Si estamos en medio de una burbuja del mercado de la IA, todavía sigue inflándose. En enero, SpaceX, de Elon Musk, adquirió xAI con una valoración de 250.000 millones de dólares. Anthropic recaudó fondos el mes pasado con una valoración de 380.000 millones de dólares. Y, el 27 de febrero, OpenAI, de Sam Altman, anunció 110.000 millones de dólares en compromisos de capital como parte de una ronda de financiación que valoró la empresa en unos asombrosos 840.000 millones de dólares. Incluso compañías con pocos ingresos —y ni hablar de beneficios— han alcanzado valoraciones de decenas de miles de millones de dólares, entre ellas la startup de robots con IA Figure AI, el desarrollador de modelos de IA Z.ai y la firma de investigación en IA Safe Superintelligence, que ni siquiera tiene productos.
Todo esto ha sido muy beneficioso para los cofundadores, ejecutivos y grandes inversores detrás de estas empresas de inteligencia artificial. Actualmente hay al menos 86 multimillonarios de la IA en el ranking anual de Forbes de las personas más ricas del mundo, con una fortuna conjunta de 2,9 billones de dólares. Cuarenta y cinco de ellos se han convertido en multimillonarios solo en el último año.
El nuevo multimillonario de la IA más rico de todos es Edwin Chen, fundador de Surge AI, con una fortuna estimada de 18.000 millones de dólares. Su empresa de etiquetado de datos no necesariamente vale mucho más que sus competidores, pero al evitar el capital riesgo tradicional ha conservado una enorme participación —más del 75%— en la compañía.
“Realmente creo que lo que hacemos es tan crítico para todos los modelos de IA que, sin nosotros, la AGI (inteligencia artificial general, el término tecnológico para cuando la IA iguale o supere las capacidades humanas) simplemente no sucederá”, dijo Chen a Forbes en septiembre. “Y quiero que suceda”.
El segundo más rico es Liu Debing (patrimonio estimado: 9.100 millones de dólares), cofundador y presidente de la empresa china de IA Z.ai, que desarrolla modelos abiertos de inteligencia artificial que compiten con OpenAI y otras compañías. Debing se convirtió en multimillonario tras la explosiva salida a bolsa de Z.ai en Hong Kong en enero. El tercero es Daniel Nadler (7.600 millones de dólares), de OpenEvidence, que desarrolla una herramienta de búsqueda con IA para médicos.
Algunas de las nuevas caras de este año se han convertido en multimillonarias al profundizar en la capa de aplicaciones, como Nadler y Qasar Younis, cuya empresa Applied Intuition busca llevar la IA no solo a los coches autónomos, sino a todo tipo de vehículos. Diez nuevos multimillonarios entran en la lista gracias a empresas de vibe coding —asistentes de programación con IA— u otros negocios de software basado en IA, incluidos los cofundadores de Cursor, Lovable, Sierra, Harness y Cognition.
Otros se han enriquecido construyendo la infraestructura subyacente de la IA, incluidos 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 están cosechando los beneficios del auge de la inteligencia artificial. Los 468 multimillonarios del sector tecnológico que aparecen en la lista de Forbes tienen ahora una fortuna conjunta récord de 4,8 billones de dólares, 1,1 billones de dólares más que el año pasado. Gran parte de ese aumento fue impulsado por Elon Musk (con un incremento de casi 500.000 millones de dólares gracias a la enorme valoración de la fusión de SpaceX con xAI) y por los cofundadores de Google, Larry Page y Sergey Brin (con aumentos de 113.000 millones y 99.000 millones de dólares, respectivamente), mientras Google, con su modelo Gemini, ha vuelto a emerger como uno de los grandes ganadores de la IA.
También está el CEO de Nvidia, Jensen Huang, cuya fortuna ha aumentado en 55.300 millones de dólares mientras las acciones del gigante de chips de IA continúan disparándose.
¿Cuánto durará todo esto? Durante la era puntocom, prácticamente todas las empresas se convirtieron en compañías tecnológicas con valoraciones imposiblemente altas. Luego la burbuja estalló. Algo similar ocurrió —aunque en menor escala— con las empresas de software en la década de 2010 y con las compañías de computación en la nube en 2022. Ahora, prácticamente cualquier empresa, desde consultoras y grupos de investigación hasta compañías médicas y fabricantes de armamento, está convirtiéndose en una empresa de inteligencia artificial.
Sin embargo, esta vez hay una gran diferencia: estas valoraciones desorbitadas están siendo determinadas en gran medida no por los mercados públicos, sino por inversores privados. Los fondos de capital riesgo y las firmas de capital privado (y, sí, una amplia gama de vehículos de inversión especiales, muchos de los cuales quizá ni siquiera tengan acceso completo a las finanzas de las empresas) que están invirtiendo en compañías privadas de IA parecen demasiado dispuestos a aceptar valoraciones enormes con la esperanza de obtener rendimientos exponenciales.
Mientras tanto, ya empiezan a aparecer grietas en los mercados públicos. El precio de las acciones de CoreWeave, que alquila GPU para IA, está hoy por debajo de la mitad de su máximo del verano pasado. Las acciones de Oracle se dispararon el otoño pasado cuando anunció unos resultados por debajo de lo esperado pero un enorme gasto en centros de datos para IA; sin embargo, cayeron en los meses siguientes ante previsiones similares. La fortuna del cofundador y director tecnológico de Oracle, Larry Ellison, ha disminuido en casi 200.000 millones de dólares desde septiembre. Y los dos cofundadores de la startup nuclear impulsada por IA Oklo ya no forman parte del club de los multimillonarios, tras una caída del 68% en el precio de las acciones de la empresa.
Aun así, la fiesta continúa para la mayoría de las mayores compañías de IA del planeta, lo que ha ayudado a aumentar el número de multimillonarios en decenas, y probablemente vendrán muchos más. Eventualmente, estas empresas tendrán que demostrar que pueden mantenerse en el tiempo. Si Anthropic (valorada en 380.000 millones de dólares), OpenAI (840.000 millones de dólares) y SpaceX (más de 1 billón de dólares) salen a bolsa en los próximos años, podría producirse una corrección del mercado. O tal vez todos estemos —quizá literalmente— rumbo a la Luna.
Aquí tienes un mapa de los nuevos multimillonarios destacados de la inteligencia artificial que se incorporaron por primera vez en 2026 a la lista de multimillonarios del mundo de Forbes.
Las fortunas netas están calculadas a fecha del 1 de marzo de 2026.
Los creadores de modelos de IA
- Liu Debing (9.100 millones de dólares) y Tang Jie (1.900 millones de dólares) | Z.ai
- Yan Junjie (7.200 millones de dólares) | MiniMax
- Piotr Dabkowski (1.800 millones de dólares) y Mati Staniszewski (1.800 millones de dólares) | ElevenLabs
- Timothée Lacroix, Guillaume Lample y Arthur Mensch (1.800 millones de dólares cada uno) | Mistral
Las startups estadounidenses de creación de modelos de IA OpenAI y Anthropic se hicieron ricas primero. Ahora la fiebre de la inteligencia artificial se está extendiendo por todo el mundo: las empresas chinas Zhipu, que el verano pasado cambió su nombre a Z.ai, y MiniMax se dispararon en sus salidas a bolsa a principios de 2026, convirtiendo en multimillonarios a sus cofundadores Liu, Tang y Yan.
Pero los modelos de IA de propósito general podrían estar camino de convertirse en una commodidad. La apuesta de Mistral por atender a grandes empresas europeas está dando resultados: los inversores valoraron la compañía en 14.000 millones de dólares en septiembre. ElevenLabs, por su parte, se ha convertido en un ejemplo destacado del valor de los modelos basados en voz.
Los etiquetadores de datos
- Edwin Chen (18.000 millones de dólares) | Surge AI
- Lucy Guo (1.400 millones de dólares) | Scale AI
- Brendan Foody, Adarsh Hiremath y Surya Midha (2.200 millones de dólares cada uno) | Mercor
Hemos llegado a un punto en el que los modelos de IA han consumido —o incluso extraído sin permiso— prácticamente todos los datos abiertos de internet que podían servir para entrenarlos. Esto significa que los avances futuros dependen cada vez más de los humanos, y a menudo de profesionales altamente cualificados.
Por ello, hay mucho dinero en el etiquetado avanzado de datos (frecuentemente asistido por IA). Los fundadores de Surge, Scale y Mercor están haciendo posible este trabajo para los principales laboratorios de inteligencia artificial del mundo.
Las aplicaciones de software y los “vibe coders”
- Arvid Lunnemark, Sualeh Asif, Aman Sanger y Michael Truell (1.300 millones de dólares cada uno) | Cursor
- Aravind Srinivas, Denis Yarats, Johnny Ho y Andy Konwinski (2.100 millones de dólares cada uno) | Perplexity
- Jyoti Bansal (2.300 millones de dólares) | Harness
- Fabian Hedin y Anton Osika (1.600 millones de dólares cada uno) | Lovable
- Bret Taylor y Clay Bavor (2.500 millones de dólares cada uno) | Sierra
- Steven Hao (1.300 millones de dólares) | Cognition
Si los laboratorios de investigación en IA representan la primera fase, este grupo de empresas constituye la segunda frontera del impacto de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana. Sierra (valorada en 10.000 millones de dólares) ofrece servicios de atención al cliente con IA para empresas, mientras que Harness (valorada en 5.500 millones de dólares) aplica inteligencia artificial a la parte de la ingeniería de software que ocurre después de la programación.
Hoy en día es difícil encontrar a un ingeniero que no utilice un asistente de programación con IA, como Claude Code de Anthropic o Cursor. Las valoraciones de estas empresas están muy altas, pero también son inestables, ya que resulta relativamente fácil cambiar de una herramienta a otra si alguna se vuelve repentinamente mejor que las demás.
Aviones, médicos y automóviles
- Daniel Nadler (7.600 millones de dólares) | OpenEvidence
- Peter Ludwig y Qasar Younis (1.500 millones de dólares) | Applied Intuition
- Trae Stephens (1.000 millones de dólares) | Anduril
- Torsten Reil, Gundbert Scherf y Niklas Kohler (2.000 millones de dólares cada uno) | Helsing
La inteligencia artificial también está transformando industrias tradicionales. OpenEvidence, que algunos llaman el ChatGPT para médicos, recaudó fondos en enero con una valoración de 12.000 millones de dólares.
Mientras tanto, Applied Intuition vale alrededor de 15.000 millones de dólares, apostando a que el software impulsado por IA podrá controlar todo tipo de vehículos, desde aviones y automóviles hasta tanques.
Esta última se sumará a un grupo creciente de startups que desarrollan armamento autónomo, como la estadounidense Anduril y la empresa alemana Helsing, en medio de un auge más amplio de la tecnología de defensa.
Los proveedores de infraestructura
Guerin Blask para Forbes.
- Michael Hsing (1.800 millones de dólares) | Monolithic Power Systems
- Pantas Sutardja (1.400 millones de dólares) | Semiconductores
- Robin Khuda (2.100 millones de dólares) | Centros de datos
- Jitendra Mohan y Sanjay Gajendra (1.000 millones de dólares cada uno) | Astera Labs
No todas las revoluciones tecnológicas ocurren únicamente en la nube. También existen componentes físicos que hacen posible el enorme procesamiento de datos que exige la inteligencia artificial. Estos multimillonarios —casi todos provenientes de empresas que cotizan en bolsa— están liderando ese avance.
No todas estas compañías son nuevas. Michael Hsing fundó Monolithic Power Systems en 1997, pero la empresa se ha convertido en una gran ganadora del auge de la IA gracias a su capacidad para gestionar la enorme potencia eléctrica y la densidad de calor en los centros de datos de inteligencia artificial, y hoy vale más de 50.000 millones de dólares en capitalización bursátil.
La mayor parte de la fortuna de Pantas Sutardja proviene de Marvell Technology, donde fue director tecnológico. Su hermano Sehat, ya fallecido, cofundó la empresa en 1995. La compañía está creciendo rápidamente gracias a chips personalizados para IA y tecnologías de redes, especialmente importantes ahora que el sector está pasando del entrenamiento de modelos de IA a su uso a gran escala.
Este artículo se ha publicado originariamente en Forbes.com
