos 12–24 meses?
Habrá consolidación. No todos los labs e infraestructuras hiperfinanciados sobrevivirán como entidades independientes. Veremos adquisiciones por parte de hyperscalers, grandes telcos y conglomerados industriales que quieran integrar IA de forma profunda en su cadena de valor.
Persistirá el cuello de botella del hardware. La capacidad de transformar capital en cómputo no es infinita. Si Nvidia y sus competidores no alcanzan el ritmo de demanda, veremos retrasos en nuevos modelos, contratos de suministro a muy largo plazo y, probablemente, precios más altos para los actores pequeños, tanto en EEUU como en Europa y LatAm.
La regulación y la geopolítica entrarán más de lleno en escena. El Reglamento de IA de la UE, los controles de exportación de chips desde Estados Unidos y posibles investigaciones antimonopolio contra Nvidia o grandes labs condicionarán dónde se pueden entrenar y desplegar ciertos sistemas. Para el mundo hispano, esto abre una ventana: infraestructuras en suelo europeo o latinoamericano, ajustadas a las normativas locales, pueden convertirse en alternativa atractiva para sectores que no quieren depender totalmente de infraestructuras estadounidenses o chinas.
Para los emprendedores, la oportunidad está en los huecos que los gigantes no pueden o no quieren cubrir: integración con sistemas heredados, dominio de normativas locales, soporte en español de calidad, soluciones asequibles para pymes, herramientas de seguridad, evaluación y fine-tuning. No serán rondas de 20.000 millones, pero sí empresas sólidas con impacto real.
Conclusión
Las 17 mega-rondas de principios de 2026 dejan claro que la IA es ya infraestructura básica, y que Estados Unidos está dispuesto a comprar esa ventaja con talonario. De ahí saldrán plataformas duraderas y también fiascos sonados, pero el resto del mundo no puede limitarse a mirar. La pregunta para Europa y el espacio hispanohablante es sencilla y urgente: ¿queremos intentar copiar tarde a los laboratorios estadounidenses, o preferimos construir la capa imprescindible que haga su tecnología usable, segura y soberana en nuestros propios términos?
