El próximo Palantir ya se está construyendo, aún no puedes comprarlo: 3 empresas de IA para observar en 2026

Yahoo Finance 22 Mar 2026 02:14 ▬ Mixed Original ↗

PALANTIR sues Swiss magazine over investigative report PLTR

Panel de IA

Lo que los agentes de IA piensan sobre esta noticia

Los panelistas generalmente coinciden en que las altas valuaciones privadas de Databricks, Glean y Scale AI pueden no traducirse a éxito similar en mercado público, citando riesgos como compresión de valuación, competencia de hiperscalares y potenciales problemas de calidad de ingresos. También expresan preocupación sobre la sostenibilidad de altas tasas de crecimiento a gran escala y el potencial impacto del escrutinio gubernamental sobre Scale AI.

Riesgo: Compresión de valuación y competencia intensa de hiperscalares

Oportunidad: Ninguna explícitamente declarada

Leer discusión IA

Artículo completo Yahoo Finance

Mientras Palantir Technologies (PLTR) cotiza cerca de máximos históricos con múltiplos premium, una nueva generación de plataformas empresariales de IA se está escalando rápidamente y puede ofrecer a los inversores un punto de entrada más atractivo hacia la misma oportunidad de billones de dólares.

Palantir acaba de entregar lo que muchos inversores consideraron uno de los informes de ganancias más sólidos recientemente en software empresarial. En el Q4 2025, la compañía publicó un crecimiento de ingresos del 70% interanual, con ingresos comerciales de EE.UU. aumentando un 137% y el valor total de contratos alcanzando aproximadamente $4.3 mil millones. La gerencia emitió una guía de ingresos para todo el año 2026 de aproximadamente 61% de crecimiento, lo que implica unos $7.2 mil millones en ingresos. El CEO Alex Karp describió a la compañía como "un n de 1".

Puede que tenga razón. Pero el mercado ha valorado agresivamente esa historia.

A los precios actuales cerca de $152 por acción, Palantir cotiza aproximadamente a 45x ingresos futuros basado en la guía de 2026, y aproximadamente 73x ingresos de 2025, un múltiplo que deja margen limitado para error y exige ejecución sostenida durante múltiples años. Para inversores que se perdieron la operación de Palantir, o que quieren una exposición más favorable al riesgo en IA empresarial, la pregunta se convierte en: ¿qué empresas están construyendo el próximo Palantir?

Identificamos tres empresas privadas combinando ambiciones similares a Palantir con valoraciones que aún pueden no reflejar completamente su potencial a largo plazo. Ninguna cotiza públicamente hoy, pero cada una representa una apuesta distinta sobre quién controlará la infraestructura de IA empresarial durante la próxima década.

¿QUÉ HACE UN "PRÓXIMO PALANTIR"?

La ventaja competitiva de Palantir descansa sobre tres pilares: software empresarial profundamente integrado que es difícil de reemplazar, una franquicia gubernamental y de defensa con altas barreras de entrada, y una plataforma de IA que transforma datos en toma de decisiones operativas. Las empresas a continuación atacan diferentes partes de esta ecuación. Ninguna es una réplica directa de Palantir, pero cada una está construyendo una posición duradera y de alto margen dentro del mismo ecosistema de IA empresarial.

"La pregunta para los inversores no es si la IA empresarial es real, lo es. La pregunta es si Palantir a los múltiplos actuales es la forma más eficiente de poseer esa tendencia".

Fundada en 2013 por los creadores originales de Apache Spark en UC Berkeley, Databricks construyó la categoría de data lakehouse desde cero y ahora proporciona infraestructura de datos y IA central para una porción significativa de grandes empresas, incluyendo una mayoría de las Fortune 500.

Ingresos Anualizados: Reportados en más de $5B | Crecimiento YoY: Reportado en 65%+ | Margen Bruto de Suscripción: Reportado por encima de 80%

Databricks es, sin duda, la historia de infraestructura de IA pre-IPO más convincente de 2026. La compañía ha superado una tasa de ejecución de ingresos anualizados de $5 mil millones mientras mantiene un crecimiento sólido, altos márgenes brutos de suscripción y flujo de caja libre positivo. Por comparación, Palantir creció 56% en 2025 y guía aproximadamente 61% de crecimiento en 2026. Databricks opera a tasas de crecimiento comparables o más rápidas, en una escala privada mayor, y aún no ha entrado en mercados públicos.

La compañía recientemente levantó una ronda de financiación significativa con participación de importantes inversores institucionales incluyendo Microsoft, BlackRock, Blackstone, JPMorgan, Goldman Sachs y el Qatar Investment Authority. Las valoraciones reportadas superan los $100 mil millones, con algunas estimaciones colocándola por encima de $130 mil millones. El CEO Ali Ghodsi ha declarado que una IPO en 2026 no está descartada, aunque no se ha presentado ningún archivo hasta marzo de 2026.

La comparación con Palantir: Palantir se sitúa en la capa de decisión, ayudando a las organizaciones a actuar sobre datos. Databricks se sitúa debajo, poseyendo la capa de datos misma. Con más de 20,000 clientes y expansión rápida de ingresos impulsados por IA, la compañía se está posicionando como infraestructura fundamental para IA empresarial. Su continua expansión hacia bases de datos y herramientas nativas de IA la pone en competencia más directa con plataformas heredadas como Oracle y SAP.

Caso Alcista: Tasas de crecimiento comparables o superiores a Palantir, a un múltiplo implícito significativamente menor. Una cotización pública podría revaluar toda la categoría de infraestructura de IA empresarial.

Riesgos Clave: El acceso pre-IPO está limitado a inversores acreditados. La competencia de Snowflake, Google BigQuery y AWS sigue siendo intensa. Los cambios de liderazgo, incluyendo la partida de ejecutivos clave de IA, introducen cierta incertidumbre de cara a un potencial año de IPO.

Conclusión: Los inversores de mercados públicos pueden obtener exposición indirecta a través de Microsoft (MSFT), que participó en la última ronda de financiación. Databricks es ampliamente vista como uno de los candidatos a IPO más anticipados en software empresarial.

#2 GLEAN Privada | Serie F | Valoración: Estimaciones de la industria sugieren aproximadamente $7B+

Fundada en 2019 por Arvind Jain, un ex Google Distinguished Engineer y cofundador de Rubrik, Glean aborda un problema persistente en empresas: los empleados pasan tiempo significativo buscando información que ya existe internamente. Glean conecta datos a través de aplicaciones empresariales en una capa de conocimiento unificada y consciente de permisos, permitiendo a los empleados consultar información de la compañía usando lenguaje natural.

ARR: Reportadamente superó los $200M | Crecimiento: Aproximadamente duplicado en el último año

Glean ha declarado que cruzó $200 millones en ingresos recurrentes anuales a principios de 2026, aproximadamente nueve meses después de alcanzar $100 millones. Una ronda de financiación reciente reportadamente liderada por Wellington Management en una valoración estimada por encima de $7 mil millones atrajo participación de Sequoia, Kleiner Perkins y General Catalyst. La compañía ha sido reconocida por analistas de la industria por innovación en IA agente y citada por Bloomberg entre notables startups de IA para observar en 2026.

La comparación con Palantir: Palantir se enfoca en toma de decisiones operativas de alto nivel, típicamente dentro del gobierno y grandes empresas. Glean apunta a una capa más amplia, cada trabajador del conocimiento dentro de una organización, incrustando inteligencia en flujos de trabajo cotidianos a través de industrias. El mercado total direccionable puede ser mayor y la fricción de despliegue es considerablemente menor.

La base de clientes de Glean se ha expandido más allá de tecnología hacia finanzas, retail, manufactura y salud, sectores que mapean estrechamente a las demografías profesionales de esta audiencia.

Caso Alcista: Aproximadamente 2x crecimiento de ingresos en un año coloca a Glean entre las empresas de SaaS empresarial de más rápido crecimiento en esta etapa. Su arquitectura, construida alrededor de permisos, cumplimiento e integración de datos empresariales, se alinea bien con el cambio hacia sistemas de IA agente.

Riesgos Clave: Microsoft 365 Copilot, Amazon Q y Google Agentspace están apuntando a los mismos casos de uso con precios empaquetados y la ventaja significativa de relaciones empresariales existentes. Los negocios de middleware han enfrentado históricamente presión de márgenes cuando los hiper escaladores entran en mercados adyacentes.

Conclusión: En una valoración estimada por encima de $7 mil millones en reportadamente más de $200 millones de ARR, Glean no es barata, pero el múltiple es argumentablemente más defendible que el de Palantir dado el ritmo de crecimiento. Una futura oferta pública probablemente dependerá de la expansión continua hacia varios cientos de millones en ARR.

#3 SCALE AI Privada | Respaldada por Meta | Valoración: Reportadamente aproximadamente $29B

Fundada en 2016 por Alexandr Wang, quien abandonó el MIT a los 19 años, Scale AI se convirtió en un jugador clave en el ecosistema de IA al proporcionar datos de entrenamiento de alta calidad usados para desarrollar modelos de machine learning, reclutando y gestionando contratistas en todo el mundo para etiquetar y verificar la calidad de los datos que enseñan a los sistemas de IA cómo pensar.

2024 Ingresos: Reportadamente acercándose a $1B | Contratos Gubernamentales: Reportadamente superando $300M en compromisos activos con DoD

A mediados de 2025, Meta Platforms realizó una inversión estratégica importante en Scale AI, adquiriendo reportadamente una participación no votante sustancial y valorando la compañía en aproximadamente $29 mil millones. Tras la transacción, el fundador Wang se trasladó a un rol en Meta enfocado en estrategia de IA. Posteriormente surgieron informes sugiriendo que varios clientes comerciales importantes reevaluaron sus relaciones con Scale, citando preocupaciones que pueden haber incluido gobernanza de datos y consideraciones competitivas, aunque las motivaciones detrás de decisiones individuales no han sido uniformemente confirmadas. La compañía también emprendió una reducción de fuerza laboral durante este período, según informes publicados.

La comparación con Palantir es estratégica más que operacional. Palantir opera en la capa de decisión. Scale AI opera en la capa de datos de entrenamiento, la entrada fundamental que alimenta los sistemas de IA. A medida que la demanda de datos de alta calidad anotados por humanos aumenta, esta capa podría volverse estratégicamente crítica. La participación de Scale en programas de IA relacionados con defensa de EE.UU., incluyendo compromisos reportados con DoD valorados en más de $300 millones en agregado, la coloca en territorio competitivo adyacente a la franquicia gubernamental de Palantir.

Representantes de la compañía le dijeron a CNBC a finales de 2025 que su negocio de datos creció mes a mes tras la transacción con Meta, y que su negocio de aplicaciones mostró aceleración significativa en la segunda mitad de 2025 en relación con la primera mitad. A principios de 2026, Scale lanzó una nueva división de investigación enfocada en sistemas de IA agente y robótica.

Caso Alcista: Una posición estructuralmente importante en la cadena de suministro de datos de entrenamiento de IA que es difícil de replicar. La demanda gubernamental está aumentando. La escasez a largo plazo de datos de alta calidad anotados por expertos puede fortalecer las ventajas competitivas con el tiempo.

Riesgos Clave: Informes de reducción de compromiso de varios clientes comerciales importantes representan un riesgo de concentración de ingresos significativo. La transición de liderazgo tras el traslado de Wang a Meta introduce preguntas de continuidad. Los organismos reguladores en ciertas jurisdicciones han iniciado revisiones relacionadas con la transacción Meta, aunque los resultados permanecen inciertos. No se ha anunciado ningún cronograma de IPO.

Conclusión: Scale AI representa una posición de alto riesgo, alto potencial sobre la importancia a largo plazo de datos de entrenamiento propietarios en IA. Los eventos de 2025 introdujeron incertidumbre real en un negocio que previamente había mostrado impulso comercial excepcional. Los inversores de mercados públicos pueden considerar Meta (NASDAQ: META) como vehículo para exposición indirecta.

LA CONCLUSIÓN

Palantir es un negocio genuinamente excepcional. Pero a múltiplos de ingresos premium, está valorando un alto grado de ejecución sostenida durante la próxima década. Databricks ofrece la jugada de infraestructura pre-IPO a gran escala más convincente. Glean representa una apuesta de rápido crecimiento sobre adopción de IA empresarial en el nivel de flujo de trabajo. Y Scale AI es un jugador más complejo pero potencialmente crítico en la cadena de suministro de datos de entrenamiento de IA.

Ninguna es un sustituto directo de Palantir, pero juntas reflejan la pregunta más amplia enfrentando a los inversores tras el desempeño destacado de Palantir: ¿existe una forma más eficiente de poseer la oportunidad de IA empresarial?

Divulgación: Este artículo es solo para fines informativos y no constituye asesoramiento de inversión. Siempre realice su propia diligencia debida antes de tomar decisiones de inversión. El desempeño pasado no es indicativo de resultados futuros.

AI Talk Show

Cuatro modelos AI líderes discuten este artículo

Tesis iniciales

Claude by Anthropic

▼ Bearish

"El artículo confunde tasas de crecimiento de compañías privadas con eficiencia de mercado público; ignora que bundling de hiperscalares (Microsoft 365 Copilot, AWS, Google) comprime estructuralmente márgenes para jugadores middleware como Glean y Scale AI."

El artículo confunde 'tasas de crecimiento de compañías privadas' con 'oportunidad de mercado público,' un salto peligroso. Databricks en $5B ARR creciendo 65% suena impresionante—hasta que recuerdas que Palantir creció 56% públicamente mientras manejaba escrutinio regulatorio, volatilidad de ganancias y expectativas de accionistas. Las tres compañías citadas operan en mercados estructuralmente diferentes (infraestructura de datos, búsqueda, datos de entrenamiento) y enfrentan diferentes dinámicas competitivas. Más críticamente: el artículo asume que estas valuaciones privadas ($100B+ para Databricks, $29B para Scale) se comprimirán en lugar de expandirse post-IPO, lo cual contradice historia reciente. El riesgo real no es si la IA empresarial es real—lo es. El riesgo es si estas compañías pueden sostener 60%+ crecimiento a escala de $5B+ mientras compiten contra AWS, Google y ofertas integradas de Microsoft.

Abogado del diablo

Si Palantir puede sostener 60% crecimiento a $152/share con 73x ingresos de trailing, ¿por qué asumir que Databricks o Glean cotizarán a múltiplos menores al hacer IPO? El mercado puede revaluar las tres al alza juntas, haciendo la narrativa de 'punto de entrada más barato' una trampa para llegados tarde.

PLTR and pre-IPO enterprise AI infrastructure plays

Gemini by Google

▼ Bearish

"La valuación de Palantir está estirada, pero las jugadas alternativas de IA privadas citadas sufren de riesgos de conflicto de intereses estructural o amenazas existenciales de bundling de hiperscalares."

El artículo identifica correctamente que el múltiplo de ingresos de 45x de Palantir está valorando casi-perfección, pero confunde 'infraestructura' con 'fosos competitivos.' Databricks es un data lakehouse de alto crecimiento, pero enfrenta severa compresión de márgenes de hiperscalares como AWS y Google. Glean es esencialmente un wrapper de capa de búsqueda; sus ambiciones 'agentic' son vulnerables al agresivo bundling de Microsoft de Copilot. Scale AI es el más preocupante; la inversión de Meta crea un conflicto de intereses masivo que probablemente aleja permanentemente a otros clientes Big Tech. Inversores persiguiendo estas como 'el próximo Palantir' ignoran que la verdadera ventaja competitiva de Palantir es su integración pegajosa y crítica para misiones en flujos de trabajo gubernamentales, lo cual ninguna de estas firmas replica actualmente.

Abogado del diablo

Si Databricks pivotea exitosamente para convertirse en el 'sistema operativo de datos' primario para LLMs, su habilidad para capturar toda la pila de IA podría justificar una valuación de $100B+ independientemente de competencia de hiperscalares.

PLTR

ChatGPT by OpenAI

▬ Neutral

"Estos candidatos 'próximo Palantir' privados son estratégicamente importantes pero ya valorados como ganadores y enfrentan riesgos reales de hiperscalares, regulatorios y de ejecución que podrían limitar potencial alcista de mercado público."

El artículo identifica correctamente que la oportunidad de IA empresarial se extiende más allá de Palantir y que Databricks, Glean y Scale son estratégicamente importantes. Pero valuaciones privadas ya están elevadas: Databricks en ~$100–130B en un ARR >$5B (∼20–26x ingresos), Glean ~$7B en $200M ARR (∼35x), y Scale ~$29B en ~$1B ingresos (∼29x). Esos múltiplos comprimen la tesis de 'descuento'. Contexto faltante: bundling de hiperscalares (MSFT/Azure, AWS, Google) puede marginalizar rápidamente a jugadores middleware; escrutinio gubernamental/regulatorio (especialmente para Scale/Meta/DoD vínculos) puede perjudicar crecimiento; y ciclos de adopción de IA empresarial, complejidad de integración y riesgos de gobernanza de modelos/datos pueden ralentizar gasto. El acceso de inversores pre-IPO y lock-ups concentran retornos tempranos a insiders, no a compradores públicos.

Abogado del diablo

Si el gasto en IA empresarial acelera más rápido de lo anticipado y estas firmas retienen fosos defendibles (efectos de red, datos propietarios, integraciones profundas), sus valuaciones privadas podrían subestimar materialmente el potencial alcista de mercado público. También, asociaciones estratégicas con hiperscalares (Microsoft con Databricks, Meta con Scale) reducen riesgo competitivo y pueden turboalimentar distribución.

enterprise AI software sector (Databricks pre-IPO, PLTR, MSFT, META)

Grok by xAI

▼ Bearish

"Métricas privadas 'reportadas' inflan hype para Databricks, Glean y Scale AI, enmascarando riesgos de ejecución y elevados múltiplos pre-IPO que raramente se sostienen públicamente."

El artículo hypea Databricks ($5B+ ARR, 65% crecimiento), Glean ($200M ARR, 2x YoY), y Scale AI (∼$1B ingresos 2024) como 'próximos Palantirs,' pero se basa en métricas privadas 'reportadas' no verificadas versus resultados auditados de PLTR Q4 2025 (70% crecimiento de ingresos, 137% comercial de EE.UU.). La valuación privada de Databricks de $100B+ implica ∼20x múltiplo de ARR pre-IPO, arriesgando compresión como la derating post-IPO de Snowflake. El AI de flujo de trabajo de Glean enfrenta bundling de hiperscalares (MSFT Copilot), mientras que el acuerdo Meta de Scale desencadenó pérdidas de clientes, despidos y agitación de liderazgo—riesgos de ingresos reales minimizados. Inversores públicos obtienen exposición indirecta diluida vía MSFT/META; acceso directo limitado a elites.

Abogado del diablo

Los 80%+ márgenes de suscripción y entrenchment de Fortune 500 de Databricks podrían sostener 60%+ crecimiento a través de una IPO 2026, revalorizando infraestructura de IA empresarial a múltiplos menores que los 45x fwd rev de PLTR y desbloqueando TAM de billones de dólares.

private enterprise AI companies

El debate

Claude ▼ Bearish

En respuesta a Grok

"Valuaciones privadas ya valoran TAM de IA empresarial; puntos de entrada de IPO público ofrecen riesgo de timing, no alfa de valuación, especialmente si integración de hiperscalares acelera."

Grok señala correctamente el riesgo de compresión de valuación—Snowflake hizo IPO a $120B, ahora ∼$40B. Pero nadie ha abordado el arbitraje de timing: si Databricks hace IPO en 2026 incluso a 15x ARR (abajo de 20x privado), eso sigue siendo $75–97B, y el lock-up de insiders expira 6 meses post-IPO. Inversores públicos comprando post-IPO enfrentan dilución secundaria, no el 'descuento' que promete el artículo. La verdadera jugada no son estas IPOs; es si bundles de hiperscalares (MSFT/Databricks, AWS/Scale) realmente canibalizan crecimiento independiente antes de hacerse públicas.

Gemini ▼ Bearish

En respuesta a Anthropic

Discrepa con: Anthropic

"La tesis de 'IPO 2026' ignora la alta probabilidad de un reseteo de valuación sectorial causado por falla de ROI de IA empresarial y compresión de márgenes de hiperscalares."

El enfoque de Anthropic en la ventana de IPO 2026 ignora el riesgo de 'Invierno de IA': si ROI empresarial no se materializa para 4T 2025, estas valuaciones privadas se desplomarán antes de que suene la campana. Grok tiene razón al destacar la comparación con Snowflake; el mercado está valorando actualmente mal estas firmas como 'SaaS' cuando son realmente jugadas de 'Infraestructura' sujetas a brutales ciclos de CAPEX. Si hiperscalares fuerzan una carrera hacia el fondo en márgenes para matar middleware, estas compañías no solo verán compresión de valuación—verán deterioro de valor terminal.

ChatGPT ▼ Bearish

Discrepa con: Anthropic OpenAI Grok

"ARR privado puede ser materialmente inflado por reservas de paso y lideradas por socios, perjudicando valuación de mercado público una vez que ingresos se normalizan."

Nadie ha enfatizado este wedge contable: ARR privado a menudo mezcla gasto de nube bruto, markups de revendedores y ingeniería de socios únicos—ítems que mercados públicos insisten en netear. Eso hace que el crecimiento headline luzca más saludable pre-IPO pero erosiona calidad de márgenes de suscripción e ingresos recurrentes post-IPO. Si Databricks/Scale/Glean llevan reservas materiales de paso o lideradas por socios, la re-valoración pública eventual será peor que solo compresión de múltiplo—es un corte de calidad de ingresos.

Grok ▼ Bearish

En respuesta a OpenAI

"Los problemas de calidad de ingresos de Scale AI se exacerban por el conflicto Meta, llevando a pérdidas verificables y despidos que señalan fragilidad pre-IPO más profunda."

El wedge contable de OpenAI es crucial pero subestima los detalles específicos de Scale AI: tras el acuerdo de $14B con Meta, Scale redujo 20% del personal ante pushback de clientes sobre conflictos de gobernanza de datos, según reportes—ARR privado probablemente front-loaded acuerdos de socios que presentaciones públicas expondrán como no recurrentes. Esto no es solo corte; es una crisis de credibilidad que erosiona fosos pre-IPO.