Physical Intelligence, una startup de inteligencia artificial con sede en San Francisco, está desarrollando modelos de inteligencia robótica de propósito general con una visión similar a ChatGPT pero aplicada a robots físicos. La compañía, fundada hace dos años y valorada en 5.600 millones de dólares, ha recaudado más de mil millones de dólares de inversores como Khosla Ventures, Sequoia Capital y Thrive Capital, según reportes recientes. Con aproximadamente 80 empleados, la firma opera bajo un modelo inusual: no ofrece a sus inversores un cronograma claro de comercialización.
En las instalaciones de la empresa, brazos robóticos practican tareas cotidianas como doblar pantalones, voltear camisas y pelar calabacines utilizando hardware económico de aproximadamente 3.500 dólares por unidad. Sergey Levine, cofundador y profesor asociado de UC Berkeley, explica que estos robots forman parte de un ciclo continuo de recopilación de datos que entrena los modelos de inteligencia robótica.
El enfoque de Physical Intelligence en inteligencia robótica general
La estrategia central de la compañía se basa en el aprendizaje entre diferentes tipos de robots y fuentes de datos diversas. Quan Vuong, otro cofundador proveniente de Google DeepMind, señala que si alguien construye una nueva plataforma de hardware mañana, no necesitará comenzar la recopilación de datos desde cero. El conocimiento del modelo puede transferirse, reduciendo significativamente el costo marginal de incorporar autonomía a nuevas plataformas robóticas.
Additionally, la empresa ya colabora con un pequeño número de compañías en diferentes sectores verticales, incluyendo logística, supermercados y fabricación de chocolate. Vuong afirma que en algunos casos, sus sistemas ya están lo suficientemente avanzados para la automatización del mundo real. La compañía recopila datos no solo en sus instalaciones principales sino también en almacenes, hogares y otros lugares donde el equipo puede establecer estaciones de prueba.
Competencia en el sector de modelos robóticos
Physical Intelligence no es la única empresa persiguiendo esta visión de inteligencia robótica de propósito general. Skild AI, con sede en Pittsburgh y fundada en 2023, recaudó recientemente 1.400 millones de dólares con una valoración de 14.000 millones de dólares. Sin embargo, Skild AI adopta un enfoque notablemente diferente: mientras Physical Intelligence se mantiene enfocada en la investigación pura, Skild AI ya ha implementado comercialmente su “Skild Brain omni-corporal”, generando 30 millones de dólares en ingresos en solo unos meses el año pasado.
Skild AI ha criticado públicamente a competidores en su blog, argumentando que la mayoría de los “modelos fundacionales de robótica” son solo modelos de visión-lenguaje “disfrazados” que carecen de “verdadero sentido común físico” porque dependen demasiado del preentrenamiento a escala de internet en lugar de simulaciones basadas en física y datos robóticos reales.
Diferentes filosofías empresariales
La división filosófica entre ambas empresas es notable. Skild AI apuesta a que la implementación comercial crea un efecto multiplicador de datos que mejora el modelo con cada caso de uso en el mundo real. In contrast, Physical Intelligence apuesta a que resistir la atracción de la comercialización a corto plazo les permitirá producir una inteligencia general superior. Determinar qué enfoque es “más correcto” tomará años.
El liderazgo y la estrategia operativa
Lachy Groom, de 31 años y originario de Australia, es uno de los líderes clave de Physical Intelligence. Después de dejar Stripe, donde fue uno de los primeros empleados, pasó aproximadamente cinco años como inversionista ángel, realizando apuestas tempranas en empresas como Figma, Notion, Ramp y Lattice. Su primera inversión en robótica fue Standard Bots en 2021. Según Groom, estuvo buscando durante cinco años la empresa adecuada para iniciar o unirse después de Stripe.
Groom describe a Physical Intelligence como “una empresa muy pura” donde un investigador tiene una necesidad y la compañía recopila datos para respaldar esa necesidad, no está impulsada externamente. La empresa tenía una hoja de ruta de 5 a 10 años de lo que el equipo pensaba que sería posible, pero para el mes 18, ya la habían superado, según afirma Groom. La mayor parte del gasto de la compañía se destina al poder computacional, y bajo las condiciones adecuadas, Groom recaudaría más capital.
Desafíos del hardware y crecimiento futuro
El hardware representa el mayor desafío para Physical Intelligence, según Groom. “Todo lo que hacemos es mucho más difícil que una compañía de software”, explica. El hardware se rompe, llega lentamente retrasando las pruebas, y las consideraciones de seguridad complican todo. La empresa planea crecer, aunque Groom espera que sea “lo más lentamente posible”, con aproximadamente 80 empleados actualmente.
La compañía utiliza deliberadamente hardware poco glamoroso que, si se fabricara internamente, costaría menos de 1.000 dólares en materiales. Como señala Levine, hace unos años un experto en robótica se habría sorprendido de que estas máquinas pudieran hacer algo. However, ese es precisamente el punto: la buena inteligencia compensa el hardware básico.
La empresa continuará expandiendo sus pruebas piloto con socios comerciales mientras desarrolla sus modelos fundacionales de inteligencia robótica. La pregunta clave será si su apuesta por priorizar la investigación sobre la comercialización temprana resultará en una ventaja competitiva sostenible frente a rivales como Skild AI que ya están generando ingresos. Los próximos años determinarán si el enfoque de Physical Intelligence de construir primero una inteligencia general robusta antes de perseguir mercados específicos puede justificar su valoración multimillonaria y la paciencia de sus inversores.