Lo que Internet promocionó frente a lo que se construyó: Explicación del gráfico de Hacker News de Sequoia de los últimos 20 años

La industria tecnológica siempre ha tenido una relación un tanto disfuncional con la exageración. Los fundadores insisten en que son pensadores independientes, los capitalistas de riesgo afirman que pueden anticiparse a los acontecimientos, y luego todos actualizan discretamente sus presentaciones cuando la última narrativa comienza a atraer financiación.

Un gráfico elaborado por Konstantine Buhler , socio de Sequoia Capital, junto con Oliver Cho, becario de Sequoia, ofrece una perspectiva inusualmente reveladora de este comportamiento. Ambos clasificaron los 15 temas más comentados en Hacker News cada año, desde 2007 hasta 2026, y luego ubicaron la empresa más valiosa fundada durante ese año debajo de la clasificación correspondiente.

Gráfico de Hacker News de Sequoia de los últimos 20 años, Fuente: X

El resultado se asemeja a un plato de espaguetis multicolores, pero el mensaje subyacente es sorprendentemente coherente. El tema más comentado de un año determinado rara vez genera la empresa más valiosa de ese año. Al mismo tiempo, los movimientos tecnológicos importantes suelen empezar a surgir en comunidades especializadas cinco o seis años antes de generalizarse. En otras palabras, la exageración suele ser un pésimo plan de negocios y un sistema de detección sorprendentemente útil.

Lo que realmente mide el gráfico de Sequoia

El gráfico muestra la popularidad relativa de los temas tratados en Hacker News, clasificando cada tema del número uno al número 15 cada año desde 2007. Entre las categorías destacadas se incluyen el desarrollo web, la infraestructura en la nube, los lenguajes de programación, las criptomonedas, las redes sociales, Apple, la inteligencia artificial, la geopolítica y lo que los autores denominan el «Musk-verso».

Debajo de la clasificación hay una segunda línea de tiempo que muestra cuál considera Sequoia que fue la empresa más valiosa fundada en cada año.

Esa distinción es crucial. El gráfico no mide el progreso tecnológico, el crecimiento de los ingresos, la adopción por parte de los clientes ni la cantidad de capital invertido en cada sector. Mide la atención que recibe una comunidad en línea muy específica.

A pesar del título del gráfico, Hacker News no es «internet». Sus directrices oficiales describen el sitio como un foro para contenido que resultaría interesante para hackers con curiosidad intelectual. Generalmente, se desaconsejan las noticias rutinarias sobre famosos, deportes, crímenes y política, a menos que revelen algún fenómeno tecnológico o social de mayor alcance.

Esto convierte a Hacker News en una representación deficiente de la cultura de masas, pero en un sistema de alerta temprana potencialmente excelente para observar el comportamiento de los desarrolladores. La infraestructura, el software de código abierto y los avances de investigación poco conocidos pueden surgir allí años antes de que los consumidores comunes los conozcan. Los productos de consumo, la moda y las tendencias de entretenimiento pueden aparecer relativamente tarde, o incluso no aparecer nunca.

También existen cuestiones metodológicas que la publicación no responde. No aclara si la repercusión mediática se calculó a partir de la frecuencia de los artículos, los comentarios, los puntos, la interacción o alguna combinación ponderada. Tampoco explica con precisión cómo se agruparon las discusiones en categorías generales.

Las categorías en sí no son perfectamente comparables. «Lenguajes de programación» describe un campo técnico. «Apple» es una sola corporación. «Geopolítica y conflicto» abarca un amplio conjunto de acontecimientos mundiales. El «Universo Musk» combina varias empresas, tecnologías, disputas políticas y un ser humano con una capacidad de atención inusualmente eficiente.

Por lo tanto, el gráfico debe considerarse una representación visual esclarecedora, no una prueba econométrica. Es una excelente herramienta intelectual y un instrumento científico bastante rudimentario.

Las empresas que se construyeron

La fila inferior presenta una historia casi paralela de la economía moderna de las startups. Desde 2007 hasta 2025, el gráfico identifica a MongoDB, Airbnb, Uber, Stripe, Zoom, ByteDance, Databricks, Tether, OpenAI, Cerebras, Anduril, Kalshi, Ramp, Wiz, Anthropic, Anysphere (creador de cursores), xAI, Safe Superintelligence y Thinking Machines Lab como las empresas más valiosas fundadas en sus respectivos años. La posición de 2026 permanece en blanco porque no se puede determinar con certeza quién será la empresa ganadora mientras el año aún esté en curso.

Las cifras oscilan entre aproximadamente 22 millones de dólares para Kalshi y 965 millones para Anthropic. Varias de las cifras más elevadas tienen fuentes reconocibles: OpenAI anunció una financiación de 122 millones de dólares con una valoración posterior a la inversión de 852 millones de dólares en marzo de 2026, mientras que Anthropic anunció una ronda de 65 millones de dólares que la valoró en 965 millones de dólares en mayo. La cifra de 44 millones de dólares de Ramp se produjo tras su financiación de la Serie F en junio de 2026 , mientras que el valor de 60 millones de dólares que muestra el gráfico para Anysphere refleja el acuerdo de SpaceX para adquirir la empresa detrás de Cursor.

Estos valores no son directamente comparables. La fila combina capitalizaciones de mercado públicas, valoraciones privadas posteriores a la inversión, precios de adquisición y estimaciones. El valor de mercado de una empresa que cotiza en bolsa cambia continuamente. Una valoración privada puede establecerse mediante una ronda de financiación relativamente pequeña que incluya protecciones para los inversores. Un precio de adquisición puede incluir una prima estratégica no disponible para los accionistas ordinarios.

Esta discusión también está marcada por un enorme sesgo retrospectivo. Resulta relativamente fácil identificar a la empresa líder fundada en 2008 tras observar su desempeño durante 18 años. Elegir al ganador definitivo de 2024 o 2025 es como proclamar al campeón de Fórmula 1 durante la vuelta de formación.

Buhler reconoce el problema y señala que las principales empresas de los últimos años aún no han tomado una decisión. Esta advertencia debería imprimirse en negrita debajo de todo el lado derecho del gráfico.

La industria hablaba de plataformas mientras los fundadores creaban aplicaciones.

Los ejemplos más claros del gráfico provienen de los primeros años. Google fue el tema principal en Hacker News en 2008, pero el ganador final de ese año fue Airbnb. En 2009, las discusiones en Hacker News estuvieron dominadas por la programación de bajo nivel y la ingeniería de sistemas, mientras se creaba Uber.

A primera vista, esto parece confirmar la conclusión de Buhler de que "perseguir la publicidad engañosa rara vez conduce a resultados duraderos".

Sin embargo, la interpretación más interesante no es que la comunidad técnica estuviera equivocada, sino que el valor económico parecía estar un escalón por debajo de la conversación.

Airbnb no estaba creando otro motor de búsqueda, pero dependía de la publicidad en buscadores, la identidad digital, los pagos en línea y los mapas. Uber no vendía tecnología de sistemas operativos, pero no habría podido existir sin teléfonos inteligentes, GPS, banda ancha móvil, computación en la nube e infraestructura de software.

Stripe, fundada en 2010, no necesitaba inventar la web. Necesitaba eliminar uno de los mayores obstáculos comerciales de la web: aceptar pagos sin obligar a los desarrolladores a pasar semanas lidiando con sistemas bancarios obsoletos.

Las empresas exitosas a menudo no vendían las tecnologías en cuestión, sino que explotaban los nuevos comportamientos que esas tecnologías habían hecho posibles.

Se trata de una multitud que identifica correctamente los cimientos, pero no logra predecir qué edificio se construirá encima.

Las nuevas tendencias realmente se anuncian con años de antelación.

La observación más contundente de Buhler es que "las nuevas tendencias se anuncian con cinco o seis años de antelación".

Los grandes modelos de lenguaje entraron por primera vez en el top 15 de la clasificación en 2016, pero no alcanzaron el primer puesto hasta 2022. La codificación y los agentes de IA entraron en el puesto número 12 en 2021, cayeron al número 13 en 2022, subieron al sexto lugar en 2023 y alcanzaron el segundo puesto en 2024 y 2025. En la clasificación acumulada de 2026, la codificación y los agentes de IA finalmente superan a los grandes modelos de lenguaje y a los chatbots.

Para el público, la llegada de ChatGPT pareció casi instantánea. Para los investigadores e ingenieros de software, fue la culminación comercial de años de desarrollo de modelos, escalabilidad, mejor hardware, nuevas arquitecturas e interfaces cada vez más capaces.

El mismo proceso se está desarrollando ahora en la programación de IA. La primera fase de la IA generativa fue principalmente conversacional: los usuarios formulaban preguntas y recibían respuestas generadas automáticamente. La fase emergente de agentes está en funcionamiento. Se le pide al software que inspeccione repositorios, escriba y pruebe código, opere herramientas, explore sistemas y complete flujos de trabajo de varios pasos.

La capa de aplicación ya se está volviendo extremadamente competitiva. Un análisis reciente de Gilded Age sobre modelos de codificación de código abierto argumenta que los modelos especializados podrían reducir la brecha con sistemas propietarios mucho más grandes, lo que potencialmente desplazaría el valor duradero hacia los datos de entrenamiento, la infraestructura, la distribución y la dependencia del flujo de trabajo, en lugar de hacia la interfaz de codificación que esté de moda en ese momento. El artículo señala cuidadosamente que algunas afirmaciones sobre el rendimiento aún requieren replicación independiente, precisamente el tipo de advertencia que suele faltar en la mayoría de los grandes éxitos de la IA.

Aquí es donde los fundadores cometen repetidamente errores. Ven una categoría en rápido crecimiento y reproducen su producto más visible en lugar de investigar la infraestructura subyacente, las limitaciones sin resolver y las consecuencias de segundo orden. Para cuando una tendencia alcanza el primer puesto, la idea obvia generalmente ya no es la mejor.

Las criptomonedas fueron tempranas, explosivas y espectacularmente volátiles.

Las criptomonedas ofrecen el ejemplo más claro de cómo la euforia llega mucho antes de que exista consenso. Según Buhler, las criptomonedas entraron por primera vez en el top 15 de Hacker News en 2011, años antes del auge de las ofertas iniciales de monedas (ICO) de 2017 y del segundo pico de atención del mercado en 2021. Sin embargo, para 2026, las criptomonedas y la Web3 habían caído al puesto número 14, solo superadas por el espacio en la última clasificación.

Sería tentador concluir que esta categoría fue simplemente una obsesión especulativa que finalmente se quedó sin compradores. Hay muchas pruebas que respaldan esta interpretación, sobre todo en el contexto del auge de los NFT, los tokens y la descentralización en general.

Pero la disminución de la atención no implica necesariamente una disminución de la utilidad. Las tecnologías suelen perder interés cultural cuando empiezan a convertirse en infraestructura.

Las stablecoins y los pagos programables se están incorporando cada vez más al comercio entre máquinas y al software autónomo. Brave New Coin ha analizado el auge de los agentes de IA capaces de controlar las carteras de criptomonedas , incluidos los graves riesgos de inyección instantánea, de credenciales y de clave privada que surgen cuando se permite a los sistemas autónomos mover dinero.

Brave New Coin también ha abordado el argumento más amplio de que los agentes de IA pueden necesitar criptomonedas y stablecoins para participar de manera eficiente en los mercados financieros , particularmente cuando el software debe transferir valor globalmente, de forma continua y sin una cuenta bancaria convencional vinculada a un operador humano.

Por lo tanto, las criptomonedas podrían estar experimentando la forma menos glamurosa de éxito: convertirse en algo común. El fenómeno de las fotos de perfil, los tokens de famosos y las suscripciones descentralizadas a servicios básicos captaron la atención. La estabilidad en la liquidación, la propiedad programable y los pagos automatizados podrían generar un valor duradero.

La atención persistente y "aburrida" puede ser la mejor señal.

El desarrollo web es, sin duda, la categoría más destacada de la lista. Se mantiene cerca de los primeros puestos durante casi todo el período de 20 años y ocupa el tercer lugar en 2026.

La nube y la infraestructura siguen un patrón similar. Si bien nunca experimentan el mismo auge explosivo que las criptomonedas o la IA generativa, siguen siendo importantes y ocupan el quinto lugar en la última clasificación.

Así es como se ve la verdadera absorción tecnológica. Una vez que una tecnología se convierte en fundamental, la gente deja de considerarla una revolución y empieza a verla como una necesidad.

La computación en la nube no perdió importancia cuando sus fundadores dejaron de usar la expresión "basado en la nube" en cada frase. Se convirtió en el lugar por defecto donde residía el software. El desarrollo web no desapareció cuando las criptomonedas y la IA se pusieron de moda. Toda aplicación blockchain, chatbot, agente de codificación y modelo empresarial sigue requiriendo interfaces, autenticación, bases de datos, observabilidad, sistemas de implementación y API.

A menudo, donde se esconde el dinero duradero es en la tecnología más aburrida.

El universo Musk de la lista ofrece una forma diferente de captar la atención de forma constante. Se ha mantenido entre los 15 primeros puestos durante 14 años consecutivos, evolucionando al ritmo de los avances de Tesla, SpaceX, X, Neuralink, xAI y la creciente presencia política de Musk.

Buhler sostiene que la atención sostenida en línea es poco común y, por lo tanto, "tiende a indicar algo real". En términos generales, esto es correcto, pero la relevancia y la posibilidad de inversión no son lo mismo.

El debate persistente puede indicar una tecnología transformadora. También puede indicar controversia, fama, poder político o una persona con una capacidad inigualable para convertir tuits en noticias de actualidad. El universo de Musk es, sin duda, trascendental. Eso no significa que todas las startups que incluyan referencias a Musk en su presentación hayan encontrado un mercado.

¿Qué obsesiona a Hacker News en 2026?

La parte derecha del gráfico ofrece una instantánea concisa del estado de ánimo actual de la industria tecnológica.

La programación y los agentes de IA ocupan el primer lugar, seguidos por los másteres en derecho (LLM) y los chatbots. El desarrollo web se mantiene en tercer lugar. La geopolítica y los conflictos se sitúan en cuarto lugar, la nube y la infraestructura en quinto y la política estadounidense en sexto.

Los sistemas de bajo nivel y los lenguajes de programación ocupan el séptimo y octavo lugar. Apple se sitúa en el noveno puesto, las finanzas y los mercados en el décimo, y el gobierno y el derecho en el undécimo. El universo de Musk ocupa el duodécimo lugar, las redes sociales el decimotercero, las criptomonedas y la Web3 el decimocuarto, y el sector espacial el decimoquinto.

La clasificación refleja una industria tecnológica cada vez más preocupada por el software autónomo, la competencia entre modelos, las limitaciones de infraestructura, la intervención política y el poder nacional.

También pone de relieve un cambio importante en la relación entre la expectación generada y la creación de empresas. Las empresas recientes de la última fila están mucho más alineadas con los temas de debate predominantes que las primeras empresas.

OpenAI, Anthropic, Cursor, xAI, Safe Superintelligence y Thinking Machines están directamente conectadas con la ola de IA. Esto complica la conclusión principal del gráfico. En el ciclo actual, seguir la tendencia dominante ha dado lugar a varias de las empresas jóvenes más valiosas del mundo.

Existen dos explicaciones plausibles. La interpretación optimista sugiere que los inversores y fundadores han mejorado en la identificación de cambios tecnológicos estructurales. La interpretación menos favorable plantea que enormes volúmenes de capital, capacidad de procesamiento y talento se están concentrando en una narrativa dominante, lo que dispara las valoraciones privadas de prácticamente todo lo relacionado con la IA.

Los sesgos ocultos del gráfico importan.

La visualización contiene varios sesgos que los fundadores e inversores deberían tener en cuenta.

En primer lugar, se basa en el principio de supervivencia. Vemos a Airbnb y Uber, no a las miles de startups fallidas que se fundaron junto a ellas.

En segundo lugar, se basa en la retrospectiva. Se selecciona un ganador histórico una vez que su trayectoria se hace visible, mientras que los ganadores recientes se basan en valoraciones provisionales.

En tercer lugar, trata la atención como una variable única. El entusiasmo positivo, la crítica técnica, la indignación, el escepticismo y el ridículo pueden generar un alto nivel de participación. Un tema puede tener una alta popularidad porque los usuarios de Hacker News creen que cambiará el mundo, o porque lo consideran una completa tontería.

En cuarto lugar, mide la correlación en lugar de la causalidad. El hecho de que una empresa se fundara durante un año en el que un tema no relacionado era popular no demuestra que evitar ese tema popular fuera la causa del éxito de la empresa.

Finalmente, el gráfico no refleja los puntos de inflexión. La empresa que finalmente se vuelve valiosa puede tener poca semejanza con la idea original de sus fundadores. La historia de las startups está repleta de fundadores que entraron por un mercado, aprendieron algo incómodo y construyeron un negocio completamente diferente.

Esto no hace que el gráfico sea inútil. Al contrario, lo hace más útil cuando se interpreta correctamente.

¿Deberían los fundadores dejarse llevar por la publicidad o ignorarla?

Ninguna de las dos. Los fundadores deberían usar la expectación como radar, no como guía. Un tema que se sitúa al final de la clasificación y se resiste a desaparecer suele ser más interesante que uno que de repente alcanza el primer puesto. Un debate temprano y persistente sugiere que personas con capacidad técnica se topan repetidamente con una posibilidad o un problema que no pueden descartar.

Un fuerte repunte vertical probablemente indica que el resto del mercado también lo ha descubierto. Conseguir capital resulta más fácil, pero el talento se encarece, la competencia se multiplica y la diferenciación desaparece. Todos llegan a la fiebre del oro vendiendo el mismo pico de IA.

Los LLM en el puesto número 12 en 2016 fueron una señal emergente. Los LLM en el puesto número uno en 2023 fueron un consenso. Las criptomonedas en 2011 representaron un nuevo y extraño movimiento técnico. Las criptomonedas durante el auge de las ICO en 2017 fueron un circo itinerante con grupos de Telegram.

Los mejores fundadores no se limitan a preguntar qué está de moda. Se preguntan qué se ha vuelto posible recientemente, qué obstáculos siguen sin resolverse, qué infraestructura necesitará cada nuevo participante y qué comportamientos de los clientes cambiarán cuando la tecnología sea fiable.

La opinión pública suele equivocarse sobre la empresa que ganará. Con menos frecuencia se equivoca al predecir que algo importante ha comenzado a suceder.

Ese es el verdadero mensaje que se desprende del gráfico de Sequoia. La publicidad no es la verdad, y la popularidad no garantiza la adecuación del producto al mercado. Pero la atención sí es información.

Ignorar esos datos porque los demás se quejan no es pensar de forma inconformista. Es simplemente un mal análisis.