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

GitHub, atravesado por la IA

GitHub sufrió una interrupción masiva el 9 de febrero de 2026 debido a una sobrecarga en un clúster de base de datos. El detonante fue un simple cambio de configuración en la TTL del caché de configuración de usuario, de 12 a 2 horas, lo que desató una "tormenta de reescritura" que agotó los recursos del sistema. Este incidente no fue aislado. En los primeros meses de 2026, GitHub experimentó al menos 8 fallos importantes. La causa subyacente es un aumento explosivo y sin precedentes en la carga de trabajo. El volumen de commits, impulsado en gran medida por Agentes de IA como Claude Code, pasó de unos 10 mil millones en 2025 a un ritmo semanal de 275 millones en 2026, proyectando un crecimiento anual de 14x. Las contribuciones de AI se multiplicaron por 25 en tres meses. Esta nueva carga, continua y automatizada, expuso problemas estructurales: servicios acoplados, falta de mecanismos de protección y una arquitectura no diseñada para este paradigma. Además, el modelo de negocio de Copilot se volvió insostenible, forzando una transición de precios fijos a un modelo de pago por uso basado en créditos. GitHub ya no es solo una plataforma para la colaboración humana. Se está convirtiendo en la "tubería de escape" para flujos de trabajo automatizados de IA. La compañía anunció la necesidad de rediseñar su arquitectura para escalar 30 veces, no solo expandirla. Esto implica desacoplar servicios, introducir controles de flujo y eliminar puntos únicos de fallo. El desafío no es solo técnico, sino de redefinir su identidad en una nueva era del desarrollo de software impulsado por IA.

marsbitHace 15 min(s)

GitHub, atravesado por la IA

marsbitHace 15 min(s)

Ambos sufren pérdidas superiores a los 90 mil millones de dólares: ¿Cuál es más peligrosa, Strategy o Bitmine?

En medio de un mercado bajista continuo, Strategy y Bitmine, conocidos como los "dos gigantes de los tesoros DAT", han registrado pérdidas no realizadas colosales, superando los 90 mil millones de dólares cada uno. Mientras Bitmine afronta el desplome con una estructura financiera aparentemente más sólida y planes de financiación flexible, Strategy enfrenta una presión significativa por su deuda convertible y sus obligaciones de dividendos preferentes. Bitmine, que posee alrededor de 5.44 millones de ETH, financia sus compras principalmente mediante emisiones de acciones, incluida una próxima emisión de acciones preferentes perpetuas por 300 millones de dólares. Además, genera ingresos por staking de una parte importante de sus tenencias. Su principal riesgo es la dilución accionaria y la presión vendedora si su cotización sigue cayendo. Por el contrario, Strategy, con un gran volumen de BTC, depende en gran medida del endeudamiento mediante bonos convertibles. Sus obligaciones anuales de dividendos para las acciones STRC superan sus reservas de efectivo, lo que genera preocupaciones sobre una posible crisis de liquidez. La reciente venta de una pequeña cantidad de BTC por parte de la compañía ha sembrado dudas sobre su estrategia de "solo comprar". En resumen, aunque ambas empresas están en una situación similar en el mercado, Bitmine parece tener una posición financiera más cómoda. Strategy, en cambio, se enfrenta al dilema de vender más BTC para cubrir sus pagos o asumir el riesgo de una mayor caída de los precios mientras mantiene su apuesta apalancada.

Odaily星球日报Hace 27 min(s)

Ambos sufren pérdidas superiores a los 90 mil millones de dólares: ¿Cuál es más peligrosa, Strategy o Bitmine?

Odaily星球日报Hace 27 min(s)

De pie en la luz: una lectura integral de la cadena industrial de módulos ópticos y CPO

**Resumen Ejecutivo: Módulos Ópticos y CPO, el Sistema Nervioso de la IA** La insaciable demanda de datos por la IA está impulsando una revolución en la conectividad de los centros de datos. Los módulos ópticos tradicionales, que actúan como "traductores" entre señales eléctricas (de los chips) y ópticas (para la fibra), enfrentan límites de ancho de banda, potencia y latencia. Aquí surge el **CPO (Óptica en Copaquete)**, la próxima generación. En lugar de módulos extraíbles, el CPO integra el "motor óptico" directamente en el mismo paquete que el chip de conmutación (ASIC), como unir al traductor con el cerebro. Esto reduce drásticamente la distancia de señal, el consumo de energía (hasta 3.5x más eficiente) y permite mayores velocidades, superando los cuellos de botella para clusters de IA a escala. La transición será gradual: los módulos extraíbles de 800G/1.6T seguirán dominando a corto plazo, mientras el CPO despega primero en conmutadores centrales (Spine). Otras tecnologías como **NPO** (óptica cerca del paquete, una solución intermedia) y **LPO** (módulos simplificados sin DSP) también jugarán un papel. La **cadena de valor del CPO** es compleja y redefine el poder: * **Arquitectos:** NVIDIA y Broadcom dictan el estándar. * **Fabricación avanzada:** TSMC es crucial para el empaquetado de integración heterogénea. * **Componentes clave:** Los láseres (Lumentum, Coherent, fabricantes chinos) y los chips de silicio-fotónica son el corazón. Componentes de fibra como FAU, MPO y fibra de polarización mantenida experimentan demanda explosiva como nuevo mercado incremental. * **Proveedores de fibra:** Empresas como Corning ven una demanda sin precedentes. * **Fabricantes de módulos:** Líderes como Zhongji Innolight deben evolucionar de vender "módulos completos" a proveer "motores ópticos" para CPO. A corto plazo (2026-27), los módulos extraíbles y los componentes de conectividad óptica lideran. A medio/largo plazo, el CPO se expandirá, creando ganadores en encapsulado, láseres externos y la plataforma de silicio-fotónica. La eficiencia energética es la fuerza motriz: el CPO es fundamental para conectar el "cerebro" de la IA de manera sostenible.

marsbitHace 34 min(s)

De pie en la luz: una lectura integral de la cadena industrial de módulos ópticos y CPO

marsbitHace 34 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片