El pensamiento de manada que financia el futuro y sus costos ocultos
Tres cuartos del capital de riesgo levantado en el último año fueron a parar a cinco empresas. No cinco sectores. No cinco categorías. Cinco compañías. Esa cifra, dicha sin eufemismos por Niko Bonatsos de Verdict Capital en un panel reciente de TechCrunch en Atenas, resume con más precisión que cualquier informe de mercado lo que está pasando en el capital de riesgo global: una concentración sin precedentes que convive, paradójicamente, con un discurso de innovación distribuida y oportunidad abierta.
El evento reunió a Bonatsos junto a Andreas Stavropoulos de Threshold Ventures y Ben Blume de Atomico para discutir el estado del capital de riesgo, la inminente ola de grandes salidas a bolsa encabezada por SpaceX, y dónde ven espacio real de oportunidad. Lo que dejaron fue menos un mapa del futuro y más una radiografía honesta de un mercado que mezcla señales genuinas con distorsiones que nadie termina de querer nombrar.
La pregunta que organiza todo esto no es si la inteligencia artificial va a cambiar la economía. Ese debate ya está cerrado. La pregunta operativa es cuánto del capital que hoy fluye hacia ese sector compra valor real y cuánto compra posición en una narrativa que todavía no puede sostenerse sola con ingresos.
Cuando la liquidez crea ilusión de mercado
SpaceX se acerca a una salida a bolsa con una valoración reportada de 1,75 billones de dólares. Stavropoulos la compara con la salida a bolsa de Google en 2004, que reactivó mercados que habían perdido confianza en la tecnología tras el ciclo dot-com. El argumento es sólido en su estructura: las grandes salidas generan retornos que regresan al ecosistema como capital nuevo, y ese capital abre las puertas para la próxima generación de fundadores.
Blume añade que SpaceX es una empresa tan singular que su acceso público podría capturar imaginación e inversión de segmentos que históricamente no participaban en tecnología privada. El espacio como dominio de inversión abierto al mercado general es, efectivamente, un cambio de categoría.
Pero hay una tensión que ninguno de los tres resuelve del todo. Blume mismo la nombra: una parte del capital que vaya a SpaceX son fondos que habrían ido a los próximos veinte o treinta negocios de software. Eso no es neutro. En un mercado donde el acceso temprano al capital correcto puede separar a una empresa que sobrevive de una que no, la reorientación de esas asignaciones tiene consecuencias reales sobre qué se construye y qué no.
La narrativa dominante dice que la liquidez genera más liquidez, que el ciclo es virtuoso y que los retornos de una gran salida fertilizan el siguiente ciclo. Eso es históricamente cierto en tendencia, pero esconde un rezago. Entre la salida a bolsa de una empresa de 1,75 billones y el momento en que ese capital regresa a un fondo semilla que financia a un fundador de 23 años en Buenos Aires o en Ciudad de México, hay años. Y en esos años, la distribución del capital no es homogénea: va a los mismos gestores, en los mismos mercados, con los mismos sesgos de selección.
La pregunta más incómoda sobre SpaceX no es si va a afectar la liquidez del mercado en el corto plazo. Es si una salida de ese tamaño va a concentrar aún más la atención institucional en activos de referencia y reducir el apetito relativo por lo que es difícil de categorizar, que es exactamente donde Bonatsos dice que están las oportunidades con valoraciones bajas.
El precio del capital cuando todos quieren lo mismo
Bonatsos describe la estrategia de Verdict Capital con una palabra que pocas veces aparece en el lenguaje del capital de riesgo: "freaks". Fundadores que avanzan en un día lo que el promedio haría en una semana, que construyen en mercados que aún no tienen nombre y cuyas valoraciones son bajas precisamente porque los gestores de activos grandes no pueden darle a sus equipos el mandato de buscar empresas en categorías que no existen todavía.
Es una estrategia de primer dinero en territorios sin mapa. Lo que la hace viable no es solo la tesis de inversión, sino la estructura de competencia: los fondos de diez o quince mil millones de dólares no pueden operar con eficiencia en ese espacio. Blume, que maneja un fondo de quinientos millones, ya siente la presión de competir con esos vehículos en rondas de inteligencia artificial, donde el valor incremental de un dólar para un fondo pequeño y uno grande es radicalmente diferente. Eso distorsiona el tamaño de las rondas y hace casi imposible comparar ofertas en términos equivalentes.
Lo que está pasando en la capa de aplicación de inteligencia artificial es una versión acelerada de lo que ocurrió en mobile entre 2009 y 2013: demasiado capital persiguiendo demasiadas tesis similares, con un subconjunto muy pequeño de empresas capturando la mayoría de los retornos. Stavropoulos lo anticipa con más honestidad que evasivas: va a haber una corrección. La promesa y el optimismo están significativamente por delante de la capacidad de mostrar resultados en el corto y mediano plazo. Eso no cancela el argumento de largo plazo, pero sí implica que muchas de las valoraciones actuales no están ancladas en ingresos sostenibles sino en expectativas que aún no tienen fecha de cumplimiento.
Lo que hace ruido desde una perspectiva de análisis comercial es la combinación de tres factores que el panel describe con distintos grados de incomodidad: concentración de capital sin precedente, sesgos de selección basados en edad y perfil como sustitutos de señales de negocio, y métricas de ingreso definidas de formas cada vez más creativas.
Bonatsos lo dice sin rodeos: cuando hay mucho dinero persiguiendo temáticas específicas, algunas personas desarrollan una mentalidad de corto plazo que prioriza la apariencia sobre la sustancia. Recibe correos de empresas de su portafolio con cifras de ingresos anualizados que resultan ser 365 veces lo que facturaron en un día bueno después de una campaña. La solución que propone es usar bases trimestrales mínimas. Pero el problema de fondo no es el método de cálculo: es que hay un mercado dispuesto a financiar esas cifras sin hacer las preguntas que corresponden.
Donde el capital no llega y por qué eso importa
El espacio más interesante del análisis no está en lo que todos están financiando, sino en lo que nadie está mirando. Bonatsos señala que el capital de riesgo prácticamente abandonó el consumidor digital: donde antes la mitad de los socios de un fondo trabajaban en internet para consumidores, hoy apenas queda medio socio dedicado a eso. El argumento es que ChatGPT, el producto de consumo más adoptado de los últimos años, vino de una empresa de inteligencia artificial. El consumidor no desapareció: desapareció el interés del capital.
Eso crea una asimetría. Si hay cinco inversores disponibles para financiar a un fundador en consumo versus cincuenta para financiar a uno en infraestructura de modelos de lenguaje, la competencia por precio en el primer caso es menor. Las valoraciones de entrada son más razonables. El mercado está menos eficiente. Para un fondo con disciplina en precio de entrada, eso es una ventaja estructural, no una concesión.
Blume ve la oportunidad mayor en la intersección entre inteligencia artificial y el mundo físico. No el robot humanoide haciendo piruetas en un video de demostración, sino la penetración de automatización en los sectores que aún mueven la mayor parte del producto bruto global: manufactura, logística, construcción, agricultura. La proporción del valor económico que todavía depende de procesos físicos no digitalizados es enorme. La infraestructura de software para esos sectores está en una etapa inicial comparada con lo que se construyó en los últimos veinte años para los procesos puramente digitales.
Esa tesis tiene una ventaja sobre las que compiten en el núcleo del mercado de modelos de lenguaje: no requiere ganar contra OpenAI o Anthropic. Requiere entender con suficiente detalle los procesos físicos de una industria específica para hacer que la automatización funcione en condiciones reales, con variabilidad real, con trabajadores reales. Esa fricción es también la barrera de entrada. Lo que hace que esa categoría sea difícil de atacar es lo mismo que la hace difícil de replicar una vez que funciona.
El mercado que se financia a sí mismo necesita un comprador externo
La arquitectura comercial del boom de inteligencia artificial tiene un problema estructural que el panel orbita sin aterrizar completamente. Una fracción desproporcionada del capital que entra al sector viene de fondos que también tienen posiciones en las infraestructuras sobre las que corren esas startups. El gasto en cómputo se va a los mismos proveedores cuyos fondos de capital de riesgo o brazos de inversión corporativa están financiando las rondas. Eso no es necesariamente fraudulento, pero crea una circularidad que infla métricas de actividad sin que haya un comprador externo neto que valide el valor.
Un negocio se sostiene cuando alguien que no tiene incentivos financieros en la cadena decide pagar por el producto con dinero que podría haber gastado en otra cosa. Eso es lo que Stavropoulos llama "capacidad de mostrar resultados". Y es exactamente lo que está rezagado respecto al optimismo de las valoraciones.
El ciclo de grandes salidas a bolsa puede inyectar liquidez de vuelta al mercado. Pero la pregunta sobre si las empresas que se están construyendo con ese capital tienen compradores externos con disposición real a pagar precios que justifiquen las valoraciones de entrada sigue sin una respuesta clara. Mientras esa respuesta no llegue en forma de ingresos verificables con márgenes reales, la corrección que Stavropoulos anticipa no es un escenario posible. Es un ajuste pendiente de timing.
