Algunos inversores de capital de riesgo apuestan a que la robótica se acerca a su propio “momento ChatGPT”, cuando las máquinas puedan realizar una amplia variedad de tareas sin ser entrenadas por separado para cada una. La señal más reciente es Generalist, una startup de dos años de antigüedad que desarrolla un único modelo de IA para distintos tipos de robots. Según dos personas familiarizadas con los términos que hablaron con TechCrunch, la empresa alcanzó una valoración de 3.000 millones de dólares tras recaudar cerca de 200 millones de dólares en una extensión liderada por 8VC.

El momento importa porque el capital se está desplegando antes de que la ciencia subyacente haya avanzado por completo, lo que subraya cuánto de la apuesta por la robótica se centra ahora en software capaz de traducir inteligencia general en acción física. Axios, que informó por primera vez sobre la financiación, dijo que el dinero “is flying fast” hacia empresas que construyen “robot brains”, es decir, software diseñado para ayudar a las máquinas a interpretar y actuar en el mundo que las rodea.

Por qué la ronda es una extensión y no una nueva captación

El nuevo capital no es una ronda de financiación independiente. En cambio, es una extensión de la Serie B de 400 millones de dólares de Generalist anunciada en junio, cuando Radical Ventures participó con una valoración de 2.000 millones de dólares. La última extensión eleva el monto total recaudado en la ronda a 600 millones de dólares.

La financiación está confirmada por una presentación federal Form D. El documento muestra 208,2 millones de dólares ofrecidos y 198,2 millones de dólares vendidos a 32 inversionistas. El emisor figura como Generalist AI, Inc., una empresa de Delaware con sede en Market Street, San Francisco, registrada en 2024. La compañía antes se conocía como Artificial General Dexterity, Inc.

Los documentos nombran a ejecutivos como Peter Florence, Andrew Barry y Andy Zeng, junto con directores como Ellen Chisa y Fraser Kelton. Axios informó que Generalist no aceptó hacer declaraciones, pero los detalles de la financiación se divulgaron a través de los documentos de presentación.

La compañía fue fundada por exempleados de DeepMind y Boston Dynamics

Generalist fue fundada en 2024 por Florence y Zeng, quienes anteriormente trabajaron como investigadores en Google DeepMind, y Barry, quien anteriormente trabajó en ingeniería en Boston Dynamics. En junio, la empresa dijo que avanzaba hacia lo que llamó “physical AGI” y que ya había recaudado más de 500 millones de dólares.

TechCrunch informó que entre los respaldos de Generalist figuran 8VC, Radical Ventures, Nvidia, Union Square Ventures, Bezos Expeditions y la investigadora de IA Fei-Fei Li. En junio, 8VC describió a Generalist como un “frontier lab for robot intelligence” e identificó a Florence como CEO, a Zeng como chief scientist y a Barry como CTO.

Qué dice Generalist que puede hacer su modelo

Generalist no construye robots. En cambio, desarrolla el software que los controla. La empresa dice que su modelo Gen 1.5 puede aprender a partir de demostraciones en video de entre 3 y 12 segundos, y que continúa su desarrollo con un pequeño grupo de clientes, según TechCrunch.

En una publicación de investigación de julio, Generalist dijo que su modelo anterior GEN-1 funcionaba en aproximadamente 9.000 variaciones de manos y pinzas robóticas y fue entrenado con más de medio millón de horas de datos de interacción.

Generalist todavía queda por detrás de los dos rivales mejor valorados citados por TechCrunch, mientras que Genesis AI supuestamente buscaba la misma valoración de 3.000 millones de dólares.

Los inversores siguen señalando la misma advertencia

El mayor obstáculo sigue siendo la ciencia. A diferencia de los modelos de lenguaje grandes, los robots no pueden entrenarse simplemente con todo internet, y algunos inversores de capital de riesgo advierten que un modelo de robot verdaderamente de propósito general podría seguir a años de distancia.

Esa cautela también se escucha fuera de Silicon Valley. En la World Robot Conference 2026 en Beijing, expertos dijeron que la IA encarnada va al menos cinco años por detrás de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), según Yicai. Zhang Jianzhong, presidente y director ejecutivo del fabricante de chips Moore Threads, dijo que la mayoría de los modelos de visión-lenguaje-acción tienen alrededor de 7.000 millones de parámetros, muy por debajo de la escala de cientos de miles de millones que alcanzaron los LLMs antes de su avance. También señaló la escasez de datos del mundo real como una limitación importante.

“ It is certainly still some way from its ‘GPT moment.'”— Zhang Jianzhong, chairman and chief executive of Moore Threads, cited by Yicai Global

“ It is certainly still some way from its ‘GPT moment.'”— Zhang Jianzhong, chairman and chief executive of Moore Threads, cited by Yicai Global

TechCrunch señala que los inversores, en la práctica, están apostando por un equivalente robótico de un “momento ChatGPT”: modelos de propósito general que puedan transferir habilidades entre distintos robots y tareas.

El flujo de capital va más allá de los laboratorios de modelos de IA. Cryptopolitan informó anteriormente que Xpeng recaudó más de 900 millones de dólares para su división de robótica con una valoración de 6.300 millones de dólares en una ronda liderada por IDG Capital. En conjunto, los acuerdos muestran cuán agresivamente se están posicionando los inversores para un avance en robótica, aunque el “cerebro de robot” de propósito general en el que apuestan todavía no ha sido demostrado.

No solo lea noticias sobre criptomonedas. Compréndalas. Suscríbase a nuestro boletín. Es gratis.