Web3 habilita la economía de los robots: de herramientas industriales a sistemas autónomos

Cuatro dimensiones del marco de actualización de la industria de robots

La industria de robots se encuentra en un doble punto crítico: avances tecnológicos y la innovación en modelos de negocio llegan simultáneamente. En la percepción tradicional, los robots son “herramientas” controladas centralmente, carentes de autonomía colaborativa y de una posición como sujetos económicos. Pero con la integración de nuevas tecnologías como AI Agent, pagos en cadena, Machine Economy, la ecología robótica evoluciona de una competencia unidimensional a un sistema de múltiples capas de acoplamiento: “hardware - inteligencia - pagos - organización”.

El potencial de este cambio ya ha sido valorado en los mercados globales de capital. JPMorgan predice que para 2050, el mercado de robots humanoides podría alcanzar los 5 billones de dólares, impulsando el crecimiento de industrias relacionadas como la cadena de suministro, operaciones y servicios. Para entonces, se espera que la cantidad de robots humanoides en servicio supere los 10.000 millones, transformándose de simples equipos industriales a “participantes sociales a gran escala”.

Comprender esta trayectoria evolutiva implica descomponer toda la ecología en cuatro niveles progresivos:

Primero: Capa de soporte físico — Robots humanoides, brazos mecánicos, drones, estaciones de carga y todos los sistemas embodied. Esta capa resuelve capacidades básicas de movimiento y operación (caminar, agarrar, fiabilidad, coste), pero los robots aún no tienen “estatus de sujeto económico”, incapaces de realizar acciones autónomas como cobrar, pagar o comprar.

Segundo: Capa de percepción y control — Desde control clásico, SLAM, reconocimiento visual hasta los sistemas adaptativos actuales como LLM+Agent y ROS. Esta capa permite que los robots “entiendan, vean, ejecuten”, pero pagos, contratos y autenticación de identidad aún requieren procesamiento manual en backend.

Tercero: Capa de Machine Economy — El lugar donde ocurren cambios fundamentales. Los robots adquieren billeteras digitales, identidades digitales y sistemas de reputación, pudiendo pagar directamente por capacidad computacional, datos, energía y derechos de paso mediante mecanismos como x402 y liquidaciones en cadena; además, cobran autónomamente, gestionan fondos en custodia y activan pagos por resultados. Los robots pasan de ser “activos empresariales” a “participantes en el mercado”.

Cuarto: Capa de coordinación de máquinas — Gran cantidad de robots con pagos y identidades autónomas pueden organizarse en flotas y redes (enjambres de drones, redes de robots de limpieza, redes eléctricas), ajustando precios, programando tareas, licitando, distribuyendo beneficios, e incluso formando economías autónomas en forma de DAO.

Este esquema revela un hecho clave: el futuro de la ecología robótica no es solo una revolución hardware, sino una reconfiguración sistémica de “físico + inteligencia + finanzas + organización”, redefiniendo los límites de capacidades y las formas de captura de valor de las máquinas.

¿Por qué la industria de robots explotará en 2025?

Durante décadas, la tecnología robótica estuvo limitada a laboratorios, exposiciones y escenarios industriales específicos. Pero después de 2025, esa barrera se está superando. Desde los mercados de capital, la madurez tecnológica, hasta las opiniones de observadores como Jensen Huang, CEO de Nvidia, todos transmiten la misma señal: “El momento de ChatGPT para robots generalistas está muy cerca”.

No es solo marketing, sino una señal basada en tres indicadores clave de la industria:

Señal 1: Infraestructura de computación, modelos, simulación y percepción en plena madurez

Procesadores de alto rendimiento, ingeniería de grandes modelos, entornos de simulación de alta fidelidad (Isaac, Rosie) y nuevos algoritmos de control (RT-X, estrategias de difusión) avanzan en paralelo. Estos cuellos de botella históricos ahora tienen bases de ingeniería disponibles.

Señal 2: La inteligencia robótica pasa de control en ciclo cerrado a decisiones abiertas impulsadas por LLM/Agent

La percepción multimodal y nuevos modelos de control dotan a los robots de capacidades cercanas a la inteligencia general—evolucionando de “ejecutar instrucciones predefinidas” a “entender, descomponer tareas y razonar mediante visión y tacto”.

Señal 3: Capacidad de la máquina individual a capacidad de sistema

Los robots evolucionan de “poder realizar acciones” a “poder colaborar, entender y participar en actividades económicas” en un ciclo completo.

Huang Huang predice que en 5 años los robots humanoides entrarán en una adopción comercial masiva, en sintonía con el comportamiento del mercado de capitales y despliegues industriales en 2025.

Impulso dual de capital y tecnología

Validación por capital: récord en financiamiento

Entre 2024 y 2025, la escala y frecuencia de financiamiento en la industria robótica alcanzan niveles sin precedentes. Solo en 2025, varias rondas superan los 500 millones de dólares. Las características comunes de estos financiamientos son:

• No “financiamiento conceptual”, sino enfocado en líneas de producción, cadena de suministro, inteligencia general y despliegues comerciales.
• No proyectos dispersos, sino arquitecturas integradas hardware-software, de pila completa, con servicios de ciclo de vida completo.

El capital no invierte cientos de millones sin motivo; detrás hay una confirmación de la madurez del sector.

Avances tecnológicos: convergencia de múltiples tecnologías

Los avances en AI Agent y grandes modelos elevan a los robots de “dispositivos manipulables” a “agentes inteligentes comprensibles”. La percepción multimodal combinada con nuevos algoritmos de control dota a los robots de capacidades cercanas a la inteligencia general.

La madurez en simulación y transferencia reduce significativamente la brecha entre virtual y real. Entornos de simulación de alta fidelidad permiten entrenar a gran escala en virtual, con bajo coste, y transferir de forma confiable a la realidad. Esto resuelve los cuellos de botella en aprendizaje lento, datos costosos y riesgos en entornos reales.

En hardware, componentes clave como motores de par, módulos de articulación y sensores continúan bajando de coste gracias a la escala de la cadena de suministro. La acelerada aparición de empresas que anuncian producción en masa en China aumenta aún más la capacidad industrial. Por primera vez, los robots tienen una base industrial “reproducible y escalable”.

Mejoras en fiabilidad y eficiencia energética permiten que los robots alcancen el umbral mínimo para aplicaciones comerciales: mejor control de motores, sistemas de seguridad redundantes, sistemas operativos en tiempo real, que garantizan operación estable a largo plazo en escenarios empresariales.

En conjunto, la industria robótica por primera vez cumple con las condiciones para pasar de “demostraciones en laboratorio” a “despliegue real a gran escala”.

Clarificación de la ruta comercial

2025 será el año en que la ruta de comercialización de robots tome forma por primera vez. Empresas líderes como Apptronik, Figure, Tesla Optimus anuncian planes de producción en masa, marcando la transición de prototipos a etapas industrializables y replicables.

Simultáneamente, despliegues piloto en escenarios de alta demanda como logística y automatización industrial validan la eficiencia y fiabilidad en entornos reales.

Con la capacidad de producción en hardware en aumento, el modelo Operation-as-a-Service (OaaS) empieza a validar en mercado. Las empresas pueden ofrecer servicios robóticos mediante suscripción mensual, sin altos costos de adquisición, optimizando significativamente el ROI. Este modelo de negocio innovador se convierte en un motor clave para la adopción masiva de robots.

Al mismo tiempo, redes de mantenimiento, suministro de repuestos, monitoreo remoto y plataformas de operación y mantenimiento se perfeccionan rápidamente. Con estas capacidades, los robots alcanzan condiciones completas para operación continua y ciclo de negocio cerrado.

Capacidades de Web3 en la ecología robótica en tres dimensiones

Con la explosión de la industria robótica, la tecnología blockchain encuentra un posicionamiento claro, complementando capacidades clave en tres dimensiones:

Primera dimensión: Capa de datos — Incentivos distribuidos para entrenamiento de Physical AI con datos multifuente

El núcleo del entrenamiento de modelos de Physical AI radica en la escala, cobertura de escenarios y calidad de interacción de datos del mundo real. La paradigma DePIN/DePAI a través de Web3 ofrece una nueva solución: quién aporta datos, cómo se incentiva esa contribución.

Pero lo esencial es: aunque los datos distribuidos son mayores y más diversos, su calidad no se automatiza y no equivale automáticamente a datos de entrenamiento de alta calidad. El motor de datos en backend aún necesita filtrar, limpiar, controlar sesgos para que puedan usarse en entrenamiento de grandes modelos.

Web3 resuelve el “problema de motivación”, no directamente el de “calidad”.

Tradicionalmente, los datos de entrenamiento de robots provienen de laboratorios, pequeños enjambres o recopilaciones internas, insuficientes. El paradigma DePIN/DePAI con tokens incentiva a usuarios comunes, operadores y controladores remotos a contribuir datos, ampliando significativamente la escala y diversidad de fuentes.

Proyectos típicos incluyen:

• NATIX Network: convierte vehículos en nodos móviles de datos, recolectando video, geolocalización y datos ambientales
• PrismaX: recopila datos de interacción de robots de alta calidad mediante control remoto en marketplaces (captura, clasificación, movimiento de objetos)
• BitRobot Network: hace que nodos robot realicen tareas verificables, generando datos de comportamiento en operación, navegación y colaboración reales

Investigaciones académicas muestran que los datos crowdsourced/distribuidos suelen tener problemas estructurales como “precisión insuficiente, ruido alto y sesgos”. Los datos deben pasar por procesos completos: captura → revisión de calidad → alineación redundante → aumento de datos → completación de colas largas → corrección de etiquetas, no solo “usar al momento”.

Por ello, las redes de datos Web3 ofrecen fuentes más amplias, pero si se convierten en datos de entrenamiento depende de la ingeniería de datos en backend. El valor real de DePIN es proporcionar una base de datos “continua, escalable y de bajo coste” para Physical AI, no resolver inmediatamente la precisión.

Segunda dimensión: Capa de coordinación — OS unificado e identidades distribuidas hacen posible la colaboración entre dispositivos

La industria robótica avanza desde inteligencia en máquina individual a colaboración en enjambre, pero aún existe un cuello de botella: robots de diferentes marcas, formas y tecnologías no comparten información ni se conectan, careciendo de un medio de comunicación unificado. Esto limita la escalabilidad de la colaboración multi-robot, que depende de sistemas propietarios.

En años recientes, sistemas operativos universales como OpenMind ofrecen nuevas soluciones. Estos no son solo software de control tradicional, sino sistemas operativos inteligentes trans-ecos como Android en movilidad, que proporcionan infraestructura común para comunicación, cognición, comprensión y colaboración entre robots.

En arquitecturas tradicionales, sensores, controladores y módulos de inferencia de cada máquina están aislados, sin compartir semántica entre dispositivos. La capa de OS universal mediante interfaces de percepción, formatos de decisión y planificación de tareas permite que los robots tengan por primera vez:

• Descripciones abstractas del entorno (visión/sonido/tacto → eventos semánticos estructurados)
• Comprensión unificada de instrucciones (lenguaje natural → planificación de acciones)
• Expresiones de estado multimodal compartibles

Esto equivale a dotar a los robots de capacidades cognitivas desde la base. Ya no son “actuadores aislados”, sino que poseen una interfaz semántica unificada, integrándose en redes de colaboración más grandes.

El mayor avance del OS universal es la “compatibilidad entre marcas” — por primera vez, robots de diferentes marcas y formas pueden “hablar en un mismo idioma”. Todos los robots de diferentes tipos pueden conectarse a un bus de datos y a interfaces de control unificadas mediante un mismo sistema operativo.

Esto permite a la industria discutir realmente sobre colaboración multi-robot, licitación y planificación de tareas, compartición perceptual y ejecución conjunta en espacios diversos.

En sistemas de colaboración entre dispositivos, peaq representa otra infraestructura clave: un protocolo base que proporciona identidades verificables, incentivos económicos y coordinación en red para máquinas.

Sus componentes centrales incluyen:

1. Identidad de máquina (Machine Identity): peaq registra identidades descentralizadas para robots, dispositivos y sensores, permitiendo que operen como entidades independientes en cualquier red, participando en asignación de confianza y sistemas de reputación, condición previa para que las máquinas sean “nodos de red”.

2. Cuentas económicas autónomas (Autonomous Economic Accounts): Las máquinas obtienen autonomía económica. Con soporte nativo para pagos en stablecoins y lógica de conciliación automática, pueden liquidar sin intervención humana, incluyendo:

• Pago por volumen de datos de sensores
• Pago por uso de computación y modelos
• Liquidación instantánea por servicios entre máquinas (transporte, entrega, inspección)
• Uso de infraestructura como carga autónoma, alquiler de espacios

También pueden usar pagos condicionales: tarea terminada → pago automático; no cumplido → fondos bloqueados o reembolsados. Esto hace que la colaboración entre máquinas sea confiable, auditable y con arbitraje automático, clave para despliegues comerciales a gran escala.

Los ingresos por servicios y recursos que generan las máquinas pueden tokenizarse y reflejarse en cadena, mostrando valor y flujo de caja de forma transparente, trazable, negociable y programable.

3. Coordinación de tareas multi-dispositivo: peaq ofrece un marco para que las máquinas compartan estado y disponibilidad, participen en licitaciones y asignación de recursos (capacidad de cómputo, movilidad, percepción). Las máquinas pueden colaborar como nodos de red, no solo operar aisladamente.

Una vez unificados los lenguajes y las interfaces, las máquinas entran en redes de colaboración reales, no en ecosistemas aislados. Estándares como OpenMind para OS trans-ecos y peaq para redes de coordinación Web3 exploran caminos para que diferentes dispositivos obtengan capacidades verificables de colaboración en redes mayores.

Tercera dimensión: Capa económica — Pagos en cadena y liquidaciones verificables hacen a las máquinas agentes económicos

Si la capa de OS entre dispositivos resuelve “cómo se comunican las máquinas” y la red de coordinación “cómo colaboran”, la red de Machine Economy transforma la productividad robótica en flujos de capital sostenibles, permitiendo que las máquinas se autogestionen y cierren ciclos.

La industria robótica ha carecido durante mucho tiempo de “capacidad económica autónoma”. Los robots tradicionales solo ejecutan instrucciones predefinidas, sin poder gestionar recursos externos, ni poner precio o liquidar sus servicios. En escenarios complejos, dependen de aprobaciones y gestión manual, lo que retrasa la colaboración y dificulta despliegues masivos.

x402: Otorga a las máquinas “estatus de sujeto económico”

Como estándar de pago para agentes de nueva generación, x402 llena esta brecha. Las máquinas pueden iniciar pagos directamente mediante HTTP, usando USDC u stablecoins programables para liquidaciones atómicas. Esto significa que las máquinas no solo cumplen tareas, sino que también compran recursos necesarios:

• Llamadas a capacidad de cómputo (inferencias LLM/control)
• Acceso a escenarios y alquiler de dispositivos
• Servicios laborales ofrecidos por otras máquinas

Por primera vez, las máquinas pueden consumir y producir de forma autónoma como sujetos económicos.

En los últimos años, han emergido casos de colaboración entre fabricantes de robots e infraestructura criptográfica, señalando que la red de Machine Economy avanza de concepto a implementación.

OpenMind × Circle: pagos con stablecoins nativos para máquinas

OpenMind integra su sistema operativo trans-ecos con Circle y USDC, permitiendo que las máquinas usen stablecoins directamente en cadenas de tareas y liquidaciones. Esto representa dos avances:

1. La cadena de ejecución de tareas puede integrarse nativamente con liquidaciones financieras, sin depender de sistemas backend
2. Las máquinas logran pagos “sin fronteras” en entornos multiplataforma y multimarcas

Para la colaboración entre máquinas, esto es la base para convertirse en entidades económicas autónomas.

Kite AI: infraestructura blockchain nativa para agentes en Machine Economy

Kite AI perfecciona la infraestructura de Machine Economy: diseña identidades en cadena específicas para agentes de IA, billeteras componibles y sistemas de pago y liquidación automáticos, permitiendo que los agentes ejecuten transacciones en cadena de forma autónoma. Proporciona un entorno completo para que los robots participen en mercados de forma independiente.

Sus componentes clave incluyen:

1. Capa de identidad de agente/máquina (Kite Passport): emite identidades criptográficas y múltiples claves para cada agente de IA (que en el futuro puede mapearse a robots específicos), permitiendo control granular sobre “quién gasta” y “quién representa”, con capacidad de revocación y responsabilidad. Es la base para que un agente actúe como entidad económica independiente.

2. Stablecoins nativos + primitivas x402 integradas: Kite integra en la cadena el estándar x402, usando USDC u otras stablecoins para liquidaciones, permitiendo que los agentes autoricen transacciones y conciliaciones mediante permisos estándar. Optimizado para pagos M2M de alta frecuencia y microtransacciones (confirmación en fracciones de segundo, bajo coste, auditabilidad).

3. Reglas programables y gobernanza: mediante políticas en cadena, se pueden establecer límites de pago, permisos a comerciantes y contratos, reglas de riesgo y trazabilidad de auditoría, equilibrando seguridad y autonomía en la gestión de billeteras de máquinas.

En resumen, si OpenMind permite que las máquinas “entiendan el mundo y colaboren”, Kite AI con infraestructura blockchain permite que las máquinas “existan en el sistema económico”.

Estas tecnologías construyen una red de Machine Economy con “incentivos de colaboración” y “ciclo de valor”, no solo para que las máquinas puedan pagar, sino también para que puedan:

• Generar ingresos basados en resultados (pago por desempeño)
• Comprar recursos bajo demanda (estructura de costes autónoma)
• Participar en mercados con reputación en cadena (cumplimiento verificable)

Esto significa que las máquinas podrán participar en un sistema completo de incentivos económicos: trabajar → ganar dinero → gastar → optimizar comportamientos de forma autónoma.

Perspectivas y desafíos

Futuro de la integración ecológica

Analizando las tres dimensiones, el papel de Web3 en la industria robótica se vuelve cada vez más claro:

• Dimensión de datos: provee incentivos escalables y multifuente, mejorando la cobertura de escenarios de larga cola
• Dimensión de colaboración: introduce identidades unificadas, interconexión y mecanismos de gobernanza de tareas para colaboración entre dispositivos
• Dimensión económica: mediante pagos en cadena y liquidaciones verificables, ofrece un marco de comportamiento económico programable para las máquinas

Estas capacidades sientan las bases para el prototipo de Internet de las Máquinas, permitiendo que las máquinas colaboren y operen en entornos más abiertos y auditables.

Incertidumbres aún presentes

Aunque la ecología robótica experimentará avances sin precedentes en 2025, el camino desde “viabilidad técnica” a “escala y sostenibilidad” enfrenta múltiples incertidumbres — no solo por limitaciones tecnológicas, sino por complejidades en ingeniería, economía, mercado y regulación.

¿Es realmente viable comercialmente?

Aunque en percepción los robots han logrado avances en percepción, control e inteligencia, la adopción masiva dependerá de si la demanda real y el retorno económico justifican la inversión. La mayoría de los robots humanoides y generalistas aún están en fases piloto y de validación, sin datos a largo plazo que confirmen si las empresas están dispuestas a pagar por sus servicios a largo plazo, ni si los modelos OaaS/RaaS podrán mantener un ROI estable en diferentes industrias. Además, la rentabilidad en entornos no estructurados y complejos aún no está completamente establecida. En muchos escenarios, la automatización tradicional o la mano de obra humana siguen siendo más baratas y confiables.

Esto implica que la viabilidad técnica no garantiza automáticamente la económica, y la incertidumbre en la comercialización afectará la velocidad de expansión del sector.

Desafíos sistémicos en fiabilidad y operación

El mayor reto práctico no es solo “cumplir tareas”, sino mantener operaciones estables, confiables y de bajo coste a largo plazo. En despliegues masivos, fallos de hardware, costos de mantenimiento, actualizaciones de software, gestión energética, seguridad y responsabilidad pueden convertirse en riesgos sistémicos rápidamente.

Incluso si los modelos OaaS reducen la inversión inicial, los costos ocultos de operación, seguros, responsabilidad y cumplimiento pueden erosionar la rentabilidad. Sin fiabilidad que supere los mínimos comerciales, la visión de redes de robots y Machine Economy será difícil de realizar.

Colaboración ecológica, convergencia de estándares y adaptación regulatoria

El ecosistema robótico evoluciona rápidamente en niveles de OS, marcos de agentes, protocolos blockchain y estándares de pago, pero aún fragmentado. La colaboración entre dispositivos, fabricantes y sistemas es costosa, y los estándares universales aún no se han consolidado, lo que puede generar fragmentación, redundancia y pérdida de eficiencia.

Al mismo tiempo, robots con capacidad de decisión autónoma y autonomía económica desafían los marcos regulatorios y legales existentes: la responsabilidad, la conformidad en pagos, los límites de datos y seguridad aún no están claros. Si las regulaciones y estándares no acompañan la evolución tecnológica, la implementación de la Machine Economy enfrentará incertidumbres regulatorias y de cumplimiento.

En resumen, las condiciones para la adopción masiva de robots se están formando gradualmente, y los prototipos de la Machine Economy emergen en la práctica industrial. Aunque Web3 × Robotics aún está en etapas tempranas, ya muestra un potencial de desarrollo a largo plazo que merece atención.