a16z inversión retrospectiva: el 86% de las transacciones de VC se dirigen a la IA, el festín de billones apenas comienza

Autor: Z Potentials

Z Destacados

• La brecha entre lo que los modelos pueden hacer y cómo se utilizan realmente es la razón por la que estoy tan emocionado por la capa de aplicación.
• Las empresas en el 1% superior en gastos de herramientas de IA tienen un gasto mediano aproximadamente ocho veces mayor que el de las empresas en el 10% superior.
• Para las empresas lideradas por fundadores, el fundador en sí mismo es una clase de activo.

Este artículo se basa en el podcast oficial de a16z titulado "IA, Infraestructura y el Próximo Ciclo de Inversión". David George, Sarah Wang, Alex Immerman y Santiago "Santi" Rodríguez son cuatro socios del fondo de crecimiento de a16z. Este episodio utiliza los 25 gráficos clave del informe anual State of Markets como hilo conductor para discutir las ganancias detrás del aumento del mercado, la carrera armamentista de capacidad de cómputo de los grandes proveedores, la baja tasa de adopción de la capa de modelos y aplicaciones, así como las últimas observaciones sobre el consumo, el mercado de software público, las OPI y el mercado secundario. El episodio se publicó el 30 de septiembre de 2026.

01 La tecnología es "el ciclo de todo"

David: Bienvenidos de nuevo al podcast de a16z. Soy David George, y hoy me acompañan mis colegas Sarah Wang, Alex Immerman y Santiago Rodríguez. En este episodio, revisaremos los 25 gráficos clave del último informe State of Markets: las ganancias detrás del aumento del mercado, la escala de la construcción de IA, la evidencia del crecimiento de la tasa de adopción, y lo que este ciclo significa para el hardware, el software y las próximas empresas privadas. Explicaremos el significado detrás de los gráficos y también hablaremos sobre lo que estamos viendo en la primera línea empresarial. Sarah, Alex, Santi, gracias por estar aquí.

En el día del lanzamiento de este podcast, también publicaremos el informe completo de State of Markets. Esta es nuestra tradición anual del equipo de crecimiento, donde recopilamos las tendencias más grandes en tecnología, IA e infraestructura en todo el mercado en un solo material, y hoy seleccionaremos algunos gráficos interesantes para discutir. Las áreas que abordaremos incluyen macroeconomía ------ CapEx, centros de datos, demanda de crecimiento acelerado; así como observaciones de primera línea ------ un análisis profundo de modelos, aplicaciones y varios sectores verticales. La tecnología está impulsando una ola de inversión que abarca toda la economía: el crecimiento de las ganancias está respaldando el aumento del mercado, y la demanda de IA está llevando el gasto en infraestructura mucho más allá de las previsiones anteriores. Los grandes proveedores están invirtiendo casi todo su flujo de caja operativo reciente en la construcción de capacidad, y la demanda sigue superando la oferta en casi todos los casos que hemos visto. Este dinero se destina a chips, energía, refrigeración, construcción y mano de obra calificada, entre otros. Esta expansión se produce en un momento de mayor necesidad de transformar la infraestructura física, creando oportunidades en todos los sectores.

Bien, comencemos directamente. Página uno: la tecnología es "el ciclo de todo". Esta parte puede parecer obvia, pero los números en esta página se ven bastante sorprendentes hoy en día ------ los equipos de alta tecnología, el software y la I+D representan aproximadamente el 55% del gasto de capital en EE. UU., un número asombroso. La tecnología impulsa el ciclo de inversión en todos los sectores de la economía, desde software y modelos hasta energía, construcción y capacidad industrial. Las acciones tecnológicas representan aproximadamente el 40% del valor total del mercado de valores de EE. UU., y de las diez empresas con mayor capitalización de mercado en el mundo, ocho son empresas tecnológicas estadounidenses. Esta es una narrativa grandiosa, se puede ver en el capex, en la construcción de centros de datos, y también en el capital que fluye hacia las empresas de modelos ------ las empresas de modelos han recaudado más de 350 mil millones de dólares en total. En una perspectiva histórica más amplia, porque esta es la analogía más citada: la escala de esta construcción como porcentaje del PIB ya ha superado la de los ferrocarriles de antaño. Todos tenemos la sensación de que si avanzamos rápidamente cinco a siete años, o incluso diez años, y miramos hacia atrás a estos números, el valor acumulado probablemente será más de 20 veces el actual. Así que, de hecho, esto se parece a la siguiente capítulo de la famosa frase de Marc Andreessen, "el software está comiendo el mundo".

Alex: En los últimos 15 años, el software ha cambiado todas estas industrias, pero en ese momento solo una pequeña parte de la población podía construir software ------ nosotros no éramos parte de eso. Y hoy, míranos a nosotros mismos: cada uno de nosotros tiene varias tareas automatizadas que se ejecutan cada noche. Si seguimos esta lógica, la demanda de software implica que necesitaremos mucho más poder de cómputo, chips, energía y construcción. Así que no es sorprendente que la mayoría de la inversión esté concentrada en tecnología. A menudo recibimos la misma pregunta de los oyentes: todo esto es increíble, pero ¿es una burbuja? El mercado ha alcanzado nuevos máximos, pero el múltiplo de transacciones actuales ha disminuido ------ las acciones han subido alrededor del 20%, pero el múltiplo ha caído alrededor del 20%. Esto significa que el aumento ha sido impulsado por las ganancias fundamentales, no por la expansión del múltiplo. El múltiplo de ganancias del S&P 500 es inferior a 20 veces, y la mayoría de las empresas que componen el S&P 500 son de muy alta calidad. Esto es completamente diferente de la burbuja de internet ------ en ese momento, las empresas con mayor capitalización de mercado estaban viendo grandes aumentos en sus precios debido a la expansión del múltiplo, y muchas acciones se negociaban a 100 veces el precio/ganancias. Ahora no es así. En comparación, algunas empresas de almacenamiento ------ que son cíclicas ------ se negocian a seis o siete veces las ganancias proyectadas. Así que la diferencia es muy grande.

Santi: Aquí hay un importante complemento: desde que GPT fue lanzado hace casi cuatro años, el mercado ha subido un 90%, con un crecimiento anualizado del 17%. Cuando se observa un crecimiento anualizado del 17% durante cuatro años consecutivos, la reacción intuitiva es "esto seguramente volverá a caer", y de hecho estamos en un período candente. Pero cuando lo pones junto a lo que mencionamos antes ------ el mercado se negocia a un múltiplo de ganancias inferior a 20 veces, y las ganancias siguen creciendo a un ritmo del 15% ------ esto se siente realmente diferente de 2021 y también de 2000, cuando los múltiplos y el crecimiento no estaban realmente sincronizados.

David: Estoy completamente de acuerdo. Anteriormente mencioné la analogía de los ferrocarriles en relación con la escala de la construcción de capex. Solo mirando a los grandes proveedores ------ Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle ------ su capex para 2026 es de aproximadamente 780 mil millones de dólares, mientras que en 2025 fue de 416 mil millones de dólares; todas las expectativas apuntan a que a partir de 2027 superarán el billón de dólares cada año. Aquí hay un patrón: cada generación de plataformas de computación ha respaldado un número de usuarios y usos mucho mayor que el anterior. Esta ronda de construcción puede ocurrir tan rápidamente, y la demanda sigue superando la oferta, porque el número de usuarios está impulsado por los canales de distribución que ya existen. Esta tendencia se basa en internet, computación en la nube y teléfonos móviles, por lo que teóricamente puede llegar a miles de millones de usuarios de inmediato ------ lo que contrasta marcadamente con los ciclos tecnológicos anteriores.

Sarah: Creo que esto merece ser ampliado. Hemos superado con creces el modelo de "preguntar algo de vez en cuando". Piensa en el auge de los agentes: tareas paralelas, tareas que se ejecutan durante largos períodos ------ como mencionaste antes, las tareas continuarán ejecutándose mientras duermes o haces otras cosas durante el día. Si los agentes pueden escribir código, buscar y ejecutar estas tareas de forma autónoma, entonces el poder de cómputo que requieren estas plataformas superará con creces lo que hemos imaginado en cualquier momento anterior.

David: Estoy completamente de acuerdo. Esta imagen muestra lo que está sucediendo en el lado del capex: las proyecciones de capex de los cinco grandes proveedores han sido continuamente revisadas al alza en un corto período de tiempo. Lo que antes parecía un techo, que tardaría varios trimestres o incluso años en alcanzarse, ahora se ha convertido en un objetivo cercano, porque la demanda de cómputo sigue creciendo. Mirando esta imagen, creo que en cualquier momento, la reacción instintiva de las personas es "la inversión desde aquí comenzará a estabilizarse". Pero en los últimos cuatro años, como economía, hemos estado subestimando la fuerza de esta tendencia. Como Sarah mencionó, a medida que los modelos evolucionan, la tasa de utilización de la capacidad instalada sigue aumentando. Así que los números que David mencionó son las estimaciones actuales.

Alex: En palabras de DG, todos llamamos a la actual demanda de cómputo "model buster". Un ejemplo muy convincente que todos hemos experimentado: hace aproximadamente un año, Sam Altman y Sarah Friar fueron criticados por sus enormes compromisos de cómputo, y todos pensaron que eran imprudentes y agresivos. Y ahora, todos dirían que esa decisión fue muy visionaria. Aun así, hace solo dos semanas, vimos que OpenAI tuvo que pausar las suscripciones del plan Pro ------ un servicio de nivel de 2000 dólares, que aún está en alta demanda. Lo que estamos experimentando es una demanda insatisfecha.

David: Cada persona en cada eslabón de la cadena de suministro, y cada persona con la que hemos hablado, nos ha dicho diferentes versiones de la misma cosa: la demanda supera la oferta. En algunos eslabones de la cadena de suministro de centros de datos, los materiales o productos no estarán disponibles hasta 2028. Así que esta tensión no se aliviará. Al mismo tiempo, también puedes ver evidencia de negocios de alta calidad desde el lado de la demanda: Microsoft, Google y Amazon tienen aproximadamente 1.7 billones de dólares en pedidos acumulados en la nube. Estos clientes se están comprometiendo a acumular rápidamente, mientras que las plataformas están invirtiendo fuertemente para satisfacer estas demandas. Así que, aunque el flujo de caja libre en el actual período de construcción está presionado, las proyecciones de consenso indican que a partir de 2028 comenzará a recuperarse y luego crecerá significativamente. Puedes ver la última llamada de ganancias de Amazon, donde explicaron muy bien esta dinámica de curva J: la vida útil real de los GPU (o TPU) es bastante larga. Primero debes construir el "cascarón" del centro de datos, lo que lleva tiempo; luego compras los chips, pero la vida económica de los chips es muy larga y más larga de lo que cualquiera de nosotros esperaba.

Sarah: Sí, sé que algunos grandes proveedores han sido criticados por financiar capex, pero al igual que con la dinámica de los laboratorios de modelos, aquellos que fueron más conservadores por dudar, luego se arrepienten. Recientemente, en el podcast que hiciste con Gavin, hablaste sobre Microsoft, pero creo que este es un problema de toda la industria.

Santi: Sí, otra señal que se discute con frecuencia es el precio del mercado spot de los GPU existentes: cualquier GPU que pueda activar capacidad de cómputo puede alquilarse a precios atractivos, y los grandes proveedores pueden obtener retornos significativos. Este es el punto clave que discutimos a menudo: cada vez que ocurre una ola como esta, se crea un enorme excedente para los usuarios y consumidores. Hasta ahora, los consumidores y usuarios han obtenido un gran valor ------ y esa es la razón por la que los utilizan tanto. Las empresas que sirven a estos usuarios están ganando muy bien. Luego, a medida que se desciende hacia los chips ------ el costo de adquisición de chips es mucho más alto que hace 12, 18 o 24 meses, pero aún puedes obtener altos márgenes y crear un gran excedente a partir de los usuarios.

02 Una nueva era atómica

David: En cuanto al capex de los grandes fabricantes, deberíamos verlo como el libro de pedidos de otros. Estas plataformas, que históricamente han sido las más rentables, están invirtiendo continuamente en infraestructura de IA. Como se mencionó anteriormente, esto ha reducido temporalmente su flujo de caja libre, pero es un gran beneficio para los pedidos de chips, electricidad y construcción------y esta es también la razón por la cual esta ola más amplia de entusiasmo tecnológico se ha convertido en una ola industrial. Pasamos cada vez más tiempo observando a las empresas que sirven a esta ola industrial, a lo largo de toda la cadena de suministro de centros de datos. Curiosamente, tradicionalmente nuestro mundo se ha centrado más en monetizar la propiedad intelectual existente------construir una vez y vender infinitamente; pero estos negocios tienen que gestionar asuntos mucho más complejos: financiamiento, gestión de relaciones con proveedores, previsión de capacidad, previsión de demanda. Hemos visto que algunos equipos son buenos en esto, mientras que otros luchan o incluso se detienen. Esto es un poco diferente de nuestras especialidades habituales. Esto nos lleva a "la nueva era de los átomos". Esta página muestra grandes números: para 2040, se estima que la demanda de inversión en infraestructura global será de 90 billones de dólares. Pero lo importante es que esto va mucho más allá de la IA y los centros de datos, e incluye electricidad, agua, carreteras y transporte. Podemos ver esto en nuestra cartera: la enorme fábrica de Anduril, que es del tamaño de 87 campos de fútbol; Waabi está expandiendo agresivamente sus centros de transporte; y SpaceX está haciendo una inversión de miles de millones en Luisiana. Apostar por el futuro hoy, desde nuestra perspectiva, es diferente a lo que era en el pasado. Como dijo Santi, esto significa construir fábricas, expandir infraestructura y aumentar los empleos calificados en todo el país.

Santi: Hablando de centros de datos, invertir en infraestructura física es muy diferente de invertir en software. Elon planteó hace muchos años el concepto de "la fábrica es el producto". No es sorprendente que muchos de los excelentes fundadores que apoyamos provengan de Tesla o SpaceX, porque saben que, en términos de ejecución, la fábrica se convertirá en una gran ventaja competitiva en el proceso de escalado. A menudo escuchamos muchos mitos sobre los centros de datos: que agotarán los recursos hídricos de EE. UU.; que los ricos no quieren vivir cerca; y uno de nuestros favoritos------que mis facturas de electricidad van a dispararse. Pero lo que puede parecer contraintuitivo es que los centros de datos en realidad pueden ayudar a reducir tu factura de electricidad. Un estudio reciente en EE. UU. mostró que por cada 10% de aumento en la capacidad de los centros de datos, las tarifas eléctricas para los residentes disminuyen en 40 puntos básicos. Puedes pensar en ello de esta manera: la red eléctrica es un espacio de costos fijos compartidos------poste de electricidad, cables, subestaciones. Un cliente grande y estable como un centro de datos puede distribuir estos costos entre más unidades de electricidad. En resumen, más demanda en un sistema compartido es algo bueno.

David: Sí, estoy completamente de acuerdo contigo. La inversión en infraestructura compartida también puede mejorar la rentabilidad de los hogares y empresas conectados a ella.

Sarah: Este punto no ha recibido suficiente atención mediática. Dina Powell mencionó recientemente en un podcast el proyecto de Meta en Luisiana, donde colaboran con la comunidad para reducir las tarifas eléctricas. Ya hay ejemplos reales hoy, esto no es solo palabrería.

03 Capa de modelo y capa de aplicación: ingresos significativos, tasa de adopción extremadamente baja

Sarah: Estoy completamente de acuerdo. Ahora hablemos de las tendencias en la capa de modelo y la capa de aplicación. Por un lado, como hemos anticipado, la IA está generando ingresos significativos y ahorros; por otro lado, la tasa de adopción sigue siendo muy temprana. Con esto en mente, la tendencia es muy clara: los costos están cayendo drásticamente. Ya hemos anticipado los agentes, y ahora los agentes se están volviendo económicamente viables en un rango más amplio de trabajos. Y justo en este momento, el panorama está cambiando: innovaciones como Jev de laboratorios nuevos como TypeSafe están llevando esto a un extremo. Verás que la diferencia de costos de dos órdenes de magnitud realmente afectará la cantidad de casos de uso. Es un poco como el clásico paradoja de Jevons, así que el nombre es muy apropiado. En general, esto es un excelente panorama tanto para la capa de modelo como para la capa de aplicación. Estas mejoras están creando oportunidades reales para las empresas de software en términos de crecimiento y rentabilidad. No estamos diciendo que todos ganarán, pero no es sorprendente que la IA esté atrayendo capital de riesgo a una gama cada vez más amplia de industrias. También estamos viendo más empresas alcanzando una gran escala en el mercado privado. Esta no es una nueva imagen, pero es una de mis favoritas: la escala de ingresos combinada de OpenAI y Anthropic. En los últimos años, cada vez que tenemos una reunión interna de GP, mostramos esta imagen, y la actualizamos cada mes porque se queda obsoleta muy rápido. El punto clave que puedes ver en los números: los ingresos anuales combinados de OpenAI y Anthropic han alcanzado niveles inusuales. Nos gusta compararlo con las mejores empresas de software de la historia------a la derecha puedes ver que, incluso según las estimaciones de ingresos netos de las mejores empresas de software de la historia, el ingreso neto de los laboratorios líderes ya ha superado con creces eso. No solo es escala, sino una combinación sorprendente de velocidad.

Santi: Pero todavía estamos muy temprano. Lo interesante de la migración a la IA, en comparación con otras plataformas, es que no solo estamos en una etapa temprana en términos de la proporción de la población que usa IA, sino también en la parte del gasto de esos usuarios en IA (share of wallet). Esto es diferente a 2008------en ese momento modelábamos según "la proporción de personas que tienen un iPhone"; ahora tenemos que considerar cuántas personas usarán productos de IA y hasta qué punto.

Sarah: Sí, el punto de "todavía estamos muy temprano" es muy importante, y aquí hay un conjunto de métricas que lo respaldan. Primero, la tasa de implementación real de las empresas del S&P 500 es del 69%------si eres como nosotros, "adictos a la IA", esto probablemente se acerca a tus expectativas. Pero cuando miras el impacto cuantificable------esto podría ser un buen indicador de su progreso de implementación------es del 30%. Y en el indicador final, un indicador que se rastrea a lo largo del tiempo, en realidad solo es del 2%. Así que creemos que la IA está entregando resultados, pero hay un gran espacio para profundizar su uso dentro de las organizaciones y rastrear esos resultados a largo plazo. Pasar de estas implementaciones dispersas a flujos de trabajo que realmente impacten y se repitan, francamente, es la siguiente etapa. Puedo decir que la mayoría de las empresas con las que hemos hablado, su contacto con la IA todavía se limita principalmente a Microsoft Copilot, lo que en sí mismo indica cuánto camino les queda por recorrer.

Alex: Sí, la brecha entre lo que el modelo puede hacer y cómo se está utilizando realmente es lo que me emociona tanto de la capa de aplicación. Sarah, la conversación que tuviste con Ali Ghodsi y Martin de Databricks fue brillante, él habló sobre cómo la IA puede entender muy bien el mundo, pero casi no sabe nada sobre la empresa en la que estás. Estamos viendo esto en las empresas de la capa de aplicación en nuestra cartera------están cerrando esta brecha. En los últimos meses, hubo un ejemplo que me impresionó: Revolut tiene un equipo de ingeniería muy maduro, pero aún necesitan colaborar con 11 Labs para integrar el modelo de voz de primer nivel de 11 Labs en la conexión segura de cuentas de clientes y procesos bancarios, de modo que cuando yo, como cliente, llame, mis preguntas puedan ser resueltas de manera fluida, eficiente y segura. Hoy, la oportunidad radica en aprovechar estas capacidades y construir servicios confiables.

04 Los usuarios intensivos están ampliando la brecha

Sarah: Además de que la tasa de adopción empresarial sigue siendo temprana, otra tendencia significativa que queremos ilustrar con datos es: los usuarios intensivos están ampliando la brecha. Puedes pensar que el gasto en IA está aumentando en las empresas en general, pero esos usuarios intensivos que mencionamos están gastando mucho más. Hemos revisado algunos datos de YipitData: las empresas en el percentil superior 1% en gasto en herramientas de IA tienen un gasto medio que es aproximadamente ocho veces más que el de las empresas en el percentil superior 10%.

Es impresionante que el percentil superior 1% es casi igual a la suma del percentil superior 2% al 10%.

Incluso en nuestras propias empresas de cartera------puedes decir que son casi completamente nativas de IA------el gasto de los usuarios de primer nivel es de aproximadamente 7500 a 9000 dólares al mes. Mientras que el usuario medio------también de estas empresas más nativas de IA------gasta más cerca del precio de una suscripción mensual, alrededor de 200 dólares, quizás más una suscripción, de 200 a 400 dólares. Así que si miras la diferencia entre el usuario medio y el usuario de primer nivel, es más de 20 veces la diferencia en gasto.

David: Sí, una de las preguntas que discutimos con las empresas de nuestra cartera es: ¿cuál es su tasa de adopción y cómo la miden? Por ejemplo, si miras cuánto gastan en herramientas de IA en relación con el costo de los empleados: en las grandes empresas de Fortune 500 que son más proactivas, hoy es aproximadamente del 1%.

Mientras que en las empresas más avanzadas de nuestra cartera, puede llegar hasta el 10%. Así que todo esto se trata de cuán temprano se difunde y cuán profundamente se difunde. Ya hemos visto otro ejemplo dentro de la cartera: muchas empresas estaban muy emocionadas cuando compraron Cursor o Cognition por primera vez, pero la realidad es que eso fue solo el comienzo del viaje. Desde la compra y prueba de estas herramientas hasta la adopción completa, el camino aún es largo.

05 Casos cuantificables: lado de costos y lado de ingresos

Santi: Sarah, mencionaste anteriormente que comenzamos a ver casos de estudio cuantificables. En nuestro informe, mencionamos algunas empresas que realmente han divulgado estos indicadores y han visto mejoras sustanciales gracias a la IA. En el lado de costos: Chime divulgó que en los últimos cuatro años han reducido su costo de servicio en más del 10% cada año, calculando compuestos, el costo de servicio ha disminuido casi un 50%------esto ha sido respaldado por nuestra empresa de cartera Decagon. En el lado de ingresos, creo que el ejemplo de Shopify es muy interesante: lanzaron un asistente de IA (sidekick) que ayuda a los comerciantes a comenzar más rápido. Como resultado, la proporción de clientes que alcanzan cinco pedidos dentro de los 15 días posteriores a su incorporación aumentó en un 8%. Shopify rastrea este indicador porque una vez que los comerciantes alcanzan cinco pedidos, tienden a quedarse y seguir usando Shopify. Así que esto también es un viento a favor significativo para su negocio.

Sarah: Absolutamente. Hablando de las ventajas de la reducción de costos de servicio: tienes más espacio para competir------mejores precios, posiblemente un servicio más amplio, y puedes reinvertir en crecimiento. Estos beneficios no solo llegan a los clientes, sino que también afectan a los márgenes de ganancia, y luego el capital vuelve a ser reinvertido. Otro fenómeno muy atractivo es: por supuesto, cada empresa es diferente, no se puede generalizar, pero los incumbentes también lo están haciendo bastante bien en esta ronda. ServiceNow es un buen ejemplo, han divulgado que el valor del contrato anual de IA (ACV) supera los 1000 millones de dólares, y el despliegue agentic ha crecido 9 veces. Así que puedes ver esto en toda la pila tecnológica, desde los incumbentes hasta las nuevas empresas.

David: A menudo discutimos una pregunta interesante------nuestras empresas de cartera más proactivas, como Stripe, han hablado con nosotros sobre: ¿dónde están invirtiendo su capital incremental en IA? ¿Es en construir nuevos productos para los clientes y generar más ingresos? ¿O se destina a optimización y mejora de eficiencia en el lado de costos? Esto se convierte en nuestra piedra de toque: ¿dónde ven los fundadores y CEO de estas empresas la mayor oportunidad? La oportunidad de impulsar el crecimiento de los ingresos es ilimitada, mientras que la oportunidad del lado de costos......

David: La mejora del lado de costos------por supuesto, puedes reinvertirla, pero siempre será solo una oportunidad potencial que existirá. Si crees que el mejor uso del capital hoy es optimizar la estructura de costos, ¿qué significa eso para tus nuevas oportunidades de ingresos?

Santi: A pesar de la optimización de costos interna, hay diferentes matices. Uno es reducir los costos de servicio, lo que te permite reinvertir y convertirte en una mejor empresa. Creo que hace seis meses, toda nuestra industria realmente estaba enfocada en "reconstruir sistemas de registro". Si tus ingenieros están ocupados reconstruyendo un sistema de registro solo para ahorrar unos miles o decenas de miles de dólares, creo que esos recursos podrían tener un mejor uso.

Sarah: Sí, si agrupamos esto, para los negocios orientados a aplicaciones, la unidad relevante es en realidad el costo de "completar tareas del cliente". Si puedes desacoplar esto------cobras a tus clientes por completar tareas, puedes usar un enrutamiento mejor para hacer que el producto sea más económico------es asombroso, porque ahora no estás usando el modelo más caro en cada paso, pero la tarea sigue completándose. Creo que veremos que las mejores empresas de aplicaciones mostrarán más mejoras en los márgenes.

06 Cuando los costos caen drásticamente, se abren nuevos mercados

Alex: Estoy completamente de acuerdo. Sarah mencionó que ServiceNow ha visto un uso masivo de agentes. Los agentes ya están aquí, están ejecutando tareas. Las tareas requieren múltiples pasos, y múltiples pasos significan múltiples llamadas al modelo------esto explica el aumento de 14 veces en el uso de tokens de agente en OpenRouter. Sin embargo, estos pasos se están volviendo cada vez más baratos. Estamos viendo aplicaciones en caché------los sistemas pueden reutilizar información de fondo en lugar de procesarla desde cero cada vez. He visto que Hebbia ha aprovechado esto al máximo: su carga de trabajo de chat financiero ha visto una reducción de costos de 10 veces. El mismo presupuesto ahora puede soportar más trabajo.

Sarah: Sí, creo que tu perspectiva más amplia es: costos más bajos permiten que los agentes ahora puedan verificar errores, reintentar, abriendo de repente una gran cantidad de tareas------antes, el razonamiento o la llamada a herramientas podían ser demasiado costosos. Esto es especialmente importante en los escenarios donde la confiabilidad es clave para decidir si usar o no un agente. Además, hemos hablado antes de TypeSafe, imagina cuántos casos de uso se abrirían si los costos bajan un orden de magnitud o dos, es realmente difícil de imaginar.

David: Y además, la mejora en la latencia es significativa. Absolutamente.

Alex: Sí, así que las empresas ahora están pensando cada vez más seriamente en cómo optimizar la latencia o el rendimiento a gran escala en relación con los costos. Tomemos como ejemplo a Databricks, que utiliza enrutamiento------eligiendo el modelo adecuado para cada tarea específica------para mejorar el rendimiento y los costos. Su enrutador inteligente tiene un mejor rendimiento: resuelve más problemas a un costo 35% menor que el modelo más fuerte. Ahora estamos viendo que muchas otras empresas están optando por el ajuste fino: Harvey y Elise AI son ejemplos. Elise ajustó un modelo más pequeño, reduciendo costos en un 60% y con una latencia mucho más baja, lo que hace que algunos casos de uso en tiempo real para audio sean viables. Estas mejoras en la ingeniería hacen que la IA sea más útil y más barata.

07 Lado del consumidor: 2% de tasa de suscripción y la "curva de la sonrisa"

David: Hemos hablado principalmente sobre el uso en empresas, pero el lado del consumidor también es importante------después de todo, allí hemos tenido algunos de los mayores retornos y hemos pasado mucho tiempo. Creemos que el lado del consumidor aún está en sus inicios. Una encuesta reciente mostró que solo un poco más del 2% de los hogares estadounidenses realmente han pagado una suscripción por IA. Tal vez la suscripción no sea la mejor manera de monetizar para la mayoría de los hogares, pero hasta ahora ha sido así. Un aspecto interesante de los ingresos por suscripción es que tiene una de las mejores tasas de retención que hemos visto en el lado del consumidor. A Alex le gusta hablar de la "curva de la sonrisa"------realmente hay muy pocas curvas de retención que no solo se mantengan planas, sino que, a medida que el producto mejora y la gente regresa, en realidad están "sonriendo" hacia arriba. Pero esa es la situación que estamos viendo con la IA, lo que ilustra el valor que la suscripción puede entregar a los pagadores.

Sarah: Hablando de suscripciones, lo que me impacta de estos números------especialmente al ver el gráfico en la esquina inferior derecha------es cuán pequeños son. Piensa en Amazon Prime, que tiene más de 200 millones de hogares. Netflix es otro buen ejemplo------70 millones de hogares. Estos números me hicieron querer confirmar, pensé "¿esto está equivocado?". Así que estoy completamente de acuerdo, esto es solo el comienzo.

Alex: Sí. Nuestro socio Josh Elman tiene una frase que me gusta, que puede ser un poco contraintuitiva: la IA de consumo es algo que uso en mi vida diaria, no necesariamente tiene que ser reembolsado. Así que desde su perspectiva, no es sorprendente que el 97% de los hogares estén usando IA pero aún no han pagado. Tienes razón, Santi, realmente me gusta la curva de retención sonriente------nos gusta ver a los usuarios regresando con más frecuencia. Otra característica común de las grandes plataformas de consumo es el tiempo: los usuarios activos de Facebook, Instagram, TikTok y Snap pasan entre 30 y 60 minutos al día. Y los mejores asistentes de IA hoy------hay muchos que están surgiendo------quieren convertirse en mi aplicación preferida. Espero que sean extremadamente duraderos, siempre estén en línea y sean súper proactivos, de modo que en el futuro no sean necesariamente el lugar donde paso más tiempo. Es cierto que cuando los agentes trabajan en segundo plano y ya no medimos el compromiso con datos externos como el tiempo en pantalla de las redes sociales, nuestro trabajo se vuelve más difícil, pero eso es importante. Recuerdo que cuando lanzamos el último modelo en diciembre, incluso en nuestro trabajo, iniciaríamos una tarea de investigación profunda o una tarea de agente y luego conduciríamos a la ciudad------eso no se reflejaría en las métricas tradicionales de tiempo en pantalla, y es diferente del compromiso que se rastreaba en generaciones anteriores de productos de consumo.

Santi: Sí, estoy completamente de acuerdo. Aún es temprano, pero el lado del consumidor realmente es un momento nuevo y emocionante.

Alex: Muse e Instinct son sin duda nuevos jugadores, pero están creciendo rápidamente. Junto con ChatGPT, están robando cada vez más mis consultas de búsqueda tradicionales.

Este es un momento muy dinámico, así que si eres una plataforma de descubrimiento de consumo existente, un marketplace existente, realmente necesitas considerar tu próximo paso ahora. Haré algunas preguntas. Primero, ¿cuánto de demanda incremental puedo obtener de un agente de IA? ¿Cuántos pedidos adicionales pueden traer? Segundo, en mi negocio, ¿qué proporción del fondo de ganancias proviene de la propiedad de las relaciones con los clientes y el descubrimiento? La semana pasada hubo muchas noticias: Amazon le dijo a Muse "no, gracias", pero Instacart dijo "sí, por favor". Piensa en Amazon (y AWS) e Instacart: sus ingresos publicitarios superan todas sus ganancias operativas. Así que los ingresos publicitarios y la propiedad de las relaciones con los clientes son extremadamente importantes. Pero para Amazon, ¿cuánto de demanda nueva incremental puede traer Muse? No tanto. Y mira a Instacart: la penetración en línea de productos frescos aún está en una etapa relativamente temprana, hay muchos pedidos por ganar. La posibilidad optimista es que habrá más pedidos provenientes de estas aplicaciones. Antes tenía que hacer clic de varias maneras para hacer mi próximo pedido; si le dejo eso a un agente, de repente no hay clics, pero espero que haya más GMV. Viajes que solía querer reservar pero no lo hice serán reservados; el pedido de cena que queremos hacer esta noche será hecho. Así que soy optimista de que habrá más GMV, compensando parte de los ingresos publicitarios perdidos.

David: Sin embargo, aquí hay una pregunta abierta: ¿cómo se compensará? Tomando el ejemplo de Amazon, tiene más de 70 mil millones de dólares en negocios publicitarios, que son flujos de ingresos de alta rentabilidad, completamente basados en que los consumidores visiten el sitio y hagan clic en anuncios. ¿Qué pasará si ya no lo hacen? Hoy en día, Meta y Google son famosos por hacer publicidad mejor que cualquier plataforma de internet, ganando más de 200 dólares por usuario en EE. UU. y mercados desarrollados. Meta es básicamente una aplicación de entretenimiento, veamos qué sucede, puede ser relativamente seguro. Por el lado de Google------lo interesante es que cuando todo esto sucedió hace dos años, toda la narrativa en torno a Google era "Dios mío, ¿qué pasará con el negocio de búsqueda de Google?", y resultó ser muy resistente. Parte de la razón es que sus palabras clave de alta monetización son relativamente seguras------esas palabras son más como "necesito comprar un seguro" o "encuéntrame un hotel en esta ciudad".

David: O algo similar------puedes monetizar directamente, pero la IA aún no puede hacer esas cosas por ti. Si eso cambia, podría ser una dinámica muy diferente.

David: Sí, quiero agregar un punto: la narrativa de la semana pasada tenía un tono un poco "suma cero", muy negativa------"mira, estos marketplaces se verán afectados". Pero realmente creo que la perspectiva de suma positiva es: primero, esos 70 mil millones de dólares gastados en publicidad de Amazon podrían simplemente haber cambiado de canal a otro lugar------podrían gastarse directamente en agentes de diferentes formas, o encontrar mejores formas de llegar; segundo, con la reducción de fricciones, podríamos ver más consumo------la gente podría comprar más, lo que sería un volante positivo para el crecimiento económico. Creo que estamos un poco atrapados en la narrativa de "esto es malo para el fondo de ganancias", pero en realidad podría ser bueno. ...... Sí, ambas cosas pueden ser ciertas al mismo tiempo.

David: Puede que el fondo de ganancias cambie, pero en general, el efecto sobre la economía es incremental. Creo que si miramos hacia atrás en tres años y no hay mejoras significativas en la eficiencia a nivel macro------eso impulsaría un mayor gasto en publicidad------todos nosotros estaríamos decepcionados. Pero también podría ser que algunos fondos de ganancias desaparezcan en ciertos lugares y luego se redistribuyan.

Alex: La reacción inmediata es que el valor neto del ecosistema es positivo. El aumento de Meta supera con creces las pérdidas de los marketplaces.

08 La diversificación del mercado de software público

Sarah: Sí, volviendo a nuestra discusión sobre software, probablemente se está moviendo más hacia el mercado público. La tendencia más destacada en estos gráficos es: la composición ha cambiado claramente hacia empresas de crecimiento más lento y más rentables. Aproximadamente el 75% de la muestra de software público es rentable, mientras que solo el 30% está creciendo a un ritmo del 20% o más.

David: Este es un número sorprendente: solo el 30% de las empresas de software público están creciendo a más del 20%------y no solo más del 20%, sino que es el 30%.

Alex: Si trazas una línea en el 30%, ya hemos discutido que el número absoluto es menos de cinco. Y en el mercado privado, cada empresa con la que hemos pasado tiempo ha crecido mucho más del 30%.

David: Y, para ser honesto, esto es un poco obvio: ve y habla con gerentes de TI, CIO------mira su crecimiento y cuánto están gastando en IA, la fuente más fácil de ese dinero es dejar de gastar fondos incrementales en nuevos proyectos de software SaaS.

David: Hemos invertido en algunas empresas de software como servicio (SaaS), incluyendo en el mercado público. Nuestra conversación con los fundadores es muy enfocada: ¿cómo puedo aprovechar mi distribución existente—que en muchos casos es muy fuerte, con clientes asegurados, como le dijiste a Santi, que no se irán—para aplicarles nuevos productos de IA realmente interesantes y llevar el crecimiento de ingresos aún más alto? Creo que para disipar el mayor miedo en torno al "apocalipsis del SaaS", necesitamos ver un período de tiempo: las empresas de software continúan registrando números como el 98% de retención bruta—que siempre ha sido un punto clave que las hace atractivas como objetivos de inversión; seguir impulsando las eficiencias de las que hemos hablado; pero lo más importante es acelerar el crecimiento de ingresos. Esto no solo muestra que están seguras en defensa, sino que también demuestra que las inversiones agresivas realmente impulsarán el negocio a ser mejor.

Sarah: Creo que el punto que escribiste hace unos meses en tu blog sobre "dos caminos" es muy interesante como una regla general. Quizás podrías compartir un poco más sobre los detalles de los porcentajes específicos.

David: Sí, cuanto más escribo y más hablo con los fundadores, más siento que casi todos los que hemos hablado dicen "sí, estoy tratando de llevar el crecimiento de ingresos aún más alto". Esta es claramente la principal vía de las empresas en las que invertimos y apoyamos. Esto es muy diferente de hace un año—en ese momento, el miedo era "todos van a reescribir sus sistemas de software con vibe coding", y claramente eso no está sucediendo en el mercado. Pero hay una gran presión para entregar un crecimiento acelerado de ingresos. Así que hemos dicho: el objetivo está establecido en más del 10% de aceleración, que es un número alto, pero con productos mágicos y el presupuesto disponible para IA, parece factible. Estamos a la espera. Tenemos varias empresas que ya están cerca, y veremos resultados en los próximos 12 a 18 meses.

Sarah: Sí, absolutamente. Como en todo, no puedes meter a todas las empresas en el mismo "cubo de software" y hablar de caídas en múltiplos y crecimiento. De hecho, el software ya está altamente diversificado: mira este gráfico, la ciberseguridad y la observabilidad realmente se destacan, y el software vertical en general se sostiene mucho mejor que las aplicaciones horizontales. El marco que usamos para pensar en "qué se sostiene, o incluso crece bien, y qué está en declive a largo plazo" es: pensar realmente en cómo la IA está cambiando la demanda de los clientes por este producto. Los riesgos de ciberseguridad traídos por la IA ya han sido suficientemente expuestos; pero a medida que más software y agentes crean nuevas necesidades de seguridad y monitoreo, esto realmente crea una mayor demanda para los incumbentes en estos mercados—puedes ver la anotación de CrowdStrike a la derecha. Por otro lado, las aplicaciones enfrentan diferentes grados de cambio en el flujo de trabajo: uno de nuestros mejores CEOs, Ali Ghodsi, le gusta hablar de "la guillotina de la IA" y qué será lo primero en ser cortado. También puedes pensar desde otro ángulo: ¿qué necesita realmente la IA? Juntar estas dos dinámicas, creo que puede explicar la mayor parte de lo que estamos viendo en el mercado público.

Alex: Sí, creo que esto es muy consistente con lo que estamos viendo en el mercado privado. Como insinuaste en el campo de la seguridad, los agentes están accediendo a más sistemas y tomando más acciones—los eventos de OpenAI y Hugging Face han sido reveladores para muchos. Así que la seguridad es primordial. Además, mira a las empresas de IA vertical: son las que están creciendo más rápido en nuestro mercado privado, Harvey, Abridge, Elise, creciendo más rápido que cualquier pionero en sus respectivas industrias. Esto refleja que los clientes se dan cuenta: la clave no es solo el modelo—como hemos hablado antes—sino cómo lo orquestas, cómo construyes aplicaciones alrededor de él, y cómo los flujos de trabajo relacionados con el campo vertical requieren eso.

Santi: Pasamos mucho tiempo mirando el mercado público, no para invertir, sino para fijar precios de múltiplos de salida, así que seguimos muy de cerca. Si resumimos este año: los primeros meses del año fueron el "apocalipsis del SaaS". Escribimos un blog sobre qué tipo de empresas se desempeñarían bien. Avanzando hasta hoy, el índice de software en realidad ha vuelto a donde estaba a principios de año, pero realmente se ha diversificado en lo que se considera perdedores y ganadores de IA. A veces, el mercado público simplifica demasiado las cosas. Pero según tu punto de vista, los ganadores de IA no son solo aquellos que pueden mejorar la estructura de costos, sino aquellos que realmente están acelerando y capturando ese nuevo dinero; si no lo capturas, podrías perderte esta ola.

Sarah: Por otro lado, queremos mostrar algunos datos operativos de empresas privadas para ver qué están haciendo realmente los clientes. En los datos de clientes de SaaS de Stripe, hay un hallazgo de "contranarrativa": el crecimiento se aceleró al entrar en 2026, tanto para empresas jóvenes como maduras.

David: Stripe lo llama "RenaSaaS".

Santi: Oh, "Renacimiento".

David: De hecho, me gusta bastante el término "RenaSaaS".

Sarah: Sí, a mí también me gusta "RenaSaaS".

09 Entre lo público y lo privado: campeones privados de 2.4 billones de dólares y IPO

Santi: Hablamos un poco sobre el mercado público, Sarah mencionó la aceleración del SaaS en el mercado privado. A menudo nos preguntan: ¿las empresas permanecerán privadas por más tiempo? Miremos hoy las seis principales empresas clasificadas por la última ronda de valoración: Anthropic, OpenAI, Databricks, Stripe, Waymo, Revolut, con un total de aproximadamente 2.4 billones de dólares. Esto supera el valor total de mercado de las IPOs de la última década (sin incluir a SpaceX), que suma aproximadamente 1.7 billones de dólares. Así que solo la cantidad de actividad en nuestro mercado—una vez más, seis empresas, 2.4 billones de dólares—es casi tan grande como el índice Russell 2000, que es un gran índice del mercado público con cientos de gestores de fondos públicos dedicando la mayor parte de su tiempo. Así que pasar tiempo con estos campeones tardíos se vuelve cada vez más emocionante, pueden seguir invirtiendo en crecimiento, en lugar de maximizar las ganancias a corto plazo. Pero David, ¿puedes hablar sobre cómo asesoramos a las empresas sobre IPOs, cuándo deberían permanecer en el mercado privado...

David: Sí, mira, sobre las IPOs, especialmente para las empresas lideradas por fundadores, hemos estado hablando, y he escrito sobre esto: en este punto, el fundador en sí mismo es una clase de activo. La razón por la que apostamos, y parte de por qué algunas empresas se benefician de permanecer privadas, es que a menudo pueden hacer apuestas más grandes en el mercado privado, y esas apuestas tienen períodos de retorno más largos. Zuck y Elon son claramente excepciones en el mercado público. Pero puedes ver cómo se manifiesta en los números de empresas como Databricks y Stripe: enormes nuevas apuestas en nuevas áreas de productos, seguidas de un crecimiento acelerado de ingresos. También puedes hacer esto en una empresa pública, pero estará sujeta a un escrutinio más estricto—claramente, el precio de las acciones de Meta cayó por debajo de los 100 dólares en su punto más bajo, cuando la gente tenía grandes dudas sobre sus inversiones en AR/VR. Para nosotros, la forma en que hablamos con los fundadores es: una IPO es solo otro evento de financiamiento. ¿Qué obtienes al convertirte en una empresa pública en comparación con ser privada? Claramente puedes alcanzar una gran escala en el mercado privado. También hay algunas empresas que ya operan como empresas públicas: valoran mucho la eficiencia, y prácticamente cada métrica es rastreada. Otras empresas pueden beneficiarse de la divulgación pública de sus finanzas, ganando la confianza de los clientes a nivel empresarial y de consumidores—por ejemplo, después de que Navan salió a bolsa, vimos que se aceleró nuevamente, en parte porque algunas empresas más grandes confiaron en ellos más porque eran una empresa pública.

David: Sí, por supuesto, también hay ejemplos de esto: la demanda de capital puede volverse muy grande con el tiempo, el capital disponible en el mercado privado es muy profundo y puede servir a muchas de estas empresas, pero en algún momento, la demanda de capital puede ser tan grande que el mercado privado no puede acomodarlo.

Santi: Eso es el mercado público. En el mercado privado, otro área en la que pasamos mucho tiempo es el mercado secundario. Aquí hay dos dinámicas. Primero, estamos viendo cada vez más empresas hacer ofertas de compra para empleados—si eligen permanecer privadas, para que los empleados obtengan liquidez fuera del mercado público. Un dato interesante aquí es: Carta muestra que la tasa de participación en las ofertas de compra es solo del 58%—los empleados eligen no tomar liquidez porque tienen una gran confianza en el desempeño de su negocio. Esto es justo lo opuesto a la narrativa de que "los empleados están liquidando"—lo que vemos es que los empleados eligen no liquidar porque confían tanto en su empresa.

David: Imagina si eso fuera el 100%, cómo serían los precios de las casas en San Francisco.

David: Eso sería difícil. De hecho. Estas ofertas de compra son algo en lo que claramente participamos y lideramos con frecuencia. Creemos que son algo bueno. Tienen dos propósitos. Primero, para los empleados y potenciales empleados, a veces es difícil competir con el atractivo de liquidez del mercado público—cada trimestre, RSUs que entran en tu cuenta en base a impuestos netos. Así que esta es una arma competitiva del mercado privado al competir por talento o retener empleados frente a las empresas públicas. Por otro lado: abogamos por restablecer valoraciones más frecuentemente. Esto mantiene el precio de tus acciones privadas fresco, por varias razones: primero, es más fácil hablar de esto con empleados y potenciales empleados; segundo, si quieres hacer M&A—muchas de nuestras empresas lo han hecho—tienes moneda fresca para usar.

Santi: Creo que el descuento en el mercado secundario se ha discutido mucho, porque esta ha sido la dinámica de los últimos cinco años: al salir de 2021, 22, 23, 24, el descuento medio en el mercado secundario sobre los precios de la última ronda es significativo, porque algunas rondas pueden haber sido fijadas demasiado altas, obsoletas. Pero lo que realmente estamos viendo hoy es que, cuando hay transacciones en el mercado secundario, el descuento sobre los precios de la última ronda es prácticamente cero. Esto demuestra que los precios de financiamiento de las empresas son frescos, siempre hay nuevos inversores dispuestos a comprar al mismo precio—esto no ha sido así en los últimos uno o dos años.

10 Todo es IA: las oportunidades del futuro

David: Sí, buen punto. Esta interesante diapositiva se llama "Todo es una computadora de IA". En esta instantánea de 2026, las empresas relacionadas con IA representan el 86% de la actividad de transacciones de VC en EE. UU., un aumento del 65% en 2025. Claramente, la IA se ha convertido en el destino dominante para el capital de riesgo.

Alex: Sí, pero bajo la etiqueta de IA, las oportunidades se han ampliado enormemente: aplicaciones empresariales, aplicaciones de consumo, además de servicios, semiconductores y energía.

Alex: También en defensa. Mucha atención se centra en OpenAI, xAI y Anthropic, pero además de eso, nuestro conjunto de oportunidades nunca ha sido tan profundo y amplio como ahora.

David: Por último, pensamos que sería interesante hablar sobre algunas áreas que nos emocionan mucho en este momento. Claramente, hemos tocado algunas tareas de consumo que serán realizadas por agentes—puedes llamarlo agentes de funcionamiento a largo plazo, agentes autónomos, consumo intensivo. Si piensas desde esa perspectiva: los agentes de consumo pueden hacer todas las tareas que no quieres hacer, dándote cosas por las que no gastarías tiempo o dinero—esto es muy atractivo, y creo que su difusión será rápida.

La conducción autónoma ya está aquí, la conducción sin conductor es viable, y este es un momento muy emocionante. Mirando hacia atrás en la industria automotriz y de transporte: es una de las industrias más grandes del mundo, pero quizás no hablemos mucho de ella porque ahora pasamos tanto tiempo hablando de IA. Si miramos el kilometraje de Uber y Lyft, solo representa aproximadamente el 1% del total de kilómetros recorridos en Estados Unidos. Creo que, con una red de conducción autónoma que es 14 veces más segura que los conductores humanos, en los próximos años este número se ampliará al menos en un orden de magnitud. Además, se venden 17 millones de autos nuevos al año en Estados Unidos, y creo que en la próxima década todos serán autónomos.

David: IA multiplicada por biología: este es un campo súper emocionante, y las personas en los laboratorios claramente están hablando de esto ------ el descubrimiento de nuevos medicamentos, la solución de algunas de las enfermedades más debilitantes del mundo, y todos tenemos grandes esperanzas en esta promesa, veremos muchos avances en la próxima década.

David: La salud personal es otro campo que me emociona mucho ------ como un maximalista de la salud, siempre he sentido que no hay un buen lugar donde puedas poner toda la información sobre ti mismo y obtener recomendaciones altamente personalizadas.

David: Finalmente, la difusión en las empresas, más allá de la codificación: esto es lo que Sarah acabas de mencionar ------ la difusión real de la tecnología en las empresas aún está muy temprana, creo que esto será súper, súper emocionante.

David: Por último, hay un área que no está en el cubo de IA, que llamamos American Dynamism ------ el rearme de toda la pila tecnológica de "vitalidad americana". Hemos estado invirtiendo en este campo durante mucho tiempo, somos grandes inversores. Aún representa menos del 5% del gasto total en defensa. Proveedores más nuevos como Anduril, Saronic, Castelion, esperamos que crezcan significativamente con la demanda.

David: Hay demasiados campos emocionantes. Obviamente, estamos muy activos en el campo de la IA y somos optimistas sobre el impacto que tendrá en la economía en general ------ la construcción es masiva, pero creemos que será un gran aumento de eficiencia en Estados Unidos. Ha sido un placer grabar el programa con ustedes. Gracias.