OpenAI retoma su negocio de robótica después de seis años, apostando a corto plazo por robots de asistencia

marsbitPublicado a 2026-06-02Actualizado a 2026-06-02

Resumen

El 1 de junio, Sam Altman, CEO de OpenAI, anunció la formación del nuevo equipo "OpenAI Robotics", marcando el regreso de la empresa al campo de la robótica física tras seis años. La estrategia se divide en objetivos a corto y largo plazo: a corto plazo, se centrará en desarrollar robots de asistencia para trabajadores técnicos; a largo plazo, aspira a crear un robot personal para cada individuo. Esta decisión se basa en el rápido desarrollo del proyecto interno "Worldsim", liderado por Aditya Ramesh, y representa un renacimiento del interés inicial de OpenAI en la robótica como vía hacia la AGI. Entre 2016 y 2019, la empresa logró avances significativos, como la mano robótica Dactyl. Sin embargo, en 2020 desmanteló su equipo de robótica para concentrarse en los modelos de lenguaje grandes como GPT, lo que condujo al éxito de ChatGPT. Ahora, con una valoración que supera los 850.000 millones de dólares y mirando hacia una posible OPV en 2026, OpenAI busca diversificar su narrativa de crecimiento. A pesar de las inversiones en empresas como Figure AI, la divergencia en los enfoques técnicos llevó a la ruptura de su colaboración en 2025, impulsando a OpenAI a retomar el desarrollo interno. Su ventaja radica en sus capacidades de modelo mundial y de IA multimodal, siguiendo una lógica de "primero el cerebro, luego el cuerpo". Este movimiento no solo pretende avanzar en la inteligencia encarnada, sino también ofrecer una nueva perspectiva de negocio de integración hardware-sof...

El 1 de junio, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, anunció oficialmente la entrada de la compañía en la carrera de robots físicos a través de una publicación de contratación en una plataforma social. Altman señaló que la empresa está formando un nuevo equipo llamado "OpenAI Robotics" y está reclutando públicamente ingenieros full stack de hardware, operaciones, sistemas y aprendizaje automático, con el objetivo de "programar y fabricar juntos robots que sean realmente útiles para la sociedad".

Según Altman, la estrategia de robótica de OpenAI se divide en objetivos a corto y largo plazo. A corto plazo, OpenAI se centra en el desarrollo de robots capaces de ayudar a los trabajadores técnicos en la construcción de infraestructuras futuras; a largo plazo, la empresa imagina un futuro en el que cada persona pueda tener un robot personal que satisfaga diversas necesidades.

Altman reveló que la entrada en la robótica se basa en el rápido desarrollo de un proyecto de investigación interno de OpenAI llamado "Worldsim". Este proyecto ha evolucionado en el último año hacia OpenAI Robotics y está liderado por Aditya Ramesh, vicepresidente de investigación de la empresa y uno de los principales desarrolladores del modelo de generación de imágenes a partir de texto DALL·E y del modelo de generación de videos Sora. La base de este proyecto radica en la profunda integración y el diseño colaborativo entre la investigación en hardware robótico y la investigación en aprendizaje automático.

El regreso de OpenAI al campo de la robótica es, en realidad, un "retorno". Desde sus inicios, la tecnología robótica fue una dirección importante en su exploración de la inteligencia artificial general (AGI). Entre 2016 y 2019, OpenAI lanzó el entorno de referencia para aprendizaje por refuerzo OpenAI Gym, la plataforma de simulación robótica de código abierto Roboschool, y desarrolló con éxito la mano mecánica diestra llamada Dactyl.

En 2019, OpenAI, mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo y "aleatorización automática de dominios" (ADR), entrenó un sistema de IA que permitió a una mano mecánica humanoide resolver un cubo de Rubik. Esta investigación demostró la viabilidad de una ruta tecnológica que consiste en entrenar en un entorno simulado y luego transferir la capacidad a un robot real. Sin embargo, debido a la escasez de datos para el entrenamiento de robots en ese momento y a la lenta iteración, mientras que los datos de texto e imagen en Internet eran masivos y de fácil acceso, OpenAI tomó una decisión estratégica alrededor de 2020: disolver el equipo de robótica y concentrar los recursos en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes como la serie GPT. Esta decisión finalmente dio origen a ChatGPT.

En los años siguientes, OpenAI, gracias a su serie de productos ChatGPT, desató una fiebre global por los modelos grandes y se convirtió en el unicornio de IA con mayor valoración del mundo. Según informes de múltiples medios, OpenAI presentó en secreto un borrador de prospecto para una OPV el 22 de mayo, con planes de salir a bolsa a más tardar en septiembre de 2026. En la última ronda de financiación completada en marzo de este año, la valoración de OpenAI alcanzó los 852 mil millones de dólares. Instituciones como Deutsche Bank pronostican que su valoración en la salida a bolsa podría superar el billón de dólares, con una recaudación de aproximadamente 60 mil millones de dólares, lo que la convertiría potencialmente en una de las OPV tecnológicas más grandes de la historia del mercado público estadounidense.

Sin embargo, OpenAI también enfrenta una enorme presión por pérdidas. La compañía proyecta una pérdida anual de aproximadamente 140 mil millones de dólares en 2026, y el consumo de efectivo se ampliará aún más, por lo que no se espera que el flujo de caja positivo se alcance hasta 2030, en el mejor de los casos. Su margen bruto es de solo alrededor del 33%, y los altos costos de inferencia de los modelos de IA son la principal causa de la erosión de sus ganancias.

Durante los años en que disolvió su equipo de desarrollo propio de robótica, OpenAI no abandonó completamente el campo, sino que adoptó una estrategia de inversión de "múltiples apuestas" a través de su fondo de capital emprendedor, invirtiendo sucesivamente en varias startups de robótica como la empresa noruega de robots humanoides 1X Technologies, la destacada empresa estadounidense de robots humanoides Figure AI, y Physical Intelligence, entre otras.

La colaboración más destacada fue con Figure AI en febrero de 2024. En ese momento, OpenAI no solo participó en la ronda de financiación Serie B de Figure AI por un total de 675 millones de dólares, sino que también anunció el desarrollo de un modelo de IA multimodal exclusivo para los robots humanoides de Figure. Solo 13 días después de la colaboración, el robot humanoide Figure 01, equipado con el modelo de OpenAI, demostró capacidades fluidas de interacción en lenguaje natural, reconocimiento de objetos y operación autónoma.

Pero esta colaboración duró menos de un año. En febrero de 2025, el fundador de Figure AI, Brett Adcock, anunció oficialmente la terminación de la colaboración con OpenAI, optando por desarrollar de forma independiente un modelo de IA robótica de extremo a extremo. La ruptura de la colaboración se debió principalmente a divergencias en la ruta tecnológica. Figure considera que los modelos grandes generalistas no pueden adaptarse a las necesidades de hardware de los robots y que es necesario construir un modelo de extremo a extremo completamente integrado verticalmente. Esto también impulsó a OpenAI a, después de seis años, "resucitar" su equipo de robótica, entrar directamente en el juego y elevar la robótica de una "inversión" a un "negocio estratégico interno".

Al mismo tiempo, esto también representa la pintura de una nueva curva de crecimiento por parte de OpenAI para el mercado de capitales antes de su OPV. Le muestra a los inversores la gran visión de la empresa de expandirse desde el software puro hacia la integración de hardware y software, y desde el mundo virtual hacia el mundo físico, esperando utilizar la historia de la "inteligencia encarnada" (embodied AI) para contrarrestar las preocupaciones del mercado sobre la sostenibilidad de su modelo de negocio y sus enormes pérdidas.

La ventaja de OpenAI al incursionar en la robótica radica en su capacidad globalmente líder en modelos grandes de IA, especialmente en los "modelos del mundo" que comprenden y simulan el mundo físico. Su enfoque tecnológico puede diferenciarse de muchas empresas que comienzan desde el hardware físico, siguiendo en cambio una lógica de "primero construir el cerebro, luego desarrollar el cuerpo". Es decir, primero hacer que la IA comprenda las leyes físicas a través de potentes modelos del mundo, y luego infundir esa capacidad en robots físicos. Este enfoque de definir el hardware mediante software y algoritmos, si tiene éxito, podría remodelar el modo de desarrollo de la industria robótica.

Este artículo proviene de "Jiemian News", autor: Li Kefeng

Preguntas relacionadas

Q¿Por qué OpenAI ha decidido 'resucitar' su equipo de robótica después de seis años?

ALa decisión se tomó principalmente debido a una divergencia en la ruta tecnológica con Figure AI. Tras terminar la colaboración, Figure AI optó por desarrollar modelos de IA de extremo a extremo integrados verticalmente, mientras que OpenAI cree que su enfoque es viable. Esto motivó a OpenAI a reactivar su equipo interno de robótica, elevándola de una 'inversión' a un 'negocio estratégico interno'.

Q¿Cuáles son los objetivos a corto y largo plazo de OpenAI en el campo de la robótica?

AA corto plazo, OpenAI se centra en desarrollar robots que puedan ayudar a los trabajadores técnicos en la construcción de infraestructuras futuras. A largo plazo, la empresa imagina un futuro en el que cada persona pueda tener un robot personal capaz de satisfacer diversas necesidades.

Q¿Qué proyecto de investigación interna impulsó el regreso de OpenAI al campo de la robótica?

AEl regreso está basado en el rápido desarrollo de un proyecto interno de investigación llamado 'Worldsim' (Simulador del Mundo), que en el último año evolucionó para convertirse en 'OpenAI Robotics'. Este proyecto está dirigido por Aditya Ramesh, vicepresidente de investigación de OpenAI y creador clave de modelos como DALL·E y Sora.

Q¿Cuál es la posible estrategia tecnológica de OpenAI para desarrollar robots, según el artículo?

ASu estrategia tecnológica probablemente siga una lógica de 'primero crear el cerebro, luego desarrollar el cuerpo'. Esto significa desarrollar primero un modelo del mundo potente que permita a la IA comprender las leyes físicas, y luego infundir esa capacidad en un robot físico. Este enfoque de definir el hardware mediante software y algoritmos podría remodelar el modelo de desarrollo de la industria robótica.

Q¿Cómo afecta el reingreso de OpenAI a la robótica a sus perspectivas antes de la OPV (Oferta Pública de Venta)?

AEsto ayuda a OpenAI a trazar una nueva curva de crecimiento para el mercado de capitales antes de su OPV. Muestra a los inversores una visión más amplia de expandirse desde el software puro hacia la combinación de hardware y software, y desde el mundo virtual hacia el físico. La historia de la 'inteligencia encarnada' (embodied AI) busca contrarrestar las preocupaciones del mercado sobre la sostenibilidad de su modelo de negocio y sus enormes pérdidas.

Lecturas Relacionadas

Tras 540 mil líneas de código, Garry Tan descubre que el antiguo juego de la programación con IA ha terminado

Cuando cada vez más personas debaten si la IA reemplazará a los programadores, Garry Tan, presidente de Y Combinator, plantea otra cuestión: si la IA ya puede realizar la mayor parte del trabajo de programación, ¿por qué seguimos gestionándola con métodos diseñados para software tradicional? Tras meses desarrollando un proyecto de 540.000 líneas de código llamado "Garry's List" con Rails y Agentes de IA, Tan concluyó que el valor real no estaba en el código, sino en el "GStack", un nuevo marco de trabajo centrado en flujos de Agentes de IA. Critica la tendencia actual de envolver los modelos de lenguaje con excesivas pruebas, validaciones y lógica de control, comparándola con construir una "fábrica de Foxconn" para un trabajador superinteligente que no la necesita. Con la rápida reducción de costos y la mejora de capacidades de los LLM, Tan argumenta que el enfoque debe cambiar de "escribir más código" a "diseñar más capacidades". Propone usar Markdown para crear "skill packs" (paquetes de habilidades), módulos reutilizables y probables que permiten a los Agentes generar código, pruebas y sistemas de evaluación automáticamente. Esto transforma flujos complejos en activos reutilizables, como demostró al hacer que un Agente evaluara 85 proyectos de un hackathon en solo 30 minutos. El núcleo del argumento es que la lógica industrial del software está llegando a su fin. Cuando el código deja de ser el recurso más escaso, la ventaja competitiva de los ingenieros se desplaza hacia la claridad de pensamiento, el criterio y la capacidad de definir problemas y destilar experiencias en habilidades reutilizables. El mejor ingeniero del futuro no será el que escriba más código, sino el que, escribiendo menos, sea capaz de liberar más inteligencia.

marsbitHace 1 hora(s)

Tras 540 mil líneas de código, Garry Tan descubre que el antiguo juego de la programación con IA ha terminado

marsbitHace 1 hora(s)

Más de 1.000 millones en criptomonedas liquidados a la fuerza, Bitcoin cae un 6% y rompe la barrera de los 67.000 dólares

El sentimiento en torno al Bitcoin se deterioró bruscamente, desencadenando una oleada de liquidaciones forzosas que superaron los 10 mil millones de dólares en criptomonedas, la presión más severa en meses. El precio de Bitcoin cayó un 6% el martes, perforando el nivel de los 67,000 dólares por primera vez desde el 5 de abril. Este movimiento fue impulsado por el riesgo geopolítico de la situación en Irán y por las ventas reveladas por la principal entidad poseedora, Strategy. Aunque Strategy solo vendió 32 bitcoins (unos 2.5 millones de dólares), rompiendo simbólicamente su larga estrategia de "solo comprar", el evento marcó un punto de inflexión en el ánimo del mercado. Esta presión se vio agravada por las continuas salidas netas de los ETF de Bitcoin en Estados Unidos, que acumulan 11 días consecutivos de desinversiones por unos 3.5 mil millones de dólares, un récord histórico. Los analistas señalan que los dos pilares clave de demanda—los ETF y los grandes poseedores como Strategy—se han convertido simultáneamente en factores de presión a la baja. La resiliencia proporcionada por los avances regulatorios en EE.UU. ha sido anulada por el sentimiento de aversión al riesgo. Bitcoin ha retrocedido casi un 50% desde su máximo histórico de octubre, mientras los mercados bursátiles tradicionales siguen al alza, marcando una clara divergencia.

华尔街日报Hace 2 hora(s)

Más de 1.000 millones en criptomonedas liquidados a la fuerza, Bitcoin cae un 6% y rompe la barrera de los 67.000 dólares

华尔街日报Hace 2 hora(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片