Anthropic recauda cerca de 18 billones de wones en una ronda Serie F

• Anthropic recaudó 13 mil millones de dólares ($13B, 18 billones de wones) en una inversión Serie F liderada por ICONIQ
• Con esta inversión, Anthropic fue valorada en 183 mil millones de dólares ($183B, 254 billones de wones)
• Su crecimiento de ingresos se ha acelerado con fuerza y, en agosto de 2025, alcanzó una tasa anual de ingresos de 5 mil millones de dólares
• Diversos productos, como Claude Code y la API, se están expandiendo rápidamente en los mercados empresarial y de desarrolladores
• Los fondos se utilizarán para responder a la demanda de clientes empresariales, reforzar la investigación en seguridad y ampliar la expansión global

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Anthropic: inversión Serie F y panorama de crecimiento

Resumen de la inversión Serie F

• Anthropic recaudó 13 mil millones de dólares a través de una ronda Serie F liderada por ICONIQ
• Con esta inversión, la valoración post-money de Anthropic se estima en 183 mil millones de dólares
• Además de ICONIQ, Fidelity Management & Research Company y Lightspeed Venture Partners también codirigieron la ronda
• También participaron diversos grandes inversionistas globales, entre ellos Altimeter, Baillie Gifford, fondos relacionados con BlackRock, Blackstone, Coatue, D1 Capital Partners, General Atlantic, General Catalyst, GIC, Goldman Sachs Alternatives, Insight Partners, Jane Street, Ontario Teachers' Pension Plan, Qatar Investment Authority, TPG, T. Rowe Price, WCM Investment Management y XN

Crecimiento e ingresos de Anthropic

• El CFO Krishna Rao destacó que clientes desde empresas Fortune 500 hasta startups basadas en IA están utilizando los modelos frontier y la plataforma de Anthropic para tareas críticas
• La demanda está creciendo exponencialmente en toda su base de clientes
• Desde el lanzamiento de Claude (marzo de 2023), el crecimiento de ingresos ha sido muy rápido
  • A inicios de 2025 alcanzó 1 mil millones de dólares en ingresos anuales
  • En agosto de 2025 superó los 5 mil millones de dólares en ingresos anuales, por lo que se le considera una de las empresas tecnológicas de crecimiento más rápido de la historia

Enfoque en capacidad tecnológica y seguridad

• El crecimiento de Anthropic se apoya en talento técnico sobresaliente, un enfoque centrado en la seguridad y la investigación frontier (alineación, interpretabilidad, etc.)
• Estos elementos sirven de base para el rendimiento y la confiabilidad de los modelos
• Actualmente da servicio a más de 300 mil clientes empresariales, y el número de grandes clientes con cuentas de más de 100 mil dólares en ingresos se multiplicó por siete en un año

Expansión de productos y clientes

• En toda la plataforma, los mercados empresarial, de desarrolladores y de consumidores individuales muestran un alto crecimiento
  • Para clientes empresariales, ofrece la API y productos especializados por industria, lo que permite adoptar IA potente sin procesos de integración complejos
  • Los desarrolladores están adoptando Claude Code, lanzado de forma general en mayo de 2025, como herramienta principal
  • Claude Code alcanzó una tasa anual de ingresos de más de 500 millones de dólares en apenas 3 meses, y su uso aumentó más de 10 veces
  • Mediante los planes Pro y Max para usuarios individuales, ofrece funciones de IA mejoradas para tareas cotidianas y profesionales

Evaluación de los inversionistas y planes futuros

• Divesh Makan, socio de ICONIQ, señaló que Anthropic sigue una trayectoria de crecimiento sobresaliente gracias a su excelencia en investigación y liderazgo técnico, junto con su enfoque centrado en el cliente
• Los líderes empresariales también valoran altamente la confiabilidad de Claude y su visión de largo plazo
• Los fondos de la Serie F se destinarán a ampliar la capacidad de respuesta a la demanda empresarial, profundizar la investigación en seguridad y expandir el negocio global
• El objetivo es construir sistemas de IA confiables, interpretables y ajustables

[GN⁺]

Opiniones en Hacker News

• Se siente que la competitividad en computación dentro del sector de IA se está volviendo absurdamente feroz; ya es difícil siquiera competir sin capital, GPUs e infraestructura eléctrica del tamaño del PIB de un país pequeño. TSMC y las eléctricas son quienes realmente controlan el tablero. Ya no basta con el talento: si no tienes 100 mil H100 y una planta eléctrica dedicada, se acabó. Gran parte de esos 13 mil millones de dólares quizá sea prepago de cómputo más que gasto operativo real. Da la impresión de que una infraestructura a escala del Proyecto Manhattan está pasando a manos privadas. Antes, con 100 millones de dólares podías entrenar GPT-4, pero pronto eso podría dispararse a 1,000 millones o 10,000 millones. Incluso eso podría parecer barato en el futuro. Tal vez para algo como GPT-7 ya haga falta un fondo soberano
  • La era de los LLM es terrible, porque la mayor parte de la innovación está saliendo de grandes corporaciones ya establecidas que tienen acceso a capital masivo. Además, como se usan bajo suscripción, el usuario no tiene ningún control real. Hay tanto hype que ejecutivos de nivel C, que ni siquiera saben si esto ayuda de verdad en campo, están empujando su adopción. La elección de IA termina dependiendo de relaciones previas con proveedores. Parece una concentración de las peores tendencias de la industria tech de los últimos 10 años
  • Con cada modelo nuevo se siente más que el beneficio por costo va disminuyendo. Muchas veces ni se distingue claramente frente a modelos viejos. En video sí parece haber avances rápidos, pero al mismo tiempo el costo de cómputo se dispara tanto que eso mismo genera preocupación
  • Lo más sorprendente de la situación actual es que los modelos de punta se vuelven obsoletos en unos 6 meses. No parece sostenible seguir quemando cantidades enormes de dinero en periodos tan cortos. A menos que de verdad se crea que la AGI llegará en unas cuantas generaciones más, esta estructura es difícil de sostener a largo plazo
  • Citando lo que dijo Dario en Cheeky Pint: “Si ves cada modelo como si fuera una empresa, en 2023 entrenas un modelo con 100 millones de dólares, en 2024 genera 200 millones en ingresos, ese mismo año inviertes 1,000 millones para crear el siguiente modelo y al año siguiente obtienes 2,000 millones en ingresos. Así, aunque al principio las pérdidas sean enormes, cada modelo por sí mismo sí genera ganancias, pero al mismo tiempo estás fundando continuamente empresas más caras, así que la cantidad de dinero sigue creciendo. Cuando eso llegue a una escala de equilibrio, a largo plazo o bien la rentabilidad total será increíblemente alta, o llegará un punto en que el rendimiento del modelo deje de mejorar, y entonces después de una sobreinversión todo podría desinflarse sin mucho ruido”. En conclusión, todavía no se sabe en qué escala se alcanzará ese equilibrio ni si habrá overshoot. Enlace: podcast Cheeky Pint
  • Hay optimismo de que este boom deje demasiada capacidad nuclear instalada y que, si eso termina bajando el precio de la electricidad, se pueda usar para capturar carbono del aire. A mediano plazo, China podría volverse dominante en modelos de alta gama gracias a su excedente energético, mientras que EE. UU. probablemente estará ocupado reparando una red eléctrica abandonada por décadas
• Esta recaudación empezó con una meta de 5 mil millones de dólares y terminó sobresuscrita hasta 13 mil millones. Normalmente eso pasa cuando se busca aprovechar el ánimo caliente del mercado o cuando parece que después será difícil levantar dinero a valuaciones tan altas. La señal que envían los insiders se ve negativa para inversionistas en IA. Tras leer cientos de comentarios, da la impresión de que hay demasiada confusión, incertidumbre y pensamiento fantasioso, parecido a burbujas anteriores. Los costos de entrenamiento siguen subiendo mientras la mejora de los modelos nuevos se desacelera, lo que preocupa. La riqueza es un concepto difícil de definir, algo que se forma de manera difusa mediante cooperación e intercambio. Al final, los LLM sí tienen que generar riqueza real para justificar esta inversión. Si no muestran valor concreto pronto, el riesgo de colapso repentino es alto. Trabajando en finanzas, la sensación es que los financieros no son genios; mover 13 mil millones no te hace brillante, y muchos solo son personas muy obsesionadas con el dinero. No hay que asumir que por eso necesariamente tengan visión
  • Si la dilución hubiera sido de 20%, estaría de acuerdo, pero si solo pasó de 3% a 7%, entonces el hecho de que haya habido una gran sobresuscripción se puede ver más bien como una señal positiva. A las empresas en mal estado les cuesta incluso cerrar una ronda
• El tamaño de este financiamiento da la sensación de que algo va a reventar pronto. Para sobrevivir en la competencia hay que quemar cantidades enormes de efectivo, así que ya es un juego que solo unos pocos pueden jugar, y aun así nadie ha mostrado todavía un negocio realmente rentable. Como los modelos se están igualando hacia arriba, la barrera técnica de entrada es mínima; cualquiera puede hacerlo y la respuesta termina siendo solo tener muchísimo dinero. Como negocio, es una estructura bastante riesgosa. La tecnología es impresionante, pero parece que terminará en pérdidas para la mayoría de los inversionistas
  • Durante un tiempo estuve de acuerdo con esa idea, pero últimamente he cambiado un poco de opinión. Cuando puedes personalizar directamente el modelo más reciente y usarlo in-house, la experiencia es muy distinta a simplemente usar una API. Si comparas Cursor con Claude Code, incluso con el mismo modelo se siente una calidad totalmente diferente cuando lo construyes tú mismo para usarlo. Como Mac vs Windows, al final una estructura integrada donde diseñes y entregues tanto el modelo como la herramienta tiene ventajas importantes
  • Aun así no estoy tan convencido de ese punto. Anthropic cobra bastante caro por su servicio de inferencia vía API, y aun así la gente sigue pagando ese costo
  • Decir que “todo el mundo sabe hacer modelos, solo hace falta dinero” ignora factores como calidad diferenciada, eficiencia, alianzas y otros elementos
  • Como broma, pese a que se dice desde hace años que algo así no puede durar, Herbalife sigue cotizando en bolsa
  • Con tanto dinero gigantesco circulando, si la burbuja se desinfla y se demuestra que era puro humo, el golpe al mercado entero será enorme
• Hay demasiados comentarios negativos. Si el jugador líder de un mercado nuevo con gran potencial de crecimiento logró levantar 13 mil millones de dólares a una valuación de 20x ingresos, no creo que eso sea necesariamente señal de burbuja. Estos inversionistas no deben ser personas irracionales ni tontas. La posibilidad de burbuja sigue ahí, pero tampoco conviene sacar conclusiones apresuradas
  • Ante la observación de que una valuación de 20x ingresos sí suena a señal de burbuja, alguien pregunta si eso no es justamente la definición de una burbuja
  • Hace recordar a SoftBank y al caso WeWork
  • La frase “estos inversionistas no son tontos” es algo que siempre se decía antes de que estallaran burbujas anteriores
  • También se recuerda que son esos mismos inversionistas que fueron engañados por SBF; hasta SBF recibió inversión sin siquiera tener una hoja de cálculo decente para explicar sus estados financieros
• Se recuerda que cuando YouTube fue adquirida en 2006 por 1,650 millones de dólares, mucha gente pensó que era una locura. Eso enfatiza lo poco confiable que puede ser la intuición personal frente a la información del mercado. Cuando uno cree que sabe más que el mercado, normalmente tiene altas probabilidades de estar equivocado. Es peligroso buscar solo evidencia que confirme lo que uno ya cree. Y aunque el nivel de inversión parezca irracional, es muy difícil predecir concretamente cuánto, por qué y cómo se desarrollará eso en el futuro
  • También se señala que usar YouTube como ejemplo personal es, en cierto modo, contradictorio
  • Se comenta que eso puede ser sesgo de supervivencia, porque se resaltan solo los casos exitosos. También hay muchos fracasos, como la compra de Motorola por Google o la de Nokia por Microsoft. Incluso WeWork recibió 12 mil millones y aun así quebró
  • La lógica de que una valuación de 183 mil millones está justificada comparándola con 1,650 millones de hace 20 años no resulta muy convincente
• Si se esperan 9 mil millones de dólares en ingresos (ARR anualizado) y 60% de margen bruto, o 30% si se trabaja con proveedores cloud, entonces a nivel de margen bruto aguanta bastante bien para una empresa de alto crecimiento. Incluso a un múltiplo de 20x, no suena tan descabellado considerando la tasa de crecimiento. Todo depende de si esas cifras realmente se materializan de aquí a fin de año. En mayo eran 3 mil millones, en julio 5 mil millones, así que está creciendo entre 200 y 400 millones por mes
  • Da curiosidad saber qué están viendo exactamente los inversionistas para meter tanto dinero. Claramente no es por dividendos ni utilidades; al final están apostando por completo a que suba el precio de la acción. Parece que creen de verdad que el mercado sí está creando valor y que esta estructura puede seguir funcionando
• La forma actual de lanzar dinero y cómputo a la IA parece una solución de corto plazo. El cerebro humano aprende sin necesitar energía a escala de una planta nuclear, así que en el futuro la eficiencia probablemente será el verdadero punto clave de innovación. No se sabe si ese momento llegará mañana o en 5 años, pero las empresas de IA no tienen más opción que ir all-in hasta entonces
  • No está claro que la computación cuántica sea la respuesta, pero sí parece que hará falta un paradigma de cómputo completamente nuevo, mucho más eficiente y poderoso, como por ejemplo la computación cuántica
  • Si el costo de la energía sigue alto, invertir en IA termina siendo casi una apuesta a que baje el costo de producir energía. Si el precio de la energía cae, también se derrumbará la barrera de entrada de la competitividad computacional. Si la innovación en eficiencia llega, es más probable que venga del lado del modelo que del semiconductor. Y aun así, si esa innovación no puede mantenerse interna, volverá a desaparecer la barrera competitiva
  • La razón por la que el cerebro humano no usa energía nuclear es que evolutivamente era algo demasiado complejo y difícil. Si nosotros ya descubrimos cómo usar energía nuclear, entonces también podría ser posible una inteligencia mucho mayor. No hay ninguna razón para que usar energía nuclear no pueda llevar a una inteligencia superior
• Los servicios de inferencia de LLM no siempre requieren 99.999% de disponibilidad al nivel de un datacenter cloud. Por eso, inversionistas pequeños podrían meter GPUs en una bodega, correr LLM open source y hacer routing de clientes; si el servicio se cae un día, no es una gran pérdida, solo se va el ingreso de ese día. Incluso podría volverse una forma de inversión pasiva relativamente simple, como invertir en una lavandería o una bodega
  • En mi caso, proceso 80% de mi trabajo de IA con el batch mode de OpenAI y eso me da mucha más tranquilidad. El modo de respuesta inmediata te obliga a vivir en tensión constante. Cuando pase el boom de Copilot, quizá aumente la percepción de que los LLM son muy buenos para construir herramientas críticas, pero débiles como herramienta en sí misma, y entonces tanto el uso como la urgencia podrían bajar
• Iconiq (la family office de Mark Zuckerberg) fue uno de los inversionistas líderes de esta ronda
• Como apareció Ontario Teachers' Pension Plan entre los inversionistas, alguien se preguntó si eso significa que el fondo de pensiones canadiense invirtió en Anthropic
  • Ontario Teachers' es muy activo en venture/growth funding y es LP destacado de muchos fondos. Aun así, esta área representa solo una parte muy pequeña de su portafolio total. Enlaces de referencia: Crunchbase / sitio oficial de OTPP
  • Este tipo de inversiones grandes normalmente requiere instituciones que mueven capital masivo, como fondos de pensiones. Cuando SoftBank y otros presentan planes de despliegue de capital enormes, en la práctica no hay muchas alternativas mejores
  • Se considera que “pensión pública” (fondos de retiro de empleados públicos y trabajadores estatales) y “dinero público” (presupuesto del gobierno, etc.) son cosas claramente distintas. Claro, si un fondo de pensiones sufre pérdidas grandes, quizá el gobierno tenga que rescatarlo, así que en cierto sentido la preocupación aplica. Pero no se concentra tanto peso en una sola inversión como para que una posición individual derrumbe todo
  • Este fondo de pensiones ha sido un inversionista muy importante en la industria de VC, y yo mismo recuerdo haber cobrado mi sueldo durante varios años gracias a eso