Accel lidera US$1.000M en Thinking Machines de Mira Murati

Thinking Machines negocia una ronda de US$1.000M liderada por Accel

Thinking Machines, el laboratorio de inteligencia artificial fundado por la ex CTO de OpenAI Mira Murati, está en conversaciones para levantar US$1.000 millones en una ronda liderada por Accel, según reportó The Information y confirmaron Yahoo Finance y TechCrunch este 3 de septiembre de 2026. Si se concreta, la operación valoraría a la startup en al menos US$40.000 millones.

La cifra queda por debajo de los US$50.000 millones que la compañía buscaba a finales de 2025 y representa un salto de más de 3x frente a los US$12.000 millones de valoración post-money que alcanzó en su ronda semilla de julio de 2025, una de las más grandes de la historia. La startup reporta además un run rate de ingresos anuales superior a los US$100 millones, lo que deja un múltiplo de más de 400x sobre ventas, extraordinariamente alto incluso para los estándares del sector.

¿Por qué la valoración se ajusta de US$50.000M a US$40.000M?

A finales de 2025, Thinking Machines exploró una ronda a US$50.000 millones que finalmente no se cerró a comienzos de 2026, según reconstruyó CryptoBriefing. El nuevo intento a US$40.000 millones sugiere que los inversores están aplicando mayor disciplina.

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Tres factores explican el ajuste:

Fuga de cofundadores. Varios perfiles clave, entre ellos Lilian Weng y Luke Metz, regresaron a OpenAI. Barret Zoph, otro cofundador, se sumó como VP de investigación en Google. Cuando el valor de una empresa depende casi enteramente del talento, cada salida pesa en la mesa de negociación.
Corrección en el sector. El mercado de financiación de IA está recalibrando múltiplos tras el pico de 2025. Ya no basta con el pedigree del fundador; los inversores piden tracción y un camino claro a monetización.
Ingresos aún incipientes. US$100M de run rate sobre una valoración de US$40.000M implica un múltiplo que solo se justifica con una tesis de crecimiento agresivo. Quienes firman esta ronda pagan prima por el potencial, no por el revenue actual.

¿Qué ha construido Thinking Machines en menos de dos años?

A pesar de las salidas, la empresa ha cumplido hitos técnicos concretos:

Tinker (octubre de 2025): API para fine-tuning de modelos open-weight, su primer producto comercial.
Inkling (julio de 2026): modelo multimodal open-weight con 975.000 millones de parámetros, presentado como competidor directo de Anthropic en la frontera.
Alianza con Nvidia (marzo de 2026): acuerdo multianual que asegura a la startup acceso a 1 gigavatio de capacidad de cómputo, suficiente para entrenar y servir modelos a escala de frontera. Como referencia, un centro de datos grande consume entre 50 y 100 megavatios.
Acuerdo complementario con Google Cloud que diversifica su infraestructura.

El equipo, según CryptoBriefing, oscila entre 100 y 200 empleados a mediados de 2026, una estructura deliberadamente austera para un laboratorio que juega en la frontera. La empresa opera además como public benefit corporation, una figura legal que blinda su misión de largo plazo y la separa de la lógica puramente financiera.

¿Qué implica que Accel lidere la ronda?

Accel no es un inversor nuevo en la mesa: ya participó en la ronda semilla de 2025. Pasar de coinversor a lead es una señal fuerte. La firma, conocida por haber respaldado a Facebook, Slack y Spotify entre otras, suele tomar posiciones de control en sus inversiones estratégicas.

Que Accel lidere la ronda implica tres cosas para el resto del mercado:

Validación del pedigree técnico. Accel históricamente invierte temprano en equipos con tesis contrarias a la corriente; su respaldo refuerza que la tesis de Murati sigue siendo defendible pese a las salidas.
Señal para coinversores. Cuando un lead de este calibre entra, otros inversores institucionales suelen seguir en cuestión de semanas. La ronda podría terminar cerrándose por encima del ticket inicial.
Expectativa de liquidez. Las firmas que toman el control suelen empujar hacia una salida o IPO en un horizonte de 3 a 5 años. Para founders que miran a Thinking Machines como comparable, el reloj empieza a correr.

¿Qué significa esto para tu startup?

El caso Thinking Machines es contraintuitivo: una empresa con US$100M de ingresos, valoración de US$40.000M, talento de primera línea y alianzas con Nvidia no logra sostener los US$50.000M que buscaba hace apenas 12 meses. Para founders hispanohablantes, las lecciones concretas son:

El pedigree importa, pero tiene fecha de vencimiento. Murati pudo levantar US$2.000M en semilla casi por su nombre. En la siguiente ronda, eso ya no fue suficiente para sostener los US$50.000M iniciales. Planifica tu cap table pensando en que el valor fundado en narrativa se diluirá rápido si no hay tracción de producto.
El cómputo es el nuevo cuello de botella. La alianza con Nvidia por 1 GW no es marketing: es lo que separa a un laboratorio de frontera de uno que se queda atrás. Si tu startup depende de entrenar o servir modelos, diseña tu arquitectura desde el día uno pensando en dónde vas a conseguir capacidad de cómputo, no solo en el modelo.
La austeridad puede ser estrategia. Entre 100 y 200 empleados para una empresa a esta escala parece poco. Pero cuando los múltiplos están bajo presión, los inversores premian a quienes demuestran que pueden hacer más con menos. Construye tu equipo alrededor de automatizaciones, agentes y herramientas internas antes de contratar.

El ecosistema hispano — desde Madrid hasta Ciudad de México o Buenos Aires — no compite por estos tickets, pero sí por las lecciones. Una ronda como la de Thinking Machines redefine qué cuenta como tracción, qué múltiplos son defendibles y qué infraestructura es indispensable en 2026.