Xiaoma Zhixing comercialización en auge: la realidad de los "pedidos cortos" y la estrategia de construir una flota para salir adelante

Después de un largo período de validación técnica en la industria de la conducción autónoma, las principales compañías están entregando al mercado un informe de resultados que muestra su capacidad de comercializar y producir en masa.

El informe financiero publicado por Pony.ai muestra que los ingresos de 2025 alcanzaron 90 millones de dólares, un aumento del 20% interanual; en el mismo período, la pérdida fue de 76,8 millones de dólares, reduciendo el déficit en más de un 70% interanual.

El punto más destacado de este informe de resultados es el avance del servicio de movilidad con conducción autónoma (Robotaxi).

En 2025, los ingresos generados por el Robotaxi de Pony.ai alcanzaron 16,6 millones de dólares, un incremento interanual del 128,6%.

La principal fuerza impulsora de este crecimiento proviene de la contribución de las tarifas en el lado de los pasajeros tras la expansión del tamaño de la flota. En el cuarto trimestre de 2025, los ingresos por tarifas de los pasajeros del Robotaxi de Pony.ai registraron un aumento interanual superior al 500%.

En concreto, Pony.ai ha logrado en Guangzhou y Shenzhen hitos operativos que marcan el paso a ganancias de la operación con un vehículo por zona urbana (UE).

El 22 de marzo de 2026, en la región de Shenzhen, el ingreso neto promedio por vehículo de un día del taxi autónomo de séptima generación alcanzó un máximo histórico de 394 yuanes, y el número promedio de pedidos por vehículo en esa jornada llegó a 25.

Calculando según el ingreso diario y el número de pedidos anteriores, el precio medio por cliente (por pasajero) en Shenzhen es de aproximadamente 15,76 yuanes. Combinándolo con la tarifa de salida local de Shenzhen de 10 yuanes y el esquema de precios de 2,7 yuanes por kilómetro, esto significa que actualmente la operación sigue limitada a una cantidad finita de distancia de conducción.

Al respecto, el CFO de Pony.ai, Wang Haojun, le admitió a Qicheng Technology de manera transparente que, actualmente, la operación en Shenzhen de hecho se centra principalmente en pedidos de corta distancia. Esto se debe principalmente a que las áreas donde se despliega la flota se concentran en Bao’an y Nanshan, en Shenzhen. Pero se espera que, a medida que este año se abran más zonas en Shenzhen y Guangzhou, la estructura de pedidos se transforme de pedidos de corta distancia a un modelo híbrido que combine corta y larga distancia.

Con el aumento de los kilómetros, se presta cada vez más atención a los datos de la distancia media de intervención (MPI).

Por ejemplo, a finales del año pasado, un Model 3 con FSD v14, saliendo de la costa oeste de EE. UU. en Los Ángeles, cruzó todo el continente y llegó a la costa este, en Carolina del Norte, en 2 días y 20 horas. Todo el recorrido fue de 2732 millas, 100% dependiente de FSD, cubriendo escenarios complejos como autopistas, carreteras urbanas, conducción nocturna y múltiples entradas y salidas a estaciones Supercharger. En todo el viaje no se produjo ninguna intervención manual, lo que generó muchas discusiones en el mercado.

El responsable del negocio de robótica de Nvidia, Jim Fan, incluso exclamó: “Es posible que el Tesla FSD v14 ya haya superado el ‘Test de Turing físico’”.

Pero según Wang Haojun, la MPI no se aplica a la fase L4.

“En realidad, cuando ya se llega a una etapa de operaciones a escala de L4, al contrario, entonces nadie habla de MPI; porque esto en sí mismo no tiene sustento. Como no hay participación de conductores humanos, no es necesario hablar del problema de las intervenciones. En las operaciones de nivel L4, el foco principal sigue estando en el despliegue a escala. Cuanto mayor sea la escala de despliegue, significa que la tasa de accidentes será más baja. Además, también hay que prestar atención a la proporción de asistencia remota.” Wang Haojun señaló.

Wang Haojun también indicó que, de hecho, si se observa la situación actual, se verá que Waymo, por ejemplo, ya no enfatiza el concepto de MPI. Y hoy en día muchas compañías de nivel L2+ que impulsan L4 todavía mencionan la MPI. Cuando realmente examinamos la situación, descubrimos que lograr operaciones a escala de L4 depende clave de la escala operativa y de la proporción de asistencia remota.

De cara al futuro, Pony.ai ha propuesto un objetivo: para finales de 2026 desplegar más de 3000 taxis de conducción autónoma en más de 20 ciudades a nivel global.

Con una subida de la capacidad de transporte de tal magnitud, depender solo de la inversión en activos fijos de su propia flota es, evidentemente, un pozo sin fondo que se traga el flujo de caja.

Ante esto, la solución de Pony.ai es “dos frentes”: expansión urbana y construcción conjunta de flotas con terceros.

En la expansión urbana, Pony.ai no solo planea seguir intensificando la cobertura en ciudades de primera línea dentro de China, sino que también planea expandirse a nuevas ciudades de primera línea como Hangzhou y Changsha.

Bajo el modelo de “co-construcción de flotas”, Pony.ai traslada, en esencia, los costos de compra de vehículos de alta carga de activos a los socios del downstream. Terceros como Qicheng Didi financian la compra de vehículos y comparten los ingresos operativos. Mientras tanto, Pony.ai se mantiene detrás de escena y obtiene ingresos mediante la concesión de licencias de su tecnología de conducción autónoma con IA.

Dado que la cooperación de este modelo comenzó en el tercer trimestre del año pasado, el tamaño de la flota que actualmente está en operación es todavía pequeño. Wang Haojun prevé que en la segunda mitad de 2026, a medida que el Robotaxi que colabore con terceros se vaya poniendo gradualmente en servicio, se podrá generar más ingresos.

No obstante, la velocidad general de expansión todavía depende de la velocidad a la que cada ciudad abra sus políticas.

Actualmente, las operaciones por zonas urbanas en China aún no han abierto un mecanismo a gran escala de reconocimiento mutuo, lo que significa que cada vez que una empresa de Robotaxi entra en una nueva ciudad, debe pasar por un proceso gradual: desde pruebas de carretera con personal de seguridad hasta la puesta en marcha final de operaciones comerciales de conducción totalmente sin conductor.

La velocidad de avance de las políticas en el extranjero también es similar.

Recientemente, cuando Tekedra Mawakana, copresidenta y CEO de Waymo, concedió una entrevista, también dijo que, en algunos casos, Waymo puede completar en pocos meses todo el proceso desde la cartografía urbana hasta el transporte de pago. Pero en otros casos, el progreso es mucho más lento, especialmente en ciudades o estados donde faltan reglas de regulación para Robotaxi.

En términos generales, la fase de competencia de las compañías de Robotaxi en China sigue concentrándose principalmente en intentar desplegar la mayor cantidad de vehículos posible para conseguir una ventaja de ser pioneras.

Como líder de la industria, Waymo ya ha entrado en la fase de competencia por volumen de pedidos, con el objetivo de lograr que en el mercado de EE. UU. haya más de 1 millón de viajes pagados de Robotaxi por semana antes de finales de 2026.

En el nuevo tramo de Robotaxi, la tecnología ya no es el único foso defensivo; quien primero logre ejecutar el ciclo comercial de principio a fin con pedidos a escala, es quien realmente podrá permanecer en la mesa del juego.

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