Después de perfeccionar máquinas capaces de correr, bailar y hacer acrobacias, las empresas chinas buscan desarrollar robots que puedan aprender y resolver tareas por sí mismos. El sector de la IA incorporada recibió U$S 13.000 millones en inversiones durante el primer semestre de 2026, cinco veces más que un año antes.
China está cambiando el foco de su industria robótica. Después de años de avances en la fabricación de humanoides capaces de correr, bailar y realizar saltos mortales, sus principales compañías están concentrando recursos en un desafío mucho más complejo: desarrollar la inteligencia artificial que permita a esas máquinas comprender el entorno, aprender tareas desconocidas y adaptarse a diferentes trabajos sin necesidad de ser programadas para cada actividad.
Esta tecnología se conoce como embodied AI o inteligencia artificial incorporada. A diferencia de los modelos conversacionales, que aprenden a partir de grandes volúmenes de textos disponibles en internet, estos sistemas necesitan comprender el mundo físico y adquirir experiencia mediante interacciones concretas: sujetar objetos, manipular cables, desplazarse en espacios industriales o ejecutar movimientos precisos.
El interés de los inversores refleja la dimensión de esta apuesta. Según datos de la firma de investigación ITjuzi citados por Reuters, las compañías chinas dedicadas a la inteligencia artificial incorporada captaron 93.500 millones de yuanes, equivalentes a U$S 13.000 millones, a través de 322 operaciones durante los primeros seis meses de 2026. El volumen fue cinco veces superior al registrado en el mismo período del año anterior.
La inversión ya no se concentra exclusivamente en fabricantes de robots. También alcanza a empresas especializadas en desarrollar el software que controla sus movimientos y capacidades.
La batalla entre China y Estados Unidos por el cerebro de los robots
La competencia está abriendo un nuevo frente en la disputa tecnológica entre Estados Unidos y China. Mientras las compañías estadounidenses mantienen ventajas en determinados sistemas avanzados de inteligencia artificial para robótica y en el acceso a chips de alto rendimiento, los desarrolladores chinos buscan aprovechar su capacidad industrial y su cercanía con fábricas y clientes para entrenar sus modelos con datos del mundo real.
La oportunidad económica es considerable. Si una compañía consigue combinar inteligencia artificial y máquinas de manera eficiente, podría obtener una ventaja decisiva en la automatización de fábricas, depósitos y operaciones logísticas, con consecuencias sobre la productividad industrial y el mercado global de tecnología robótica.
Dermot McGrath, fundador de la consultora tecnológica ZenGen Labs, con sede en Shanghái, resumió el cambio de prioridades de la industria: los fabricantes de robots ya llegaron a la conclusión de que los márgenes no estarán en el hardware, sino en el cerebro que controla las máquinas.
En la misma línea, Gao Yang, cofundador de Spirit AI, consideró que la inteligencia artificial es actualmente el eslabón más débil de toda la estructura tecnológica de la robótica.
Entre las startups estadounidenses que trabajan en este desafío aparecen Physical Intelligence, Skild AI y Generalist. Esta última sostiene que su modelo GEN-1.5 pudo completar alrededor del 60% de tareas sencillas después de observar una demostración de entre 3 y 12 segundos.
En China, X Square publicó investigaciones que muestran cómo sus robots pueden adquirir habilidades de manipulación a partir de un único video de una persona realizando una tarea, sin necesidad de volver a entrenar el modelo para cada actividad.
Georg Stieler, consultor especializado en robótica, destacó que los principales laboratorios estadounidenses están estableciendo un estándar exigente, especialmente por la velocidad con la que sus sistemas pueden adquirir y reutilizar habilidades. Sin embargo, considera que las startups chinas más avanzadas ya son competidores creíbles.
X Square, Galaxea y Spirit AI alcanzaron valuaciones cercanas a los U$S 3.000 millones cada una, según información divulgada por las propias compañías.
Cómo entrenar robots para que aprendan del mundo real
Uno de los principales desafíos de la inteligencia artificial incorporada es conseguir suficientes datos de calidad. Para que un robot aprenda a realizar una tarea no alcanza con mostrarle instrucciones: necesita ejemplos de interacciones físicas, movimientos, fuerzas y resultados.
Las compañías chinas están experimentando con distintos métodos. Spirit AI contrató alrededor de 1.000 personas para registrar actividades cotidianas e industriales, según explicó su cofundador Gao Yang. ACE Robotics utiliza sensores portátiles para capturar los movimientos de los trabajadores y la fuerza que aplican al sujetar objetos en comercios y hoteles.
La unidad de robótica de Ant Group, Robbyant, aseguró que entrenó un modelo con 160.000 horas de material, incluidas 50.000 horas de movimientos de robots guiados por personas. También trabajó con 20 configuraciones de robots de 17 marcas diferentes, con el objetivo de desarrollar una inteligencia artificial que pueda utilizarse en distintas máquinas.
DexForce, por su parte, apuesta por entornos generados por computadora para entrenar robots mediante simulaciones. Su directora de operaciones, Nicole Yang, afirmó que la empresa puede preparar algunas tareas industriales para su implementación en un plazo de entre 6 y 8 horas y que alcanzó tasas de éxito superiores al 99,9% en determinadas operaciones de precisión.
Sin embargo, las simulaciones tienen limitaciones. Jerry Wang, de Manycore Tech, una compañía especializada en inteligencia espacial que diseña entornos simulados para entrenar sistemas de IA, advirtió que esos escenarios no pueden reproducir perfectamente todas las interacciones físicas.
Yang Qian, cofundador y director de operaciones de X Square, también planteó una advertencia sobre la estrategia de acumulación de información: “La calidad de los datos es más importante que su diversidad y más importante que simplemente recopilarlos a gran escala”.
De las demostraciones a las fábricas: el desafío comercial
La industria ya comienza a mostrar aplicaciones concretas. CATL, uno de los principales fabricantes de baterías de China, informó que los robots de Spirit AI conectan cables flexibles durante las pruebas de paquetes de baterías en su planta de Zhongzhou, con una tasa de éxito de inserción superior al 99%.
Robbyant, en tanto, aseguró que sus robots procesan pedidos en dos farmacias de Shanghái. En ese caso, los empleados revisan los medicamentos antes de que sean enviados.
También los fabricantes tradicionales están invirtiendo en inteligencia artificial. UBTech, empresa cotizada en Hong Kong, publicó una búsqueda para incorporar un científico jefe responsable del desarrollo de modelos de IA, con una remuneración de hasta 124 millones de yuanes, equivalentes a U$S 18 millones, incluyendo acciones y beneficios.
Unitree, uno de los mayores fabricantes de robots humanoides del mundo por volumen de envíos, cuenta con aproximadamente 30 investigadores dedicados al desarrollo de inteligencia artificial capaz de predecir cómo se comportan los objetos, según una persona informada sobre las actividades de la compañía.
Pero el camino no está libre de obstáculos. Las restricciones estadounidenses a la exportación de chips avanzados de Nvidia limitan el acceso de las empresas chinas a una infraestructura clave para entrenar modelos cada vez más potentes. A esto se suma una menor disponibilidad de financiación para las salidas a bolsa, en medio de preocupaciones regulatorias por las valuaciones elevadas y la saturación de empresas en el sector.
China intenta reducir su dependencia mediante modelos más eficientes, datos sintéticos y simulaciones. Al mismo tiempo, fabricantes locales de chips, entre ellos Huawei, desarrollan alternativas al hardware de Nvidia. Todavía no está claro hasta qué punto esas iniciativas podrán compensar las restricciones.
Unitree y la expectativa de un momento ChatGPT para la robótica
La ambición de la industria quedó sintetizada en una declaración de Wang Xingxing, fundador de Unitree. El ejecutivo afirmó el mes pasado que la empresa había probado GPT-6, de OpenAI, en robots y obtenido resultados alentadores.
Wang también sostuvo que GPT-7, si se lanza el próximo año, podría generar un “momento ChatGPT” para la robótica: un salto de capacidades comparable al que produjo el lanzamiento de ChatGPT en 2022 y que convirtió a la inteligencia artificial generativa en una tecnología de alcance masivo.
Para el fundador de Unitree, ese punto de inflexión llegará cuando los robots puedan completar el 80% de las tareas en el 80% de los entornos desconocidos a partir de instrucciones habladas.
Sin embargo, la distancia entre una demostración exitosa y una solución confiable para las empresas sigue siendo considerable. Stieler advirtió que, si el objetivo es que un modelo pueda resolver una amplia variedad de tareas desconocidas en demostraciones, los pronósticos más optimistas podrían cumplirse. Pero si se trata de que un cliente pueda confiar en esa tecnología para utilizarla de manera generalizada, su estimación es mucho más cautelosa: “Yo agregaría años, no meses”.
La próxima etapa de la robótica, por lo tanto, no dependerá solamente de construir máquinas más rápidas, fuertes o sofisticadas. La verdadera competencia será desarrollar sistemas capaces de aprender, adaptarse y trabajar de manera confiable en entornos reales. Y China está decidida a disputar ese liderazgo.
