El principal inversor en IA Gavin Baker: La venta de julio no se alinea con los fundamentos de la infraestructura de IA

Organizado y compilado por Shenchao TechFlow

Invitado: Gavin Baker, fundador y jefe de inversiones de Atreides Management

Presentador: Patrick O’Shaughnessy, presentador de Invest Like The Best, CEO de Positive Sum

Fuente del podcast: Invest Like The Best

La venta de IA no coincide con los datos | El principal inversor en IA explica

Fecha de transmisión: 2026 年 8 月 4 日

Declaramos intereses: el invitado Gavin Baker fundó Atreides Management, que gestiona aproximadamente 5 mil millones de dólares en activos, con posiciones significativas en NVIDIA (más de 20 años), Astera Labs (aproximadamente el 10% del fondo), Micron, Cerebras y otros activos de infraestructura de IA discutidos en este artículo. Sus opiniones están directamente relacionadas con sus posiciones.

Sin embargo, es efectivamente uno de los principales inversores tecnológicos de Estados Unidos, ex director general de Fidelity, quien gestionó fondos tecnológicos de más de cien mil millones de dólares. Como inversionista temprano y a largo plazo en NVIDIA, Tesla y SpaceX, Gavin posee más de veinte años de experiencia en inversión en semiconductores y tecnologías de vanguardia. En la ola de la IA, se ha ganado renombre en Silicon Valley y Wall Street por su profunda comprensión de la cadena de suministro de chips, los cuellos de botella en capacidad de cómputo y las vías de comercialización de la IA.

Gavin Baker es el fundador de Atreides Management y ha mantenido una fuerte posición en NVIDIA durante los últimos 20 años, siendo uno de los alcistas más firmes en la infraestructura de IA. Este episodio se grabó tras la caída de las acciones de IA en julio, y él regresó específicamente desde Silicon Valley para someter a "prueba de estrés" todas sus suposiciones. La conclusión principal es que la venta de julio está completamente desvinculada de los datos fundamentales: todos los indicadores cuantitativos están acelerando, mientras que los precios de las acciones caen en picada.

Baker describió julio como "comprimir el año 2022 en un solo mes". Una gran cantidad de acciones de IA cayeron entre un 40% y un 60% desde sus máximos, pero los precios al contado de las GPU aumentaron (un 50%-60% en seis meses), y el flujo de efectivo operativo de los proveedores de nube de gran escala aumentó del 28% al 35% (ajustado por conceptos únicos), mientras que la producción de tokens continuó creciendo. Él cree que el mercado cometió tres errores de interpretación: confundir la renta de capacidad de cómputo de Meta con exceso de capacidad (en realidad es una imitación de SpaceX, que vende capacidad a precios altos); interpretar el auge de los modelos abiertos como una contracción de la demanda (en realidad, solo significa que las ganancias se trasladaron desde la capa de modelos de vanguardia hacia la capa de infraestructura); y considerar la ampliación del diferencial CDS como una señal de crisis crediticia (en realidad, solo indica que los bancos están cubriendo sus compromisos). Lo único que realmente le preocupa es el aumento del rendimiento real y el apretamiento del mercado crediticio, pero sus cálculos muestran que, si la capacidad instalada se revalúa según los precios al contado actuales, los proveedores de nube de gran escala podrían financiar casi por completo la inversión en infraestructura de IA con su flujo de efectivo operativo, sin necesidad de recurrir significativamente a la deuda.

1. Sobre la divergencia entre la venta y los fundamentos

Estuve en Silicon Valley durante dos meses y no escuché ningún indicador negativo. La disponibilidad de GPU, los precios de alquiler de GPU, los precios al contado de DRAM y el crecimiento de tokens: todos los indicadores están acelerando.

NVIDIA actualmente se encuentra en su múltiplo de precio/beneficio forward más bajo en la última década. El mercado considera al 100% que las empresas de IA tienen sus ganancias gravemente sobrevaluadas.

OpenAI se está acelerando, Anthropic está creciendo sólidamente y los modelos de código abierto están experimentando un fuerte auge. Pero los datos de Anthropic y OpenAI no están disponibles en los mercados públicos, lo que genera asimetría de información.

2. Sobre modelos de código abierto y requerimientos de poder de cómputo

A token is a token. Whether generated by a cutting-edge model or an open-source model, it requires the same amount of compute, memory, and electricity to produce.

Los modelos de código abierto toman la rentabilidad de los modelos de vanguardia, no la demanda de cómputo. Convierten un token con un 90% de margen bruto en uno con un 30% de margen bruto, pero consumen más horas de GPU subyacentes.

Jensen es el mayor defensor de código abierto del mundo. ¿Realmente consideraría esto como una causa personal si fuera malo para su negocio?

3. Sobre la influencia de Claude en el mercado

Claude es esencialmente el Walter Cronkite del mercado de valores. Todos alimentan a Claude con noticias y luego negocian según la interpretación de Claude. Claude es inteligente, pero no siempre tiene razón.

Alguien publicó una imagen de acciones de condensadores japoneses, diciendo: “Hemos recorrido todo el ciclo de condensadores en 6 semanas”. Los fundamentos aún no han llegado, pero el precio ya ha subido explosivamente y luego ha caído.

4. Teoría de juegos sobre el mercado de memoria

Supón que en 2027 o 2028 quieres romper un LTA (acuerdo a largo plazo) para obtener un precio más bajo. Pero si en los próximos dos o tres años la ventaja de apalancamiento vuelve a los fabricantes de memoria, estarás fuera del juego. Podrías arruinar todo el negocio.

Lo que NVIDIA está haciendo es esencialmente proporcionar a los compradores de GPU un paquete de crédito junto con un porcentaje de ingresos por encima del precio mínimo. Esto les permite construir rápidamente un enorme negocio en la nube a través de regalías.

5. Sobre SpaceX y el cálculo orbital

SpaceX ha accedido a más capacidad de cómputo a precios más bajos más rápido que cualquier otra persona en los últimos tres años. Ahora hay informes de que van a implementar 8 gigavatios de capacidad de cómputo; nunca apuesto contra Elon, pero ese es realmente un número asombroso.

El cálculo orbital se vuelve más real cada día. Benchmark invirtió en StarCloud, una empresa de cálculo orbital que no tiene los costos de lanzamiento internos de SpaceX. Si Benchmark pensara que esto no es viable, no habrían invertido.

6. Sobre la regulación y la crisis de relaciones públicas

El centro de datos es lo mejor que he visto en mi vida para los salarios de los trabajadores manuales. Pero el Partido Demócrata debería representar a los trabajadores manuales, en cambio está empujando sus trabajos fuera.

Alguien sobrestimó en diez mil veces el consumo de agua de los centros de datos en un libro académico. El autor ha reconocido múltiples veces el error, pero es igual que la historia del contenido de hierro en las espinacas: cuando la mentira recorre el mundo, la verdad aún no se ha vestido.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Qué ha sucedido este mes?

Gavin Baker: Describiría julio como "comprimir el año 2022 en un solo mes". Ciertamente hay algunos factores fundamentales negativos que discutir, pero en general, el equilibrio fundamental ha mejorado significativamente. Un gran número de acciones de IA cayeron entre un 40% y un 60% desde sus máximos, en una caída recta. Te pregunto: ¿pasaste un verano en Silicon Valley y escuchaste siquiera un solo indicador cuantitativo negativo sobre IA?

Patrick O’Shaughnessy: ¿Una señal de desaceleración?

No. De hecho, todos los indicadores se están acelerando: ya sea la disponibilidad de GPU, los precios de alquiler de GPU, los precios al contado de DRAM este mes o el crecimiento de tokens, todos están acelerando.

Creo que una gran parte del problema radica en que el mercado público no tiene visibilidad sobre Anthropic y OpenAI. Luego están estas nubes de inferencia de código abierto, Fireworks, Baseten, Modal, Together, que están comercializando inferencia. Los modelos de código abierto se han acelerado significativamente debido a GLM 5.2 y Kimi K3, y Nemotron también avanza steady. OpenAI está acelerando, Anthropic está creciendo fuertemente y casi con certeza está generando grandes flujos de efectivo libres.

Todos han visto esa gráfica: el flujo de efectivo de los semiconductores está aumentando, mientras que el flujo de efectivo libre de los grandes proveedores de nube está disminuyendo. Pero te olvidaste de las empresas privadas. El flujo de efectivo de OpenAI y Anthropic no aparece en esa gráfica. Creo que la gráfica también omite algo importante: en 2024 y 2025, incluso si eres el más alcista, crees que los precios de alquiler de GPU disminuirán lentamente. Los bajistas piensan que caerán en picada. No creo que nadie en 2024 o 2025 haya imaginado que en 2026 los precios de las GPU antiguas seguirían subiendo.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Cómo será el entorno de financiación en los próximos seis meses? ¿Cuánto crédito se necesita para esta construcción?

Esto implica el clásico problema del ciclo de capital. Si hay un desequilibrio entre la oferta y la demanda, las cosas pueden desmoronarse muy rápidamente, como ocurrió con la burbuja de internet. Si crees que los grandes proveedores de nube pueden financiar esta construcción con flujos de efectivo operativos, entonces el apretón crediticio no es tan temible.

Mi cálculo es el siguiente: el consenso asume que los grandes proveedores de nube utilizan la capacidad de Blackwell y Rubin para generar ingresos a una tasa equivalente a Ampere (un chip dos generaciones atrás). Flujo de efectivo operativo de 1.3 a 1.4 billones de los grandes proveedores de nube. Si generan ingresos a una tasa inferior a la actual de Blackwell pero superior a la de Ampere, se acercaría más a 2 billones. Esto reduce la demanda de crédito en aproximadamente 700 mil millones. Además, a medida que la capacidad instalada se revalúe y el flujo de efectivo operativo siga acelerándose, los indicadores de crédito mejorarán y será más fácil obtener financiamiento.

Las señales del mercado de crédito realmente no se pueden ignorar. Meta emitió deuda la semana pasada, y el precio fue peor de lo que pensabas. Todos los CDS de las empresas se están ampliando. Los rendimientos reales están aumentando. Estos son hechos. Si necesitamos deuda para financiar esta construcción, entonces es realmente una señal negativa importante. Pero si la capacidad de cómputo se reprecia según el precio al contado actual, es posible que realmente no necesitemos mucha deuda.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Qué datos específicos escuchaste en Silicon Valley?

Hoy por la mañana hablé con una empresa que alquiló miles de Blackwell, a unos mid-$2 por hora por GPU. Siete meses después, el mismo cluster, con la misma cantidad de B200, esperan poder renovar el alquiler por menos de $4. Es decir, un aumento del 50% al 60% en siete meses.

Otra empresa de nube de inferencia declaró en un podcast que planean pagar un 100% adicional por Blackwell al vencer el contrato. Esto significa que todos los proveedores de nube de gran escala están subestimando sus ingresos.

Hay varios catalizadores de venta en julio. Primero, Meta anunció que alquilaría capacidad de cómputo, y el mercado interpretó que esto indicaba que tenían exceso de capacidad y que planeaban reducir gastos de capital. Nada más lejos de la realidad. Meta observó que SpaceX posee una gran cantidad de capacidad de cómputo instalada y vende clústeres optimizados para operaciones en el mercado a precios mucho más altos que los contratados. Meta vio una oportunidad: demostrar primero en un pequeño volumen de capacidad que se puede generar una IRR muy alta, luego recaudar capital mediante emisión de acciones y aumentar los gastos de capital. Los datos telemétricos de gastos de capital de Meta no han cambiado en absoluto; si algo, se han vuelto más agresivos. A continuación, lanzaron Muse 1.1, el mejor modelo en mucho tiempo.

Luego salió Kimi K3, y el mercado volvió a entrar en pánico por el código abierto. Al mismo tiempo, el índice de tokens de Silicon Data se estabilizó. Pero esto se debe a que la proporción de tokens de código abierto está aumentando, y la forma en que se calculan los pesos dentro del índice provoca una estabilización estructural. Un token es un token, ya sea proveniente de modelos de vanguardia o de código abierto; la cantidad de capacidad de cómputo, memoria y electricidad necesaria para producirlo es la misma. Lo que el código abierto toma es el margen de beneficio de los modelos de vanguardia, no la demanda de capacidad de cómputo.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Cómo crees que el mercado ha asimilado estos mensajes?

Hay una cosa que me preocupa. Mike Mauboussin tiene una teoría que dice que el colapso de la diversidad lleva a burbujas y colapsos. En el mercado de valores actual, tanto inversores minoristas como institucionales alimentan cada noticia a Claude, a veces a Claude Code o Claude Agent. Claude es probabilístico, pero la forma en que todos interpretan las noticias es probablemente muy similar.

Claude es esencialmente el Walter Cronkite del mercado de valores. Todos creen lo que dice y operan en consecuencia. Claude es inteligente, pero no siempre tiene razón. El mercado de valores es, en esencia, una interpretación bayesiana probabilística del futuro. Ves una noticia, se la das a Claude, Claude la interpreta de alguna manera, y luego un gran grupo de personas opera en base a eso.

Hay una cuenta anónima del sector de semiconductores llamada TBU que publicó una imagen de acciones de condensadores japonesas, diciendo: "Hemos recorrido todo el ciclo de condensadores en 6 semanas". El precio se duplicó, triplicó y cuadruplicó, luego se desplomó. Aún no han llegado los fundamentos, pero ya has recorrido en 6 semanas el ciclo que normalmente toma tres años.

Patrick O’Shaughnessy: Si se viera obligado a identificar una situación que realmente le asuste, ¿cuál sería?

El flujo de efectivo operativo ya no está acelerándose, lo cual será la señal negativa más fundamental. Esto depende en gran medida del desempeño general de Anthropic, OpenAI, Grok, Cursor, xAI y el código abierto.

Si los precios al contado de las GPU experimentan una caída significativa y sostenida, también sería aterrador. Pero ¿has escuchado a alguien decir que tiene demasiadas GPU? Ninguno. De hecho, justo lo contrario, suena más como algún tipo de mercado negro.

Desde un punto de vista técnico, creo que los riesgos potenciales más interesantes son el aprendizaje continuo y el aprendizaje eficiente en muestras. Si se resuelven, podrían significar una brecha temporal en la demanda de entrenamiento. Si entrenas un modelo con 300 billones de tokens y luego lo reduces a solo 10 billones de tokens y lo lanzas al mundo para que aprenda de manera eficiente en muestras, eso no es bueno para la demanda de entrenamiento. Pero la proporción del entrenamiento dentro de la demanda de semiconductores se está acercando a un número muy pequeño, pero no cero; la inferencia es lo principal. SSI dice que lanzarán un modelo en agosto, y hay un nuevo grupo de laboratorios enfocados en esta dirección. Esto es bueno para el mundo, pero es difícil decir si es positivo o negativo para la demanda de infraestructura.

Patrick O’Shaughnessy: Todos están hablando de LTA, ¿podrías explicarlo con más detalle?

Necesitamos pasar de "explotar números a corto plazo" a "intercambiar durabilidad por acuerdos a largo plazo (LTA)". El cliente paga por adelantado y tiene un precio mínimo y máximo. Es como lo que se llamaba "acumulación de mano de obra" hace unos años, cuando nadie quería despedir.

Pensemos en la teoría de juegos detrás de romper el LTA. Hay cuatro empresas verdaderamente importantes a nivel de escala: Trainium de Amazon, TPU de Google, AMD y NVIDIA, que es más grande que las otras tres combinadas. Supongamos que en 2027 o 2028, tienes cierta intención de romper un LTA para obtener un precio más bajo. Pero la cuota de mercado de los próximos años estará determinada básicamente por la asignación de la cadena de suministro y tu volumen de precompra. Si rompes el LTA y el poder vuelve a los fabricantes de memoria, estás fuera.

¿Qué sucedería si Google eliminara a LTA? Probablemente significaría exceso de oferta, precios en caída y una contracción natural de la capacidad. Luego, esta industria cíclica pasaría de un exceso de oferta a una escasez de oferta. En ese momento, ¿cómo crees que los fabricantes de memoria asignarán el volumen de Google? Podrías arruinar todo tu negocio y tu marca.

Antes no era así. Apple era el mayor comprador y hacía lo que quería, porque nadie podía reemplazar su volumen. Pero esta vez es diferente: tienes al menos cuatro compradores compitiendo, además de una multitud de startups. Rompiste el LTA, y los fabricantes de memoria pueden decir: "Bien, rompiste el acuerdo de precios, entonces rompemos el acuerdo de volumen y le damos el volumen a tus competidores".

Patrick O’Shaughnessy: ¿Qué opinas de la estrategia actual de NVIDIA?

NVIDIA ha lanzado un nuevo modelo de negocio muy inteligente, que describiría como una "estructuración de crédito" con un reparto de ingresos por encima del precio base. Esto podría permitirles construir rápidamente un enorme negocio en la nube a través de regalías. También es otra forma de mitigar el desajuste de flujo de efectivo.

Esto no es financiación de proveedores tradicional. No están prestando dinero a los compradores de GPU. Es otra persona la que le presta dinero al comprador, y NVIDIA solo realiza inversiones en capital y proporciona refuerzo crediticio. NVIDIA incluye en todos los acuerdos de inversión en capital que "este dinero no puede utilizarse para comprar chips de NVIDIA", pero el dinero es intercambiable.

Si fuera el CEO de SK Hynix, haría exactamente lo mismo que NVIDIA. Iría a los compradores de GPU y les diría: “Estoy participando en el paquete de crédito de NVIDIA, también tengo algo de efectivo para invertir por adelantado, y quiero un porcentaje de ingresos continuos”. Esto es una extensión de la lógica del LTA: estás intercambiando alza a corto plazo por durabilidad, y ahora también puedes obtener una regalía sobre los ingresos continuos.

La ventaja competitiva de NVIDIA es más fuerte que nunca. Si necesitas financiar chips, nada es más fácil de financiar que las GPU de NVIDIA. ¿Necesitas tierra y electricidad? Son excelentes en el juego de ajedrez. Sus ingresos por gigavatio están aumentando y su posición competitiva se está fortaleciendo.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Cuál es el peor escenario para el campo de la IA? ¿La regulación?

La regulación es sin duda el mayor riesgo, y esto es más que evidente. Esta es una de las razones por las que salí esta semana para buscarme un "susto". No quiero ser la persona que ve cómo las acciones se vuelven más baratas, mientras que el rendimiento esperado aumenta, pero se siente como un loco. Los fundamentales de julio incluso mejoraron significativamente en comparación con junio, pero aún considero que la regulación es el mayor riesgo que no se puede ignorar.

Nueva York ha implementado una prohibición de centros de datos. Vivimos en un mundo político "post-verdad, post-lógica". La industria de la IA ha hecho un trabajo muy malo en relaciones públicas. La narrativa en Washington y entre muchos estadounidenses comunes es: los centros de datos aumentan tu tarifa eléctrica, agotan tu agua y te quitan tu trabajo.

Pero la realidad es exactamente lo contrario. Los acuerdos que los desarrolladores de centros de datos firman ahora no solo compran nuevos vehículos para la policía y los bomberos; están construyendo hospitales, escuelas, nuevas estaciones de policía y bomberos para la comunidad, y reduciendo las facturas de electricidad de los residentes. Debido a los acuerdos detrás-del-medidor (behind-the-meter), después de que se instale un centro de datos, los precios de la electricidad para los residentes circundantes suelen disminuir. Además, este trabajo es continuo, no es algo puntual. Necesitas plomeros, electricistas y técnicos de calefacción, ventilación y aire acondicionado para mantener y actualizar estas instalaciones. Los centros de datos son lo mejor que he visto en mi vida en términos de salarios para trabajadores manuales.

El problema del consumo de agua es aún más absurdo. Un libro académico sobrestimó el consumo de agua de los centros de datos en diez mil veces, no uno o dos órdenes de magnitud, sino cuatro. El autor ya ha reconocido múltiples veces su error y ha sido completamente refutado. Pero es exactamente igual a la historia de la espinaca y el hierro: un libro académico colocó mal el punto decimal en dos posiciones, y todos creyeron que la espinaca era el alimento más rico en hierro, y aún hoy, 80 años después, mucha gente lo cree así. Cuando la mentira recorre el mundo, la verdad aún no se ha puesto los pantalones.

En la reunión anual de la ASCO (Sociedad Americana de Oncología Clínica), el ambiente este año fue "el mayor número de avances científicos en la historia de una sola conferencia", gran parte de los cuales están relacionados con la IA. Si tienes un hijo, padre o ser querido enfermo, la IA está aumentando sustancialmente la probabilidad de su recuperación. Estas historias deben contarse. La industria necesita hacer publicidad durante eventos como la NFL, el fútbol americano universitario y las Series Mundiales para informar a la gente sobre lo que realmente hacen los centros de datos.

La gente de Silicon Valley cree que todo esto es obvio, por lo que asumen que los demás también lo saben. No pueden comprender que, para la mayoría de los estadounidenses, esto representa una percepción completamente diferente e incluso opuesta. Incluso los estados profundos rojos que apoyan el crecimiento dicen: “No han contado bien su historia; si la contaran, podríamos ayudarles a repetirla, pero ustedes son los expertos”.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Qué piensas sobre que China posea máquinas DUV?

Ambas interpretaciones podrían ser correctas. Por ejemplo, DUV es un avión de hélice, mientras que EUV es un motor de reacción. Anteriormente, China no lo tenía, pero ahora se dice que lo tiene, lo cual representa un cambio de fase. Aunque ese motor de reacción está 25 años rezagado, es realmente importante y no debe ignorarse. Sin embargo, el mercado podría estar reaccionando en exceso. Si realmente afecta los pedidos de ASML, probablemente sea algo que ocurra dentro de 5 años, y durante ese tiempo el mercado ya habrá olvidado y recordado varias veces.

Para China, esto es realmente muy importante. Son muy inteligentes y trabajan mucho, viéndolo como una tarea clave a nivel nacional. Pero no puedes acelerar la "curva de aprendizaje"; debes recorrer realmente esos ciclos de aprendizaje.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Cuál es el impacto de los modelos de código abierto en la industria?

Los modelos de código abierto se acercan a la vanguardia, y plataformas como Fireworks hacen que personalizar modelos sea muy fácil, lo que representa una oportunidad inigualable para la industria del software. Las empresas nativas de IA pueden usar modelos de código abierto para realizar su propio ajuste por RL, reduciendo el consumo de tokens de los modelos de vanguardia del 100% al 30%-60%, y utilizando sus propios modelos para el resto. Ya no eres simplemente una "capa de ChatGPT"; tienes datos propios y una verdadera ventaja competitiva.

Los tokens baratos pueden hacer que los tokens más avanzados sean más valiosos. Si tienes un modelo de código abierto con 120 IQ que puedes ejecutar barato, ¿no sería más valioso un modelo avanzado con 160 IQ que pueda dirigirlos?

Una cosa que se ha pasado por alto es el acelerador SRAM. Estos chips no están sujetos a cuellos de botella de producción de HBM DRAM y generalmente se fabrican con procesos más antiguos, sin competir por capacidad con las GPU más recientes. Si se analiza la inferencia en detalle, esta se divide en dos etapas: prefill (prellenado) y decode (decodificación). La decodificación, a su vez, se divide en attention (atención) y feed-forward network (red de retroalimentación). El estado ideal sería: colocar el prefill en chips sin HBM, la atención en chips de alto rendimiento con HBM y el feed-forward en chips SRAM. Sin importar cómo ajustes la proporción entre cálculo, HBM DRAM y SRAM, la carga de trabajo siempre cambia; dividirla en estas tres partes aumentará significativamente el ROI general de la IA.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Hay algún jugador "caballo de batalla" actualmente fuera del radar que podría convertirse en un personaje importante al nivel de "Juego de Tronos"?

Lee Buu podría ser un caballo negro. Lynn de Fireworks también es un asesino absoluto. Y nuestro amigo Scott Wu, Cognition también merece atención.

Patrick O’Shaughnessy: ¿Y SpaceX? ¿El mercado entiende a esta empresa?

Los fundamentos de SpaceX han mejorado desde su IPO. Grok 4.5, la adquisición de Cursor, Cursor se ha acelerado claramente. En los últimos tres años, han accedido a más capacidad de cómputo a precios más bajos que cualquier otra persona. Llegaron en el pico del precio al contado, pero el mercado absorbió completamente la gran cantidad de capacidad de cómputo que aportaron, y el tren de carga no se ralentizó en absoluto.

Algunos escritores de Substack citan informes públicos que dicen que SpaceX va a conectar 8 gigavatios de capacidad de cómputo. Nunca apuesto contra Elon, pero esto es realmente un logro asombroso. Actualmente, están generando ingresos a una tasa de aproximadamente 50 mil millones de dólares por gigavatio; las estimaciones consensuadas para el próximo año son de 73 mil millones de dólares. Incluso sin considerar Starlink V3, sin considerar la conexión directa con teléfonos móviles, sin considerar Grok 4.5 ni Cursor, si realmente conectan incluso una cantidad cercana a 8 gigavatios de capacidad de cómputo, superará con creces las expectativas del mercado.

La interpretación actual del mercado no es así. Hay fondos de cobertura de Nueva York vendiendo en corto, creen que el precio al contado de la potencia de cálculo caerá un 90% y que la gran cantidad de potencia de cálculo conectada por SpaceX no generará tantos ingresos. Quizás. Pero la empresa de Elon ha estado haciendo cosas increíbles durante años. En sus propias palabras: “Somos buenos haciendo que lo imposible llegue tarde”.

El cálculo de órbitas se vuelve más real cada día. Benchmark invirtió en StarCloud, una empresa de cálculo de órbitas, sin la ventaja de costos de lanzamiento interna de SpaceX. Si la gente de Benchmark pensara que esto no tiene sentido, no habrían invertido. Así que o estoy loco, o Elon está loco, o Benchmark también está loco, o los ingenieros de SpaceX están locos. Esa probabilidad es pequeña.