Anthropic ha contratado formalmente al peso pesado legal Wilson Sonsini para orquestar lo que podría ser una de las ofertas públicas iniciales más importantes de la historia, lo que indica un posible debut en el mercado tan pronto como 2026, según Tiempos financieros. La startup de IA con sede en San Francisco, que actualmente está negociando una ronda de financiación privada que valoraría a la empresa entre 300.000 y 350.000 millones de dólares, seleccionó a la empresa para gestionar la compleja arquitectura jurídica necesaria para hacer públicas sus operaciones masivas y con uso intensivo de capital. Wilson Sonsini ha asesorado a Anthropic desde 2022 y anteriormente administró listados de tecnología de alto perfil para empresas como Google y LinkedIn. La medida intensifica la carrera contra su rival OpenAI, que estaba valorada en 500.000 millones de dólares en octubre y que también está realizando trabajos preliminares para una oferta pública. Si bien, según se informa, los inversores de Anthropic están entusiasmados con la idea de adelantar a OpenAI, los cronogramas internos siguen siendo fluidos; una fuente indicó que estaba preparada para 2026, mientras que otra advirtió que esa fecha sigue siendo poco probable. La compañía ya ha mantenido conversaciones preliminares informales con los principales bancos de inversión, aunque no se ha seleccionado oficialmente ningún asegurador. Preparándose para esta transición, Anthropic ha estado ejecutando una lista de verificación interna de cambios operativos, reforzada por la contratación del director financiero Krishna Rao el año pasado, quien anteriormente desempeñó un papel clave en la oferta pública inicial de Airbnb. A pesar de estas maniobras, un portavoz de Anthropic sostuvo que actuar como una entidad pública es una «práctica estándar» para una empresa de su tamaño e ingresos, afirmando que no se ha tomado ninguna decisión final sobre su salida a bolsa. Tanto Anthropic como OpenAI enfrentan el desafío único de probar el apetito del mercado público por laboratorios de investigación que generan pérdidas con costos de capacitación astronómicos y trayectorias financieras que son difíciles de pronosticar.
