2026: El año en que la inteligencia artificial física supera la curva S en los procesadores informáticos.

2026 se está convirtiendo en el punto de inflexión crucial en el que la conducción autónoma y la robótica homínida pasan de los programas piloto a una ampliación comercial. Este cambio fue señalado la semana pasada en la conferencia de tecnología CES en Las Vegas, donde los analistas observaron una significativa escalada del entusiasmo por la autonomía del vehículo y la hominida. El consenso es claro: estamos pasando de los ensayos y la validación a la implantación a gran escala.

Waymo está demostrando cómo se puede implementar de manera repetible este enfoque de escalación. La empresa está lanzando el servicio de conducción totalmente autónoma en cinco nuevas ciudades de los Estados Unidos: Miami, Dallas, Houston, San Antonio y Orlando. Hoy comienza con Miami. Este enfoque basado en datos, validado mediante pruebas realizadas en condiciones reales, contribuye a una mejora continua en la tecnología. Lo más importante es que Waymo está cruzando el Atlántico, con planes de ofrecer su servicio de transporte privado en Londres en el año 2026. Esto representa un gran paso hacia un modelo operativo global, demostrando que la tecnología y la infraestructura necesaria pueden ser replicadas en diferentes mercados.

Mientras tanto, la industria mundial de robotas humanoides está haciendo su propio avance de laboratorios de investigación a producción a gran escala. Aunque las primeras implementaciones comenzaron a finales de 2025, esa fase inicial establece las direcciones de crecimiento para 2026. La industria está desarrollando una nueva cadena de suministro, con los proveedores automotrices tradicionales que se están convirtiendo para servir este mercado emergente. La plataforma de computación para estos sistemas IA físicos está dominada por plataformas como la Jetson Orin y Thor y Thor de Nvidia que impulsan el cambio de una programación rígida a sistemas de visión y lenguaje que actúan de manera que son capaces de razonar a través de tareas complejas. En resumen, 2026 representa el año en que estas tecnologías cruzan la curva S, pasando de la promesa a la presencia general.

El “Compute Backbone”: La capa de infraestructura de NVIDIA

La revolución física de la inteligencia artificial se basa en una sola vía no negociable: potencia de cálculo. Para que los vehículos autónomos y los robots humanoides pasen de comportamientos programados a un razonamiento verdadero y en tiempo real, necesitan un supercomputador en un chip. Es en este lugar en donde interviene la plataforma Jetson Thor y se convierte en la capa fundamental de infraestructura. Su métrica clave es drástica y decisiva:2070 FP4 TFLOPS de capacidad computacional para la inteligencia artificial.No se trata de un simple número.

Este nivel de rendimiento permite el procesamiento complejo y rápido de los datos necesarios para una navegación segura y una manipulación ágil por parte del robot. El robot debe, al mismo tiempo, procesar datos provenientes de docenas de cámaras, sensores LiDAR y sensores táctiles. Además, debe tomar decisiones en un instante. La arquitectura de Jetson Thor, que se basa en la GPU Blackwell, está diseñada específicamente para esto. Incluye aceleradores dedicados, como el Holoscan Sensor Bridge, para el flujo de datos de alta velocidad, así como un mecanismo para gestionar la carga de vídeo. Esta capacidad de procesamiento es lo que permite que los robots puedan realizar tareas de IA de forma autónoma, percibiendo, planeando y actuando en entornos dinámicos.

En los últimos años, los investigadores se han enfocado en el posiblemente más importante de todos los desafíos a los que se enfrenta la ciencia: encontrar el significado de la existencia.

Visto desde la perspectiva de los principios fundamentales, el dominio de chips especializados como Jetson Thor representa una evolución inevitable en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial. El problema principal radica en la escala y la velocidad: no se puede ejecutar un modelo de lenguaje-acción para control en tiempo real utilizando una CPU de uso general. La solución consiste en integrar el procesamiento en el propio sistema físico. Jetson Thor ofrece más del 7.5 veces más capacidad de procesamiento de datos de inteligencia artificial que su predecesor, AGX Orin, además de una mejor eficiencia energética. Este avance exponencial en las capacidades tecnológicas es el marco sobre el cual toda la industria está creciendo actualmente.

Lo esencial es que NVIDIA no está vendiendo un chip; está poniendo en pie la infraestructura primordial para una economía artificial física. Su plataforma, integrada con el conjunto de software de Isaac Robotics y modelos de base como el GR00T, crea un círculo cerrado para el desarrollo. A medida que las empresas como Waymo y fabricantes de humanoides fomentan la producción, todas se basarán en este mismo núcleo de cálculo. El punto de inflexión de 2026 no es solo una cuestión de implementar más robots o autos; es una cuestión de implementarlos con una inteligencia que es posible gracias a una plataforma única y poderosa. La vía se está pavimentando.

Trayectoria de adopción y cambio en el paradigma económico

La comercialización de la IA física no es un ascenso lento e incremental. Está en vísperas de seguir la curva S clásica de las tecnologías disruptoras, donde la adopción acelera rápidamente una vez que la infraestructura y los modelos de negocio se prueban. La analogía es clara: se espera que la trayectoria de crecimiento de los robots humanoides de uso general se asemeje a la del cómputo personal, los vehículos eléctricos y los smartphones. Tras años de investigación y programas piloto, la industria está entrando en la parte empinada de la curva. Goldman Sachs proyecta envíos globales de 50.000 a 100.000 robots humanoides en 2026, con la mejora de la economía por unidad para un costo marginal de 15.000 a 20.000 USD por robot. Esto fija el escenario para una tasa de crecimiento anual combinada superior al 50% hacia un total de mercado alcanzable de cinco mil millones de unidades en 2035.

El impacto económico de este cambio es profundo y potencialmente transformador. Morgan Stanley estima que los robots humanoides podrían afectar directamente el trabajo de el 40% de los empleados en Estados Unidos. Esto no se trata solo de reemplazar trabajos en fábricas, sino también de mejorar y transformar sectores enteros. La Federación Internacional de Robótica predice que estas máquinas podrían aumentar la productividad en un 20% a 30% en industrias clave para el año 2030. En resumen, se trata de un cambio de paradigma en las economías laborales, donde la inteligencia artificial actúa como un nuevo recurso de capital, altamente adaptable.

Para la alquiler autónomo, el modelo financiero ya está siendo validado. La expansión de Waymo a cinco nuevas ciudades de EE.UU. demuestra una pauta escalable y que se puede repetir. La compañía está pasando de un logro tecnológico a una operación comercial, con su registro de seguridad que muestra participación en 11 veces menos choques graves de lesiones que los conductores humanos. Esto genera una nueva fuente de ingresos de alto margen basada en las millas recorridas. El circuito operativo en el que el AI se mejora continuamente mediante datos de conducción en el mundo real permite un servicio consistente de alta calidad a escala. A medida que Waymo se prepara para su lanzamiento en Londres, está construyendo un modelo global de movilidad autónoma que es tanto más seguro como potencialmente más económico que los taxis tradicionales.

Lo más importante es que el año 2026 será el año en que la economía de la inteligencia artificial se hará realidad. Se están preparando las infraestructuras necesarias para el uso de esta tecnología, y las primeras implementaciones comerciales ya están en marcha. La curva de adopción de esta tecnología está lista para una aceleración exponencial. Las implicaciones financieras no son algo especulativo; son el resultado predecible de que esta tecnología cruce la “curva S” desde el laboratorio hacia el mercado.

Catalizadores, riesgos y lo que hay que prestar atención

La tesis para el año 2026 se basa en dos factores clave que podrán validar la transición del estado de “promesa” hacia una adopción generalizada. En primer lugar, es importante esperar las primeras implementaciones comerciales de robots humanoides, así como los datos sobre sus ventas. Empresas como Tesla, Figure AI y Agility Robotics están preparándose para lanzar unidades iniciales a finales de 2025. Pero el verdadero indicio llegará en el año 2026. Los envíos proyectados por la industria…50.000 a 100.000 unidadesEse será el primer punto de datos contundentes en relación con la preparación del mercado para el lanzamiento del producto. El éxito aquí confirmará que la cadena de suministro funciona bien y que las economías de escala son viables. Esto sentará las bases para el paso siguiente de la curva S.

Además, el requisito es que obtengan las autorizaciones reglamentarias y la aceptación pública en los nuevos mercados, ya que es crucial para el desarrollo de la automoción autónoma. El lanzamiento de Waymo en Londres en 2026 es un ejemplo perfecto. La empresa ya ha realizado pruebasMás de cien millones de millas completamente autónomas.En EE. UU., pero entrar en una nueva jurisdicción requiere obtener permisos y generar confianza. Este luz verde regulatoria es un requisito previo necesario para el crecimiento exponencial, ya que reduce el riesgo del modelo para otros operadores y señala que la tecnología puede funcionar de forma segura en entornos urbanos diversos y complejos.

El principal riesgo para la narrativa del crecimiento exponencial es tecnológico: lograr un nivel de confiabilidad y seguridad necesario en el uso de la inteligencia artificial a gran escala. El desafío central radica en lo que los expertos denominan “aptitud para causar confusión”. Como señala uno de los fundadores…La IA no tiene modo de identificar un objeto que nunca haya vistoEs como un ciclista vestido con traje de Pascua. Esta fragilidad fundamental crea una vulnerabilidad. Mientras que la IA puede superar a los humanos en escenarios predecibles, su fallo en situaciones inesperadas puede ser desastroso. Para superar esto, no basta con más datos; también es necesario un cambio de paradigma en la forma en que la IA aprende a manejar las infinitas variaciones del mundo real. El escepticismo público y los obstáculos regulatorios seguirán existiendo hasta que la tecnología logre dominar esta confusión.

Cuando se pone en valoración el año 2026, el hilo de la balanza nos indica que estas rondas de validación y los primeros despliegues comerciales serán cruciales para comprobar si la potencia de los sistemas de IA gana o pierde en comparación con su promesa. Su éxito dependerá de la capacidad tecnológica y de la capacidad de anticipar los riesgos que se plantean en el marco de un mundo que no se comporta como un laboratorio.