Los cerebros robóticos chinos atraen grandes inversiones mientras despegan los modelos del mundo
Un rincón tranquilo del panorama de la IA en China está atrayendo de repente dinero serio. Dos jóvenes empresas que trabajan en los llamados modelos del mundo —sistemas de IA que aprenden cómo se comporta el espacio físico para que las máquinas puedan predecir lo que sucederá a continuación— han cerrado rondas de financiación con días de diferencia, una señal de que los inversores ven la próxima gran oportunidad de la IA en los robots en lugar de los chatbots.
La primera, Gewu Tongzhi, dijo que recaudó casi 100 millones de yuanes en una ronda ángel. La empresa, con sede en Hangzhou, se fundó en agosto de 2026 y está construyendo lo que denomina un modelo inverso del mundo físico, entrenado con datos a gran escala para que un robot pueda razonar sobre objetos, movimiento y consecuencias antes de moverse. Entre los inversores se incluyen fondos vinculados al gobierno local y varias empresas cotizadas, y el dinero se destinará a entrenamientos previos de mayor envergadura, hardware, contratación y pruebas en el mundo real en varios escenarios.
Su fundador tiene un historial notable: anteriormente dirigió el equipo fundacional de modelos del mundo dentro de la unidad de automoción inteligente de Huawei, una de las operaciones de IA más seguidas del país. Ese bagaje ayuda a explicar por qué la empresa atrajo atención tan pronto tras su lanzamiento; en el abarrotado campo de la IA en China, una trayectoria en un gran actor a menudo vale más que un plan de negocio.
La segunda startup, Wuyuan Technology, fue fundada por Wu Haixu, un destacado estudiante de la Universidad de Tsinghua que ganó la prestigiosa beca especial de la escuela en 2022 y fue autor principal de GeoPT, un proyecto de investigación sobre modelado del mundo físico. La empresa ya ha completado varias rondas de financiación y alcanzado una valoración de cientos de millones de dólares, según informes, con una lista de inversores conocidos.
El hilo conductor es un cambio en la forma en que los ingenieros conciben la inteligencia robótica. Durante años, el foco estuvo en los modelos de visión-lenguaje-acción, que permiten a una máquina entender una escena y ejecutar una orden. Un modelo del mundo añade algo diferente: la capacidad de ensayar mentalmente. En lugar de simplemente reconocer un estante de cajas de medicamentos, un robot puede simular el agarre, predecir el resbalón y ajustarse antes de que el brazo se mueva.
Esa capacidad importa sobre todo en entornos reales desordenados —farmacias, almacenes, fábricas— donde los objetos se parecen y la iluminación cambia. Un equipo con sede en Shanghái que trabaja en una farmacia describió robots que recogen paquetes de aspecto similar de estantes abarrotados, una tarea que exige tanta predicción como percepción. Los defensores argumentan que combinar modelos del mundo con sistemas de visión-lenguaje-acción da a las máquinas algo más parecido a un cerebro corpóreo: una parte decide qué hacer, la otra comprueba si funcionará.
El entusiasmo viene con advertencias. Entrenar modelos del mundo requiere muchos datos y es caro, y nadie ha mostrado aún un camino claro hacia el despliegue masivo. Algunas de las empresas de robótica humanoide y quirúrgica más promocionadas en el extranjero han tenido dificultades o han fracasado directamente, un recordatorio de que los plazos del hardware son implacables. Pero la dirección del viaje está clara: el dinero de la IA en China se está moviendo de las pantallas al mundo físico, y los fundadores con las credenciales de investigación adecuadas encuentran capital esperando.