I cervelli dei robot potrebbero vivere il loro “momento ChatGPT” entro la fine del 2027, secondo il presidente di ACE Robotics, Wang Xiaogang, il quale afferma che i progressi nei modelli di IA e nei dati di addestramento dal mondo reale stanno avvicinando i robot umanoidi all'uso commerciale. Il confronto è voluto: ChatGPT, lanciato a novembre 2022, ha raggiunto circa 100 milioni di utenti in soli due mesi — il tipo di svolta mainstream che l'intelligenza artificiale incarnata (embodied AI) deve ancora conseguire.

I robot umanoidi sanno già camminare, ballare e boxare, ma far svolgere loro lavori utili in modo affidabile nell'imprevedibile mondo fisico rimane una delle più grandi sfide dell'intelligenza artificiale. Wang ritiene che i nuovi modelli di IA, combinati con la cattura di dati ambientali, potrebbero presto dare ai robot l'intelligenza necessaria per passare dalle dimostrazioni all'impiego commerciale, secondo un report di Reuters.

“Ci aspettiamo di raggiungere il ‘momento ChatGPT’ per l'intelligenza incarnata entro la fine del prossimo anno, trainati dai modelli del mondo (world model) e dalla cattura di dati ambientali”, ha detto Wang a Reuters.

Fondata nel luglio 2025, ACE Robotics è una startup cinese che sviluppa modelli di IA per robot umanoidi. Sostenuta da Ant Group e SenseTime, l'azienda ha raccolto oltre 100 milioni di dollari nel primo semestre del 2026 e, secondo Reuters, prevede di avviare un IPO (offerta pubblica iniziale) “non appena permesso”. La startup intende inoltre implementare la propria tecnologia in 1.000 negozi nel prossimo anno, puntando a raccogliere decine di milioni di ore di dati di addestramento dal mondo reale entro due anni — una risorsa ancora estremamente scarsa. È uno dei diversi attori cinesi ben finanziati nel settore, insieme a Unitree, UBTech e Agibot, in competizione in un ambito che Pechino ha designato priorità strategica, con il ministero dell'industria che ha fissato obiettivi di produzione di massa per i robot umanoidi.

Mentre i grandi modelli linguistici come ChatGPT e DeepSeek si sono diffusi rapidamente, i robot faticano ancora a svolgere un'ampia gamma di compiti in ambienti sconosciuti, e la mancanza di dati di addestramento rimane uno degli ostacoli principali per il settore.

L'IA incarnata consente ai robot e ad altri agenti fisici di percepire l'ambiente che li circonda, ragionarci sopra e trasformare le decisioni in azioni attraverso sensori e attuatori. I modelli del mondo, nel frattempo, aiutano l'IA a capire come funziona il mondo fisico apprendendo il comportamento di oggetti e ambienti. Per i robot, questo significa anticipare cosa potrebbe accadere quando si muovono, afferrano un oggetto o interagiscono in altro modo con l'ambiente circostante prima di compiere un'azione.

“Negli ultimi anni l'intero settore ha accumulato circa 100.000 ore di dati, un quantitativo ben lontano dall'essere sufficiente per addestrare modelli foundation embodied”, ha affermato Wang.

Anche ricercatori di altre parti del mondo stanno sperimentando approcci simili. A ottobre, un team di ricercatori ha presentato HumanoidExo, un esoscheletro indossabile che registra i movimenti umani per addestrare i robot umanoidi.

Altre aziende stanno sviluppando propri modelli di IA per i robot. A gennaio, Boston Dynamics ha presentato la versione di produzione del suo umanoide Atlas, affermando che i progressi dell'IA hanno portato il robot più vicino all'impiego commerciale. A giugno, Alibaba ha introdotto la propria Qwen-Robot Suite, una suite di modelli di IA progettati per aiutare i robot a navigare, svolgere compiti fisici e simulare ambienti del mondo reale. Tesla sta sviluppando il suo umanoide Optimus per il lavoro in fabbrica, mentre Figure AI ha testato i propri robot su una linea di produzione BMW. La tabella di marcia indicata da Wang offre ora al settore un parametro concreto da monitorare: se le implementazioni su larga scala, come i 1.000 negozi previsti da ACE, potranno generare i dati di addestramento dal mondo reale che le sole dimostrazioni non possono produrre.