100,000 robots virtuales entrenan un cerebro: $1.4B de apuesta

Imagina que pudieras descargar un único "cerebro" y conectarlo a cualquier robot del mundo: un cuadrúpedo que camina, un brazo industrial que ensambla, un humanoide que reparte paquetes. Sin reprogramar nada. Sin ajustes. El robot simplemente... funciona.

Eso es exactamente lo que Skild AI está construyendo. Y esta semana, SoftBank, Nvidia y Jeff Bezos acaban de apostar $1.4 mil millones a que pueden lograrlo.

Te lo explico fácil: Skild quiere ser el "Android de los robots". Un sistema operativo universal que cualquier fabricante de hardware pueda usar, eliminando la necesidad de desarrollar software desde cero para cada nuevo robot. Es una apuesta brutal por un mercado de $88 mil millones que podría explotar a $218 mil millones para 2031.

La ronda de financiación que rompió récords

El 14 de enero de 2026, Skild AI anunció la mayor ronda de inversión en la historia de la robótica de IA:

Cifras clave:

• Monto recaudado: $1.4 mil millones (Serie C)
• Valoración: Más de $14 mil millones
• Aumento en 7 meses: Triple (de $4.8B en julio 2025 a $14B+)
• Total recaudado desde fundación: $1.83 mil millones
• Inversores en esta ronda: 22 participantes

Los pesos pesados que entraron:

Lo que nadie esperaba: Samsung y LG, competidores mortales en Corea del Sur, invirtiendo en la misma startup. Eso te dice cuánto miedo tienen de quedarse fuera de la revolución robótica.

El contexto del mercado de Physical AI

Skild no está solo en esta carrera. El mercado de "Physical AI" (IA que interactúa con el mundo real) está en plena ebullición:

• Tamaño actual (2025): $5.2 mil millones
• Proyección 2033: $49.7 mil millones
• CAGR: 32.5% anual

Pero Skild tiene algo que pocos competidores ofrecen: hardware-agnóstico. Mientras Figure AI ($39B valoración) y Boston Dynamics construyen sus propios robots, Skild solo hace el cerebro. Cualquier fabricante puede usarlo.

Los fundadores: De Carnegie Mellon al estrellato de IA

Detrás de Skild hay dos cerebros que literalmente escribieron el libro sobre robótica moderna.

Deepak Pathak (CEO)

Credenciales:

• Ex-profesor de Carnegie Mellon Robotics Institute
• PhD en IA de UC Berkeley
• Medalla de oro en IIT India (mejor expediente en ciencias de la computación, 2014)
• Co-fundador de VisageMap (startup de reconocimiento facial adquirida en 2015)
• Investigador en Google y Facebook AI Research (FAIR)

Su contribución clave: En 2017, Pathak desarrolló la técnica de "curiosidad artificial" para robots, un método donde las máquinas aprenden explorando entornos sin supervisión humana. El paper tiene más de 4,000 citas.

El truco está en que Pathak no creó robots que siguen instrucciones. Creó robots que quieren explorar. Esa diferencia filosófica es la base de todo lo que Skild hace hoy.

Abhinav Gupta (President)

Credenciales:

• Ex-profesor de Carnegie Mellon Robotics Institute
• PhD de University of Maryland
• 15+ años en el Robotics Institute (desde 2009)
• Miembro fundador de Facebook AI Research (FAIR)
• Más de 75,000 citas en papers académicos

Su contribución clave: Gupta es experto en "manipulation robótica" - cómo los robots agarran, mueven y manipulan objetos. Su trabajo en transferencia SIM2REAL (de simulación a realidad) ganó el Best Robotic System Award en 2021-2022.

Imagina que entrenas un robot en un videojuego. Luego lo pones en el mundo real. ¿Funciona igual? Normalmente no. Gupta resolvió ese problema.

La combinación perfecta

Pathak aporta la teoría del aprendizaje autónomo. Gupta aporta la ingeniería para que funcione en el mundo real. Juntos tienen 25 años combinados de experiencia en IA robótica.

Como dijo Dennis Chang de SoftBank:

"Deepak y Abhinav son probablemente las dos personas más calificadas del planeta para resolver este problema."

El "Skild Brain": Cómo funciona el cerebro universal

Aquí es donde la tecnología se pone interesante. Te lo explico paso a paso.

El problema que Skild resuelve

Tradicionalmente, cada robot necesita su propio software:

• Un robot de Amazon que mueve cajas tiene código específico para mover cajas
• Un robot de Tesla que ensambla autos tiene código específico para ensamblar autos
• Un perro-robot de Boston Dynamics tiene código específico para caminar

Cuando quieres que un robot haga algo nuevo, necesitas:

1. Meses de programación
2. Miles de horas de datos de entrenamiento
3. Pruebas en el mundo real (caras y lentas)

Skild dice: ¿Y si el mismo cerebro funcionara en todos?

La arquitectura del Skild Brain

El sistema funciona en dos niveles:

Nivel 1 - Política de alto nivel (low-frequency):

• Recibe instrucciones generales: "Agarra la caja roja"
• Planifica la secuencia de acciones: "Acercarme → extender brazo → cerrar pinza → levantar"
• Opera a ~10 Hz (10 decisiones por segundo)

Nivel 2 - Política de bajo nivel (high-frequency):

• Traduce el plan en movimientos físicos precisos
• Calcula ángulos de articulaciones, torque de motores, balance
• Opera a ~100+ Hz (100 decisiones por segundo)

Lo que nadie te cuenta es que la magia está en el nivel 2. Ahí es donde Skild aprendió a controlar 100,000 cuerpos diferentes sin reprogramar nada.

El entrenamiento: 100,000 robots virtuales

El problema de los datos: Para entrenar IA de lenguaje (ChatGPT), tienes Internet: billones de textos. Para entrenar IA de imágenes (DALL-E), tienes Internet: billones de fotos. Para entrenar IA robótica... no hay Internet de robots. No existen datasets masivos de robots haciendo cosas.

La solución de Skild:

1. Simulación masiva: Crearon un universo virtual con 100,000 robots diferentes

   • Humanoides de 2 metros
   • Cuadrúpedos de 50 cm
   • Brazos industriales
   • Robots con ruedas
   • Combinaciones nunca vistas

2. Variación extrema: Cada robot tiene morfologías diferentes

   • Número de articulaciones
   • Peso y distribución de masa
   • Sensores disponibles
   • Limitaciones físicas

3. Entrenamiento simultáneo: Todos los robots aprenden en paralelo

   • Miles de tareas: caminar, agarrar, empujar, cargar
   • Miles de entornos: suelo liso, terreno irregular, escaleras
   • Fallos intencionales: piernas bloqueadas, sensores rotos, peso extra

Resultado: Después de lo que Skild llama "milenios de tiempo simulado", emergió un cerebro que puede controlar cualquier cuerpo sin entrenamiento adicional.

La prueba de fuego: Adaptación en 3 segundos

Skild demostró algo impresionante en sus papers técnicos:

Escenario: Un robot cuadrúpedo caminando normalmente.

Fallo simulado: Bloquean una de sus rodillas en software (como si la articulación se trabara).

Resultado: El robot tropieza durante ~2 segundos. Luego redistribuye su peso y aprende a caminar con tres patas funcionales. Sin reprogramar. Sin reentrenar. En tiempo real.

Eso es "in-context learning" robótico: el equivalente a que tú te tuerzas un tobillo y automáticamente ajustes tu forma de caminar.

Datos de entrenamiento alternativos

Además de simulación, Skild usa dos fuentes adicionales:

1. Videos de humanos en Internet:

• YouTube tiene millones de videos de personas haciendo tareas físicas
• Skild extrae patrones de movimiento de esos videos
• El robot aprende "cómo se ve" una tarea antes de intentarla

2. Recopilación continua en robots reales:

• Una vez desplegado, cada robot sigue aprendiendo
• Los datos vuelven a Skild para mejorar el modelo central
• Efecto de red: más robots → mejor IA → más clientes → más robots

El modelo de negocio: ¿Quién paga $30M al año?

Skild no es solo investigación académica. Ya tienen clientes pagando.

Ingresos actuales

2025: ~$30 millones en ingresos Crecimiento: De $0 a $30M en un año (desde cero)

Sectores donde ya operan:

El pitch a fabricantes

Skild no vende robots. Vende el cerebro que los hace funcionar.

Para un fabricante de robots:

Sin Skild:

• Contratar equipo de IA (10-50 ingenieros)
• 2-3 años desarrollando software
• $10-50 millones en I+D
• Código que solo sirve para TU robot

Con Skild:

• Licenciar Skild Brain
• Integración en semanas
• Costo: fracción del desarrollo interno
• Actualizaciones automáticas conforme Skild mejora

Es el modelo "Android" de la robótica: tú haces el hardware, yo hago el software que lo hace inteligente.

Competidores: Figure AI, Nvidia, 1X

Skild no está solo en esta carrera.

Figure AI ($39B valoración):

• Construye robots humanoides completos
• Vertical integrado: hardware + software
• 12,000 unidades/año de capacidad manufacturera
• Diferencia: Figure vende robots, Skild vende el cerebro

Nvidia Isaac + Cosmos:

• Plataforma de simulación y modelos fundacionales
• GR00T N1.6 es su competidor directo del Skild Brain
• Diferencia: Nvidia es plataforma (infraestructura), Skild es producto listo
• Plot twist: Skild USA Nvidia Jetson Thor para edge compute, así que son también partners

1X (Neo):

• Startup noruega de humanoides
• Lanzó su propio "world model" en enero 2026
• Diferencia: 1X hace todo in-house, Skild es agnóstico

Sanctuary AI (Phoenix):

• Humanoides con sistema "Carbon" de IA
• $140M+ recaudados
• Enfoque en tareas manuales complejas

La ventaja de Skild: No compite por vender robots. Gana si CUALQUIER fabricante de robots gana, porque todos necesitan un cerebro.

Por qué importa: El futuro de Physical AI

Skild no es solo otra startup de Silicon Valley. Representa un cambio fundamental en cómo pensamos sobre la automatización.

La tesis de Physical AI

Durante 10 años, la IA estuvo atrapada en pantallas:

• ChatGPT genera texto
• DALL-E genera imágenes
• Sora genera video

Pero ninguno puede mover una caja. Ninguno puede lavar platos. Ninguno puede construir una casa.

Physical AI es la extensión de IA al mundo real:

• Robots que manipulan objetos
• Drones que navegan autónomamente
• Vehículos que conducen solos
• Humanoides que reemplazan trabajadores

El mercado de Physical AI está proyectado a crecer de $5.2B en 2025 a $83.6B en 2035. Un CAGR del 34.4% durante una década.

Lo que CES 2026 reveló

En enero 2026, CES (la feria de tecnología más grande del mundo) estuvo dominada por Physical AI:

• Nvidia lanzó nuevos foundation models para robots (Cosmos, GR00T)
• Hyundai, LG, Samsung mostraron roadmaps de humanoides domésticos
• Tesla (ausente oficialmente) filtró progreso en Optimus Gen 3

Jensen Huang de Nvidia lo dijo claramente:

"La robótica física va a ser una industria más grande que la de autos, PCs y smartphones combinados."

La analogía del smartphone

Piensa en 2007:

• Apple lanzó el iPhone
• Había 10 fabricantes de smartphones
• Cada uno escribía su propio sistema operativo

Luego llegó Android:

• Un sistema operativo para todos
• Samsung, Xiaomi, Huawei no tenían que inventar software
• El mercado explotó de 10 fabricantes a 1,000+

Skild quiere ser Android:

• Un cerebro para todos los robots
• Startups de hardware no necesitan equipos de IA
• El mercado explota porque la barrera de entrada baja

Si Skild tiene razón, en 2030 habrá miles de fabricantes de robots usando el mismo Skild Brain. Igual que hoy hay miles de fabricantes de phones usando Android.

Riesgos y críticas: Lo que puede salir mal

No todo es optimismo. Aquí están los riesgos reales.

1. El problema SIM2REAL no está resuelto

Transferir aprendizaje de simulación a realidad sigue siendo difícil. Los físicos de simulación nunca capturan 100% de la realidad:

• Fricción impredecible
• Materiales que se comportan diferente
• Condiciones de luz variables
• Interacciones humanas caóticas

Skild dice que resolvieron esto. Los críticos dicen que solo funciona en demos controladas.

2. Valoración exorbitante

$14 mil millones por una empresa con $30M en ingresos es un múltiplo de 466x. Para comparar:

• Nvidia cotiza a ~30x ingresos
• Tesla cotiza a ~10x ingresos
• Empresas SaaS "caras" están a 15-20x

Si Skild no crece explosivamente, los inversores perderán dinero.

3. Competencia de gigantes

Nvidia tiene recursos infinitos para construir su propia versión del Skild Brain. Google DeepMind tiene talento comparable. Tesla está invirtiendo miles de millones en Optimus.

¿Puede una startup de Pittsburgh competir contra empresas con billones en capitalización?

4. El timeline de adopción

Los robots industriales tienen ciclos de compra de 5-10 años. Las empresas no cambian infraestructura rápidamente. Skild puede tener la mejor tecnología pero tardar décadas en monetizarla.

5. Dependencia de Nvidia

Skild usa hardware Nvidia para edge computing (Jetson Thor). Si Nvidia decide que Skild es competidor y corta acceso, tienen un problema existencial.

FAQs: Preguntas frecuentes sobre Skild AI

¿Qué es exactamente el "Skild Brain"?

El Skild Brain es un modelo de inteligencia artificial diseñado para controlar cualquier robot sin necesidad de reprogramación específica. Funciona como un sistema operativo universal: conectas el cerebro a un robot (humanoide, cuadrúpedo, brazo industrial) y el robot puede realizar tareas sin entrenamiento adicional. La tecnología clave es su arquitectura "omni-bodied" que aprendió a controlar 100,000 morfologías diferentes en simulación.

¿Cómo se compara Skild AI con Figure AI?

Figure AI ($39B valoración) construye robots humanoides completos - hardware y software integrados. Skild AI ($14B valoración) solo construye el software/cerebro que puede usarse en cualquier robot de cualquier fabricante. Son modelos de negocio opuestos: Figure vende robots, Skild vende el cerebro que los hace inteligentes. Curiosamente, Figure usa tecnología de Nvidia que también integra con Skild, así que no son competidores directos sino complementarios.

¿Cuánto dinero ha recaudado Skild AI en total?

Skild AI ha recaudado $1.83 mil millones desde su fundación en 2023. La última ronda (Serie C, enero 2026) fue de $1.4 mil millones liderada por SoftBank, con participación de Nvidia, Jeff Bezos, Samsung, LG y otros. La valoración pasó de $1.5B (Serie A, julio 2024) a $4.8B (Serie B, julio 2025) a $14B+ (Serie C, enero 2026) - casi 10x en 18 meses.

¿Quiénes son los fundadores de Skild AI?

Skild fue fundada en 2023 por Deepak Pathak (CEO) y Abhinav Gupta (President), ambos ex-profesores de Carnegie Mellon University y ex-investigadores de Facebook AI Research (FAIR). Pathak es conocido por su trabajo en "curiosidad artificial" para robots; Gupta es experto en manipulación robótica con más de 75,000 citas académicas. Juntos tienen 25+ años de experiencia combinada en robótica e IA.

¿Qué empresas ya usan tecnología de Skild AI?

Skild reportó ~$30 millones en ingresos en 2025, desplegando su tecnología en sectores como seguridad (robots de patrulla), logística (entrega última milla), warehouses (movimiento de inventario), manufactura, data centers e inspección de construcción. Los clientes específicos no han sido revelados públicamente, pero el hecho de que Samsung, LG y Salesforce sean inversores estratégicos sugiere pilotos activos con esas empresas.

Conclusión: ¿Será Skild el Android de los robots?

Skild AI representa una de las apuestas más ambiciosas en la historia de la robótica:

Lo que han logrado:

• Recaudar $1.83B de los inversores más prestigiosos del mundo
• Demostrar un cerebro que controla 100,000 morfologías diferentes
• Pasar de $0 a $30M en ingresos en un año
• Triplicar valoración en 7 meses

Lo que necesitan demostrar:

• Que SIM2REAL funciona a escala industrial
• Que pueden competir contra Nvidia, Google, Tesla
• Que los fabricantes de robots adoptarán un cerebro externo
• Que la valoración de $14B tiene sentido económico

Mi veredicto: Skild tiene el mejor equipo fundador, la tecnología más prometedora y los inversores más poderosos en el espacio de Physical AI. Pero el mercado de robótica se mueve lento y la competencia tiene recursos casi infinitos.

Si tienes que apostar por una startup que definirá cómo funcionan los robots en 2030, Skild está en el top 3 de candidatos. Pero con una valoración de $14B, ya no es una apuesta de riesgo/recompensa asimétrica. El upside está parcialmente priced-in.

Lo que sí es seguro: estamos entrando en la era de Physical AI. Robots que no solo ejecutan código, sino que aprenden, se adaptan y mejoran solos. Skild, Figure, Nvidia o alguien más ganará la carrera por el "cerebro universal". Y cuando eso pase, la automatización dejará de ser ciencia ficción.

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¿Crees que Skild AI logrará ser el Android de los robots? ¿O Nvidia y los gigantes los aplastarán? El futuro de la robótica se decide ahora.