El mundo virtual dejado por el metaverso da la bienvenida a los "nativos" robóticos

Autor: Zen, PANews

El 8 de septiembre, una startup estadounidense llamada Antioch completó una ronda de financiación Serie A de 32 millones de dólares, liderada por la conocida firma de capital de riesgo de Silicon Valley, Greylock. Sumando los 8.5 millones de dólares de la ronda semilla completada a principios de año, la empresa, que solo tiene poco más de un año, ha recaudado un total de 40.5 millones de dólares.

La principal línea de Antioch es trasladar robots, sensores, sistemas de software y entornos operativos del mundo real a la computadora, para realizar un entrenamiento, prueba y validación a gran escala de las máquinas en un mundo digital lo más cercano posible a la realidad. Fallos y escenarios extremos que son costosos, difíciles de repetir o incluso peligrosos en la realidad pueden ocurrir aquí repetidamente.

Antioch no es un caso aislado; a medida que la IA física se convierte en una nueva dirección de inversión en la industria de la IA, un grupo de empresas centradas en el espacio 3D, gemelos digitales, simulación física y datos sintéticos están recuperando la atención del capital. Lo que intentan resolver es cómo crear un mundo lo suficientemente cercano a la realidad en la computadora.

Al observar descripciones como "construir un mundo virtual, replicar escenarios reales", es fácil recordar la última ola tecnológica del "metaverso". Pero la diferencia es que lo que hace Antioch no es permitir que los usuarios naveguen en un mundo virtual con visores de realidad virtual; esta vez, quienes realmente necesitan "vivir" a largo plazo en el mundo virtual son los robots.

El mundo virtual no ha desaparecido, solo que esta vez, los "residentes" han cambiado.

Los humanos no han habitado el metaverso

En agosto de 2021, en la conferencia de gráficos por computadora más importante del mundo, SIGGRAPH, NVIDIA anunció la expansión de su plataforma Omniverse. En ese momento, NVIDIA tenía una clara definición: Omniverse es un conjunto de herramientas para simulación y colaboración en 3D, y está "proporcionando la base para el metaverso".

Su idea central es permitir que el contenido 3D que originalmente estaba disperso en diferentes software ingrese a un mismo mundo virtual.

Una de las tecnologías subyacentes más importantes se llama USD, que significa Universal Scene Description (Descripción Universal de Escenas). Esta es una norma de descripción de escenas 3D que Pixar desarrolló inicialmente para la producción de películas de animación complejas y luego abrió al público. En términos simples, es como un "lenguaje universal" para el mundo 3D: qué objetos hay en una escena virtual, dónde están, qué materiales utilizan, cómo se mueven y cuál es su relación entre sí, todo puede organizarse a través de USD.

Por lo tanto, en ese momento, los diseñadores que usaban software de modelado 3D como Blender, los artistas que creaban texturas y materiales con Adobe Substance 3D, y los ingenieros que utilizaban diferentes software de ingeniería podían conectar el contenido que cada uno había creado a Omniverse a través de USD, colaborando en el mismo mundo 3D.

NVIDIA incluso describió ese futuro como una especie de "Internet 3D": hoy, Internet conecta páginas web, pero el futuro podría conectar innumerables espacios 3D que se pueden ingresar e interactuar en tiempo real.

En octubre de ese mismo año, Facebook cambió su nombre a Meta, y el metaverso entró en su fase más ferviente.

En comparación con NVIDIA, la visión de Zuckerberg era aún más grandiosa. En su concepción, las personas ya no solo usarían Internet a través de pantallas bidimensionales, sino que entrarían en un mundo digital con sensación de espacio y "presencia", donde podrían reunirse, trabajar, entretenerse, comprar y socializar. En ese momento, Meta previó que en aproximadamente diez años, el metaverso podría abarcar a mil millones de personas y formar una economía digital de gran escala.

El metaverso es un contenedor, donde se puede meter de todo. En los dos años siguientes, la realidad virtual (VR), la realidad aumentada (AR), los humanos digitales, las oficinas virtuales, los juegos en 3D, los gemelos digitales y los activos digitales como los NFT se incluyeron en una única imaginación sobre un "mundo digital a gran escala".

Sin embargo, la industria del metaverso de consumo aún no se ha materializado, y muchos de los participantes iniciales han salido silenciosamente del escenario. Meta aún no ha abandonado la realidad virtual, la realidad aumentada y las gafas inteligentes, pero su división Reality Labs, que respalda esos negocios, sigue siendo una inversión a largo plazo extremadamente costosa. En 2025, Reality Labs tuvo ingresos anuales de aproximadamente 2.207 millones de dólares, pero las pérdidas operativas alcanzaron los 19.193 millones de dólares. Meta también prevé que en 2026, las pérdidas operativas de esa división se mantendrán aproximadamente en el mismo nivel que en 2025.

En comparación, los cambios en Omniverse son más intrigantes. Hace cinco años, NVIDIA describió a Omniverse como "la base del metaverso". Hoy, la definición que aparece en el sitio web de NVIDIA ha cambiado a "un conjunto de bibliotecas y microservicios para desarrollar aplicaciones de IA física".

La narrativa y el enfoque del producto de Omniverse han cambiado hacia gemelos digitales industriales, simulación robótica y desarrollo de conducción autónoma. Conecta una serie de herramientas de robótica y IA física, como Isaac Sim, Isaac Lab, Cosmos, PhysX y Warp. La narrativa más grande que sostiene la misma plataforma ha cambiado.

De hecho, la historia de la simulación robótica, los gemelos digitales industriales y los motores físicos es mucho más antigua que el "año uno del metaverso". La última ola del metaverso simplemente reunió tecnologías que originalmente estaban relativamente dispersas, como modelado 3D, renderizado en tiempo real, gemelos digitales, colaboración virtual, estándares 3D abiertos y NFT, en una única imaginación sobre un "mundo digital a gran escala".

Por lo tanto, después de la marea del metaverso, estas infraestructuras no han desaparecido. La gente simplemente ha comenzado a darse cuenta de que los robots pueden necesitar un mundo virtual más que los humanos.

¿Por qué los robots necesitan un mundo virtual?

Este año, NVIDIA explicó su sistema de entrenamiento para robots humanoides en la conferencia GTC, mostrando nuevamente una intuitiva "pirámide de datos robóticos".

La base de la pirámide está compuesta por la mayor cantidad de datos de Internet y humanos, como páginas web, imágenes, videos y registros de comportamiento humano. Estos datos son prácticamente inagotables y pueden informar a los robots sobre qué es el mundo y qué hacen las personas, pero generalmente no contienen los ángulos de las articulaciones, fuerzas, sensaciones y señales de control que los robots realmente necesitan para ejecutar acciones.

La parte superior de la pirámide consiste en datos de robots reales. Permitir que los robots realicen tareas de captura, manipulación y locomoción a través de control remoto o de manera autónoma puede proporcionar los datos más cercanos a la tarea final, pero también es el más costoso: un robot solo puede experimentar un máximo de 24 horas en un día, y también involucra máquinas, espacios, operadores y mantenimiento de equipos.

Entre ambos se encuentra la simulación y los datos sintéticos. Estos no son tan precisos como los datos de robots reales, pero pueden ser replicados y generados en paralelo a alta velocidad en una GPU; además, a diferencia de los videos de Internet que solo "muestran lo que hacen los humanos", pueden generar directamente las acciones, estados y datos de sensores que los robots necesitan para ejecutar tareas.

Por lo tanto, NVIDIA ha propuesto que en el futuro se expanda continuamente la capa de datos sintéticos en la pirámide, convirtiéndola en una fuente importante de datos para el entrenamiento de robots.

Las ventajas y desventajas de los tres tipos de datos son bastante simples: los datos de Internet y humanos son baratos y de gran escala, pero están lejos de la ejecución real de los robots; los datos de robots reales están más cerca de la implementación real de los robots y tienen la mayor veracidad física, pero son costosos y lentos; los datos de simulación se encuentran en el medio: aunque hay una pérdida de veracidad, su escala, costo y control son muy superiores a los de las máquinas reales.

Por esta razón, la simulación se está convirtiendo en una de las direcciones más respaldadas por el capital y las grandes empresas en la infraestructura de IA física en EE. UU.

Además, no solo resuelve el problema de la cantidad de datos. La mayor característica del mundo real es que no se puede copiar a voluntad. Si una empresa tiene 100 robots, solo puede operar 100 robots a la vez; un almacén no puede reorganizar estanterías, luces, suelos y productos cada diez minutos para entrenar a los robots. Pero en un entorno virtual, el mismo robot puede ser copiado en miles o incluso decenas de miles de réplicas digitales.

Un brazo robótico puede enfrentar simultáneamente 1000 configuraciones de escritorio; los robots pueden cambiar constantemente la posición, masa y material de los objetos; la luz, la posición de la cámara, la fricción del suelo e incluso los errores de los sensores pueden ser ajustados aleatoriamente por el ser humano. Este método de entrenamiento en el campo de la robótica se llama aleatorización de dominio, que no requiere que los robots memoricen un entorno virtual perfecto, sino que cambia deliberadamente el entorno para que el modelo aprenda a completar la misma tarea bajo diversas variaciones.

Además, es importante mencionar que, además de los datos necesarios para "trabajar normalmente", los desarrolladores también deben prestar atención a los datos en situaciones extremas. Un fallo repentino de una cámara, un suelo resbaladizo bajo los pies de un robot o la caída de un robot son escenarios que deben ser considerados y superados. En el mundo real, no es posible crear accidentes todos los días para recopilar datos, pero en el mundo virtual, se pueden crear.

Esta es también una de las razones por las que algunas personas creen que el desarrollo de robots no puede depender siempre de pruebas en entornos reales. Las pruebas reales requieren equipos, espacios y tiempo de ingeniería, y los fallos extremos son difíciles de repetir. Pero en la simulación, una actualización del sistema puede enfrentar inmediatamente miles de condiciones para pruebas paralelas.

El mayor problema que enfrentó el metaverso fue: ¿por qué las personas deben entrar en el mundo virtual? Ahora, los robots han dado una respuesta completamente diferente. Para los humanos, el mundo virtual es solo una alternativa opcional a la vida real. Pero para los robots, el mundo virtual puede convertirse en un campo de entrenamiento antes de entrar en la realidad.

Un "mundo virtual" que vuelve a ser un negocio

Alrededor de la IA física, está surgiendo una nueva industria de "infraestructura del mundo virtual", y la división del trabajo de estas empresas se está volviendo cada vez más detallada.

En agosto de 2026, NavVis, con sede en Múnich, Alemania, completó una financiación de 85 millones de dólares.

NavVis es una empresa de datos espaciales. Su negocio central no es entrenar robots, sino utilizar dispositivos de escaneo móviles para escanear rápidamente fábricas, edificios e infraestructuras del mundo real en datos 3D de alta precisión. La empresa reveló que solo en 2025, su sistema procesó y distribuyó más de mil millones de metros cuadrados de espacio real.

Ahora, NavVis ha posicionado directamente este negocio como la "base de datos" de la IA física: si los robots quieren trabajar en fábricas reales en el futuro, primero deben permitir que las computadoras sepan con precisión cómo es esa fábrica.

La startup surcoreana NdotLight aborda otro nivel de problemas. NdotLight es una empresa de datos de IA física especializada en crear activos 3D para simulación robótica. En agosto de este año, obtuvo 15 mil millones de wones, aproximadamente 10.6 millones de dólares en nueva financiación, liderada por el Banco de Desarrollo de Corea (KDB).

Los modelos 3D comunes solo necesitan ser lo suficientemente realistas para ser utilizados en juegos o animaciones. Pero para el entrenamiento de robots, esto no es suficiente, ya que también necesitan saber cuánto pesa esa silla, dónde puede haber colisiones, cuánta fricción tiene la superficie y qué partes pueden moverse.

TRINIX, desarrollado por NdotLight, convierte contenido 3D común en lo que se llama activos SimReady, es decir, activos 3D que pueden ingresar directamente al simulador de robots. Además de la apariencia, también complementa datos de masa, fricción, estructura de articulaciones y colisiones, y se conecta a NVIDIA Omniverse e Isaac Sim. Resuelve cómo hacer que los objetos virtuales no solo reproduzcan la realidad, sino que también puedan ser utilizados por los robots como objetos reales.

El 17 de septiembre, otra empresa de Islandia, Treble, obtuvo 18 millones de dólares en financiación. Treble es una empresa de simulación acústica. Después de establecer un espacio virtual, puede simular cómo se propaga el sonido en habitaciones, edificios y otros entornos, y generar datos acústicos sintéticos.

A medida que los robots, las gafas inteligentes y otros dispositivos de IA física dependen cada vez más de micrófonos para comprender el entorno real, las empresas también han comenzado a utilizar su tecnología de gemelos digitales acústicos para el entrenamiento de IA física, resolviendo principalmente cómo los robots "escuchan" sonidos cercanos a la realidad en el mundo virtual.

Estas empresas, en conjunto, han comenzado a reconstruir un mundo digital, y ya están muy cerca de lo que hace cinco años se describía como "mundo virtual". La diferencia es que el metaverso busca la inmersión, mientras que la IA física busca la veracidad.

Esto nos lleva a uno de los conceptos más importantes en el campo de la simulación robótica: "Sim-to-Real", es decir, "de la simulación a la realidad". Se investiga si lo que los robots aprenden en el mundo virtual puede ser utilizado cuando regresan al mundo real.

Por eso, Isaac Sim de NVIDIA no solo enfatiza el renderizado visual, sino que también incluye dinámica de cuerpos rígidos, articulaciones, colisiones y varios sensores virtuales, para minimizar esta brecha; Isaac Lab permite además a los desarrolladores ejecutar simultáneamente numerosos entornos robóticos, entrenando estrategias robóticas a través de GPU en paralelo.

Por lo tanto, la diferencia clave entre el mundo virtual de los robots de hoy y el núcleo de muchos metaversos de consumo es que el valor del primero debe regresar al mundo real para ser validado.

Los humanos finalmente no habitaron el metaverso como se había imaginado. Pero los caminos pavimentados para el mundo virtual no se han desperdiciado por completo; los robots están siguiendo esos caminos, regresando a la realidad.

Este contenido se ofrece únicamente con fines informativos generales y no constituye un asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Cualquier evento, recompensa, promoción en línea o información relacionada que se mencione en el presente documento no debe considerarse como una recomendación, solicitud o invitación a comprar, vender, operar o de negociar de otra manera con cualquier criptoactivo. Los criptoactivos son sumamente volátiles y pueden provocar pérdidas. La disponibilidad de los servicios, productos y eventos relacionados de WEEX puede variar según la región. Tienes la responsabilidad de asegurarte de que tu participación esté de acuerdo con las leyes y regulaciones locales vigentes.