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Introducción
En la última edición de TechCrunch Disrupt 2025, celebrada en San Francisco, el foco se centró en cómo el hardware especializado en inteligencia artificial (IA) está transformando industrias clave como la robótica humanoide y los vehículos autónomos. Con más de 10,000 asistentes del ecosistema tecnológico y de inversión, el evento reveló una clara tendencia: la convergencia entre software de IA y hardware adaptativo está redefiniendo los límites de lo que las máquinas pueden hacer en entornos del mundo real.
Este artículo explora las innovaciones más destacadas presentadas en el evento, desde la inteligencia encarnada hasta la simulación avanzada, pasando por la aparición de circuitos integrados específicos (ASICs) que prometen un salto de eficiencia energética. A través de casos concretos como el robot Apollo de Apptronik o el sistema Waabi Driver, analizamos cómo estas tecnologías están pasando del laboratorio a la industria, impactando sectores como la logística, la manufactura y la movilidad urbana.
La inteligencia encarnada: ¿Qué es y por qué importa?
El concepto de “inteligencia encarnada” se refiere a sistemas de IA que están integrados en cuerpos físicos, como robots o vehículos autónomos. A diferencia de los modelos puramente digitales, estos sistemas deben interactuar con el mundo real, lo que implica entender el contexto, adaptarse a entornos cambiantes y tomar decisiones en tiempo real. Esta forma de inteligencia representa un cambio de paradigma, ya que combina percepción sensorial, procesamiento cognitivo y acción física.
Un ejemplo destacado en TechCrunch Disrupt 2025 fue el robot Apollo de Apptronik, que incorpora el modelo VLA (Vision-Language-Action) de Google Gemini Robotics. Esta integración le permite manipular objetos desconocidos simplemente con instrucciones verbales, como desabrochar una bolsa o montar una estructura industrial. La capacidad de adaptación contextual en tiempo real elimina la necesidad de programación específica para cada tarea.
En resumen, la inteligencia encarnada representa un avance clave para trasladar la IA desde entornos controlados a escenarios industriales complejos, donde la flexibilidad y la autonomía son esenciales.
Robótica humanoide: De la investigación al despliegue industrial
Durante años, la robótica humanoide ha sido vista como una promesa lejana. Sin embargo, con modelos como Apollo, la robótica ha dado un giro decisivo hacia aplicaciones prácticas. Apptronik ha desarrollado este robot a lo largo de más de una década, con quince iteraciones técnicas que han mejorado su movilidad, fuerza y capacidad de respuesta.
Una de las innovaciones más relevantes es la integración con el modelo VLA, que permite al robot ejecutar tareas sin necesidad de programación manual previa. Esto lo convierte en una solución ideal para entornos industriales donde las tareas pueden cambiar frecuentemente. Además, gracias a alianzas estratégicas como la colaboración con Mercedes-Benz, Apollo ya se está utilizando en operaciones logísticas con resultados prometedores.
Según datos de Apptronik, la implementación de Apollo puede reducir hasta un 40% los costos operativos en almacenes en comparación con sistemas tradicionales de automatización. Esto se debe a su capacidad para reconfigurar tareas dinámicamente y operar sin supervisión constante.
Automatización más allá del humanoide: Elevate Robotics
Mientras que Apollo representa un paso hacia la robótica humanoide funcional, Elevate Robotics —subsidiaria de Apptronik— apuesta por soluciones no humanoides para automatizar tareas pesadas. Estos brazos robóticos especializados están diseñados para operar fuera de las limitaciones biomecánicas humanas, lo que les permite realizar tareas que requieren fuerza, precisión o repetición extrema.
En Disrupt 2025, Elevate presentó una serie de prototipos pensados para la industria pesada y la logística. Estos robots pueden levantar objetos de gran peso, ensamblar componentes metálicos o realizar soldaduras con un nivel de precisión que supera al humano. Además, están equipados con sensores avanzados y modelos de IA que les permiten adaptarse a diferentes tipos de materiales y condiciones.
Con estos desarrollos, Elevate demuestra que la automatización robótica no tiene que imitar al ser humano para ser efectiva. En muchos casos, romper con la forma humana permite alcanzar niveles de eficiencia imposibles de lograr con trabajadores o robots humanoides.
Simulación avanzada: El núcleo del entrenamiento autónomo
Uno de los mayores avances en vehículos autónomos presentados en el evento fue Waabi World, una plataforma de simulación desarrollada por la startup Waabi. Este entorno virtual genera millones de escenarios realistas, desde condiciones meteorológicas extremas hasta interacciones con peatones impredecibles. Estos datos permiten entrenar modelos de conducción autónoma con una profundidad y seguridad que no serían posibles en pruebas reales.
Waabi, liderada por Raquel Urtasun, ha recaudado $283 millones en su ronda Serie B para seguir desarrollando esta tecnología. La empresa se enfoca en camiones autónomos para el transporte logístico, un sector con márgenes operativos que justifican la inversión temprana en automatización. La plataforma busca también estandarizar métricas de seguridad, promoviendo una mayor transparencia entre competidores como Aurora o Kodiak Robotics.
La simulación avanzada no solo acelera el desarrollo, sino que reduce costos y riesgos. Permite iterar más rápido y probar escenarios imposibles de reproducir en la vida real, haciendo del entrenamiento autónomo un proceso más robusto y predecible.
Wayve y la arquitectura AV 2.0 sin mapas HD
Wayve, una startup con sede en Londres, presentó su enfoque alternativo a los vehículos autónomos basado en lo que denomina arquitectura AV 2.0. A diferencia de otras compañías que dependen de mapas HD y reglas preprogramadas, Wayve utiliza redes neuronales entrenadas con grandes volúmenes de datos de video urbano. Esto permite a sus vehículos interpretar el entorno en tiempo real y generalizar su comportamiento a nuevas ciudades sin necesidad de recalibración.
Durante Disrupt 2025, Alex Kendall, CEO de Wayve, explicó cómo esta arquitectura permite una escalabilidad mucho mayor, ya que elimina la necesidad de crear mapas específicos para cada zona. En pruebas realizadas en Londres y Cambridge, los vehículos lograron una comprensión contextual del entorno urbano comparable —o superior— a la de los humanos.
Este enfoque podría revolucionar la movilidad urbana, ya que permite desplegar vehículos autónomos en nuevas regiones con mayor rapidez y menor inversión inicial. Además, al prescindir de reglas fijas, los sistemas pueden adaptarse mejor a situaciones imprevistas.
La revolución silenciosa de los ASICs
Los circuitos integrados específicos (ASICs) están emergiendo como la clave para hacer viable el uso extensivo de IA en hardware. Frente a las GPUs tradicionales, los ASICs ofrecen ventajas significativas en eficiencia energética, velocidad y costo por operación inferencial. Esto es especialmente relevante para modelos lingüísticos grandes (LLMs) y sistemas autónomos que requieren procesamiento en tiempo real.
Según proyecciones del sector, el mercado de ASICs crecerá a una tasa compuesta anual (CAGR) del 25% hasta 2030. Empresas como Cerebras y Groq están liderando esta transición, fabricando chips diseñados específicamente para tareas de IA. En Disrupt 2025, varios paneles discutieron cómo estos chips están permitiendo llevar modelos complejos a entornos donde antes no era viable por limitaciones técnicas o de consumo energético.
Esta revolución silenciosa está cambiando la infraestructura subyacente de la IA. A medida que más dispositivos físicos integren ASICs, el despliegue en el mundo real será más rápido, eficiente y económico.
Implicaciones para la logística y manufactura
Las tecnologías presentadas en TechCrunch Disrupt 2025 tienen un impacto directo en sectores como la logística y la manufactura. Robots como Apollo y sistemas simulados como Waabi World permiten automatizar procesos que antes requerían supervisión humana constante. Esto no solo reduce los costos operativos, sino que también mejora la seguridad y la eficiencia.
Empresas como Mercedes-Benz ya están implementando estas soluciones en sus almacenes y centros de distribución. Gracias a la flexibilidad de los modelos VLA y la autonomía de los robots, es posible reconfigurar tareas sobre la marcha, adaptándose a cambios en la demanda o en las condiciones de trabajo.
Estas innovaciones también permiten una mayor resiliencia operativa. En caso de interrupciones o cambios inesperados, los sistemas basados en IA pueden adaptarse rápidamente, manteniendo la continuidad del negocio.
Movilidad urbana redefinida
La movilidad urbana es otro de los sectores que se verá transformado por el nuevo hardware de IA. Con vehículos como los de Wayve, capaces de operar sin mapas HD ni reglas predefinidas, las ciudades pueden beneficiarse de un transporte más seguro, eficiente y escalable.
Además, al basarse en datos de video reales, estos sistemas pueden adaptarse a comportamientos culturales y patrones de tráfico únicos de cada ciudad. Esto es crucial para lograr una adopción global de los vehículos autónomos, especialmente en entornos urbanos densos y complejos.
En conjunto, estas tecnologías prometen reducir la congestión, mejorar la seguridad vial y ofrecer nuevas opciones de movilidad para personas con discapacidad o sin acceso a transporte tradicional.
El papel de NVIDIA y otros actores clave
El avance del hardware de IA no sería posible sin el soporte de actores clave como NVIDIA, que proporciona plataformas de procesamiento multimodal para empresas como Apptronik y Waabi. Estas plataformas permiten integrar visión, lenguaje y acción en una sola arquitectura, facilitando el desarrollo de sistemas verdaderamente autónomos.
Otros actores como Intel, Qualcomm y startups emergentes también están impulsando esta revolución con soluciones personalizadas. Esta competencia está acelerando la innovación y reduciendo los costos, permitiendo que más empresas accedan a estas tecnologías.
La colaboración entre grandes tecnológicas y startups es esencial para que el hardware de IA alcance su máximo potencial. Juntos, están construyendo la infraestructura que soportará la próxima generación de inteligencia artificial aplicada.
Consideraciones éticas y de seguridad
Con el avance acelerado del hardware de IA, también surgen importantes dilemas éticos y de seguridad. ¿Cómo aseguramos que los robots no causen daños no intencionados? ¿Qué ocurre cuando un vehículo autónomo debe tomar decisiones críticas en fracciones de segundo?
Empresas como Waabi están liderando el camino hacia una mayor transparencia, exigiendo métricas estandarizadas de seguridad. Asimismo, se están desarrollando marcos regulatorios que exigen pruebas rigurosas antes del despliegue comercial.
En última instancia, la confianza del público será un factor determinante para la adopción de estas tecnologías. Por ello, tanto la industria como los reguladores deben trabajar juntos para garantizar un desarrollo responsable.
Conclusión
TechCrunch Disrupt 2025 ha dejado claro que el futuro de la inteligencia artificial no se limita a la nube o al software. La combinación de hardware especializado, simulación avanzada y modelos de inteligencia encarnada está dando forma a una nueva era de automatización. Desde robots humanoides hasta camiones autónomos, las soluciones presentadas ya están impactando sectores clave de la economía global.
Los próximos años serán críticos para escalar estas tecnologías, resolver desafíos éticos y consolidar infraestructuras sostenibles. Lo que antes era ciencia ficción, hoy es una oportunidad real de transformación tecnológica. Invitamos a los profesionales, inversores y líderes empresariales a seguir de cerca esta evolución y explorar sus posibilidades.
