Podcast BG2: SpaceX emerge como el cuarto hyperscaler más grande en cómputo de IA en solo 30 días
Brad Gerstner entrevista a Gavin Baker, Andrew Fox y Clark Tang antes de la salida a bolsa de SpaceX, 12 de junio de 2026
SpaceX se transformó de una empresa de espacio y comunicaciones en el cuarto hyperscaler de IA más grande en apenas 30 días, según Gavin Baker, de Atreides Management, durante su participación en el podcast BG2 de Brad Gerstner. La revelación se produce mientras la compañía se prepara para su salida a bolsa (IPO) valorada en $1,77 billones, a un precio de $135 por acción, con reportes de Goldman Sachs y The Wall Street Journal que proyectan ingresos de $160.000 millones para 2028, frente a los aproximadamente $18.000 millones del año pasado.
Monetización sin precedentes de la infraestructura de cómputo para IA
El desarrollo más sorprendente discutido fue cómo el negocio de cómputo para IA de SpaceX surgió como un motor de ingresos clave que prácticamente nadie había contemplado hace apenas unas semanas. Clark Tang, de Altimeter, demostró que los acuerdos de SpaceX con Google y Anthropic para computación en la nube generan más beneficio operativo por gigavatio que cualquier otro proveedor, incluidos Meta, la propia infraestructura de Google y OpenAI. El acuerdo con Google, en particular, genera aproximadamente $50.000 millones en monetización anual por gigavatio, mientras que el acuerdo con Anthropic genera entre $22.000 y $23.000 millones por gigavatio.
Baker destacó la importancia de este avance, señalando que "nadie tenía el cómputo de IA en el modelo de SpaceX" hasta hace poco. Señaló un análisis de Freda, de Altimeter, que muestra una TIR del 55% en el centro de datos Colossus 1. "Si puedes pedir prestado dinero al seis, siete u ocho por ciento e invertirlo en algo con una TIR del 55%, las matemáticas cuadran", afirmó Baker.
Jensen Huang le comentó a Gerstner que Elon Musk pone en marcha centros de datos más rápido que nadie, con un despliegue de 122 días para 100.000 GPU, en comparación con el ciclo de planificación típico de tres años más un año de instalación. "La velocidad es literalmente costo, porque cada día estás pagando a electricistas y plomeros", explicó Baker. Esta ventaja en la ejecución ha posicionado a SpaceX por delante de numerosos competidores en el espacio NeoCloud, superando a actores establecidos como Oracle en capacidad total de cómputo para IA.
La adquisición de Cursor cambia la carrera de los modelos de frontera
Gerstner argumentó que el mercado está subestimando lo que la adquisición de Cursor significa para el negocio xAI de SpaceX. Se proyectaba que la empresa de entre 700 y 800 empleados cerraría este año con ingresos de hasta $10.000 millones y poseía datos de codificación patentados que superan lo que existe en la internet pública. Baker señaló que tanto Cursor como Anthropic tienen más tokens de datos de codificación patentados que los disponibles públicamente, lo cual ha resultado crucial para el rendimiento de los modelos.
La combinación parece estar funcionando. El modelo Composer 2.5 de SpaceX, entrenado utilizando los datos de Cursor sobre el modelo base Kimmy K 2.5 con tres semanas de aprendizaje por refuerzo en el clúster Colossus 2, alcanzó el dominio de Pareto en los benchmarks de codificación apenas 12 días antes del podcast. "Lo que me parece tan impresionante es que Composer 2 era dominante según Pareto en el nivel más bajo de inteligencia con muy poco entrenamiento", dijo Baker, añadiendo que los datos patentados de Cursor, cuando se entrenan con aprendizaje por refuerzo óptimo de chinchilla o superior, sugieren que "xAI y SpaceX tienen posibilidades de ser un jugador real en codificación".
Baker cree que esta es la variable más subestimada en la historia de SpaceX. "Si tuviera que decir cuál es la pieza que se está perdiendo en la historia, creo que han avanzado drásticamente su capacidad cuando se trata de construir un modelo de frontera", afirmó. La integración le otorga a SpaceX una posición única donde pueden trasladar todo su cómputo monetizado internamente para entrenar modelos y luego ejecutarlos, creando un poderoso efecto multiplicador.
Los centros de datos orbitales ofrecen una ventaja de costos cinco veces mayor
Andrew Fox expuso la economía del cómputo orbital, que depende críticamente de lograr una rápida reutilización de dos etapas con Starship. Con las proyecciones actuales de cohetes reutilizables, el costo de poner un gigavatio de capacidad de cómputo en el espacio sería de aproximadamente $5.000 millones, frente a los $20.000 a $25.000 millones solo por la infraestructura terrestre, sin incluir las GPU ni el silicio.
Fox explicó que, con la capacidad de carga útil de 100 toneladas métricas de Starship y satélites diseñados para cinco megavatios cada uno, las matemáticas dan como resultado unos $5.000 millones por gigavatio de capacidad orbital. Sumado a los aproximadamente $35.000 millones para GPU y silicio, los costos totales de despliegue orbital serían de alrededor de $40.000 millones por gigavatio, frente a los $60.000 millones terrestres. La clave es que la energía, la refrigeración y el espacio físico son esencialmente gratuitos en órbita.
Gerstner señaló que los costos terrestres probablemente son inflacionarios, mientras que los costos orbitales podrían ser deflacionarios con el tiempo, creando una ventaja expansiva. Sin embargo, Baker advirtió que la reutilización rápida "es algo realmente difícil", aunque "he visto a Elon hacer muchas cosas difíciles y esta es una de ellas, así que creo que es razonable pensar que van a tener éxito". La compañía planea intentar recuperar la segunda etapa de Starship a finales de este año y hacerla reutilizable para el próximo año.
El negocio principal sigue siendo una base sólida
Fox enfatizó que la reutilización rápida es fundamental para todo lo demás que SpaceX pretende lograr. La compañía está pasando de aproximadamente 160 a 165 lanzamientos el año pasado a cientos en los próximos años y potencialmente miles de lanzamientos en un plazo de tres años. "Las aspiraciones de la compañía son de miles de lanzamientos; estás lanzando, estás haciendo dos o tres lanzamientos al día", dijo Fox.
Sobre Starlink, Fox señaló que la penetración de banda ancha sigue siendo inferior al 1% de los hogares a nivel mundial, a pesar de que cientos de millones de terminales son un objetivo realista si se logra la reutilización rápida. Los modelos de ingresos muestran que los ingresos por conectividad, incluyendo Starlink direct-to-cell, crecerán de aproximadamente $10.000 millones a $50.000 millones para 2028. Baker lo enmarcó como apenas un 0,3% de penetración del mercado global de telecomunicaciones y observó: "Viajo con Starlink. Soy un gran jugador de videojuegos y, constantemente, donde sea que esté en el mundo, Starlink es la mejor conexión, la más rápida y con la menor latencia".
Gerstner señaló que la tasa de monetización del negocio de IA implícita en la cifra filtrada de $160.000 millones de ingresos para 2028 es de unos $14.000 millones por gigavatio al año, pero SpaceX acaba de firmar acuerdos a $23.000 millones y $50.000 millones por gigavatio. "Creo que puedes invertir en el negocio de IA terrestre y aun así estar entusiasmado con él", dijo Fox, sugiriendo que el cómputo orbital representa una ventaja adicional más que un requisito para justificar la valoración.
La carrera de los modelos de frontera se acelera
La discusión sobre el lanzamiento de Fable 5 de Anthropic y el panorama más amplio de los modelos reveló un cambio fundamental en cómo debería medirse la inteligencia. Gerstner destacó un tuit de Noam Brown que sugiere que los benchmarks instantáneos ya no son relevantes porque el eje X debe ser el tiempo, los tokens o el cómputo en lugar de mediciones de un solo punto. Los modelos ahora pueden resolver la mayoría de los problemas si se les da suficiente tiempo de ejecución.
Baker calificó esta idea como "muy profunda" y utilizó una analogía para explicar su importancia. "Imaginen que Albert Einstein hubiera pensado en física fundamental las 24 horas del día. No tiene que comer. No tiene que dormir. No tiene que relajarse. No bebe y nunca envejece, nunca tiene disminución de inteligencia. Y pensó durante un año. Es decir, quizás ya habríamos resuelto muchos de estos problemas intratables". Añadió que "no sabemos qué tan inteligentes son estos modelos y quizás nunca sepamos qué tan inteligente es o fue cada generación de modelos porque no tenemos tiempo para evaluar adecuadamente su inteligencia antes de que salga el siguiente modelo".
Tang proporcionó ejemplos prácticos de las capacidades de Fable 5, incluyendo cargar siete modelos financieros en el sistema y solicitar una vista maestra con análisis de supuestos contradictorios, así como analizar tres años de notas para identificar las fuentes de mayor señal. "El modelo es capaz de razonar a través de todas nuestras suposiciones", dijo, añadiendo que la orquestación multi-agente representa solo el comienzo de estas capacidades.
El debate entre código abierto y frontera se resuelve hacia la frontera
Gerstner cuestionó el consenso de principios de este año de que los modelos de código abierto y los tokens baratos cerrarían la brecha con los modelos de frontera. La evidencia de los primeros seis meses de 2026 apunta decididamente en la dirección opuesta. Baker señaló que, empíricamente, "el 90% de los ingresos, probablemente más del 90%", se acumulan en los modelos de frontera, a pesar de que el código abierto potencialmente representa el 80% de los tokens consumidos.
Tang observó una marcada división geográfica en las creencias: Silicon Valley favorece fuertemente los enfoques de nube de código cerrado, mientras que Asia espera que la optimización de modelo a carga de trabajo sea la que domine. Sugirió que el próximo año será "el más indicativo de hacia dónde se inclina esto", pero señaló que el código cerrado capturó valor este año porque "los modelos realmente captan la intención y realmente llevan a cabo el trabajo" con los primeros agentes verdaderamente útiles.
Baker planteó la posibilidad de que Nvidia pudiera alterar todo el panorama al llevar el código abierto a la frontera cuando lo desee. "¿Si todos sus clientes van a competir con él, entonces por qué no competir con sus clientes?", preguntó Baker, señalando que Nvidia ya tiene excelentes modelos de código abierto como Nemotron 3.1, pero ha tenido cuidado de no competir directamente con Anthropic, OpenAI y Google. La implicación es que los ASIC de varios hyperscalers crean un incentivo para que Nvidia fortalezca su propia posición a través de ofertas superiores de código abierto.
La aceleración del gasto de capital está justificada por el crecimiento de los ingresos
Morgan Stanley elevó recientemente su pronóstico de gasto de capital (capex) en IA para 2027 de $950.000 millones a $1,1 billones, aunque Gerstner cree que la cifra real, incluyendo a SpaceX, CoreWeave y otros jugadores, se acercará a $1,5 billones. Esto se compara con aproximadamente $300.000 millones en ingresos por inferencia de laboratorios de IA proyectados para 2027, lo que plantea preguntas sobre el retorno del capital invertido.
Baker argumentó que las matemáticas funcionan con márgenes brutos del 50% al 70% sobre esa base de ingresos, pero, más importante aún, cree que la cifra de $300.000 millones es demasiado conservadora. "Creo que terminaremos este año muy por encima de los $200.000 millones en ingresos por inferencia. Muy por encima", dijo. El grupo señaló que Dario Amodei predijo ingresos que alcanzarían los cientos de miles de millones para 2028 y afirmó que "es difícil ver que no habrá billones de dólares en ingresos antes de 2030".
Tang destacó que las tasas de monetización por gigavatio han aumentado de aproximadamente $20.000 millones a principios de este año a entre $30.000 y $40.000 millones actualmente, lo que representa un flujo de margen puro sobre una base de costos fijos elevados. "Los ingresos podrían superar nuestra base de costos fijos por una cantidad significativa", dijo, explicando por qué los laboratorios están acelerando el gasto. Fox añadió que menos del 0,2% de las personas en la Tierra están usando IA de manera agentica, lo que sugiere un margen masivo para el crecimiento de la demanda.
Gerstner puso la escala en perspectiva al señalar que, en los últimos siete años, las "Mag 7" añadieron un billón en ingresos, generando $17 billones en capitalización de mercado. El pronóstico ahora exige añadir otro billón en ingresos entre solo tres empresas, SpaceX, Anthropic y OpenAI, en la mitad del tiempo. "Vamos a tener baches en el camino, pero vamos a alcanzar máximos más altos porque el tamaño del premio, esto va a transformar entre el 5, 10 y 15% del PIB mundial", afirmó.
Gestión de cartera en un mercado estacional
Tanto Gerstner como Baker discutieron la reducción de posiciones de grandes a medianas-pequeñas después del avance sustancial en las acciones de semiconductores, aunque ambos enfatizaron que estos son ajustes relativos en lugar de posturas bajistas. Baker utilizó una analogía de corredor, describiendo cómo el mercado salió de la recesión de 2022 con una energía sustancial, pero ahora ha "subido una colina muy empinada", particularmente en semiconductores, con muchas acciones que "han subido directamente por un acantilado".
Gerstner señaló que, a pesar de la guerra con Irán, el petróleo a $100, el aumento del IPC, la caída del 16% en internet y del 8% en software, el mercado se ha desempeñado bien porque "el mundo subestimó los ingresos de la IA y subestimó la cantidad de cómputo que se iba a necesitar". Sin embargo, advirtió sobre los riesgos de entrar en un período estacionalmente débil, señalando que la IA ha mostrado patrones estacionales durante tres veranos a medida que los estudiantes universitarios reducen su uso.
Baker reconoció múltiples riesgos a corto plazo, pero concluyó: "Cuando pienso en lo que dijo Noam Brown y cuando veo las capacidades de Fable, me resulta difícil ser demasiado bajista". Enfatizó que siempre hay que asumir que "una bala viene hacia mí" con la cabeza alerta, pero la trayectoria fundamental sigue siendo convincente.
Sobre la IPO de SpaceX específicamente, Baker señaló dinámicas sin precedentes, incluyendo la propiedad del 50% de Musk con un periodo de bloqueo (lockup) de 365 días y el hecho de que los empleados e inversores han tenido liquidez cada seis meses durante aproximadamente una década a través de mercados secundarios. "Si eres un empleado o ex empleado de SpaceX y querías vender, has tenido cerca de 20 oportunidades", dijo, sugiriendo mucha menos presión de venta acumulada que en las IPO típicas, a pesar de un gráfico que muestra caídas máximas promedio superiores al 50% para IPO tecnológicas grandes comparables.
Gerstner caracterizó a SpaceX como "una compra obligada, una posesión obligada, para configurar y olvidar" para los inversores institucionales que desean "una apuesta real tanto en el futuro del espacio como en el de la IA", al tiempo que reconoció la necesidad de gestionar el tamaño de la posición en torno a la volatilidad. La evaluación del grupo es que, desglosando cada línea de negocio desde los primeros principios, el crecimiento de la conectividad de Starlink parece alcanzable, la monetización del cómputo de IA terrestre parece alcanzable y el negocio de modelos tras la adquisición de Cursor representa un potencial alcista que el mercado está subestimando.