Diálogo con el fundador de OpenMind: Después de obtener una inversión de 20 millones de dólares de Pantera, Sequoia y otros, ¿en qué punto se encuentra el sistema 'Android' para robots?

marsbitPublicado a 2026-01-26Actualizado a 2026-01-26

Resumen

Jan Liphardt, fundador de OpenMind y exinvestigador de Stanford y UC Berkeley, ha recaudado 20 millones de dólares de inversores como Pantera Capital y Sequoia China para desarrollar un "sistema operativo tipo Android" descentralizado para robots. Su plataforma OpenMind incluye OM1, un sistema operativo de código abierto que ya cuenta con miles de desarrolladores, y FABRIC, una red descentralizada que permite a los robots colaborar e interactuar económicamente mediante tecnología blockchain. OpenMind se ha integrado con fabricantes chinos como Unitree, Astribot y Ubtech, y está probando sus robots cuadrúpedos en entornos domésticos, donde pueden reconocer a sus dueños, mapear espacios y realizar tareas básicas. La compañía también lanzará una tienda de aplicaciones para robots. Liphardt destaca que la combinación de IA, robótica y blockchain permitirá a las máquinas operar con autonomía, seguridad y capacidad de transacción, aunque advierte sobre la necesidad de marcos éticos y de gobernanza. Su visión a largo plazo es crear "modelos sociales" que conviertan a los robots en asistentes confiables en hogares, escuelas y centros de trabajo.

Invitado: Jan Liphardt, fundador de OpenMind

Entrevista y redacción: momo, ChainCatcher

Después de décadas de investigación y enseñanza en la Universidad de Stanford y la Universidad de California, Berkeley, el profesor asociado de Física y Bioingeniería, Jan Liphardt, percibió agudamente que está ocurriendo un profundo cambio estructural en el campo de la robótica.

Por un lado, los robots están acelerando su transición de laboratorios y fábricas a escenarios reales, pero sus "cerebros" siguen atrapados en la dispersión y el aislamiento. Más de 150 fabricantes de hardware luchan por separado, el software principal sigue estancado a nivel de control mecánico, los sistemas tienen dificultades para colaborar y, aún más, no pueden lograr una interacción natural entre máquinas y humanos, ni mucho menos el intercambio de valor entre máquinas.

Por otro lado, la tecnología blockchain, después de más de una década de desarrollo, con sus libros de contabilidad inalterables, gobernanza descentralizada y capacidad de micropagos, ya ha proporcionado la posibilidad de una infraestructura para el reconocimiento mutuo de identidades, la colaboración confiable y la interacción económica entre máquinas.

Es precisamente la convergencia de estas dos tendencias lo que impulsó la idea central de Liphardt para fundar OpenMind: construir un "sistema operativo" abierto y colaborativo, como Android, para los robots, permitiendo que las máquinas tengan capacidad social y colaborativa multiplataforma y multifabricante, logrando realmente pensar, aprender y colaborar.

Preguntas relacionadas

Q¿Cuál es la visión central de OpenMind y cómo se compara con el sistema operativo Android?

ALa visión central de OpenMind es construir un sistema operativo abierto y colaborativo, similar a Android, para robots. Al igual que Android permite que miles de millones de teléfonos de diferentes fabricantes funcionen de manera interoperable, OpenMind busca permitir que las máquinas con capacidad de pensamiento colaboren entre plataformas y fabricantes, dotándolas de habilidades sociales y cognitivas avanzadas.

Q¿Qué problemas principales enfrenta actualmente la industria de la robótica según Jan Liphardt?

ASegún Jan Liphardt, la industria de la robótica enfrenta una alta fragmentación, con más de 150 fabricantes de hardware compitiendo de manera aislada. Además, el software tradicional, como ROS, se centra en tareas mecánicas y de navegación, pero carece de capacidades sociales, cognitivas, identidad de hardware integrada, mecanismos de pago seguros y soporte para la economía entre máquinas.

Q¿Qué capacidades tiene actualmente el perro robótico desarrollado con OpenMind OM1?

AEl perro robótico desarrollado con OpenMind OM1 puede reconocer a su dueño, mapear entornos domésticos, recordar la ubicación de objetos como llaves o gafas, responder preguntas matemáticas y comunes, detectar emergencias médicas como una caída, y proporcionar seguridad en el hogar. Además, se le añaden nuevas habilidades semanalmente y actualmente puede operar de forma autónoma durante 6 horas, con el objetivo de alcanzar las 48 horas de funcionamiento continuo.

Q¿Cómo planea OpenMind colaborar con los fabricantes de robots para impulsar la adopción de su tecnología?

AOpenMind está colaborando estrechamente con fabricantes líderes chinos como Unitree Robotics, Agile Robots, Ubtech, Dobot, DeepRobotics, Accelerated Evolution, Jueji Power y Zong. El objetivo es realizar integraciones técnicas profundas y llevar a cabo proyectos piloto en escenarios como escuelas y hogares, con planes de tener implementaciones de referencia listas para el primer trimestre de 2026.

Q¿Qué papel juega la tecnología blockchain y cripto en la visión de OpenMind para la 'economía de las máquinas'?

ALa tecnología blockchain es fundamental para la visión de OpenMind. Proporciona un libro de contabilidad inmutable para la gobernanza internacional de la IA y los robots, permite la identidad descentralizada de las máquinas, facilita pagos microscópicos seguros entre máquinas (por ejemplo, a través de su colaboración con Circle para protocolos de liquidación), y permite que las máquinas demuestren su trabajo en el mundo real a los mercados de capitales o DeFi (como activos del mundo real - RWA o DePIN).

Lecturas Relacionadas

¿En qué están apostando los jóvenes inversores cuando el consenso se acelera?

En el ámbito de las inversiones tecnológicas, los inversores más jóvenes están adaptando sus estrategias al rápido cambio de paradigma. Con avances simultáneos en IA, robótica, aeroespacial y computación cuántica, el modelo tradicional de inversión ya no es suficiente. Ahora, comprender el lenguaje técnico y evaluar rutas tecnológicas aún inmaduras antes de que se forme un consenso es crucial. La inversión se está desplazando de la simple especulación con conceptos hacia la identificación de caminos reales de adopción industrial. Se destacan cuatro tendencias principales: Primero, la IA está abandonando las pantallas para integrarse en el mundo físico, impulsando áreas como la inteligencia encarnada, los robots humanoides y los dispositivos inteligentes de borde. El desafío ya no es solo una demostración técnica, sino la capacidad de entrega fiable y rentable a gran escala, como se ve en sectores como la entrega autónoma. Segundo, el enfoque en los modelos de lenguaje grandes (LLM) está cambiando. Más allá de buscar el próximo avance arquitectónico, el foco está en las empresas que pueden integrar estas capacidades en flujos de trabajo reales para crear un "volante de inercia de inteligencia": un ciclo virtuoso donde el uso genera datos que mejoran el modelo, lo que atrae a más usuarios y refuerza su ventaja. La creación de valor sostenible y profundo en la cadena de valor de la IA es clave. Tercero, frente al posible cuello de botella en datos de alta calidad para entrenar LLMs, surgen nuevas direcciones como los modelos de base científica. Estos modelos, entrenados con datos científicos rigurosos y capaces de generar conocimiento o simulaciones, podrían ser la próxima frontera para expandir las capacidades de la IA más allá de los datos disponibles en Internet. Finalmente, en áreas de tecnología profunda como el espacio comercial, la computación cuántica o la energía avanzada, se requiere un "capital paciente". Estos campos tienen ciclos de validación más largos y mayor incertidumbre técnica, pero son fundamentales para la infraestructura futura. La inversión aquí implica apostar por la capacidad de ingeniería, la resiliencia del equipo y la demanda a largo plazo, aceptando horizontes de retorno más extensos. En resumen, los jóvenes inversores están navegando un panorama donde el éxito depende de una comprensión técnica profunda, la identificación temprana de tendencias industriales genuinas y la voluntad de realizar apuestas a largo plazo en tecnologías transformadoras, tanto en el mundo digital como en el físico.

marsbitHace 6 min(s)

¿En qué están apostando los jóvenes inversores cuando el consenso se acelera?

marsbitHace 6 min(s)

¿Liberar 100 millones de dólares de liquidez? La nueva política de Pump.fun prueba la táctica de 'pump' de 5 minutos

**Pump.fun lanza el modo BOOST: una "tracción" de 5 minutos para memecoins en lanzamiento** El 21 de julio, la plataforma de lanzamiento de memecoins Pump.fun implementó el modo BOOST como su nuevo mecanismo estándar para nuevos tokens. El objetivo es abordar un problema persistente: aproximadamente el 20% de la liquidez se bloqueaba permanentemente y quedaba inutilizable ("liquidez muerta") cada vez que un token migraba de su curva de bonos a un pool de liquidez, lo que la plataforma estima en más de $100 millones en pérdidas anuales. El funcionamiento de BOOST es directo: en lugar de bloquear ese 20% de fondos (unos 17,6 SOL o 2516 USDC) en el pool de liquidez, la plataforma los utiliza para comprar el propio token durante los 5 minutos posteriores a su migración, utilizando un sistema de precio promedio ponderado en el tiempo (TWAP). Todos los tokens comprados son inmediatamente quemados, creando presión de compra a corto plazo y reduciendo la oferta circulante de forma permanente. La medida no añade liquidez nueva, sino que redirige la que antes se desperdiciaba. Su lógica subyacente es clara: mejorar la experiencia de los traders que buscan un "bombeo" inmediato tras el lanzamiento, con la esperanza de aumentar la retención de usuarios y el volumen de negociación sostenido en la plataforma. Esto, a su vez, podría impulsar los ingresos del protocolo de forma más orgánica. Sin embargo, surgen dudas. Algunos actores del mercado temen que esta presión de compra artificial pueda facilitar el lanzamiento de tokens de baja calidad y crear una ilusión fugaz de éxito. Advierten que, una vez finalizada la compra programada a los 5 minutos, los tokens podrían enfrentarse a caídas bruscas si encuentran fuertes órdenes de venta, intercambiando un riesgo de colapso posterior por un breve espectáculo inicial.

Foresight NewsHace 18 min(s)

¿Liberar 100 millones de dólares de liquidez? La nueva política de Pump.fun prueba la táctica de 'pump' de 5 minutos

Foresight NewsHace 18 min(s)

SBI, el mayor gestor de activos de la India, sale a bolsa: ¿Qué señales muestran los datos de la transacción?

SBI Funds Management, el mayor gestor de activos de la India, debutó el 21 de julio. Logró una suscripción aproximada de 42 veces, confirmando una fuerte demanda del mercado para activos indios de calidad. Sin embargo, su apreciación del 6,3% el primer día se mantuvo muy por debajo de las expectativas iniciales del mercado gris, lo que indica que los inversores, aunque dispuestos a participar, no estaban dispuestos a pagar cualquier precio. Este resultado actúa como un ancla de precios para el mercado indio de IPO: la ventana está abierta, pero sólo para emisores con marcas sólidas, flujos de caja estables y una narrativa de crecimiento claro. Se observa además una divergencia entre los bancos locales, que priorizan eficiencia en costos y conocen el mercado interno, y algunos bancos internacionales que se retiraron de la operación debido a unas comisiones de suscripción excepcionalmente bajas. Esto refleja el creciente poder de negociación de los principales emisores indios. El éxito a largo plazo depende de que otras grandes OPVs, como las potenciales de NSE y Reliance Jio, puedan avanzar con valoraciones razonables. Si lo logran, la ventana se consolidaría. De lo contrario, el caso de SBI sería un éxito aislado de un emisor líder en su sector.

marsbitHace 36 min(s)

SBI, el mayor gestor de activos de la India, sale a bolsa: ¿Qué señales muestran los datos de la transacción?

marsbitHace 36 min(s)

¿Japón quiere usar la IA para comprar crecimiento? ¿Se lo creerá el mercado de bonos?

El Gabinete japonés presentó la "Política Económica y Fiscal Básica 2026" (Honebuto), desplazando el ancla fiscal del equilibrio presupuestario primario hacia la estabilización de la relación deuda/PIB. Este cambio busca priorizar inversiones estratégicas en IA, semiconductores y otras áreas para impulsar el crecimiento y la productividad, con el objetivo de que la economía nominal crezca más rápido que los tipos de interés a largo plazo, reduciendo así la carga de deuda. El mercado de bonos reacciona con escepticismo, preocupado por la relajación de la disciplina fiscal. Los rendimientos de los bonos japoneses a 10 años subieron, reflejando dudas sobre la credibilidad del nuevo marco. El éxito depende de que las inversiones generen un crecimiento tangible y de que el gobierno controle la emisión de deuda. Si no se materializan los resultados, podría aumentar la presión sobre los bonos, el yen y las acciones de crecimiento.

marsbitHace 45 min(s)

¿Japón quiere usar la IA para comprar crecimiento? ¿Se lo creerá el mercado de bonos?

marsbitHace 45 min(s)

Acciones A malheridas injustamente: Resiliencia, expectativas y confianza

En julio, las acciones tecnológicas globales se debilitaron repentinamente, afectando a mercados como Corea del Sur, Estados Unidos y Japón, lo que también presionó a los sectores tecnológicos de A-shares, con caídas consecutivas en el índice STAR 50 y el índice ChiNext. Sin embargo, este ajuste refleja principalmente la transmisión de riesgos externos, como la reducción del apalancamiento en las acciones coreanas, y no un cambio en los fundamentos. El mercado tecnológico chino es más diversificado que el de Corea del Sur, con narrativas duales: la cadena de suministro global de IA y la sustitución de importaciones en infraestructura de computación nacional. Los datos de ganancias en sectores clave como módulos ópticos y cables de fibra óptica siguen siendo sólidos, respaldando la lógica subyacente de la industria. Ante la volatilidad, el "equipo nacional" (fondos estatales) ha intervenido activamente, con anuncios de inversiones y recompras por cientos de miles de millones de yuanes por parte de empresas estatales, aseguradoras y casas de bolsa. Esto estabiliza la liquidez y las expectativas del mercado, enviando una señal de soporte político. Históricamente, estas intervenciones han coincidido con niveles de piso en el mercado. Más allá de la tecnología, otros sectores claves muestran fortaleza interna. El consumo se beneficia de una inflación al alza (IPC estable por encima del 1%) y signos de recuperación en sectores como el licor, con mejoras en inventarios. Los ciclos, liderados por el aluminio, tienen perspectivas de aumento de precios debido al equilibrio ajustado entre oferta y demanda global, altas ganancias y bajas valoraciones. Los activos financieros, como la banca, ofrecen dividendos estables. En resumen, la corrección tecnológica es un evento impulsado por factores externos. Con la acción estabilizadora del "equipo nacional" y la resiliencia de múltiples sectores (consumo, ciclos, finanzas), que cuentan con fundamentos sólidos y potencial de recuperación, se espera que el mercado de A-shares recupere su estabilidad.

marsbitHace 1 hora(s)

Acciones A malheridas injustamente: Resiliencia, expectativas y confianza