Inteligencia artificial de borde y cerebros robóticos: Los modelos VLA que impulsan la robótica (2026)

Navegación de la serie: Parte 2 de 6 en El manual de IA física

Edge AI y modelos de base: ¿Por qué los robots no pueden usar la nube?

En el mundo de la IA de software, un retraso de medio segundo en la respuesta de un chatbot es una molestia menor. En la IA física, un retraso de medio segundo supone una catástrofe de seguridad. Si un robot humanoide camina por una planta de producción concurrida y un humano se interpone en su camino, el robot debe procesar esa visión, razonar la acción y detener sus motores en menos de 20 milisegundos.

A partir de 2026, la industria llegó a un consenso: para sobrevivir en el mundo real, el cerebro debe residir dentro del cuerpo. Este requisito ha impulsado una migración masiva hacia la IA de borde, donde el 80 % de la inferencia ahora se realiza localmente en la máquina, en lugar de en un centro de datos remoto.

El auge de VLA: modelos de visión-lenguaje-acción

Hasta hace poco, los robots eran ciegos y seguían líneas rígidas de código preprogramado. En 2026, hemos hecho la transición a los modelos Visión-Lenguaje-Acción (VLA). Estos son modelos básicos multimodales —imagínelos como una corteza motora para la IA— que procesan tres entradas simultáneamente:

1. Visión: transmisiones de cámara 4K de alta velocidad y datos de profundidad LiDAR.
2. Idioma: Comandos de voz o texto de supervisores humanos (por ejemplo, “Clasifique las piezas dañadas en el contenedor azul”).
3. Acción: Los comandos precisos de par y ángulo para cientos de pequeños motores (actuadores).fo

Dado que estos modelos se entrenan con conjuntos de datos masivos como el Open X-Embodiment (más de un millón de trayectorias), poseen Inteligencia General. Un robot impulsado por un VLA no necesita ser programado para encontrar una herramienta específica; sabe qué herramienta es y cómo agarrarla mediante el razonamiento de su entrenamiento visual.

Las superpotencias del silicio: NVIDIA vs. Qualcomm

La batalla por el cerebro robótico es una carrera de dos caballos entre los gigantes del mundo de los semiconductores, cada uno de los cuales ofrece un camino diferente hacia la inteligencia encarnada.

NVIDIA Supersónico Thor (NVDA + 0.73%)

NVIDIA sigue siendo el gigante de los 500 kilos en el espacio. Su módulo Jetson Thor, basado en la arquitectura Blackwell, ofrece un asombroso rendimiento de IA de 2,070 TFLOPS. Thor está diseñado para ejecutar modelos del mundo: simulaciones que se ejecutan dentro de la cabeza del robot miles de veces por segundo para predecir resultados físicos antes de que ocurran.

Qualcomm Dragonwing IQ10 (QCOM -1.49%)

Anunciado a principios de 2026, el Dragonwing IQ10 es la apuesta de Qualcomm por el título en robótica. Mientras que NVIDIA gana en TFLOPS brutos, Qualcomm lo hace en eficiencia por vatio. El IQ10 se está convirtiendo en la opción preferida para humanoides que funcionan con baterías y necesitan aguantar un turno completo de 8 horas sin sobrecalentarse. Cuenta con una CPU Oryon de 18 núcleos y admite hasta 20 cámaras simultáneas para una visión de 360 ​​grados.

Puntos de referencia de latencia: por qué la física exige la ventaja

La siguiente tabla ilustra la brecha de seguridad entre la computación local y la computación en la nube.

Los datos reflejan los promedios de la industria para los tiempos de ida y vuelta de detección a acción observados a principios de 2026.

Conclusión: La inversión de inferencia

La revolución del Edge Brain ha revolucionado la tesis de inversión en IA. En 2026, el enfoque se ha desplazado de los enormes centros de datos utilizados para entrenar modelos a los chips especializados que los ejecutan en el mundo real. En la era de la IA física, el valor reside donde está la acción: en el borde.

Sin embargo, la calidad de un cerebro depende de los datos que recibe. Para comprender cómo los ojos y la piel proporcionan estos datos, consulte Parte 3: La capa del sensor y la percepción de alta fidelidad.