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Market miércoles, 5 de agosto de 2026, 22:03

SpaceX gasta US$ 329 millones en Megapacks de Tesla en H1 2026, concentrando almacenamiento de baterías en centros de datos de IA en Memphis

SpaceX intensificó las compras de baterías de Tesla de Elon Musk, gastando US$ 295 millones en sistemas de almacenamiento de energía Megapack solo en Q2, con el gasto total del H1 2026 llegando a US$ 329 millones. Las compras se clasifican como transacciones entre partes relacionadas e implementadas en las instalaciones de centros de datos Colossus y Colossus 2 de SpaceXAI en Greater Memphis, que ahora albergan aproximadamente 1 gigawatt de capacidad de computación de IA.

La trayectoria es pronunciada: xAI gastó US$ 191 millones en Megapacks en 2024, US$ 506 millones en 2025, y ahora US$ 329 millones solo en H1 2026—poniendo el gasto acumulado en Megapacks cerca de US$ 1 mil millones desde 2024. Los Megapacks proporcionan energía de respaldo instantánea y pueden suministrar capacidad adicional durante los picos de demanda de GPU, suavizando las fluctuaciones de energía que de otro modo incurrirían en cargos de servicios públicos adicionales o excederían los límites de generación en el lugar.

Tesla reconoció US$ 318 millones en ingresos de Q2 2026 y US$ 405 millones en H1 2026 específicamente de las compras de Megapack de SpaceX. El aumento de baterías refleja cuán exigente se ha vuelto la infraestructura moderna de IA: cuando el entrenamiento de modelos de IA y las cargas de trabajo de inferencia aumentan de manera impredecible, la energía respaldada por baterías se vuelve tan crítica como la computación en sí, un patrón que los hiperscaladores más allá de la esfera de Musk están replicando cada vez más.

Para arquitectos: Los Megapacks son ahora requisitos obligatorios para la planificación de infraestructura de centros de datos a escala. La arquitectura de transacciones entre partes relacionadas muestra la ventaja estratégica de la integración vertical al construir capacidad de IA; los competidores sin un proveedor de energía interno enfrentan márgenes más ajustados y plazos de implementación más largos.

Fuentes