La cara B de la comercialización acelerada de Pony.ai: la realidad de los "viajes cortos" y la colaboración para formar flotas

Después de un largo período de validación tecnológica, las principales empresas de la industria de conducción autónoma están entregando resultados de producción comercializada al mercado.

Según el informe financiero publicado por Pony.ai, sus ingresos en 2025 alcanzaron los 90 millones de dólares, un aumento del 20% interanual; en el mismo periodo, las pérdidas fueron de 76,8 millones de dólares, reduciéndose más del 70% respecto al año anterior.

El aspecto más destacado de estos resultados es el progreso en el servicio de transporte autónomo (Robotaxi).

En 2025, los ingresos generados por el Robotaxi de Pony.ai llegaron a 16,6 millones de dólares, con un crecimiento interanual explosivo del 128,6%.

El principal motor de crecimiento proviene del aporte de tarifas por parte de los pasajeros, impulsado por la expansión de la flota de vehículos. En el cuarto trimestre de 2025, los ingresos por tarifas de pasajeros del Robotaxi de Pony.ai aumentaron más del 500% interanual.

En concreto, Pony.ai logró hitos operativos de rentabilidad unitaria a nivel ciudad (UE) en Guangzhou y Shenzhen.

El 22 de marzo de 2026, el séptimo modelo de taxi autónomo en Shenzhen alcanzó un récord histórico de ingresos netos diarios de 394 yuanes por vehículo, con 25 pedidos por vehículo ese día.

Según AllWeather Technology, al calcular los ingresos diarios y el número de pedidos, el precio promedio por pedido en Shenzhen es de aproximadamente 15,76 yuanes. Teniendo en cuenta la tarifa inicial de 10 yuanes y una tarifa por kilómetro de 2,7 yuanes, esto significa que actualmente la operación sigue limitada a trayectos de corto recorrido.

Al respecto, el CFO de Pony.ai, Haojun Wang, admitió a AllWeather Technology que la operación en Shenzhen se centra actualmente en pedidos cortos. Esto se debe principalmente a que las áreas de operación están concentradas en Bao'an y Nanshan, en Shenzhen. Sin embargo, se espera que, a medida que más distritos de Shenzhen y Guangzhou se abran este año, la estructura de pedidos evolucione hacia un modelo mixto de viajes cortos y largos.

Con el aumento de los kilómetros recorridos, el dato de distancia promedio sin intervención (MPI) está recibiendo atención.

Por ejemplo, a fines del año pasado, un Model 3 equipado con FSD v14 salió de Los Ángeles en la costa oeste de EE.UU., cruzando todo el país y llegando a Carolina del Sur en la costa este en 2 días y 20 horas (UTC+8). En total, recorrió 2732 millas, utilizando FSD al 100%, abarcando autopistas, calles urbanas, conducción nocturna y múltiples accesos a estaciones de supercarga, sin ninguna intervención humana durante todo el trayecto, generando gran discusión en el mercado.

El responsable de negocio de robots de Nvidia, Jim Fan, comentó incluso: “Tesla FSD v14 podría haber pasado la ‘Prueba de Turing Física (Physical Turing Test)’.”

Sin embargo, según Haojun Wang, el MPI no aplica en la etapa L4.

“En realidad, cuando se llega a una operación a escala en la etapa L4, nadie habla ya de MPI, porque no tiene sentido. Al no participar conductores humanos, no hay necesidad de abordar el tema de intervención. El enfoque principal en la operación a nivel L4 es la escala del despliegue. Cuanto mayor es la escala, menor será la tasa de accidentes. Además, se debe considerar la proporción de asistencia remota”, señaló Haojun Wang.

Wang agregó que, de hecho, observando la situación actual, empresas como Waymo ya no destacan el concepto de MPI. Y muchas compañías L2+ que están avanzando hacia L4 aún mencionan MPI. Al examinar la realidad, se constata que para lograr una operación escalable en L4, lo clave son la escala de la operación y la proporción de asistencia remota.

Mirando hacia el futuro, Pony.ai presenta la meta de desplegar más de 3000 taxis autónomos en más de 20 ciudades del mundo antes de finales de 2026.

Un incremento tan grande en capacidad solo dependiendo de la inversión de activos pesados en la flota propia sería un pozo sin fondo que devora el flujo de caja.

La solución de Pony.ai es expandirse en las ciudades y construir flotas conjuntamente con terceros, apostando por ambos enfoques.

En cuanto a la expansión urbana, Pony.ai planea continuar intensificando su presencia en las principales ciudades del país, así como expandirse a nuevas ciudades emergentes como Hangzhou y Changsha.

Bajo el modelo de “flota compartida”, Pony.ai transfiere el costo de adquisición de vehículos a socios aguas abajo. Terceros como Ruqi Mobility adquieren los vehículos y comparten los ingresos operativos. Pony.ai, por su parte, queda en un papel secundario, obteniendo ingresos a través de la autorización de su tecnología de conducción autónoma por AI.

Dado que este modelo de cooperación comenzó en el tercer trimestre del año pasado, el tamaño de la flota actualmente operativa es pequeño. Wang anticipa que, durante la segunda mitad de 2026, con la incorporación progresiva del Robotaxi en colaboración con terceros, se puedan lograr mayores ingresos.

Aunque la velocidad de expansión depende en gran medida de la apertura de políticas en cada ciudad.

Actualmente, las operaciones regionales de las ciudades en China aún no han abierto un mecanismo de mutuo reconocimiento a gran escala, lo que significa que cada vez que una empresa de Robotaxi ingresa a una nueva ciudad, debe pasar por todas las fases, desde pruebas en carretera con conductor de seguridad hasta lograr la operación comercial totalmente autónoma.

La velocidad de implementación de políticas en el extranjero es similar.

Recientemente, Tekedra Mawakana, co-CEO de Waymo, dijo en una entrevista que en algunos casos, Waymo puede completar todo el proceso, desde el mapeo de ciudades hasta el lanzamiento de transporte pagado, en apenas unos meses (UTC+8). Sin embargo, en otros casos, el avance es mucho más lento, especialmente en ciudades o estados que carecen de regulaciones específicas para Robotaxi.

En general, la competencia entre empresas de Robotaxi en China se centra aún en desplegar la mayor cantidad posible de vehículos para lograr una ventaja de ser los primeros en llegar.

Como líder del sector, Waymo ya ha avanzado a la fase de competencia por el volumen de pedidos; su objetivo es superar el millón de viajes pagados de Robotaxi por semana en el mercado estadounidense antes de finales de 2026.

En esta nueva etapa del Robotaxi, la tecnología ya no es la única barrera; quien logre cerrar el ciclo comercial con pedidos a escala, será el que realmente permanezca en la mesa de juego.