Llevamos meses hablando de la burbuja de las GPUs, de la escasez de H100s de NVIDIA (las potentes GPUs diseñadas, entre otras funciones, para cargas de trabajo intensivas de IA) y de los rounds de financiamiento absurdos.

Pero el verdadero cuello de botella no es el silicio; es el carbono. Son los cerebros, según revelan datos de Shake, una de las nuevas plataformas para gestionar el cap table y las contrataciones en el ecosistema startup, en un universo donde coexisten Carta, Pulley, Eqvista y Astrella.

Las recientes salidas de Thinking Machines Lab ponen de manifiesto la agresividad con la que las empresas líderes están reclutando y la rapidez con la que estas decisiones pueden transformar las valoraciones, la confianza de los inversores y la estrategia a largo plazo.

La nueva empresa de Mira Murati, ex CTO interina de OpenAI, con un seed gigantesco de 2.000 millones de dólares y valoración en torno a los 10.000 millones, sin producto aún anunciado; sufrió la salida de dos cofundadores.

Ambos, Barret Zoph y Luke Metz, volvieron a OpenAI, lo que se reporta como una “ganancia significativa” para la firma de Sam Altman y un golpe para la startup.

La asimetría de la información ha muerto

Históricamente, los salarios en Deep Tech eran una caja negra. Google y Meta sabían cuánto pagaban, pero el resto del mercado operaba a ciegas, según datos internos compartidos por Shake y recogidos en un reportaje en profundidad de The Information.

Lo que los datos revelan es una bifurcación brutal. No estamos hablando de una curva de campana normal. Se parece más a una distribución de ley de potencia aplicada a los salarios:

• El Ingeniero de Software “promedio” en Silicon Valley sigue ganando bien, pero su apalancamiento se ha estancado.
• El Investigador de IA “Top Tier”, esa gente capaz de entrenar un LLM desde cero o solucionar problemas de alucinación en producción, está operando en una economía paralela.

The Information revelaría que las ofertas ya no se basan en bandas salariales corporativas, sino en “lo que sea necesario para que no se vaya a Anthropic”.

Según medios como Wired, Meta ha ofrecido paquetes totales de hasta 300 millones de dólares en cuatro años para talento de superinteligencia, incluyendo fichajes como el de Ruoming Pang.

Incluso altos ejecutivos como Mark Zuckerberg se involucran directamente en el reclutamiento de investigadores top de IA; Altman, por su parte, ha hecho públicas las cifras astronómicas que ofrece Meta para atraer talento de OpenAI.

Altman ha dicho públicamente que Meta ofreció bonos de firma de hasta 100 millones de dólares a personal de OpenAI, según un reporte de la agencia Reuters.

El “Acqui-hire” encubierto

Muchas de las inversiones y adquisiciones recientes no son por la propiedad intelectual, ni por los usuarios. Son mecanismos complejos y caros de contratación.

Un caso ilustrativo pero decidor: cuando una Big Tech invierte 500 millones de dólares en una startup con cero revenue, no está comprando flujo de caja. Está comprando la capacidad de absorber a los 10 investigadores clave que fundaron la empresa sin pasar por el escrutinio antimonopolio de una adquisición tradicional.

En este entorno, las ofertas se mueven hacia lógica de whatever it takes para retener talento frente a Anthropic.

En este contexto tan líquido, comprar startups enteras para fichar equipos parece más eficiente que competir por cada perfil individualmente, según un análisis del sector.

La trampa para los VCs

Para quienes están en el lado del capital, esto plantea un dilema existencial.

En muchos casos, una parte muy significativa de la ronda se concentra en los salarios de unos pocos perfiles de IA senior, lo que tensiona los modelos de retorno de los fondos.

El costo de “probar una hipótesis” se ha disparado. 

En un escenario típico de startup de IA intensiva en talento senior, 2 millones de dólares pueden irse casi íntegramente en headcount técnico y cloud en 12–18 meses.

Esto empuja a los VCs a:

• Invertir solo en fundadores que ya son técnicos extremos (para ahorrar costes de contratación iniciales).
• Inflar las valoraciones artificialmente para justificar rondas más grandes (peligroso).

Algunas ideas sobre el mercado de talento en IA

Todo apunta a que la IA es el nuevo petróleo, pero no en el sentido cliché de los datos. Es el petróleo en el sentido de que extraer el valor requiere un talento técnico extremadamente escaso y caro.

La lectura que hace parte de la industria es que estamos viviendo una transferencia de riqueza masiva desde los accionistas (LPs y VCs) hacia el talento laboral de élite.

En la práctica esto implica que, si eres un investigador de IA de primer nivel, eres el activo más valioso del planeta ahora mismo. Si eres un fundador no técnico intentando contratar a uno… buena suerte.

El mercado se corregirá eventualmente. O la IA empieza a escribir código lo suficientemente bien como para devaluar a sus creadores (la ironía suprema), o la burbuja de capital estallará.

Pero hasta entonces, los datos de plataformas de compensación y las anécdotas del sector apuntan a una realidad incómoda: o pagas paquetes a la altura de los gigantes de IA, o pierdes ese talento.