La robótica atraviesa un momento de cambio radical. Ya no se trata únicamente de máquinas programadas para realizar tareas específicas, sino de sistemas capaces de ver, razonar y actuar en entornos reales con una flexibilidad cada vez más similar a la humana. En el marco de CES 2026, NVIDIA ha presentado un conjunto de modelos abiertos, frameworks y nuevas infraestructuras orientadas a lo que denominan “Inteligencia Artificial física”. Este enfoque combina robots y máquinas autónomas desarrollados en colaboración con socios como Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, LG Electronics y NEURA Robotics.
Este anuncio tiene implicaciones prácticas importantes. Construir robots “generalistas-especialistas” que puedan aprender diversas tareas y adaptarse a diferentes condiciones requiere actualmente volúmenes de datos y recursos de simulación y entrenamiento que suelen estar fuera del alcance de muchos equipos. La estrategia de NVIDIA busca reducir esa barrera liberando modelos base y herramientas que permitan a los desarrolladores saltarse parte del preentrenamiento, concentrándose en el ajuste fino, evaluación y despliegue en hardware.
En el núcleo de esta innovación están los nuevos modelos NVIDIA Cosmos e Isaac GR00T, diseñados para acelerar el aprendizaje y el razonamiento robótico. NVIDIA ha lanzado Cosmos Transfer 2.5 y Cosmos Predict 2.5, modelos que producen datos sintéticos coherentes físicamente y evalúan políticas en simulación, permitiendo personalización para distintos entornos. Además, Cosmos Reason 2 combina visión y lenguaje para que las máquinas vean, comprendan y actúen en el mundo físico.
Una de las innovaciones más destacadas en cuanto a robots humanoides es NVIDIA Isaac GR00T N1.6, un modelo tipo VLA (visión-lenguaje-acción) que controla el cuerpo completo y mejora el razonamiento contextual mediante Cosmos Reason. Varias empresas ya utilizan estos modelos para simular, entrenar y validar comportamientos antes de implementarlos en robots físicos, con la finalidad de reducir costos y aumentar la versatilidad de los robots, permitiendo incorporar nuevas habilidades con menor esfuerzo.
El desarrollo de estas tecnologías también apunta a integrar el proceso completo: evaluación, orquestación y despliegue en un ecosistema abierto y estandarizado. NVIDIA anunció herramientas de código abierto en GitHub, como Isaac Lab-Arena, que busca unificar la evaluación y benchmarking de políticas robóticas en simulación, facilitando la transición a hardware real. Además, OSMO se presenta como un framework “cloud-native” que conecta generación de datos, entrenamiento y pruebas en entornos diversos, simplificando así los flujos de trabajo.
La colaboración con plataformas como Hugging Face también permite a desarrolladores y startups acceder y ajustar modelos y librerías de Isaac de manera más sencilla, favoreciendo un ecosistema más accesible y flexible.
En cuanto al hardware, NVIDIA ha lanzado el módulo Jetson T4000, basado en la arquitectura Blackwell, que ofrece hasta cuatro veces más eficiencia energética y capacidad de procesamiento en comparación con versiones anteriores. Este módulo se perfila como una actualización clave para robots y sistemas autónomos que operan en entornos con restricciones energéticas y térmicas, como la automatización industrial y la robótica móvil. Además, se espera que en breve se presente NVIDIA IGX Thor, destinado al borde industrial con énfasis en seguridad y rendimiento.
En el ámbito industrial y de servicios, la robótica apunta a una variedad de aplicaciones: desde robots humanoides y manipuladores móviles para sectores de construcción, minería o logística, hasta robots diseñados para tareas domésticas o entornos médicos. El objetivo es que estas máquinas sean cada vez más versátiles, capaces de incorporar nuevas habilidades rápidamente y operar en entornos complejos con menos costes y mayor seguridad.
En definitiva, el avance que presenta NVIDIA en 2026 apunta a democratizar y acelerar la adopción de la inteligencia artificial en robótica. La integración de modelos abiertos, infraestructuras flexibles y hardware potente, junto con una comunidad activa, permitirá que la robótica deje de ser exclusiva de laboratorios y grandes empresas para convertirse en una tecnología accesible y adaptable a múltiples industrias y necesidades.