La inteligencia artificial ha encontrado una nueva forma de medir su poder: en fortunas. Ya son 86 los multimillonarios cuya riqueza está ligada a esta tecnología, con un patrimonio conjunto de 2,9 billones de dólares. Es la fotografía que deja la clasificación mundial de grandes fortunas elaborada por Forbes en 2026, y permite medir algo que hasta ahora se intuía pero resultaba mucho más difícil de cuantificar: la inteligencia artificial no está generando únicamente empresas con valoraciones estratosféricas, sino también patrimonios personales de diez cifras a una velocidad extraordinaria. Forbes contabiliza al menos 86 multimillonarios cuya riqueza está ligada de forma importante a la IA; 45 de ellos se incorporaron al club durante los doce meses anteriores.
La magnitud se entiende mejor cuando se cambia la perspectiva. Los 2,9 billones de dólares que acumulan esos 86 patrimonios representan aproximadamente el 14,4% de los 20,1 billones de dólares que suman las fortunas de los 3.428 multimillonarios incluidos por Forbes en su clasificación mundial de 2026. No significa que todo ese dinero proceda exclusivamente de la inteligencia artificial ni que pueda compararse directamente con el PIB de un país –son magnitudes económicas de naturaleza distinta–, pero sí ofrece una escala reveladora: una sola revolución tecnológica ya explica una porción extraordinaria de la riqueza acumulada por la élite mundial.
No son 86 fortunas iguales: la nueva riqueza se está construyendo por capas
Lo interesante empieza cuando se mira debajo de los 2,9 billones. Porque el club de los multimillonarios de la IA no es un bloque homogéneo. Hay quienes fabrican las máquinas que hacen posible la inteligencia artificial, quienes proporcionan la electricidad y los centros de datos necesarios para mantenerlas funcionando y quienes construyen los modelos y aplicaciones que finalmente llegan al usuario. Es una cadena de valor completa y, por primera vez, permite observar cómo una revolución tecnológica está enriqueciendo simultáneamente a quienes controlan el silicio, la potencia de cálculo, los datos y el software.
En la primera capa están los grandes proveedores de infraestructura. El nombre más evidente es Jensen Huang, cofundador y consejero delegado de NVIDIA, cuya fortuna se ha disparado con la demanda de las GPU que necesitan los grandes modelos de inteligencia artificial. Forbes calcula que Huang ganó decenas de miles de millones de dólares durante el último año de la clasificación precisamente por la subida de NVIDIA, convertida en una de las compañías fundamentales de la nueva economía de la IA.
Pero la historia no termina en NVIDIA. Forbes incluye entre los nuevos multimillonarios vinculados a la infraestructura a Michael Hsing, fundador y presidente de Monolithic Power Systems, y a Peter Salanki, uno de los cofundadores de CoreWeave. También aparece Toby Neugebauer, de Fermi America. Son fortunas menos conocidas por el gran público, pero ilustran algo esencial: para ganar dinero con la inteligencia artificial no hace falta construir el próximo ChatGPT. También se puede ganar fabricando los componentes que alimentan sus procesadores o alquilando la potencia informática necesaria para ejecutarlos.
El caso de Hsing es particularmente ilustrativo. Fundó Monolithic Power Systems en 1997 y llevó la compañía al Nasdaq en 2004. Su negocio se centra en semiconductores y sistemas de gestión de energía, un territorio mucho menos vistoso que un chatbot pero absolutamente necesario para la nueva generación de centros de datos. Forbes le atribuía una fortuna de 1.800 millones de dólares en su clasificación de 2026; su patrimonio en tiempo real había aumentado hasta unos 2.100 millones en agosto.
La segunda capa es todavía más física. La inteligencia artificial necesita centros de datos, electricidad, refrigeración, redes y miles de procesadores funcionando al mismo tiempo. Ahí aparece CoreWeave, la compañía especializada en computación en la nube para cargas de trabajo de IA cuyos cofundadores Peter Salanki, Brian Venturo y Brannin McBee figuran entre los nuevos ricos identificados por Forbes. La paradoja es deliciosa: una revolución que se presenta al usuario como algo que ocurre en una pantalla depende, detrás de ella, de enormes instalaciones llenas de máquinas que consumen cantidades ingentes de energía.
Y después está la tercera capa: el software. Aquí es donde la lista empieza a parecerse más a una radiografía de hacia dónde puede dirigirse la economía digital. Están los grandes laboratorios de modelos, pero también las compañías que han descubierto que no hace falta construir una inteligencia artificial universal para convertirse en multimillonario. Puede bastar con encontrar una tarea concreta que millones de personas o empresas estén dispuestas a pagar por automatizar.
Edwin Chen: el hombre que se hizo multimillonario vendiendo algo que nadie ve
Quizá ningún caso explique mejor la nueva economía de la IA que Edwin Chen, fundador de Surge AI. No construyó un fabricante de chips. No levantó una red mundial de centros de datos. Tampoco creó el chatbot más famoso del planeta. Su negocio está en un lugar mucho menos visible: los datos utilizados para entrenar y perfeccionar los modelos de inteligencia artificial.
Y, sin embargo, Forbes lo situó como el nuevo multimillonario de IA más rico de 2026, con una fortuna estimada en 18.000 millones de dólares. Chen consiguió conservar más del 75% de Surge AI al evitar la dependencia del capital riesgo tradicional, según Forbes, de modo que el crecimiento de la valoración de la compañía tuvo un efecto extraordinariamente directo sobre su patrimonio personal.
Su historia ayuda a entender una de las claves de esta nueva fiebre del oro. Durante años, la conversación sobre inteligencia artificial estuvo dominada por los algoritmos y los modelos. Ahora resulta cada vez más evidente que los datos de calidad son otro de los grandes cuellos de botella. Los modelos necesitan enormes cantidades de información y, sobre todo, necesitan que esa información sea seleccionada, clasificada y evaluada. Chen construyó precisamente una compañía alrededor de esa necesidad.
No es una excepción. Forbes identifica también a Lucy Guo, cofundadora de Scale AI, y a los tres fundadores de Mercor –Brendan Foody, Adarsh Hiremath y Surya Midha– entre los nuevos multimillonarios vinculados a la economía de los datos y la contratación de expertos para entrenar modelos. La riqueza se está creando, por tanto, no solo en las capas más visibles de la inteligencia artificial, sino también en ese territorio invisible donde humanos y máquinas preparan los datos que alimentarán a las máquinas.
Daniel Nadler descubrió otro filón: enseñarle a la IA un oficio
El otro gran movimiento se encuentra en la especialización. Si una inteligencia artificial general puede responder sobre casi cualquier asunto, alguien puede preguntarse qué ocurre si se construye una herramienta diseñada para responder extraordinariamente bien sobre una sola disciplina.
Daniel Nadler encontró una respuesta en la medicina. Cofundó OpenEvidence en 2022, después de haber creado Kensho, una compañía de inteligencia artificial aplicada a las finanzas que vendió a S&P Global en 2018. OpenEvidence se convirtió en una herramienta utilizada por cientos de miles de médicos para buscar y sintetizar literatura científica, y su valoración alcanzó los 12.000 millones de dólares tras una ronda de financiación a comienzos de 2026. Forbes estimó entonces la fortuna de Nadler en 7.600 millones de dólares.
Hay un detalle especialmente revelador en su trayectoria. Nadler no tuvo que empezar desde cero. La venta de Kensho le proporcionó capital para apostar de nuevo por sí mismo y, según Forbes, invirtió 10 millones de dólares de su propio dinero en OpenEvidence. Cuando la compañía alcanzó una valoración de 3.500 millones de dólares en 2025, Nadler se convirtió en multimillonario. Desde entonces, su fortuna siguió el ascenso de la compañía.
Es una forma distinta de enriquecerse con la IA: no vender inteligencia artificial como producto general, sino convertirla en una herramienta especializada capaz de resolver un problema caro y concreto. Medicina, automoción, defensa, programación o atención al cliente son algunos de los territorios donde esta segunda generación de empresas está buscando su propio filón.
La lista también habla chino
La geografía de esta riqueza tampoco se limita a Silicon Valley. Entre los nuevos multimillonarios aparece Liu Debing, cofundador y presidente de la compañía china Z.ai, cuya fortuna Forbes estimó en 9.100 millones de dólares después de la salida a bolsa de la empresa en Hong Kong. La compañía desarrolla modelos de inteligencia artificial de código abierto capaces de competir en un mercado dominado todavía por los grandes laboratorios estadounidenses.
También está Liang Wenfeng, fundador de DeepSeek, convertido en una de las figuras más conocidas de la inteligencia artificial china después de que sus modelos obligaran a la industria occidental a replantearse cuánto dinero y cuántos chips son realmente necesarios para competir en la frontera tecnológica.
La lista, por tanto, está dibujando algo más importante que un simple ranking de ricos: un mapa geográfico del poder tecnológico. Estados Unidos conserva una posición dominante, pero China está generando fortunas alrededor de sus propios modelos, mientras Europa aparece con una presencia mucho menor en comparación con el peso de sus economías.
45 multimillonarios nuevos en un solo año
Aquí aparece quizá el dato más extraordinario de todos. De los al menos 86 multimillonarios vinculados a la IA que aparecen en la clasificación de Forbes, 45 se hicieron multimillonarios durante los doce meses anteriores. Es decir, más de la mitad del grupo actual cruzó la barrera de los mil millones de dólares en un solo año.
El dato cambia la conversación. No estamos hablando únicamente de fortunas antiguas que se han beneficiado del entusiasmo por la inteligencia artificial. Existe una generación entera de empresarios que ha pasado de dirigir compañías privadas relativamente pequeñas a poseer patrimonios de diez cifras en un periodo extraordinariamente corto.
Forbes señala entre esos nuevos nombres a los fundadores de compañías como Cursor, Lovable, Sierra, Harness, Cognition, Perplexity, Mercor y Surge AI, además de los nuevos ricos de la infraestructura. En algunos casos, sus compañías todavía están lejos de ser negocios maduros en el sentido tradicional: sus valoraciones dependen en gran medida de rondas privadas de financiación y de las expectativas sobre su crecimiento futuro. Y ahí aparece la primera gran cautela de esta historia.
La fortuna está ahí, pero no toda está en el banco
Llamar «dinero» a los 2,9 billones de dólares puede resultar engañoso. Forbes calcula patrimonios netos, no dinero líquido. La mayor parte de esas fortunas está vinculada a participaciones empresariales cuyo valor puede subir o bajar rápidamente. Una acción cotizada puede perder un 20% en cuestión de semanas; una participación en una empresa privada puede sufrir una enorme variación cuando llega una nueva ronda de financiación.
La propia historia de la IA ofrece ejemplos extremos. Las valoraciones privadas de OpenAI, Anthropic, empresas de agentes y compañías de infraestructura han alcanzado cifras que hace pocos años habrían parecido propias de compañías mucho más maduras. Forbes advertía precisamente en su análisis de 2026 de que una parte importante de las valoraciones de la nueva generación de empresas de IA se está determinando en mercados privados, y no únicamente en bolsa.
Eso no convierte la riqueza en ficticia. Pero sí explica por qué conviene distinguir entre valor patrimonial y efectivo disponible. Edwin Chen no tiene 18.000 millones de dólares esperando en una cuenta bancaria; tiene una participación empresarial que Forbes estima que vale esa cantidad. Daniel Nadler tampoco dispone de 7.600 millones en liquidez: la mayor parte de su patrimonio está vinculada a OpenEvidence.
La diferencia será crucial si algún día llega una corrección del mercado.
La gran pregunta: ¿estamos ante una nueva generación de magnates o ante otra burbuja?
La comparación con otras revoluciones tecnológicas resulta inevitable. Forbes recuerda en su análisis de 2026 que la fiebre de la IA comparte algunas características con anteriores episodios de exuberancia tecnológica: empresas con ingresos todavía modestos que alcanzan valoraciones extraordinarias, inversores compitiendo por entrar en compañías consideradas estratégicas y una carrera empresarial en la que parece peligroso quedarse fuera.
Pero hay una diferencia importante respecto a otras burbujas. La inteligencia artificial ya está generando ingresos reales y está penetrando en empresas reales a una velocidad extraordinaria. NVIDIA vende los chips. CoreWeave alquila la capacidad de computación. OpenEvidence cobra alrededor de un ecosistema médico que utiliza su producto. Surge AI vende servicios relacionados con los datos. Las compañías de software están convirtiendo modelos generativos en herramientas de programación, atención al cliente, búsqueda y automatización.
La cuestión, por tanto, no es si todo el valor actual de la IA está justificado. Sería imposible saberlo. La cuestión interesante es cuánto de ese valor permanecerá cuando la tecnología se normalice.
Porque las revoluciones tecnológicas suelen destruir parte de las fortunas que crean. Primero aparece la fiebre. Después llega la consolidación. Algunas compañías desaparecen, otras son compradas y unas pocas terminan dominando mercados enteros. El dinero cambia entonces de manos.
De Jensen Huang a Edwin Chen: dos generaciones de la misma fiebre
La distancia entre Jensen Huang y Edwin Chen resume perfectamente la evolución del negocio. Huang fundó NVIDIA en 1993, cuando la compañía todavía estaba en el territorio de los gráficos por ordenador y los videojuegos. Durante años construyó una empresa de semiconductores que desarrolló una tecnología capaz de convertirse, décadas después, en la infraestructura fundamental del aprendizaje automático. Chen fundó Surge AI en 2020, cuando el potencial comercial de los grandes modelos ya empezaba a ser visible.
Uno necesitó décadas de construcción industrial para encontrarse en el lugar exacto cuando llegó la explosión de la IA. El otro pudo entrar directamente en uno de los cuellos de botella creados por esa explosión.
Y entre ambos hay una lección económica: la fortuna no se está creando únicamente en la cima de la tecnología, sino alrededor de cada problema que la tecnología genera.
Si hacen falta chips, alguien los fabrica. Si los chips necesitan electricidad, alguien construye la infraestructura. Si los centros de datos necesitan potencia informática, alguien la alquila. Si los modelos necesitan datos, alguien los prepara. Si una empresa necesita aplicar la IA a la medicina, a los coches o a la atención al cliente, alguien construye la herramienta. La inteligencia artificial ha dejado de ser una industria vertical. Es ya una economía entera.
El club acaba de empezar
Forbes encontró 3.428 multimillonarios en su clasificación mundial de 2026, con una fortuna conjunta de 20,1 billones de dólares. Dentro de ese universo, los al menos 86 vinculados de manera importante a la IA ya concentran 2,9 billones. Y 45 llegaron al club durante el último año.
Son números suficientemente grandes como para perder la perspectiva. Por eso quizá la mejor manera de entenderlos sea volver a los nombres: Jensen Huang, que convirtió los chips gráficos en la infraestructura de una revolución; Edwin Chen, que encontró el valor escondido en los datos; Daniel Nadler, que convirtió una inteligencia artificial generalista en una herramienta para médicos; Peter Salanki, que participa en la construcción de la nube especializada que alimenta los nuevos modelos; Michael Hsing, que hace posible parte de la maquinaria eléctrica que los mantiene funcionando; Liu Debing y Liang Wenfeng, que representan la respuesta china.
No todos están construyendo lo mismo. Algunos fabrican silicio. Otros venden potencia de cálculo. Otros poseen datos. Otros desarrollan modelos. Otros convierten la inteligencia artificial en productos capaces de entrar en la vida cotidiana y generar ingresos. Pero todos participan en la misma carrera. Y la cifra que deja Forbes en 2026 —86 multimillonarios, 2,9 billones de dólares y 45 nuevas fortunas de diez cifras en apenas un año— revela que la historia económica de la inteligencia artificial ha entrado ya en una fase distinta. La tecnología ha dejado de ser únicamente una promesa de futuro para convertirse en una de las mayores máquinas de creación de riqueza de nuestro tiempo.
Y esto quizá sea solo el principio. Porque detrás de esos 86 nombres no hay únicamente fortunas acumuladas: hay chips, centros de datos, algoritmos, modelos, talento, capital y empresas que están levantando la infraestructura de una economía todavía en construcción. La inteligencia artificial no ha terminado de desplegar su potencial; apenas empieza a mostrarlo. Y mientras las máquinas aprenden a hacer cada vez más cosas, alrededor de ellas está naciendo algo igualmente extraordinario: una nueva generación de compañías, empresarios y fortunas que están convirtiendo la revolución tecnológica más profunda de las últimas décadas en uno de los grandes fenómenos económicos del siglo XXI.
