La industria robótica china está al borde de un cambio tectónico. El presidente de ACE Robotics, Wang Xiaogang, pronostica que ya para finales de 2027 seremos testigos del «momento ChatGPT» para la inteligencia artificial encarnada: esa etapa decisiva en la que la tecnología pasará de ser una curiosidad de laboratorio a un producto comercial masivo. En mi opinión, este es un cronograma extremadamente ambicioso, pero bastante realista, dado el ritmo actual de desarrollo.

Los impulsores clave de este avance serán dos factores: modelos de control de robots fundamentalmente más avanzados y la expansión exponencial de los conjuntos de datos sobre la interacción física real. Sin embargo, como subraya Wang, la implementación comercial a gran escala de la tecnología tomará otros cuatro o cinco años después de ese momento.

El problema no está en el «hardware», sino en los «cerebros»

Los humanoides modernos ya demuestran capacidades físicas impresionantes: corren, bailan y realizan tareas altamente especializadas. Pero su principal debilidad es la incapacidad de adaptarse a entornos desconocidos y a una amplia gama de acciones. En ACE Robotics señalan acertadamente que la limitación no es la parte de hardware, sino los modelos de IA. Los sistemas de inteligencia encarnada deben percibir el entorno en tiempo real, interpretar instrucciones, predecir consecuencias y tomar decisiones sobre los movimientos.

Para abordar este desafío, la startup está desarrollando el modelo Kairos, que combina percepción, comprensión multimodal, simulación del entorno físico y planificación del comportamiento. Ya en julio, la compañía anunció el primer lugar en cuatro pruebas para IA encarnada. Es revelador que la versión abierta Kairos-4B, a pesar de sus modestos 4 mil millones de parámetros, superó en los benchmarks públicos a gigantes como Nvidia Cosmos 3 y Lingbot de Ant Group. Esto confirma que una arquitectura eficiente puede ser más importante que la potencia bruta de cómputo.

La escasez de datos: el principal freno de la industria

El problema crítico sigue siendo la falta de datos sobre la interacción física real. Toda la industria ha recopilado en los últimos años solo unas 100,000 horas de tales grabaciones, lo cual es catastróficamente insuficiente para entrenar modelos fundamentales. El enfoque tradicional con teleoperación en exoesqueletos es extremadamente lento y costoso.

ACE Robotics propone una solución elegante: la compañía equipa con sensores ligeros a trabajadores comunes en líneas de producción reales y registra sus acciones naturales. En dos años, la startup espera acumular decenas de millones de horas de datos, lo que creará una ventaja competitiva colosal.

Planes de expansión y estrategia para reducir la dependencia

La compañía ya está probando sus modelos en el comercio minorista sin personal, el servicio hotelero y la logística, utilizando humanoides de Unitree, AgiBot y Fourier. Los planes ambiciosos contemplan la implementación de la tecnología en al menos 1,000 tiendas durante el primer año y la expansión a 10,000 para finales del segundo año. También es notable la estrategia de diversificación de la potencia de cómputo: junto con los aceleradores de Nvidia, se utilizan chips chinos de Rhino Tech y Digua Robotics, lo que reduce costos y disminuye la dependencia de los proveedores occidentales.

Desde su fundación en julio de 2025, ACE Robotics ha atraído más de $100 millones de Ant Group y SenseTime y se prepara para una OPI. En medio del pronóstico revisado de Morgan Stanley (crecimiento de los envíos de humanoides chinos en 2026 de 28,000 a 50,000 unidades), las apuestas en esta carrera son extremadamente altas.

Mi conclusión: ACE Robotics demuestra una comprensión poco común de que en robótica no gana quien tiene mejor «hardware», sino quien proporciona a la IA datos de calidad sobre el mundo real. Si el ritmo de recopilación de datos se mantiene, el pronóstico de Wang podría resultar incluso conservador.