Nvidia está extendiendo su plataforma de inteligencia artificial desde los centros de datos a máquinas que interactúan con el mundo físico, y China se está convirtiendo en su principal campo de pruebas inicial. Según un nuevo informe del Wall Street Journal, la compañía describe la robótica, los vehículos autónomos y otras aplicaciones de "IA física" como un negocio que genera unos 10.000 millones de dólares en ingresos anuales. El director ejecutivo, Jensen Huang, afirma que esta categoría podría multiplicarse por diez en una década.
Esa previsión se basa en algo más que la venta de un solo procesador. Nvidia está ensamblando chips de entrenamiento, software de simulación, modelos básicos para robots y ordenadores compactos que pueden funcionar dentro de las máquinas, posicionándose como la capa tecnológica compartida que sustenta los productos de numerosos fabricantes. China ofrece una escala excepcional para probar esta estrategia: cuenta con una densa cadena de suministro de robótica, un sólido apoyo gubernamental y fabricantes que envían robots humanoides más rápido que sus competidores en otros lugares.
Las cifras iniciales son impresionantes, pero aún no demuestran que los robots de uso general puedan operar de forma fiable y rentable en fábricas convencionales. Un reciente análisis de Reuters reveló que los humanoides chinos todavía presentan dificultades en cuanto a inteligencia, destreza y fiabilidad, mientras que los brazos industriales convencionales suelen completar tareas específicas con mayor rapidez y consistencia. Por lo tanto, la oportunidad de Nvidia es enorme precisamente porque el problema técnico central sigue sin resolverse: convertir demostraciones convincentes en máquinas capaces de repetir tareas útiles durante miles de horas.
Nvidia está construyendo una plataforma completa
La apuesta de Nvidia por la robótica sigue la misma estrategia que dificultó la sustitución de su negocio de centros de datos. Los desarrolladores pueden entrenar sistemas de percepción y control en los aceleradores de la compañía, crear entornos sintéticos en su software de simulación, refinar el comportamiento con datos generados y, posteriormente, implementar modelos en un ordenador Jetson integrado. Cada capa está diseñada para aumentar el valor de la siguiente, reduciendo así el incentivo para que los clientes reemplacen únicamente el chip y conserven el software asociado.
El sistema GR00T de la compañía ilustra este enfoque. Nvidia afirma que su modelo GR00T de próxima generación puede generalizar mejor a tareas de manipulación desconocidas que los sistemas anteriores, aunque estas cifras son afirmaciones de la compañía y no una prueba independiente del rendimiento en fábrica. Su modelo Cosmos 3 está diseñado para ayudar a las máquinas a razonar sobre estados físicos futuros y generar escenarios de entrenamiento.
Nvidia no necesita fabricar el robot terminado para que su arquitectura funcione. Presentó un diseño de referencia que combina su infraestructura informática y software con un cuerpo humanoide fabricado por la empresa china Unitree y manos diestras de otro proveedor. El diseño es explícitamente una plataforma de investigación, no una prueba de que un robot de uso general esté listo para su despliegue masivo, pero deja claro el objetivo comercial de Nvidia: convertirse en el sustrato operativo común mientras sus socios compiten por los motores, las baterías, las manos y las máquinas completas.
China ofrece escala, proveedores y subsidios
El atractivo de China no reside únicamente en el menor coste del hardware. El país cuenta con más de 150 empresas de robots humanoides, y la investigación de Reuters estimó que los fabricantes chinos representaron aproximadamente el 95 % de los cerca de 20 000 humanoides distribuidos a nivel mundial en 2025. Esta concentración brinda a los desarrolladores acceso a fabricantes de componentes, fabricación por contrato, centros de pruebas y un amplio grupo de ingenieros lo suficientemente cerca como para trabajar conjuntamente en la mecánica y el software de una máquina.
Las estimaciones de envíos difieren debido a que la categoría es reciente y las definiciones varían. Datos contrastantes, presentados en un informe de envíos , sitúan las entregas mundiales de humanoides por encima de las 22 000 unidades en el primer semestre de 2026, casi cuatro veces más que el año anterior, mientras que Omdia estimó alrededor de 18 500 unidades para el mismo período. Esta discrepancia advierte sobre la conveniencia de no considerar un único total como definitivo, pero ambas cifras muestran que los proveedores chinos dominan un mercado incipiente en rápida expansión.
El gasto estatal también influye en la demanda. Reuters calculó que las entidades gubernamentales chinas gastaron al menos 230 millones de dólares en robots humanoides y equipos relacionados durante el primer semestre de 2026, en comparación con los 62 millones de dólares del año anterior y los 6 millones de dólares del primer semestre de 2024. Estas compras pueden acelerar el aprendizaje, pero no equivalen a que los compradores privados renueven sus pedidos porque un robot redujo los costos.
El entusiasmo de los inversores se ha acelerado aún más. Las acciones del fabricante chino de robots Unitree se dispararon en su debut bursátil tras recaudar unos 904 millones de dólares, según un informe de AP, a pesar de que muchas máquinas del sector siguen concentradas en la investigación, el entretenimiento y las demostraciones controladas. Esta financiación puede permitir adquirir mejor hardware y aumentar la producción, pero también puede ocultar la diferencia entre el crecimiento de los envíos y la adopción comercial duradera.
Los ingresos son reales, pero las definiciones importan
La cifra de 10.000 millones de dólares no debe interpretarse como ventas anuales de chips para robots humanoides. La descripción del Wall Street Journal abarca una amplia categoría de "IA física" que incluye robótica, vehículos autónomos e infraestructura relacionada, mientras que los informes oficiales de Nvidia agrupan los productos de manera diferente. Para el año fiscal 2026, los resultados financieros registraron ingresos por el sector automotriz y robótico de 2.300 millones de dólares, un aumento considerable, pero que aún representan cerca del 1% de los ingresos anuales totales.
La comparación es importante porque Nvidia sigue dependiendo de la demanda de centros de datos. La compañía reportó ingresos de 215.900 millones de dólares en el año fiscal 2026, y el Wall Street Journal calculó 303.000 millones de dólares en los cuatro trimestres hasta julio. Un negocio de IA física de 10.000 millones de dólares es significativo, pero aún pequeño en comparación con el capital que fluye hacia la infraestructura de modelos generativos.
Para los inversores, la estrategia integral de Nvidia crea diversas fuentes de ingresos potenciales antes de que los humanoides de uso general se popularicen. Los fabricantes de automóviles pueden usar sus computadoras para sistemas de conducción asistida; los almacenes pueden ejecutar modelos de percepción en dispositivos periféricos; los desarrolladores de robots pueden alquilar capacidad de centros de datos para entrenamiento; y las herramientas de simulación pueden servir a clientes que nunca compran un humanoide. Esta diversidad reduce la dependencia de un único avance tecnológico, al tiempo que dificulta la auditoría del tamaño exacto de la categoría a partir de la información pública sobre el segmento.
Los controles de exportación dejan un camino frágil
La oportunidad que ofrece China también conlleva riesgos políticos. Washington restringe las exportaciones de los principales aceleradores para centros de datos y, en enero, sometió ciertos productos avanzados, incluido el H200 de Nvidia, a una revisión de licencias caso por caso bajo condiciones de seguridad específicas, según la normativa del BIS. Estos controles no prohíben automáticamente todos los sistemas informáticos o paquetes de software para robótica integrada, lo que limita el alcance de Nvidia para atender a sus clientes de hardware.
Esa distinción podría no mantenerse estable. Los robots combinan percepción, navegación y modelos básicos, por lo que los responsables políticos podrían decidir que algunos sistemas periféricos tienen usos militares o de vigilancia, incluso cuando se venden a fábricas civiles. Pekín también está impulsando las cadenas de suministro nacionales de informática y robótica, presionando a los clientes para que reduzcan su dependencia de la tecnología estadounidense.
Por lo tanto, Nvidia debe equilibrar dos objetivos contrapuestos. La profunda integración con los fabricantes de robots chinos le proporciona datos, volumen y una rápida iteración del hardware, pero también la expone a nuevas normas de licencias y a la posible sustitución de productos. Un éxito en el diseño es menos duradero si un cliente teme perder el acceso a futuros chips, actualizaciones o herramientas de desarrollo una vez que haya creado un producto basado en ellos.
La eficacia comercial aún no cumple con las expectativas
La prueba decisiva no reside en si un humanoide puede completar una tarea ensayada. Los compradores necesitan un tiempo de actividad predecible, un comportamiento seguro, recuperación ante errores y un coste inferior al de los trabajadores o una automatización más sencilla. Reuters descubrió que muchas máquinas aún requieren teleoperación o fallan de forma impredecible ante cambios en el entorno.
La forma humanoide puede ser útil porque los edificios, las herramientas y los flujos de trabajo existentes fueron diseñados para personas. Sin embargo, este mismo cuerpo añade problemas de equilibrio, numerosas articulaciones y más componentes susceptibles de fallar; en una célula de producción fija, un brazo convencional o una plataforma con ruedas pueden resultar más económicos y fiables. Por lo tanto, el mercado más prometedor a corto plazo podría ser el de las máquinas que utilizan partes de la arquitectura humanoide —visión, razonamiento, simulación y manipulación diestra— sin reproducir el cuerpo humano completo.
Nvidia se ha posicionado para beneficiarse de la arquitectura de máquina que resulte ganadora. Su reto consiste en demostrar que la plataforma genera valor para el cliente de forma recurrente, y no solo más prototipos, contratos de licitación o rondas de financiación espectaculares. En los próximos años, los indicadores más reveladores serán los pedidos recurrentes de operadores privados, las horas trabajadas sin intervención, el despliegue fuera de entornos controlados y los ingresos que se hagan visibles en los segmentos auditados.
China le proporciona a Nvidia el laboratorio más rápido disponible para ese experimento, mientras que su política de exportaciones la convierte en una de las menos predecibles. Si los fabricantes transforman el volumen de envíos en mano de obra confiable, la infraestructura tecnológica de la compañía podría convertirse para los robots en lo que su plataforma informática se convirtió para el entrenamiento de la IA. Si la confiabilidad y la rentabilidad siguen siendo bajas, la IA física aún podría convertirse en un negocio sustancial, pero la expansión de diez veces prometida se habrá producido a través de automóviles, sistemas industriales y máquinas especializadas, en lugar de un ejército repentino de trabajadores humanoides.
