Las grandes tecnológicas están aumentando la inversión en IA, pero sin comprar startups al mismo ritmo: los cambios en el panorama de M&A de 2026

Las grandes tecnológicas aceleran la inversión en IA, pero no compran startups al mismo ritmo: cambios en el panorama de M&A de 2026

Contexto de la industria

La conclusión central de PitchBook en *Q2 2026 Building, Backing, and Buying AI* es que la industria de la IA está entrando en una fase de “construir más, adquirir menos”. Se prevé que el gasto conjunto de Google, Microsoft, Amazon y Meta en infraestructura de IA se acerque a los 600.000 millones de dólares en 2026, pero, al mismo tiempo, la actividad de fusiones y adquisiciones relacionadas con IA de estas compañías sigue en un nivel relativamente bajo.

Esto no significa que las adquisiciones de IA hayan perdido relevancia, sino que la lógica de asignación de capital de las grandes tecnológicas ha cambiado. En lugar de adquirir startups para obtener capacidades, prefieren destinar fondos a centros de datos, potencia de cálculo, infraestructura en la nube y alianzas estratégicas de largo plazo. PitchBook menciona en particular la participación cercana al 30% de Microsoft en OpenAI, así como la inversión de 14.300 millones de dólares de Meta en la Serie G de Scale AI, como movimientos más cercanos a una “garantía de infraestructura” o a asegurar capacidades a largo plazo que a una adquisición corporativa en el sentido tradicional.

Detrás de este cambio hay dos razones. La primera es que el cuello de botella de la competencia en IA ya pasó de “si el modelo funciona” a “si hay suficiente capacidad de cómputo, costo de inferencia y capacidad de despliegue”. La segunda es que las plataformas líderes prefieren mantener las capacidades clave dentro de su propio ecosistema para evitar la incertidumbre de la integración tras una adquisición, el escrutinio regulatorio y el riesgo de fuga de talento.

Impacto en el mercado

Para el mercado, el impacto más directo de este cambio es que las vías de salida para las startups de IA se han estrechado.

PitchBook señala que el número de adquisiciones de IA por parte de grandes tecnológicas cayó en 2024 a un mínimo de diez años, con 7 operaciones; repuntó a 14 en 2025; y en lo que va de 2026 suma 12, aunque en conjunto sigue por debajo de la media histórica. Al mismo tiempo, el mercado de salidas respaldadas por VC ha adoptado una estructura en “mancuerna”: en un extremo, unas pocas operaciones de alto valor estratégico; en el otro, muchas transacciones con importe no divulgado y retorno limitado para los inversores.

Esto implica que:

• Para las startups, simplemente “construir un modelo o una función que pueda ser adquirida” ya no basta para sostener una salida ideal;
• Para los inversores, la lógica de valoración depende cada vez más de la estructura del comprador, las sinergias estratégicas y la escasez de capacidades, y no solo del entusiasmo por el producto;
• Para los clientes corporativos, los líderes del sector tienen más probabilidades de estabilizar el suministro mediante desarrollo interno y acuerdos de largo plazo que mediante rondas sucesivas de adquisiciones para completar rápidamente capacidades faltantes.

Al mismo tiempo, el mercado de capitales también está reevaluando la capacidad de crecimiento de las empresas de software de IA.Al mismo tiempo, el mercado de capitales también está reevaluando el crecimiento de las empresas de software de IA. PitchBook señala que los veteranos del software empresarial, como Salesforce y Databricks, están adquiriendo activamente, porque los agentes de IA están desafiando el modelo de cobro por asiento que definió la economía SaaS durante los últimos 20 años. El iShares Expanded Tech-Software ETF cayó un 29,6% entre diciembre de 2025 y febrero de 2026, lo que refleja que el mercado ya ha սկսել重新 fijar el precio del impacto de la IA en los modelos de negocio del software.

Competitive Landscape

Quién está “construyendo”

Google, Microsoft, Amazon y Meta son los compradores centrales de esta nueva ola de construcción en IA. Prefieren invertir capital en infraestructura antes que obtener activos rápidamente mediante adquisiciones. La ventaja de esta estrategia es un mayor control, ya que puede reforzar directamente la capacidad de suministro de la nube, la computación y los servicios de modelos.

Quién compra “de otra manera”

NVIDIA es una excepción. Según PitchBook, desde 2022 NVIDIA ha realizado 15 adquisiciones relacionadas con IA, con una trayectoria claramente distinta a la de otras grandes tecnológicas. Sus objetivos de adquisición no son simplemente ampliar cuota de mercado, sino extender el control de toda la pila de IA, formando un ciclo de infraestructura más completo desde chips y redes hasta software y la capa de sistemas.

Quién está “obligado a comprar”

Los proveedores de software empresarial afrontan otro tipo de presión. Para empresas como Salesforce y Databricks, los agentes de IA están cambiando la forma en que los usuarios interactúan con el software. Si los usuarios dejan de comprar software “por asiento” y pasan a usar IA por tareas, resultados o flujos automatizados, el modelo tradicional de precios SaaS estará bajo presión. Adquirir capacidades de IA se convierte en una estrategia defensiva para responder a este cambio del modelo de negocio.

Quién se beneficia y quién está bajo presión

• Beneficiados:
• Proveedores de infraestructura de IA
• Proveedores de servicios en la nube
• Empresas que pueden ofrecer capacidad de inferencia, datos, redes y despliegue
• Startups de IA con escasez estratégica

• Bajo presión:
• Startups de IA que solo dependen de la diferenciación funcional
• Emprendimientos que dependen de la vía de “ser comprados por una gran empresa”
• Proveedores tradicionales de software con cobro por asiento

Enterprise Implications

Para los responsables de decisión empresarial, la enseñanza más importante de este informe no es que “las fusiones y adquisiciones han disminuido”, sino que el foco de la comercialización de la IA se está desplazando de la “adquisición de capacidades” a la “construcción de infraestructura”.

Las empresas deberían centrarse en tres cosas:

1. ¿Es estable la oferta de IA? Cuando las grandes empresas destinan más capital a infraestructura, al contratar servicios de IA las empresas deben prestar más atención al coste de la nube, la latencia de inferencia, la disponibilidad de los modelos y la estabilidad del suministro a largo plazo.2. ¿Es suficientemente claro el ROI de las aplicaciones de IA? En el contexto de una expansión continua de la inversión en infraestructura, los proyectos internos de IA en las empresas ya no pueden obtener presupuesto solo por estar “tecnológicamente avanzados”. Es imprescindible responder cuánto costo ahorran, cuánta eficiencia mejoran y cuántos ingresos incrementales generan.

3. La relación de colaboración es más importante que una transacción puntual En el futuro, es más probable que las empresas obtengan capacidades de IA mediante acuerdos de nube a largo plazo, alianzas estratégicas, modelos personalizados y despliegues conjuntos, en lugar de esperar a la integración de productos tras una adquisición.

Para las startups, también debe cambiar la forma de posicionar sus capacidades. Cuanto más cerca estén de la infraestructura subyacente, los datos, la eficiencia de inferencia, la seguridad y cumplimiento, y la implementación en escenarios verticales, más fácil será obtener inversión estratégica o una prima en una adquisición; si solo están en la capa de funcionalidades genéricas, la presión de salida será mayor.

Perspectivas

12 meses

El gasto en infraestructura de IA seguirá en niveles altos, y las principales tecnológicas continuarán priorizando la construcción frente a la adquisición. La inversión estratégica minoritaria podría seguir aumentando, especialmente en empresas relacionadas con modelos, datos e infraestructura.

24 meses

Es probable que aumente la demanda de adquisiciones de capacidades de IA por parte de los proveedores de software empresarial, ya que la tendencia hacia agentes seguirá afectando al modelo tradicional de ingresos SaaS. Las adquisiciones se usarán más para completar capacidades de flujo de trabajo, automatización e integración empresarial.

3 años

La estructura de salida de la industria de IA podría seguir bifurcándose: unos pocos objetivos estratégicos obtendrán primas elevadas, mientras que más empresas tendrán que depender de vías distintas a las fusiones y adquisiciones para generar retornos. Los factores regulatorios y geopolíticos también se convertirán en variables importantes para las transacciones transfronterizas de IA, y las empresas evaluarán con mayor cautela la estructura de las operaciones, la disposición del talento y los riesgos de cumplimiento.

Conclusión

La señal que transmite este informe de PitchBook es muy clara: el foco competitivo de la industria de IA está pasando de “quién compra a quién” a “quién puede seguir construyendo y asegurando capacidades de infraestructura”. Para las grandes tecnológicas, construir encaja mejor con la lógica actual de asignación de recursos que adquirir; para las startups, la ventana de salida no se ha cerrado, pero el umbral es más alto y las vías son más estrechas; para los clientes empresariales y los inversores, el valor futuro de la IA no debe juzgarse solo por el modelo y el producto, sino también por la capacidad de cómputo subyacente, el costo de inferencia, el modelo de negocio y la estructura regulatoria.

Fuente de información URL

https://pitchbook.com/news/reports/q2-2026-building-backing-and-buying-ai