Estamos en medio de una burbuja del mercado de la IA, y todavía se infla. En enero, Elon Musk cerró la compra de xAI por parte de SpaceX con una valuación de US$ 250.000 millones. El mes pasado, Anthropic captó fondos con una valuación de US$ 380.000 millones.
Además, el 27 de febrero, el multimillonario Sam Altman anunció en OpenAI compromisos de capital por US$ 110.000 millones como parte de una ronda de financiamiento que fijó a la compañía en unos impactantes US$ 840.000 millones. Incluso empresas con poca facturación, y ni hablar de ganancias, pasaron a valer decenas de miles de millones de dólares. Entre ellas aparecen la startup de robots de IA Figure AI, la desarrolladora de modelos de IA Z.ai y la firma de investigación en IA sin producto Safe Superintelligence.
Todo esto resultó muy favorable para los cofundadores, los ejecutivos de primera línea y los inversores detrás de estas compañías de inteligencia artificial. Hoy ya hay al menos 86 multimillonarios de la IA en el ranking anual de las personas más ricas del mundo que elabora Forbes, con una fortuna conjunta de US$ 2,9 billones. De ese total, 45 se convirtieron en multimillonarios en apenas el último año.
El nuevo multimillonario de la IA más rico de todos es el fundador de Surge AI, Edwin Chen, con una fortuna estimada en US$ 18.000 millones. Su empresa de etiquetado de datos no necesariamente vale mucho más que sus competidoras, pero, al evitar el capital de riesgo tradicional, conservó una participación enorme en la firma: más del 75%.
“De verdad creo que lo que hacemos es tan crítico para todos los modelos de IA que, sin nosotros, la AGI (inteligencia artificial general, la jerga tecnológica que describe el momento en que la IA igualará o superará las capacidades humanas) simplemente no sucederá”, le dijo Chen a Forbes en septiembre. “Y quiero que suceda”, agregó.
El segundo más rico es Liu Debing, con una fortuna estimada en US$ 9.100 millones. Es cofundador y presidente de la firma china de IA Z.ai, que desarrolla modelos abiertos de inteligencia artificial para competir con OpenAI y otras compañías. Debing se convirtió en multimillonario después de la explosiva salida a bolsa de Z.ai en Hong Kong en enero. En el tercer puesto aparece Daniel Nadler, con US$ 7.600 millones, al frente de OpenEvidence, que desarrolló una herramienta de búsqueda con IA para médicos.
Algunas de las caras nuevas de este año se convirtieron en multimillonarias por avanzar con más fuerza en la capa de aplicaciones, como Nadler y Qasar Younis, cuya empresa Applied Intuition busca llevar la IA no solo a los autos autónomos, sino a todos los vehículos. Además, 10 nuevos multimillonarios entraron este año en la lista gracias al fenómeno del vibe coding —o asistentes de programación con IA— y a otras firmas de software de aplicaciones de inteligencia artificial.
Entre ellos están los cofundadores de Cursor, Lovable, Sierra, Harness y Cognition. Otros hicieron fortunas con la construcción de la infraestructura que sostiene a la IA. En ese grupo aparecen nuevos multimillonarios de centros de datos, como Peter Salanki, de CoreWeave; Michael Hsing, de Monolithic Power Systems; y Toby Neugebauer, de Fermi America.
Se suman a una larga lista de multimillonarios tecnológicos que ya sacan provecho del boom de la inteligencia artificial. Los 468 multimillonarios del sector tecnológico que figuran en la lista de millonarios de Forbes ahora acumulan una fortuna récord de US$ 4,8 billones, lo que implicó un aumento de US$ 1,1 billones frente al año pasado. Gran parte de ese salto estuvo impulsado por Elon Musk, cuya riqueza subió casi US$ 500.000 millones gracias a la enorme valuación de la fusión de SpaceX con xAI.
También influyeron los cofundadores de Google, Larry Page y Sergey Brin, cuyas fortunas crecieron US$ 113.000 millones y US$ 99.000 millones, respectivamente, después de que la compañía volvió a ganar protagonismo en la carrera de la IA con su modelo Gemini. A ese grupo se suma el CEO de Nvidia, Jensen Huang, cuya fortuna aumentó US$ 55.300 millones mientras las acciones del gigante de chips para inteligencia artificial Nvidia mantuvieron una fuerte suba.
¿Cuánto tiempo puede durar todo esto? En la época de las puntocom, cada empresa pasó a valer cifras imposibles como compañía tecnológica. Después, la burbuja estalló. Algo parecido ocurrió, aunque en menor escala, con las firmas de software en la década de 2010 y con los negocios de computación en la nube en 2022. Ahora, compañías de todo tipo —consultoras, grupos de investigación, firmas médicas y hasta fabricantes de armas— pasan a presentarse como empresas de IA.
Esta vez, sin embargo, hay una diferencia importante: esas valuaciones tan elevadas no las fijan en gran medida los mercados públicos, sino los inversores privados. Los fondos de capital de riesgo y las firmas de capital privado —y también una amplia gama de vehículos de inversión de propósito especial, muchos de los cuales quizá no cuentan con acceso completo a los datos financieros de las compañías— parecen dispuestos a aceptar valuaciones gigantescas con la expectativa de retornos exponenciales.
Mientras tanto, en los mercados públicos ya aparecieron algunas grietas. El precio de las acciones de CoreWeave, dueño de infraestructura de GPU, hoy vale menos de la mitad de su pico del verano pasado. Las acciones de Oracle se dispararon el otoño pasado cuando la empresa anunció un incumplimiento en sus ganancias pero fuertes gastos en centros de datos para IA. Sin embargo, meses después cayeron ante previsiones similares.
En ese contexto, la fortuna del cofundador y director de tecnología de Oracle, Larry Ellison, cayó casi US$ 200.000 millones desde septiembre. Además, la startup nuclear impulsada por IA Oklo vio salir del club de los multimillonarios a sus 2 cofundadores, después de una caída del 68% en el precio de las acciones de la empresa.
Aun así, la fiesta sigue para la mayoría de las mayores compañías de IA del planeta. Ese impulso sumó decenas de nuevos multimillonarios, y podrían aparecer muchos más. En algún momento, estas empresas deberán demostrar que pueden sostenerse en el tiempo. Si Anthropic, con una valuación de US$ 380.000 millones, OpenAI, con US$ 840.000 millones, y SpaceX, con más de US$ 1 billón, salen a bolsa en los próximos años, el mercado podría enfrentar una corrección. O tal vez no: quizá todos terminemos —literalmente— rumbo a la Luna.
Acá tenés un mapa con los nuevos multimillonarios destacados de la inteligencia artificial que se incorporaron por primera vez en 2026 a la lista World’s Billionaires de Forbes.
Los creadores de modelos de IA
En esta categoría aparecen algunos de los nuevos multimillonarios que hicieron fortuna con empresas dedicadas al desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
- Liu Debing (US$ 9.100 millones) y Tang Jie (US$ 1.900 millones) | Z.ai
- Yan Junjie (US$ 7.200 millones) | MiniMax
- Piotr Dabkowski (US$ 1.800 millones) y Mati Staniszewski (US$ 1.800 millones) | ElevenLabs
- Timothée Lacroix (US$ 1.800 millones), Guillaume Lample (US$ 1.800 millones) y
- Arthur Mensch (US$ 1.800 millones) | Mistral
Las startups estadounidenses dedicadas a modelos de IA, OpenAI y Anthropic, fueron las primeras en acumular las mayores fortunas. Ahora la fiebre por la inteligencia artificial se expande por todo el mundo. Las empresas chinas Zhipu, que el verano pasado cambió su nombre a Z.ai, y MiniMax se dispararon tras sus salidas a bolsa a comienzos de 2026, lo que convirtió en multimillonarios a sus cofundadores Liu Debing, Tang Jie y Yan Junjie. Sin embargo, los modelos de inteligencia artificial de uso general podrían encaminarse hacia una etapa de commoditización. En ese contexto, Mistral apostó por enfocarse en grandes empresas europeas y esa estrategia dio resultados: en septiembre, los inversores valuaron a la compañía en US$ 14.000 millones. Por su parte, ElevenLabs se convirtió en un caso emblemático del valor que pueden alcanzar los modelos de voz basados en inteligencia artificial.
Los etiquetadores de datos
En este grupo aparecen empresarios que hicieron su fortuna con empresas dedicadas al etiquetado de datos, una tarea clave para entrenar modelos de inteligencia artificial.
- Edwin Chen (US$ 18.000 millones) | Surge AI
- Lucy Guo (US$ 1.400 millones) | Scale AI
- Brendan Foody (US$ 2.200 millones), Adarsh Hiremath (US$ 2.200 millones) y Surya
- Midha (US$ 2.200 millones) | Mercor
Los modelos de IA ya consumieron, o robaron, todos los datos abiertos de internet que podían usar para entrenarse. Eso deja los avances en manos de los humanos, muchas veces altamente cualificados. Hay much plata en el etiquetado avanzado de datos, que en general cuenta con asistencia de IA. Los fundadores de Surge, Scale y Mercor hacen posible ese trabajo para los principales laboratorios de IA del mundo.
Las aplicaciones de software y el fenómeno del vibe coding
En este segmento aparecen varios de los nuevos multimillonarios que crecieron de la mano del software de inteligencia artificial y del auge del vibe coding.
- Arvid Lunnemark, Sualeh Asif, Aman Sanger y Michael Truell (US$ 1.300 millones cada uno) | Cursor
- Aravind Srinivas, Denis Yarats, Johnny Ho y Andy Konwinski (US$ 2.100 millones cada uno) | Perplexity
- Jyoti Bansal (US$ 2.300 millones) | Harness
- Fabian Hedin y Anton Osika (US$ 1.600 millones cada uno) | Lovable
- Bret Taylor y Clay Bavor (US$ 2.500 millones cada uno) | Sierra
- Steven Hao (US$ 1.300 millones) | Cognition
Si los laboratorios de investigación en IA ocupan el primer lugar, este grupo de empresas marca la segunda frontera del impacto de la IA en nuestras vidas. Sierra, valuada en US$ 10.000 millones, brinda atención al cliente con inteligencia artificial para empresas, mientras que Harness, valuada en US$ 5.500 millones, lleva la IA a la etapa de la ingeniería de software que sigue a la programación. Hoy es difícil encontrar a un ingeniero que no use un asistente de programación con IA, como Claude Code, de Anthropic, o Cursor. Las valuaciones resultan atractivas, pero inestables, ya que cambiar de empresa es demasiado fácil si una mejora de golpe.
Aviones, médicos y autos
- Daniel Nadler (US$ 7.600 millones) | OpenEvidence
- Peter Ludwig y Qasar Younis (US$ 1.500 millones cada uno) | Applied Intuition
- Trae Stephens (US$ 1.000 millones) | Anduril
- Torsten Reil, Gundbert Scherf y Niklas Kohler (US$ 2.000 millones cada uno) | Helsing
La inteligencia artificial también cambia industrias tradicionales. OpenEvidence, a la que algunos describen como el ChatGPT para médicos, captó fondos en enero con una valuación de US$ 12.000 millones. A su vez, Applied Intuition vale cerca de US$ 15.000 millones a partir de la apuesta a que el software impulsado por IA puede manejar desde aviones y autos hasta tanques. Esa última firma se sumará a un grupo de startups que desarrollan armas autónomas, como la estadounidense Anduril y la alemana Helsing, en medio de un auge más amplio de la tecnología de defensa.
Los proveedores de infraestructura
- Michael Hsing (US$ 1.800 millones) | Monolithic Power Systems
- Pantas Sutardja (US$ 1.400 millones) | Semiconductores
- Robin Khuda (US$ 2.100 millones) | Centros de datos
- Jitendra Mohan y Sanjay Gajendra (US$ 1.000 millones cada uno) | Astera Labs
No todas las revoluciones tecnológicas transcurren solo en la “nube”. También tienen componentes físicos, que hacen posible el intenso procesamiento numérico que exige la inteligencia artificial. Estos multimillonarios, casi todos ligados a compañías que cotizan en bolsa, están al frente de ese avance. No todas estas empresas son recién llegadas.
Michael Hsing fundó Monolithic Power Systems en 1997, pero la compañía quedó entre las grandes ganadoras del boom de la IA gracias a su capacidad para gestionar los niveles extremos de energía y densidad térmica en los centros de datos de inteligencia artificial. Hoy vale más de US$ 50.000 millones en capitalización de mercado.
La mayor parte de la fortuna de Pantas Sutardja proviene de Marvell Technology, donde ocupó el cargo de director de tecnología. Su hermano Sehat, ya fallecido, cofundó la empresa en 1995, y la firma atraviesa un fuerte crecimiento por el impulso de los chips de IA personalizados y del negocio de redes, un factor especialmente importante en esta etapa, en la que la inteligencia artificial pasa del entrenamiento al uso cotidiano.
*Este artículo fue publicado originalmente por Forbes.com
