IA Física: Investindo no Boom dos Robôs Humanoides de 2026

CES 2026 sinaliza a mudança do virtual para a IA física

CES, anteriormente conhecido como Consumer Electronics Show, é a maior e mais influente exposição de tecnologia do mundo. Anteriormente relatamos que uma das revelações mais importantes da feira foi a primeira bateria de estado sólido comercializada, produzida pela Donut Labs.

Mas outro anúncio importante foi feito pelo líder de hardware de IA, NVIDIA, sobre a “IA física”, que foi apresentada como o momento ChatGPT da NVIDIA. Isso, claro, não é totalmente uma surpresa, já que a empresa vem promovendo essa ideia de IA Física há algum tempo, percebendo que os LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) puramente “inteligenciais” são apenas o primeiro passo na implantação da IA.

Na prática, o papel mais impactante da IA acontecerá quando ela interagir diretamente com o mundo físico, em vez de permanecer confinada a ambientes digitais e virtuais.

E isso é algo que, até agora, as IAs ainda têm dificuldade em fazer. O mundo real é muito mais bagunçado do que um conjunto organizado de dados em uma planilha, um vídeo ou um motor de busca. Ele costuma ser ambíguo, mutável e inesperado.

Por todas essas razões, é necessário um novo tipo de IA, que use a realidade física e reaproveite redes neurais de novas maneiras. É isso que o framework Cosmos da NVIDIA promete.

Por que 2026 pode ser o momento ChatGPT para a robótica

A comparação de 2026 & IA Física para robótica ao efeito que o ChatGPT teve nos LLMs vem diretamente de Jensen Huang, CEO e fundador da NVIDIA, no CES 2026. Você pode ver todo o discurso dele no vídeo a seguir:

Huang fez esse anúncio enquanto sua empresa lançava novos modelos abertos, NVIDIA Cosmos e GR00T (Generalist Robot 00 Technology), que são usados para aprendizado e raciocínio de robôs, Isaac Lab-Arena para avaliação de robôs, e o framework de computação edge-to-cloud OSMO para simplificar fluxos de trabalho de treinamento de robôs (mais sobre cada uma dessas ferramentas de IA abaixo).

Por que isso importa?

Até agora, os LLMs, sendo os primeiros modelos de linguagem, afetaram principalmente atividades de raciocínio e intensivas em linguagem, como escrita, programação, busca, análise de dados, tradução, serviços ao cliente, etc.

Essas são atividades importantes, mas representam apenas uma fração da economia mundial.

Muitas mais atividades globais, e frequentemente as mais intensivas em mão‑de‑obra, exigem interação com o mundo físico: manufatura, saúde, transporte & logística, agricultura, mineração, tarefas domésticas, etc.

Quais indústrias serão transformadas primeiro pela IA física

Em teoria, todos os segmentos do mundo físico e setores econômicos serão impactados pela disseminação da robótica. Mas na prática, alguns segmentos adotarão a robótica em ritmo muito maior e serão mais impactados antes.

Carros autônomos

Veículos autônomos fizeram grande progresso em 2025, e provavelmente estão se preparando para implantação, dependendo da autorização dos reguladores e de um quadro legal mais claro.

Esta tarefa exige muito raciocínio, enquanto as ações mecânicas reais de um carro são relativamente simples (movimentos 2D, aceleração, desaceleração, sinalização). Assim, a parte mais importante é uma combinação dos seguintes elementos:

• Hardware embarcado robusto para computação de borda (não dependente de conexão a redes).
• Dados e treinamento que correspondam às condições do mundo real, desde regras gerais de condução até casos raros & mudanças inesperadas — como associar uma bola rolando ao risco de uma criança correr repentinamente para a rua, levando a uma desaceleração preventiva.
• Modelos de visão‑linguagem‑ação (VLA) que convertem pistas visuais nas ações corretas.

Logística

A IA física impactará este campo de pelo menos duas maneiras diferentes.

A primeira é armazéns e gestão de suprimentos. A IA física autoriza Robôs Móveis Autônomos (AMRs) a navegar em ambientes complexos e evitar obstáculos, incluindo humanos, usando feedback direto dos sensores embarcados. Braços robóticos e outras ferramentas de manipulação também permitem que eles movam mercadorias.

A segunda são os serviços de entrega, que são mais semelhantes a veículos autônomos, com a IA física cuidando de tudo, desde dirigir até o endereço correto, passando por colocar mercadorias com segurança na porta certa, navegando cercas, terrenos irregulares, obstáculos, etc.

Manufatura

Como em armazéns, a IA física em fábricas precisa lidar com um ambiente complexo que mistura máquinas, humanos e agora robôs.

Mas, além disso, muitos sites de manufatura terão ferramentas de alta potência, produtos perigosos (metal quente, lasers, produtos químicos, etc.) e exigências muito mais rigorosas quanto à qualidade final e eficiência.

Enquanto um robô de armazém preso ou defeituoso pode ser resolvido por um humano próximo, o mesmo erro em uma linha de montagem ou em uma planta química complexa pode se tornar perigoso rapidamente.

Cirurgia e Saúde

Por enquanto, a maioria dos robôs cirúrgicos, como os da Intuitive Surgical (ISRG ) são mais semelhantes a braços robóticos controlados por um cirurgião do que verdadeiros robôs autônomos. Isso está mudando rapidamente à medida que a capacidade de IA cresce:

• XRlabs está usando Thor e Isaac para Saúde para habilitar escopos cirúrgicos, começando com exoscópios, para guiar cirurgiões com análise de IA em tempo real.
• LEM Surgical está usando NVIDIA Isaac for Healthcare e Cosmos Transfer para treinar os braços autônomos de seu robô cirúrgico Dynamis, alimentado por NVIDIA Jetson AGX Thor™ e Holoscan.

Tarefas manuais repetitivas: Robôs Humanoides

A maioria dos ambientes de trabalho, salas e ferramentas são projetados para serem manipulados por mãos e corpos humanos. Portanto, faria sentido que o design ideal para um robô substituir humanos em tarefas tediosas ou perigosas fosse também uma forma humanoide.

No entanto, o corpo humano também é uma máquina muito complexa, e só recentemente os robôs se tornaram mecanicamente sofisticados o suficiente para replicar adequadamente o movimento humano.

Assim, isso pode levar mais tempo para ser desenvolvido — especificamente as habilidades motoras grossas e finas, bem como a capacidade de perceber, entender, raciocinar e interagir com o mundo físico, independentemente da tarefa dada.

Pilha de IA Física da NVIDIA Explicada

Seguindo a ideia desenvolvida com a linguagem de programação CUDA — permitindo que GPUs sejam usadas para aplicações além da renderização gráfica, o que deu origem à maior parte do atual boom de IA — a NVIDIA está contando com modelos abertos para liderar o próximo boom em IA física.

Dessa forma, a NVIDIA deveria idealmente se tornar tanto uma ação de IA física quanto tem sido uma ação impulsionada por LLMs nos últimos 5 anos.

O núcleo da expertise da NVIDIA em hardware e redes neurais está agora sendo refinado em partes interligadas, todas finamente ajustadas para aplicações de IA física.

NVIDIA Cosmos

Cosmos é “uma plataforma com modelos fundacionais de mundo aberto (WFMs), guardrails e bibliotecas de processamento de dados para acelerar o desenvolvimento de IA física para veículos autônomos (AVs), robôs e agentes de IA de análise de vídeo.”

Várias empresas de robótica e veículos autônomos já estão usando o Cosmos para acelerar o desenvolvimento de sua IA física.

O Cosmos é na verdade vários modelos pré‑treinados em um, permitindo que robôs antecipem como o mundo físico reagirá e mudará, como dados sintéticos (simulações) se convertem em vídeo do mundo real, e como usar uma cadeia de raciocínio que depende de dados e observações físicas do mundo real.

NVIDIA Isaac-GROOT & IsaacLab Arena

Isaac GR00T N1.6 é um modelo de visão‑linguagem‑ação construído especificamente para robôs humanoides, oferecendo controle de corpo inteiro e compreensão contextual. Empresas de robótica incluindo Franka Robotics, Neura Robotics e Humanoid já o utilizam.

Isso, combinado com o Isaac Lab-Arena, fornece um sistema colaborativo para avaliação de políticas de robôs e benchmarking em simulação. Dessa forma, laboratórios de pesquisa e empresas de robótica podem avaliar rapidamente o desempenho de seus modelos e compará‑los a outros em um ambiente padronizado.

Importante, o modelo Isaac tem requisitos computacionais relativamente baixos, com um módulo de chip robótico NVIDIA de US$ 3.500 Jetson AGX Thor, suficiente para rodar o Isaac, reduzindo o custo de hardware computacional de um robô humanoide a uma soma muito pequena.

NVIDIA® Jetson Thor™ series modules give you the ultimate platform for physical AI and robotics, delivering up to 2070 FP4 TFLOPS of AI compute and 128 GB of memory with power configurable between 40 W and 130 W.

They deliver over 7.5x higher AI compute than NVIDIA AGX Orin™, with 3.5x better energy efficiency.

Boston Dynamics, Humanoid e RLWRLD integraram o Jetson Thor em seus humanoides existentes para melhorar suas capacidades de navegação e manipulação.

NVIDIA Omniverse

Omniverse é uma coleção de bibliotecas e microsserviços para desenvolver aplicações de IA física como gêmeos digitais industriais e simulação de robótica.

Simulações virtuais, ou “dados sintéticos”, são uma ótima maneira de treinar rapidamente uma IA robótica em muitas situações sem precisar criar fisicamente tais situações.

Para desenvolver o Omniverse, a NVIDIA utilizou seu vasto repositório de modelos físicos, simulação física e biblioteca de dados já usados em outras aplicações, como pesquisa de física, videogames, etc.

Esse tipo de ferramenta também pode ser muito útil para aplicações logísticas e de manufatura, com a criação de gêmeos digitais personalizados de instalações reais, permitindo testar a implantação de IA robótica virtualmente primeiro, reduzindo o risco de interrupções quando robôs reais são implantados.

Várias empresas industriais já utilizam essa ferramenta, como Schneider e Siemens.

NVIDIA OSMO

OSMO é um software “orquestrador”, criado especificamente para IA física.

Ele permite que usuários coordenem e combinem múltiplas ferramentas de IA, incluindo Isaac e Cosmos, em todas as etapas do desenvolvimento de IA física: geração de dados, treinamento, simulação, avaliação e testes hardware‑in‑the‑loop.

Plataforma NVIDIA DGX

DGX é a NVIDIA usando sua plataforma de computação “SuperPOD” para treinar modelos de IA, incluindo IAs físicas.

Ela pode escalar para dezenas de milhares de GPUs NVIDIA, incluindo chips Rubin e Blackwell, criando um supercomputador de IA pronto‑para‑usar e turnkey.

NVIDIA – Hugging Face

Hugging Face é uma biblioteca de transformadores construída para aplicações de processamento de linguagem natural, também apelidada de “GitHub para Machine Learning”, com milhões de modelos de IA pré‑treinados, conjuntos de dados, bibliotecas, etc.

A NVIDIA integrou suas tecnologias de código aberto Isaac e GR00T ao principal framework de robótica de código aberto LeRobot. Com uma comunidade de 13 milhões de construtores de IA, isso deve impulsionar a adoção dos sistemas Nvidia como padrão em IAs físicas.

Conclusão

A robótica está avançando rapidamente, graças à conjunção de duas forças diferentes ao mesmo tempo.

A primeira é a maturidade da tecnologia de componentes robóticos e a produção em massa de braços robóticos, giroscópios, motores elétricos e outros componentes usados em robôs, bem como em drones e outros eletrônicos, levando a uma queda rápida nos custos de peças de alta qualidade.

A segunda força é a explosiva melhoria na tecnologia de IA.

O que chegou ao conhecimento geral do público há alguns anos com os LLMs agora está se expandindo para novos campos, com o mundo real começando a sentir o efeito da expansão da implantação de IA física em veículos automotivos, corpos customizados ou robôs humanoides.

É possível que a IA física se revele ainda mais importante para a indústria tecnológica do que os LLMs, pois abre uma nova série de setores econômicos. Isso deve ajudá‑la a capturar mais valor e impulsionar a produtividade, justo a tempo de a geopolítica estar redesenhando massivamente a cadeia de suprimentos e a reindustrialização de muitos países.

Melhores ações de IA Física e Robôs Humanoides para 2026

Boston Dynamics / Hyundai (HYMLF)

A Hyundai é mais conhecida por sua atividade automotiva, justificadamente, já que é a terceira maior montadora do mundo pelo número de veículos vendidos, mas na verdade também é um enorme grupo industrial, formado por 3 subdivisões:

• A atividade de fabricação de automóveis, incluindo carros elétricos.
• Fabricante de robôs Boston Dynamics, adquirido em 2021, não confundir com Hyundai Robotics, produtor de robôs industriais agora parte da empresa independente HD Hyundai / Hyundai Heavy Industries (mas colaborando estreitamente com a Hyundai Motors).
• Hyundai Rotem atua em equipamentos ferroviários & militares e energia de hidrogênio.

Boston Dynamics, ao lado da Caterpillar, Franka Robotics, Humanoid, LG Electronics e NEURA Robotics, estão usando a pilha de robótica NVIDIA para lançar novos robôs impulsionados por IA.

A empresa é notoriamente famosa por seu robô ATLAS e por ser pioneira no design de robodog.

A empresa também está focada no mercado B2B de robôs físicos / IA física, com o Stretch, um robô de armazém para manipular pacotes e cargas em armazéns, de até 50 libras de peso.

Como líder precoce em robótica e parceiro da NVIDIA, a Boston Dynamics é uma boa candidata a capturar uma parte significativa do mercado de IA física.

Um IPO da empresa, proveniente da Hyundai, é uma possibilidade distinta no futuro, mas ainda sem planos claros, e portanto provavelmente não antes de 2027.

“Sobre um cronograma ou planos para o IPO da Boston Dynamics, nada foi confirmado ainda, então não há muito a comentar agora, mas comunicaremos (com as partes interessadas) assim que tivermos um cronograma ou planos de IPO.

Similar ao que fizemos (IPO da Hyundai Motor India), podemos dizer que estamos abertos quanto à Boston Dynamics. No entanto, não revisamos (o IPO da Boston Dynamics) no momento, e não temos planos de revisar (a opção de IPO) no curto prazo.”

– Lee Seung-jo, Diretor Financeiro e Diretor Estratégico da Hyundai Motor Co

A empresa começou a usar robôs humanoides da Boston Dynamics em suas fábricas automotivas e revelou uma versão comercial do ATLAS.

NVIDIA

De sua origem como fabricante de hardware GPU para videogames e outras tarefas de renderização gráfica, a NVIDIA evoluiu para uma enorme empresa de hardware de IA, conferindo à sua ação a maior capitalização de mercado do mundo.

A NVIDIA percebeu o potencial da IA cedo, muito antes de qualquer pessoa, fora de pesquisadores especializados, se interessar por redes neurais.

Na época, isso foi um movimento arriscado para um setor ainda não comprovado, quase inexistente, ou como Jensen Huang colocou:

“Estamos investindo em mercados de zero bilhões de dólares.”

Em 2016 & 2017, a NVIDIA lançou as arquiteturas Pascal e Volta, respectivamente, o primeiro acelerador de IA baseado em GPU, enquanto a Volta introduziu os Tensor Cores, que aceleraram tarefas de deep learning em até 12 vezes.

Esse ritmo de progresso tem continuado desde então.

Investidores têm se preocupado um pouco que a NVIDIA possa ficar sem novos mercados para justificar seus múltiplos de avaliação elevados. Com o anúncio da CES 2026 sobre IA física, parece que isso ainda não aconteceu.

A implantação física da IA em robôs, carros autônomos e outros sistemas autônomos fornecerá à NVIDIA muitos novos mercados para vender seu hardware.

E seu ecossistema completo, com design aberto e parceria com a Hugging Face, quase garante que todas, exceto as maiores empresas de tecnologia, dependerão da tecnologia NVIDIA para o cérebro de seus robôs, já que tentar reinventar a roda seria muito caro e atrasaria uma empresa demais em relação à sua concorrência.

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