ENFOQUE-Los fabricantes de robots chinos han dominado los movimientos. Ahora llega la carrera por los cerebros
Por Laurie Chen y Eduardo Baptista
PEKÍN, 2 nov (Reuters) - Tras años dedicados a construir robots humanoides capaces de correr, bailar y dar volteretas hacia atrás, las empresas chinas están invirtiendo recursos en un reto diferente: desarrollar la IA que permita que esas máquinas resulten útiles en una gama más amplia de tareas.
Este cambio está impulsando un auge de la inversión en la IA incorporada, un campo centrado en el software que permite a los robots comprender su entorno, aprender tareas desconocidas y adaptarse sin necesidad de ser programados para cada tarea.
Las empresas chinas de IA incorporada recaudaron 93 500 millones de yuanes (13 000 millones de dólares) a través de 322 operaciones en el primer semestre de 2026, cinco veces la cantidad del año anterior, según la empresa de investigación de datos ITjuzi. La financiación llega cada vez más a desarrolladores especializados en inteligencia robótica, además de a los fabricantes.
A medida que la competencia hace bajar los precios del hardware, los fabricantes de robots han «llegado a la conclusión de que el margen no vendrá del hardware, sino del cerebro», afirmó Dermot McGrath, fundador de la consultora tecnológica ZenGen Labs, con sede en Shanghái.
Este sector emergente está abriendo un nuevo frente en la rivalidad tecnológica entre EEUU y China. Las empresas estadounidenses lideran algunos sistemas avanzados de IA para robots, mientras que los desarrolladores chinos esperan que su fortaleza en la fabricación y su acceso a datos de entrenamiento del mundo real les ayuden a plantar cara a sus competidores estadounidenses, según entrevistas de Reuters con fundadores y altos ejecutivos de cinco empresas chinas de robótica, así como con analistas del sector.
El país que mejor combine la IA con las máquinas podría obtener una ventaja en la automatización de fábricas y la logística, lo que podría transformar la productividad industrial y el mercado mundial de la tecnología robótica.
«El cerebro es, sin duda, el eslabón más débil de toda la cadena robótica», afirmó Gao Yang, cofundador de Spirit AI.
LA CARRERA POR LA INTELIGENCIA
Varias startups estadounidenses, entre ellas Physical Intelligence, Skild AI y Generalist, están desarrollando software destinado a enseñar a los robots diferentes habilidades sin necesidad de un reentrenamiento exhaustivo.
Generalist afirma que su modelo GEN-1.5 completó alrededor del 60 % de las tareas sencillas tras ver una demostración de entre 3 y 12 segundos de duración. La empresa china X Square ha publicado una investigación que muestra cómo los robots adquieren habilidades de manipulación a partir de un único vídeo de un ser humano, sin necesidad de volver a entrenar el modelo para cada tarea.
«Los principales laboratorios estadounidenses están estableciendo un listón muy exigente, sobre todo en cuanto a la rapidez con la que los robots pueden adquirir y reutilizar habilidades», afirmó el consultor en robótica Georg Stieler, quien considera que las startups más sólidas de China son competidores creíbles.
Mientras que los desarrolladores estadounidenses se benefician de una investigación avanzada en IA y de un mayor acceso a potentes chips informáticos, las empresas chinas pueden colaborar estrechamente con fabricantes de robots y clientes industriales para probar y mejorar sus sistemas.
Las startups chinas especializadas, entre las que se incluyen X Square, Galaxea y Spirit AI, han alcanzado cada una una valoración de aproximadamente 3.000 millones de dólares, según la información facilitada por las propias empresas.
«Queremos que los robots pasen de funcionar mediante código a hacerlo basándose en el sentido común», afirmó Yang Qian, cofundador y director de operaciones de X Square.
Los fabricantes consolidados también están invirtiendo. UBTech, que cotiza en la bolsa de Hong Kong, publicó una oferta de empleo para un puesto de científico jefe encargado de supervisar el desarrollo de modelos de IA con una remuneración de hasta 124 millones de yuanes (18 millones de dólares), incluyendo acciones y prestaciones. Unitree, con sede en Hangzhou y uno de los mayores fabricantes de robots humanoides del mundo por volumen de envíos, cuenta con unos 30 investigadores que desarrollan IA capaz de predecir el comportamiento de los objetos, según una persona informada por la empresa.
Unitree no respondió a una solicitud de comentarios.
LA CARRERA POR EL ENTRENAMIENTO
A diferencia de los chatbots, que aprenden a partir de enormes cantidades de texto de Internet, los robots necesitan ejemplos de interacciones físicas, desde agarrar objetos hasta manipular cables flexibles.
Las empresas chinas están adoptando diferentes enfoques para recopilar esa información: algunas contratan a personas para que realicen demostraciones de tareas, otras utilizan simulaciones por ordenador y otras combinan ambos métodos. El sector sigue estando muy saturado, sin que ninguna empresa se haya consolidado como líder indiscutible.
Spirit AI ha contratado a unas 1 000 personas para grabar actividades cotidianas e industriales, según Gao. ACE Robotics utiliza sensores portátiles para capturar los movimientos y la fuerza de agarre de los trabajadores en tiendas y hoteles.
La unidad de robótica de Ant Group, Robbyant, afirmó que entrenó un modelo utilizando 160 000 horas de material, incluidas 50 000 horas de movimientos robóticos guiados por humanos. También entrenó el software con 20 configuraciones de robots de 17 marcas, con el objetivo de utilizar la misma IA en diferentes máquinas.
DexForce está adoptando otro enfoque, utilizando entornos generados por ordenador para enseñar a los robots. La 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 señaló que se han registrado tasas de éxito superiores al 99,9 % en operaciones de precisión específicas.
Sin embargo, las simulaciones no pueden reproducir a la perfección las interacciones físicas, según Jerry Wang, de la empresa de inteligencia espacial Manycore Tech, que diseña entornos simulados para el entrenamiento de la IA.
«La calidad de los datos es más importante que su diversidad, y más importante que la mera recopilación de datos a gran escala», afirmó Yang, de X Square.
Las empresas robóticas chinas también se enfrentan a obstáculos adicionales, como la escasez de chips avanzados de Nvidia debido a los controles de exportación de EEUU y una reducción de la financiación de las OPI (link), en medio de preocupaciones regulatorias por valoraciones infladas y un exceso de oferta.
A medida que los robots se vuelvan más potentes, la escasez de chips avanzados se convertirá en un grave problema para la industria china de la IA incorporada, afirmó Zhu Mingxuan, responsable del desarrollo de la IA del robot Aether de JoyIn Technology.
DEL ENTRENAMIENTO AL TRABAJO
JoyIn y otros desarrolladores ya están probando si su software permite a los robots abordar problemas desconocidos.
Zhu describió un experimento en el que un robot fracasó repetidamente al intentar colocar unos auriculares en un armario que estaba fuera de su alcance.
Entonces, los ingenieros le mostraron vídeos de cómo las personas realizaban esa tarea, y el robot empujó una caja hacia el armario e intentó subirse a ella, explicó Zhu.
«Cada vez exploraba un comportamiento diferente», afirmó.
Las implantaciones en el mundo real en China no dejan margen para la improvisación. El fabricante de baterías CATL afirmó que los robots de Spirit AI conectan cables flexibles durante las pruebas de los paquetes de baterías en su planta de Zhongzhou, con una tasa de éxito en la inserción superior al 99 %. Robbyant señaló que sus robots gestionan los pedidos en dos farmacias de Shanghái, donde el personal comprueba los medicamentos antes de su envío.
Pero el objetivo a largo plazo es un software capaz de aprender nuevas tareas sin necesidad de una adaptación exhaustiva. El éxito dependerá de cómo se desempeñe la misma IA con diferentes clientes y en distintos lugares de trabajo, lo que exigirá a las empresas entrenar modelos cada vez más potentes con chips avanzados.
Las empresas chinas están intentando reducir sus necesidades informáticas mediante modelos más eficientes, datos sintéticos y simulaciones, mientras que los fabricantes nacionales de chips, entre ellos Huawei, están desarrollando alternativas al hardware de Nvidia. Aún no está claro hasta qué punto esos esfuerzos podrán compensar la escasez.
«EL MOMENTO CHATGPT»
El fundador de Unitree, Wang Xingxing, afirmó el mes pasado que la empresa había probado el GPT-6 de OpenAI en robots con resultados alentadores.
Afirmó que el GPT-7, si se lanza el año que viene, podría suponer para la robótica su propio «momento ChatGPT»: un cambio radical en las capacidades similar al que supuso el lanzamiento de ChatGPT en 2022, que convirtió la IA generativa en una tecnología generalizada tanto para los consumidores como para las empresas.
Wang señaló que consideraría que se había alcanzado ese umbral cuando los robots fueran capaces de completar el 80 % de las tareas en el 80 % de los entornos desconocidos a partir de instrucciones verbales.
Sin embargo, el consultor Stieler señaló que un avance en las demostraciones no significaría necesariamente que los robots estuvieran listos para un uso comercial generalizado.
«Si la pregunta es cuándo un modelo será capaz por primera vez de gestionar una amplia gama de tareas desconocidas en demostraciones, es muy posible que los optimistas tengan razón», afirmó. «Si la pregunta es cuándo un cliente podrá confiar en ello, yo añadiría años, no meses».
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