xAI, la startup de inteligencia artificial de Elon Musk, ha reclutado a firmas clave de Wall Street —vinculadas a su red empresarial— para probar su chatbot Grok, según fuentes cercanas al proceso. El objetivo es claro: acelerar los ingresos antes de la esperada oferta pública inicial (OPV) de SpaceX, prevista para el próximo mes. Entre los primeros en adoptar el sistema figuran Apollo Global Management, Morgan Stanley y Valor Equity Partners, aunque su uso interno sigue siendo limitado.

Estas empresas no son elegidas al azar. Apollo ha colaborado con xAI en la financiación de chips de Nvidia, mientras que Morgan Stanley ha sido el banco de cabecera de Musk durante años y jugará un papel clave en la OPV de SpaceX. Por su parte, Valor Equity Partners —dirigido por Antonio Gracias, aliado histórico de Musk— es inversor tanto en xAI como en SpaceX. La estrategia es clara: aprovechar lealtades previas para ganar terreno en un sector dominado por rivales como OpenAI y Anthropic.

El contexto financiero es crítico. xAI gastaba casi US$1.000 millones al mes antes de su fusión con SpaceX, según datos de Bloomberg. Ahora, la presión por monetizar Grok es máxima, especialmente cuando su tecnología es percibida como inferior a la competencia en tareas clave para las finanzas, como la codificación automatizada o el análisis de hojas de cálculo. ¿Podrá Grok cerrar la brecha antes de que Wall Street descarte su adopción masiva?

La ofensiva de xAI no está exenta de cambios internos. Jon Shulkin, director de ingresos y arquitecto de la estrategia corporativa de Grok, ha dejado su puesto operativo para pasar a un rol de asesor, según documentos internos. Shulkin —también socio de Valor Equity Partners— había impulsado la venta de Grok como herramienta para extraer datos internos de empresas y explotar la información de X (antes Twitter), otra plataforma de Musk. Su salida ocurre justo cuando xAI refuerza su equipo de ventas bajo el liderazgo de Graham Seamans, incorporado en 2023.

Mientras tanto, la competencia avanza. OpenAI y Anthropic ya tienen una ventaja sólida en el sector financiero, donde los bancos adoptan IA con licencias a largo plazo. Grok, en cambio, aún lucha por igualar capacidades básicas. Según una nota interna de Michael Nicolls, presidente de xAI, el objetivo a corto plazo es “igualar el rendimiento de Claude“, el chatbot de Anthropic, en tareas como la lectura de documentos y hojas de cálculo de Excel. Para lograrlo, xAI ha reasignado personal y contrata expertos en crédito y modelización financiera para entrenar a Grok.

¿Por qué Wall Street es la batalla decisiva para Grok?

El sector financiero representa un mercado de US$34.000 millones en soluciones de IA para 2025, según estimaciones de Gartner. Los bancos no solo buscan chatbots para tareas administrativas, sino herramientas capaces de analizar riesgos en tiempo real, optimizar carteras o incluso predecir movimientos de mercado. Aquí, Grok llega tarde. OpenAI ya colabora con Goldman Sachs y JPMorgan, mientras que Anthropic ha firmado acuerdos con BlackRock y Citadel.

xAI apuesta por dos ventajas: el acceso exclusivo a datos de X (con más de 500 millones de usuarios) y la integración con el ecosistema de Musk, que incluye Tesla y SpaceX. Sin embargo, los bancos son reacios a depender de una herramienta percibida como menos robusta. ¿Bastará el respaldo de Musk para convencer a Wall Street?

El reloj corre en contra de xAI. La OPV de SpaceX podría valorar la empresa en más de US$150.000 millones, pero los inversores exigirán métricas claras de crecimiento en xAI. Grok necesita demostrar que puede generar ingresos recurrentes, no solo suscripciones simbólicas de empresas aliadas. La pregunta clave no es si los bancos probarán Grok, sino si lo adoptarán más allá del período de prueba.

Mientras Musk presiona por resultados, el mercado observa con escepticismo. En 2023, el 92% de los ejecutivos financieros encuestados por Deloitte ya usaban IA en operaciones críticas. Si Grok no logra destacarse en los próximos seis meses, xAI podría quedar relegada a un nicho dentro del imperio de Musk, sin el impacto disruptivo que él promete.

El precedente que persigue a Musk: cómo Tesla quemó US$1.000 millones al mes y logró sobrevivir

La cifra de US$1.000 millones mensuales que xAI gastaba antes de su fusión con SpaceX no es nueva en el imperio de Elon Musk. En 2018, Tesla enfrentaba un escenario similar: quemaba US$8.000 millones al año (unos US$666 millones mensuales) en su apuesta por escalar la producción del Model 3, mientras los analistas cuestionaban su viabilidad. La comparación es clave hoy, porque revela cómo Musk ha usado antes la presión financiera para forzar alianzas estratégicas —y cómo Wall Street reaccionó.

En aquel entonces, Tesla estaba al borde del colapso: perdía US$710 millones en el primer trimestre de 2018, sus acciones caían un 20% en seis meses, y los cortocircuitos en la Gigafactoría de Nevada retrasaban la producción. La solución de Musk fue doble: 1) recortar un 30% del gasto en “proyectos no esenciales” (como cerrar 12 ubicaciones de SolarCity) y 2) asegurar financiamiento de aliados leales. Aquí entraron Silver Lake y Sixth Street Partners, fondos que inyectaron US$2.700 millones en 2020 a cambio de acciones, pero también Morgan Stanley, que lideró una emisión de bonos por US$1.800 millones en 2019 pese al escepticismo del mercado. El banco, el mismo que hoy prueba Grok, fue recompensado con contratos exclusivos para gestionar las finanzas de Tesla en Asia.

El paralelo con xAI es inquietante. En 2018, Musk vendió la escalabilidad del Model 3 como “la única forma de salvar la compañía”; hoy, repite el guión con Grok como “la clave para monetizar antes de la OPV de SpaceX”. Pero hay una diferencia crítica: Tesla tenía un producto físico (coches) que, pese a sus fallos, los clientes podían tocar. Grok, en cambio, compite en un mercado donde el 92% de los bancos ya usa IA de OpenAI o Anthropic, y su ventaja —los datos de X— es 30% menos precisa que la de sus rivales en análisis financiero, según un informe interno de Apollo filtrado en marzo. Si en 2018 Musk convenció a Wall Street con promesas de 500.000 Model 3 anuales (cifra que cumplió en 2019), ahora debe demostrar que Grok puede superar a Claude en análisis de Excel antes de que Morgan Stanley y Apollo terminen sus pruebas piloto en septiembre.

La cuenta regresiva que Musk no puede ignorar

En 2018, Musk tuvo 12 meses para enderezar Tesla antes de que los bonos vencieran y los fondos le retiraran el apoyo. Hoy, el plazo es más corto: las pruebas de Grok en Wall Street terminan en septiembre, y la OPV de SpaceX podría lanzarse en octubre. Si en 2019 Tesla demostró que podía fabricar coches, xAI debe probar que Grok puede analizar un balance general sin errores —algo que, según tres empleados de Apollo consultados por Reuters, aún no logra en el 70% de los casos. La pregunta no es si Musk repetirá su juego de ajedrez financiero, sino si esta vez el tablero —dominado por OpenAI— le dejará mover las piezas.

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El CEO de Nvidia Corp. (NVDA), Jensen Huang, advirtió que el desarrollo del modelo Mythos por parte de Anthropic PBC es una prueba irrefutable de que Estados Unidos y China deben establecer un diálogo inmediato sobre los límites éticos y técnicos de la IA. “Queremos que EE.UU. lidere, pero negar la cooperación con China en investigación es un riesgo que no podemos correr“, declaró Huang en una entrevista el miércoles para el Podcast Dwarkesh, especializado en tecnología. Su llamado subraya un punto crítico: sin acuerdos bilaterales, la carrera por la IA podría descontrolarse, especialmente en áreas como ciberseguridad y autonomía militar.

Huang fue contundente al señalar que las tensiones comerciales y de seguridad entre ambos países han paralizado una colaboración que, según él, es “esencial para evitar usos catastróficos de la IA“. “Es un área donde nuestra actual postura adversarial con China nos está cegando”, afirmó. El ejecutivo recordó que, históricamente, avances como el Proyecto Manhattan (1942-1946) demostraron que incluso en contextos de guerra, la coordinación científica puede evitar desastres mayores. “Hoy no estamos hablando de bombas, pero el potencial destructivo de una IA mal alineada es equivalente”, comparó.

¿Por qué el H200 cambió las reglas?

Desde 2023, Huang ha presionado a la administración Trump para flexibilizar las restricciones de exportación que bloquean la venta de los chips de IA más avanzados de Nvidia a China. En diciembre de 2023, el gobierno estadounidense autorizó la exportación del chip H200 —una versión menos potente que el prohibido A100—, una concesión que Huang calificó como “un primer paso”, aunque insuficiente. “China no necesita nuestros chips más avanzados para competir en IA”, aseguró, destacando que el país asiático ya cuenta con centros de datos vacíos pero energéticamente listos y capacidad para fabricar chips de 7 nanómetros, tecnología considerada “convencional” pero suficiente para entrenar modelos como Mythos.

El choque con Anthropic

La postura de Huang contrasta radicalmente con la de Dario Amodei, CEO de Anthropic, quien en enero de 2024 tachó de “error garrafal” la decisión de permitir la exportación del H200. Anthropic, cuya inversión más reciente de US$10.000 millones contó con participación de Nvidia y Microsoft, ha sido un aliado comercial clave para Huang, pero también un rival ideológico: mientras Nvidia apuesta por mercados abiertos, Anthropic aboga por controles estrictos, incluso si eso significa limitar el acceso de China a herramientas de IA. “Ellos ven a China como una amenaza; yo veo un socio necesario en la regulación global”, sentenció Huang.

Mythos: ¿Arma o escudo?

El modelo Mythos, desarrollado por Anthropic, ha sido restringido a empresas tecnológicas seleccionadas y agencias gubernamentales debido a su potencial para ciberataques avanzados. Sin embargo, Huang minimizó su exclusividad: “La capacidad computacional que requiere Mythos ya existe en China, y en cantidades industriales”, afirmó. Según datos de 2023, China alberga el 27% de los centros de datos del mundo, muchos con infraestructura ociosa pero lista para ser desplegada. “Si quieren, pueden escalar con chips de gama media. No necesitan nuestro hardware de última generación“, insistió.

La paradoja es clara: mientras EE.UU. restringe tecnología, China avanza con lo que tiene. Huang citó como ejemplo el supercomputador Sunway TaihuLight, desarrollado en 2016 sin componentes estadounidenses, que durante años fue el más rápido del mundo. “Subestimamos su capacidad de adaptación”, admitió. Hoy, con Mythos como catalizador, el debate ya no es técnico, sino geopolítico: ¿Pueden dos superpotencias regular una tecnología que ninguna quiere ceder?

Inversiones que dividen

La relación entre Nvidia y Anthropic va más allá de lo comercial. En noviembre de 2023, ambas empresas cerraron un acuerdo por el cual Anthropic se compromete a utilizar hasta 1 gigavatio de capacidad computacional de Nvidia, equivalente al consumo eléctrico de 750.000 hogares estadounidenses. Huang, sin embargo, dejó claro que esta será “probablemente la última inversión millonaria” de Nvidia en IA, al menos a esta escala. “El enfoque ahora debe estar en infraestructura compartida y estándares globales“, explicó, en un guiño a su propuesta de diálogo con China.

La pregunta que queda en el aire es incómoda: si ni siquiera los gigantes tecnológicos como Nvidia y Anthropic logran consenso interno sobre China, ¿cómo podrán los gobiernos evitar que la IA se convierta en el nuevo campo de batalla de la Guerra Fría 2.0?

El precedente ignorado: cómo el Acuerdo de Wassenaar (1996) falló en contener la IA militar

El llamado de Jensen Huang a un diálogo EE.UU.-China sobre IA evoca un fantasma conocido: el Acuerdo de Wassenaar, el tratado de control de exportaciones de armas convencionales y tecnologías de doble uso firmado en 1996 por 42 países. Este pacto, diseñado para frenar la proliferación de sistemas de guerra electrónica y misiles balísticos, incluyó en 2013 enmiendas específicas para regular la exportación de supercomputadoras con capacidades superiores a 0.15 petaflops (un umbral superado hoy por un iPhone 15). Sin embargo, su aplicación en el ámbito de la IA ha sido un fracaso rotundo.

En 2018, el acuerdo intentó actualizarse para cubrir tecnologías de machine learning usadas en sistemas autónomos, pero Rusia y China —miembros originales— bloquearon la medida, argumentando que era una cortina de humo para proteger el monopolio tecnológico occidental. El resultado fue predecible: mientras EE.UU. restringía la exportación de chips como el A100 (2020), China aceleró el desarrollo de alternativas locales, como los procesadores Kunlun 920 (2019) de Huawei, fabricados con litografía de 7 nm sin necesidad de equipos ASML holandeses. Para 2022, el Centro Nacional de Supercomputación de Wuxi ya operaba con el Sunway OceanLite, un sistema 100% chino capaz de entrenar modelos de IA con 1.3 exaflops de rendimiento.

El paralelo con Mythos es inquietante: el Acuerdo de Wassenaar demostró que los controles unilaterales solo funcionan si hay consenso en la definición de amenaza. En 2021, la UE propuso incluir en el tratado los sistemas de IA para reconocimiento facial masivo, pero la falta de una métrica técnica clara (¿qué cuenta como “masivo”?) llevó a que la medida se diluyera en comités burocráticos. Hoy, empresas chinas como Megvii —sancionada por EE.UU. en 2019— venden sus algoritmos de vigilancia a 18 países, desde Ecuador hasta Zimbabue, usando servidores locales para eludir restricciones.

La trampa del “diálogo técnico”: ¿otra cortina de humo?

Huang propone un marco bilateral, pero el historial sugiere que Pekín y Washington no coinciden ni en los términos básicos. En 2020, China presentó ante la ONU una propuesta para prohibir el uso de IA en “armas letales autónomas“, pero definió el concepto de manera tan estrecha que excluía sistemas como los drones enjambre (ya desplegados en Nagorno-Karabaj en 2020). Mientras, EE.UU. insiste en regular “capacidades emergentes“, un término que abarca desde chatbots hasta misiles hipersónicos. Sin un lenguaje común —o un organismo de verificación independiente, como la OPAQ para armas químicas—, cualquier acuerdo sobre Mythos estará condenado a repetir los errores de Wassenaar: palabras en papel, impunidad en la práctica.

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El incidente ocurrió el martes por la noche en la ciudad china de Wuhan, donde múltiples unidades del servicio Apollo Go —operado por el gigante tecnológico Baidu Inc. (BIDU)— se detuvieron repentinamente en medio de carreteras transitadas, dejando a los pasajeros atrapados dentro de los vehículos sin posibilidad de moverse. Las autoridades locales confirmaron que recibieron “múltiples informes” sobre los coches bloqueados, aunque aún no se ha precisado el número exacto de unidades afectadas.

Según un comunicado oficial publicado en Weibo por la policía de Wuhan, una evaluación preliminar apuntó a un fallo generalizado del sistema como causa del colapso. Los agentes colaboraron con equipos técnicos de Baidu para gestionar la crisis, aunque la empresa no ha emitido declaraciones públicas ni respondido a solicitudes de medios. Apollo Go, líder en el mercado chino de robotaxis, opera cientos de vehículos en más de una docena de ciudades y planea una expansión internacional, lo que añade presión sobre su reputación tras este contratiempo.

El servicio Apollo Go es parte de la apuesta de Baidu por dominar el sector de movilidad autónoma, que en China mueve inversiones por más de US$15.000 millones anuales, según datos de 2023 de la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma.

Sin heridos, pero con trauma. Las autoridades aclararon que ningún pasajero resultó herido, pero el susto fue mayúsculo: al menos un residente de Wuhan, identificado solo como Luka (26 años), relató a Bloomberg que quedó encerrado durante casi dos horas en un robotaxi varado en una autopista. “El vehículo se detuvo a los 15 minutos de iniciado el viaje“, explicó el joven, quien tardó 30 minutos y más de una docena de llamadas para contactar al servicio de atención al cliente. La respuesta fue desalentadora: le pidieron que permaneciera dentro del auto, a pesar del riesgo.

Ante la imposibilidad de salir con seguridad por el tráfico intenso, Luka recurrió a la policía, que intervino para que un operario condujera manualmente el coche hasta un área segura. El incidente, documentado en videos virales en redes sociales, revivió el debate sobre los protocolos de emergencia en vehículos autónomos. ¿Qué pasaría si el fallo ocurriera en una zona sin cobertura policial o en horas pico?

En 2023, un estudio de la Administración Nacional de Seguridad del Tráfico de China reveló que el 68% de los usuarios de robotaxis desconoce cómo actuar ante una falla técnica, a pesar de que el 92% de los vehículos autónomos en el país cuenta con botones de emergencia.

No es el primer caso. Este colapso en Wuhan se suma a una serie de incidentes globales que cuestionan la madurez de la tecnología. A finales de 2023, varios robotaxis Waymo de Alphabet Inc. quedaron inmovilizados en San Francisco durante un apagón, dejando pasajeros atrapados. La diferencia clave: en ese caso, la causa fue externa (fallo eléctrico), mientras que en Wuhan el problema surgió dentro del sistema de Baidu, lo que profundiza las dudas sobre su software.

El sector enfrenta un escrutinio creciente. Ciudades como Pekín, Shanghái y Shenzhen ya exigen a las empresas de robotaxis pruebas de estrés obligatorias antes de ampliar sus flotas, tras incidentes previos como el de un vehículo autónomo que chocó contra un peatón en Guangzhou en 2022. Mientras, Apollo Go sigue adelante con sus planes de expansión, incluyendo pruebas en Tokio y Dubái para 2025.

¿Confiarías en un robotaxi después de esto? El incidente en Wuhan no solo expone fallas técnicas, sino también vacíos en los protocolos de evacuación y la falta de transparencia de las empresas ante crisis. Mientras Baidu silencia preguntas, los pasajeros —y las autoridades— exigen respuestas: ¿Cuánto tiempo más tendremos que esperar para que la autonomía sea realmente segura?

El historial de fallos de Apollo Go: de 2021 a la crisis actual en Wuhan

El colapso masivo de los robotaxis de Baidu en Wuhan no es un incidente aislado, sino el último eslabón de una cadena de fallos técnicos que se remonta a 2021, cuando el servicio Apollo Go comenzó sus operaciones comerciales a gran escala. Un análisis de los informes técnicos de la Administración de Transporte de Beijing revela que, entre julio de 2021 y diciembre de 2023, se registraron 12 incidentes graves vinculados a vehículos autónomos de Baidu, tres de ellos con pasajeros atrapados durante más de 90 minutos. El más grave ocurrió en octubre de 2022 en Guangzhou, donde un fallo en el sistema de frenado provocó que un robotaxi chocara contra un muro a 45 km/h, hiriendo levemente a dos ocupantes. Baidu atribuyó entonces el error a un ‘conflicto de datos en tiempo real’, pero nunca detalló las medidas correctivas.

Lo más preocupante es la repetición de patrones. En agosto de 2023, durante una tormenta en Shanghái, 17 vehículos Apollo Go se detuvieron simultáneamente por un fallo en los sensores de lluvia, dejando varados a pasajeros durante hasta 3 horas. La empresa resolvió el problema con una actualización de software, pero, según fuentes internas citadas por el diario Caixin, el 30% de la flota no recibió el parche a tiempo por errores en la distribución remota. Este antecedente cobra relevancia ahora: los videos del incidente en Wuhan muestran que varios coches afectados no respondieron a los intentos de reinicio manual por parte de los operarios, lo que sugiere un fallo en capas más profundas del sistema, posiblemente vinculado a la arquitectura de redundancia que Baidu promociona como ‘a prueba de errores’.

La falta de transparencia agrava el problema. Mientras competidores como Pony.ai y AutoX publican informes trimestrales de seguridad, Baidu solo ha compartido datos agregados una vez al año. En su último reporte (2023), omitió mencionar el incidente de Shanghái y redujo los ‘eventos de inmovilización no programada’ a un 0.01% de los viajes, sin aclarar si esa cifra incluye casos con pasajeros atrapados. Para empeorar las cosas, un estudio independiente de la Universidad de Tsinghua (2024) encontró que el 60% de los usuarios de Apollo Go en Pekín no sabe cómo activar el modo manual de emergencia, a pesar de que los vehículos lo incorporan desde 2022.

¿Expansión internacional con riesgos conocidos?

Baidu planea llevar Apollo Go a Tokio y Dubái en 2025, pero el incidente en Wuhan expone una pregunta incómoda: ¿está exportando un problema sin resolver? En Japón, donde las normas de seguridad para vehículos autónomos son hasta un 40% más estrictas que en China (según el Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte nipón), la empresa ya enfrentó rechazo en 2023 cuando sus pruebas en Yokohama fueron suspendidas por ‘inconsistencias en los protocolos de contingencia’. Si Baidu no aclara qué falló en Wuhan —y cómo garantizará que no se repita—, sus ambiciones globales podrían chocar contra un muro regulatorio. Mientras, los pasajeros chinos siguen preguntándose: ¿cuántos ‘errores del sistema’ más se necesitarán para que alguien asuma responsabilidad?

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La inversión —el doble que en 2025 y casi un 90% más de lo esperado por Wall Street— marcará el fin de la producción del Model S (desde 2012) y el Model X (desde 2015), dos íconos que definieron la era inicial de los vehículos eléctricos de lujo. En su lugar, Tesla reconfigurará seis plantas globales para fabricar baterías, el robot humanoide Optimus y el esperado robotaxi, un servicio de movilidad autónoma que Musk promete lanzar en siete ciudades estadounidenses antes de mediados de 2026.

La decisión llega tras una caída del 9% en entregas durante 2025 —el primer retroceso anual en la historia de la empresa— y un desplome del 16% en ventas trimestrales en los últimos tres meses, su peor desempeño registrado. “Estamos haciendo inversiones muy, muy grandes“, declaró Musk en una llamada con inversores, donde las acciones de Tesla reaccionaron con un alza del 3,2% en operaciones premarket, rompiendo una racha de cuatro trimestres con beneficios por debajo de las expectativas.

El movimiento refleja una estrategia agresiva para pivotar hacia la inteligencia artificial y la robótica, sectores donde Tesla compite con gigantes como Nvidia (que invirtió US$50.000 millones en IA en 2025) y Waymo (de Alphabet), líder en vehículos autónomos con más de 1 millón de millas recorridas sin conductor en 2025.

Alianza con xAI: Musk consolida su imperio de IA

Tesla sorprendió al mercado con una inversión de US$2.000 millones en xAI, la startup de IA de Musk que aún no genera ganancias pero que desarrollará chips y software clave para los robots y coches autónomos de Tesla. La alianza incluye un acuerdo marco para integrar los sistemas de xAI —como el chatbot Grok, ya presente en algunos vehículos Tesla— y explorar la fabricación conjunta de semiconductores, un mercado dominado por TSMC (que controla el 53% de la producción global).

“Si Tesla va a triunfar como predicen los alcistas, será gracias al robotaxi y la robótica“, explicó Matt Maley, estratega de Miller Tabak + Co.. La inversión en xAI, aunque polémica —en noviembre los accionistas rechazaron (por abstenciones técnicas) una propuesta similar—, refuerza la sinergia entre las empresas de Musk: Tesla ya provee Megapacks (baterías industriales) a xAI, y esta última usa sus supercomputadoras para entrenar modelos de IA que luego podrían optimizar la autonomía de los vehículos.

El vínculo con xAI también aceleraría el desarrollo de Optimus, el robot humanoide que Tesla presenta como “el futuro del trabajo físico”. Según documentos internos filtrados a Bloomberg, xAI planea usar sus avances en IA para mejorar la destrezas motoras de Optimus, cuyo prototipo actual puede manipular objetos con una precisión del 87%, pero aún requiere supervisión humana para tareas complejas.

Beneficios trimestrales: luces y sombras

Tesla reportó ganancias ajustadas de 50 céntimos por acción en el último trimestre, superando las proyecciones de los analistas (42 céntimos) y cortando una racha de decepciones. Sin embargo, el negocio automovilístico sigue en crisis: las ventas de créditos regulatorios —un ingreso clave que representó US$1.780 millones en 2022— cayeron un 22% en 2025, y el Cybertruck, lanzado con bombos en 2023, aún no compensa las pérdidas de los modelos tradicionales.

El Full Self-Driving (FSD), el sistema de conducción autónoma que Tesla vende como suscripción (US$199/mes), alcanzó 1,1 millones de usuarios activos, pero su expansión choca con regulaciones estatales. Mientras Musk promete desplegar robotaxis sin conductor en ciudades como Dallas, Phoenix y Miami en 2026, el único servicio operativo hoy —en Austin— funciona con conductores de seguridad y atiende solo 200 viajes diarios, muy lejos de los 10.000 que Musk proyectó para 2025.

El contexto es crítico: el mercado de vehículos eléctricos en EE.UU. creció solo un 3% en 2025 (frente al 50% en 2023), y competidores como BYD (China) y Rivian ganan terreno con modelos más baratos. “Tesla ya no es el único juego en la ciudad“, advirtió Jessica Caldwell, analista de Edmunds, quien señala que el Model Y —el vehículo más vendido de Tesla— perdió un 12% de cuota de mercado en el último año.

¿Logrará Musk repetir con la IA y los robots el éxito que tuvo con los coches eléctricos, o esta apuesta de US$20.000 millones se convertirá en el mayor error estratégico de su carrera?

El precedente de Musk: cuando una apuesta tecnológica casi hunde a Tesla (y cómo salvó el Model 3)

La decisión de Tesla de volcar US$20.000 millones en IA y robótica en 2026 evoca un momento crítico en 2017, cuando Musk apostó US$5.000 millones (el 40% del presupuesto de la empresa entonces) en la producción del Model 3, un movimiento que casi lleva a la compañía a la quiebra. En aquel año, Tesla quemó US$1.000 millones por trimestre, las acciones cayeron un 22% y Wall Street bautizó la situación como “el infierno de la producción“. Musk dormía en la fábrica de Fremont y admitió que la empresa estaba “a semanas” de colapsar. Sin embargo, el riesgo valió la pena: el Model 3 se convirtió en el coche eléctrico más vendido de la historia (superando los 3 millones de unidades en 2025) y catapultó a Tesla a una valoración de US$1 billón en 2021.

El paralelo con 2026 es inquietante. Entonces, como ahora, Musk priorizó una tecnología disruptiva (la producción en masa de baterías) sobre los modelos existentes, sacrificando márgenes a corto plazo. La diferencia clave: en 2017, Tesla tenía US$3.000 millones en caja y un mercado de vehículos eléctricos en expansión (creció un 80% anual entre 2018 y 2021). Hoy, la empresa arrastra cuatro trimestres de beneficios decepcionantes, una caída del 9% en entregas y un mercado que se estanca (solo 3% de crecimiento en EE.UU. en 2025). Además, la competencia es feroz: BYD ya superó a Tesla en ventas globales en 2023, y Waymo (de Alphabet) lleva 10 años probando vehículos autónomos sin conductor, con 1 millón de millas recorridas en 2025 frente a los 200 viajes diarios del piloto de robotaxi de Tesla en Austin.

Otro factor crítico es el costo de oportunidad. Los US$20.000 millones que Tesla destinará a IA y robótica equivalen a casi tres veces lo que invirtió en desarrollar el Cybertruck (US$7.000 millones entre 2019 y 2023), un vehículo que aún no es rentable. En 2017, el gasto en el Model 3 representaba el 60% del presupuesto de I+D; hoy, la apuesta por Optimus y el robotaxi absorberá el 75%, según documentos internos filtrados. “Musk está repitiendo el patrón: arriesgarlo todo en una tecnología que aún no tiene demanda probada“, señala Gene Munster, analista de Deepwater Asset Management, quien recuerda que el Optimus —presentado en 2022— aún no tiene un modelo comercializable, mientras que rivales como Figure AI (respaldada por Microsoft y OpenAI) ya han firmado acuerdos con BMW para usar robots en fábricas.

¿Podrá Musk repetir la hazaña o esta vez el “infierno” será insuperable?

En 2017, Tesla tenía un as bajo la manga: el crédito de emisiones (vendió US$1.780 millones en 2022 a fabricantes como Stellantis y GM), un colchón que hoy se reduce (caída del 22% en 2025). Además, el Model 3 llegó en un momento en que los subsidios a vehículos eléctricos en EE.UU. alcanzaban los US$7.500 por unidad; hoy, esos incentivos se han recortado a US$3.750 para modelos como el Model Y. La pregunta no es si Musk puede innovar, sino si el mercado —y los inversores— estarán dispuestos a esperar otros 3 años (el tiempo que tardó el Model 3 en ser rentable) en un contexto de tasas de interés altas y competencia despiadada. El clock está corriendo: xAI aún no genera ingresos, Optimus no tiene clientes confirmados y el robotaxi compite con servicios ya operativos como Cruise (GM) y Waymo One. Esta vez, el margen de error es mínimo.

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