Redacción Teleprónter 
La carrera por los robots humanoides ya no depende únicamente de quién construya la máquina más avanzada. Una nueva disputa tecnológica se concentra en los chips que permiten a estos equipos interpretar su entorno, tomar decisiones y ejecutar movimientos. NVIDIA lleva la delantera, pero Tesla, Qualcomm, Intel y varias compañías chinas buscan disputar un mercado que podría crecer aceleradamente durante los próximos cuatro años.
Los robots humanoides necesitan algo más que cámaras, sensores, motores y articulaciones para funcionar. Detrás de cada movimiento hay procesadores capaces de analizar información, interpretar instrucciones y coordinar acciones en tiempo real. Y es precisamente en ese componente donde comienza a concentrarse una nueva competencia entre fabricantes de semiconductores y empresas de robótica.
Según las proyecciones de Counterpoint Research, los envíos acumulados de aceleradores de inteligencia artificial para robots humanoides superarían el millón de unidades en todo el mundo para 2030. La firma estima un crecimiento anual compuesto del 144 % entre 2026 y 2030.
La cifra no significa que habrá necesariamente un millón de robots humanoides funcionando. El estudio mide los aceleradores de IA, componentes especializados que pueden integrarse en estos sistemas y cuya cantidad no equivale necesariamente al número de máquinas comercializadas.
NVIDIA tiene una ventaja que va más allá de los chips
La compañía estadounidense ocupa actualmente una posición dominante gracias a una estrategia que combina hardware, modelos de inteligencia artificial y plataformas de simulación.
Su tecnología permite que los desarrolladores entrenen sistemas robóticos en entornos virtuales antes de trasladar determinadas capacidades a máquinas físicas. Esto resulta especialmente importante en robots que deben desplazarse, manipular objetos y responder a situaciones cambiantes.
NVIDIA también ha establecido relaciones con fabricantes como Unitree, AGIBOT, UBTech, Figure AI y Neura Robotics, entre otros.
Leer más: Huawei anticipa una IA que saldrá de las pantallas para controlar robots
Sin embargo, tener una posición destacada en las primeras etapas de esta industria no garantiza conservarla cuando la fabricación de robots alcance mayores volúmenes.
Qualcomm busca competir mediante arquitecturas de procesamiento heterogéneas, que combinan diferentes unidades de cómputo para ejecutar tareas específicas. Su propuesta apunta a reducir el consumo energético y los costos del hardware, dos factores que podrían resultar decisivos para la comercialización masiva de humanoides.
La compañía ya trabaja con empresas como Neura Robotics, Booster Robotics y Figure AI, aunque Counterpoint señala que sus volúmenes de envíos siguen siendo considerablemente inferiores a los de NVIDIA.
Tesla y Xpeng tienen una ventaja diferente
Mientras NVIDIA y Qualcomm comercializan plataformas tecnológicas para otros fabricantes, Tesla y Xpeng pueden aprovechar parte de la experiencia acumulada en el desarrollo de vehículos eléctricos y sistemas de conducción automatizada.
Ambas industrias comparten desafíos relacionados con el procesamiento de imágenes, la interpretación del entorno y la ejecución de decisiones mediante inteligencia artificial.
La diferencia está en que un robot humanoide debe controlar movimientos mucho más variados que un automóvil, desde mantener el equilibrio hasta manipular objetos de distintas formas.
Tesla y Xpeng buscan desarrollar soluciones que integren sus propios chips, modelos de IA y software. Esta integración vertical podría darles mayor control sobre los costos, el rendimiento y la evolución de sus robots.
En China también aparece D-Robotics, filial de Horizon Robotics, que trabaja con fabricantes como Leju Robotics y LIMX Dynamics para fortalecer una cadena de desarrollo tecnológico local.
¿Por qué 2027 podría cambiar la competencia?
Actualmente, las GPU siguen siendo la arquitectura dominante para ejecutar modelos avanzados de inteligencia artificial en robots humanoides. Su capacidad para procesar múltiples operaciones simultáneamente las convierte en una opción especialmente útil para sistemas que combinan visión, lenguaje y acciones.
No obstante, también existen limitaciones relacionadas con el consumo eléctrico, la generación de calor y el costo de los componentes.
Los circuitos integrados de aplicación específica, conocidos como ASIC, podrían ganar participación porque están diseñados para ejecutar determinadas operaciones con mayor eficiencia.
Counterpoint Research anticipa que la competencia se intensificará a partir de 2027, cuando nuevas generaciones de aceleradores comiencen a producirse a mayor escala.
Leer más: De Microduck a los humanoides, NVIDIA presenta su apuesta por la IA física
La disputa tecnológica tendrá consecuencias directas sobre el precio, la autonomía y las capacidades de los futuros robots humanoides. Un procesamiento más eficiente podría permitirles trabajar durante más tiempo sin aumentar considerablemente el tamaño de sus baterías.
Por ahora, las cifras corresponden a previsiones de mercado, no a ventas garantizadas. El crecimiento dependerá también de que los fabricantes consigan convertir sus prototipos en máquinas confiables, útiles y económicamente viables.
La pregunta para los próximos años no será solamente qué empresa construye el robot más avanzado, sino quién consigue desarrollar el sistema de procesamiento que permita fabricarlo y utilizarlo a gran escala.
Acerca del autor
