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El prospecto de SpaceX revela que xAI perdió 6,4 mil millones de dólares el año pasado.
Según un reciente folleto de oferta pública inicial presentado por SpaceX ante la Comisión de Valores y Bolsa de los Estados Unidos, la empresa de inteligencia artificial de Elon Musk, xAI, ha revelado por primera vez sus cifras financieras. Los datos muestran que las pérdidas de la compañía aumentaron drásticamente en 2025, con una pérdida operativa de 6.400 millones de dólares frente a unos ingresos de solo 3.200 millones de dólares en el mismo período.
Pérdidas cada vez mayores y aumento de parámetros
Estas cifras evidencian que la brecha entre los ingresos y los gastos de xAI se está ampliando aún más. En comparación con una pérdida de 1.560 millones de dólares en 2024, el ritmo de gasto de la empresa es sorprendentemente alto. No obstante, SpaceX indicó en el documento presentado que esta inversión no disminuirá, y tiene previsto elevar el número de parámetros de su asistente de inteligencia artificial Grok a trillones.
Para respaldar esa ambición, la inversión de xAI en infraestructura informática está creciendo a un ritmo exponencial. Solo en el primer trimestre de 2026, los gastos de capital en este ámbito alcanzaron los 7.700 millones de dólares, lo que equivale a un gasto anualizado superior a los 30.800 millones de dólares.
Pocos usuarios y escasa capacidad informática en el espacio
A pesar de la enorme inversión, los retornos comerciales actuales y la adopción por parte de los usuarios siguen siendo bajos. Hasta marzo de 2026, Grok contaba con solo 117 millones de usuarios activos mensuales, y de los 550 millones de usuarios activos mensuales en la plataforma X, solo uno de cada cinco utilizaba realmente las funciones de inteligencia artificial.
Con el fin de presentar una perspectiva de beneficios futuros a los inversores, SpaceX propuso una solución sumamente ambiciosa en el folleto. La compañía planea comenzar a desplegar satélites informáticos de inteligencia artificial en órbita ya en 2028, con el objetivo de reducir significativamente los altos costos de los centros de datos terrestres al trasladar allí el entrenamiento y la inferencia de modelos complejos.
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