La industria de la IA física está experimentando una nueva ola de crecimiento. Recientemente, el analista del sector Andrew Kang afirmó que para 2026, la escala de datos de la IA física podría multiplicarse por 100. Esta predicción no es infundada: desde 2025, la IA en el campo de los robots ya ha comenzado a superar los dos principales cuellos de botella, la arquitectura del modelo y la recopilación de datos.

La tasa de éxito de tecnologías de aprendizaje por refuerzo(RL) de empresas líderes como Figure y Dyna ya supera el 99%, ¿qué significa esto? Significa que la eficiencia del aprendizaje automático ha experimentado una transformación cualitativa. Al mismo tiempo, los avances en tecnologías de memoria y modelos de lenguaje visual(VLM) también están reduciendo significativamente los costos de etiquetado de datos; tareas que antes requerían mucho trabajo manual ahora están más automatizadas.

El ciclo desde los avances tecnológicos fundamentales hasta la implementación práctica se está acortando. La integración de la IA con el mundo físico ya no es una planificación a largo plazo, sino que está en marcha de manera tangible. ¿Qué significa esta tendencia para el desarrollo de los sectores relacionados? El mercado tiene su propia respuesta.