El bombo de los robots humanoides en China: ¿éxito rotundo o burbuja a punto de estallar?

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¡Saludos, entusiastas de la tecnología y observadores de China! Vuestro amigable blogger americano desde el Reino del Medio está de vuelta, y esta vez, la cosa se pone caliente en el mundo de la robótica, concretamente, en el de los robots humanoides. Si pensabais que la escena de los vehículos eléctricos (VE) en China era intensa, abrochaos los cinturones, porque la revolución robótica está calentando motores y provocando chispas en el normalmente impasible mundo del capital riesgo chino.

Para los que os incorporáis ahora, China se está volviendo absolutamente loca por los robots humanoides. Olvidaos de los brazos robóticos toscos de las fábricas y pensad más en androides de película de ciencia ficción, capaces de caminar, hablar e incluso, puede que algún día, fregar los platos. Esto no es solo una moda tecnológica pasajera; estamos hablando de una industria potencial que podría remodelar la manufactura, el sector servicios e incluso nuestros hogares. El gobierno chino está apostando fuerte por la autosuficiencia tecnológica, y la robótica, especialmente la inteligencia encarnada (que es el término elegante para robots que pueden interactuar con el mundo físico de forma inteligente), está en la vanguardia de ese impulso.

Pero como ocurre con cualquier fiebre del oro tecnológica, especialmente aquí en China, donde las cosas se mueven a la velocidad de la luz, están empezando a surgir dudas sobre si este bombo de los robots humanoides es algo real o simplemente otra burbuja tecnológica a punto de estallar. Y dejadme que os diga, amigos, que el debate se está poniendo picante.

Recientemente, se ha desatado una gran bronca en la comunidad inversora china, una auténtica batalla campal digital, si me permitís la expresión, provocada nada menos que por Zhu Xiaohu, socio gerente de GSR Ventures. Ojo, Zhu no es un inversor cualquiera; es un peso pesado de la inversión tecnológica. Pensad en él como el tipo que apostó pronto por Ofo (la empresa de bicicletas compartidas que se disparó y luego se estrelló de forma espectacular) y Ele.me (el gigante de la entrega de comida a domicilio que ahora forma parte de Alibaba). Es conocido por sus opiniones agudas y contrarias, y esta vez está arrojando serias dudas sobre la fiesta de los robots humanoides.

En una reciente entrevista que sacudió los círculos tecnológicos y financieros chinos, según un artículo en 金石杂谈 (Jinshi Zatan), Zhu declaró: “Estamos saliendo en masa de los proyectos de robots humanoides”. ¡Boom! Vaya forma de soltar una bomba con forma de robot. ¿Su razonamiento? Que “no ve un camino claro hacia la comercialización” y siente que hay “demasiado consenso” en torno al sector. En el lenguaje de Zhu, eso es básicamente una señal de venta.

Para entender la perspectiva de Zhu, hay que comprender su filosofía de inversión. Es un firme creyente en lo que él llama “inversión anticongreso”. Su mantra es “comprar en desacuerdo, vender en acuerdo”. Pensad en ello como en la bolsa: se gana dinero cuando se compra barato cuando todo el mundo duda, y se vende caro cuando todo el mundo está clamando por entrar. Argumenta que los beneficios se obtienen a menudo cuando las opiniones están divididas, y que las expectativas altas y unificadas a menudo pueden conducir a valoraciones infladas y posteriores desplomes, como ese temido día de negociación “abierto es cerrado” que atormenta las pesadillas de muchos inversores. Señala los anteriores booms tecnológicos, como la locura farmacéutica de 2020 y los frenesíes de las baterías de litio y el baijiu (licor blanco chino) de 2021, como ejemplos de mercados en los que las expectativas uniformes condujeron a un rápido ascenso y luego a una fuerte caída.

Los éxitos pasados de Zhu en jugadas “anticongreso” son legendarios en los círculos de capital riesgo chinos. Tomemos Ofo, por ejemplo. GSR Ventures invirtió dinero en las rondas A, B y C de Ofo allá por 2016. Pero en diciembre de 2017, al ver que una fusión con su rival Mobike era improbable, Zhu vendió supuestamente su participación a Alibaba con una prima del 20%, haciendo una salida limpia mientras que otros, incluidos Xiaomi, Tencent, Matrix Partners China, ZhenFund y CPE Yuanfeng, se quedaron con las manos vacías. Alibaba, al parecer, se convirtió en el “gran pardillo” en ese acuerdo, un término común en la jerga de Internet china para alguien que acaba pagando de más en un mercado inflado.

Otro ejemplo es Ele.me. GSR invirtió unos pocos millones de dólares en 2011. Cuando Alibaba adquirió Ele.me por la friolera de 9.500 millones de dólares, GSR se marchó con un retorno de decenas de veces su inversión inicial. Zhu incluso lo celebró en su WeChat朋友圈 (WeChat Moments, la omnipresente plataforma de redes sociales en China), diciendo: “Antes de que estalle la guerra total de los Tres Reinos, dejemos que los inversores financieros se retiren ilesos, por lo que debemos agradecer a Alibaba BABA”. De nuevo, Alibaba fue jocosamente calificado como el “gran pardillo”. Esta narrativa se extiende incluso a eventos más recientes, y algunos bromean con que la inversión de 6.000 millones de dólares de Alibaba en Kimi, un chatbot chino de IA, podría ser otro ejemplo. Ay. No es de extrañar que algunos sugieran que el departamento de inversiones de Alibaba necesita una sacudida.

Sin embargo, el historial de Zhu no está exento de críticas. Como señalan algunos internautas, también ha tenido su parte de errores y posturas controvertidas. Un comentario en línea lo resumió sin rodeos: “No le gustaba Zhang Yiming (fundador de ByteDance, la empresa matriz de TikTok), no invirtió en Xiaohongshu (una plataforma china de redes sociales y comercio electrónico enormemente popular), en la que invirtió su colega (Zhang Yutong, ahora envuelto en una demanda con GSR por inversiones en Kimi). No menciona estas cosas”. El comentario señala además el escepticismo inicial de Zhu sobre los grandes modelos lingüísticos (LLM), para luego expresar interés en invertir en DeepSeek (una estrella china emergente de LLM) después de su éxito. El año pasado, Zhu dijo que no invertiría en ninguna empresa de LLM, solo para dar un giro de 180 grados en una entrevista a principios de 2025, declarando: “Si DeepSeek se abre a la financiación, definitivamente invertiré, el precio no es importante, la clave es participar”. ¡Vaya cambio de opinión!

Pero son los pronunciamientos de Zhu sobre la “burbuja” de los robots humanoides los que realmente han levantado ampollas. Y ahí es donde entra en escena Zhang Ying, el fundador de Matrix Partners China, una de las firmas de capital riesgo de primer nivel de China. Zhang arremetió contra el escepticismo de Zhu, afirmando: “Dile al jefe Zhu que deje de meterse donde no le llaman”. Continuó argumentando que el “campo de la robótica está en auge, un sector importante, con cien flores floreciendo. Es normal que haya algunas burbujas en el proceso. Con el tiempo, el sector de los robots humanoides definitivamente producirá grandes empresas”. Básicamente, la opinión de Zhang es: relájate, Zhu, es una nueva industria, las burbujas son parte del juego, y el potencial a largo plazo es enorme.

Zhang no se detuvo ahí. Añadió: “Después de que el jefe Zhu diga algo como esto, tengo curiosidad por saber qué empresas de alta calidad en el sector de la robótica seguirán hablando con él, y mucho menos aceptando su dinero”. En términos menos diplomáticos, como lo tradujo un comentarista de Internet chino, Zhang estaba diciendo esencialmente: “Jefe Zhu, ya nadie va a jugar contigo”. ¡Ay, otra vez!

No es la primera vez que Zhu y Zhang no están de acuerdo públicamente. El año pasado, se enfrentaron por las mejores estrategias de salida para los inversores de capital riesgo. Zhu argumentó que exigir dividendos se había convertido en el consenso para la mayoría de los inversores de capital riesgo en fase inicial, con el objetivo de recuperar su principal en un plazo de cinco años dado el incierto entorno de salida. Zhang replicó que los sofisticados Limited Partners (LPs, los inversores en fondos de capital riesgo) en dólares estadounidenses no aceptarían ni creerían en un rendimiento basado en dividendos a cinco años. Mantuvo que los LPs de primer nivel todavía creen en el potencial a largo plazo del mercado chino y en las salidas del mercado de capitales para empresas de alta calidad. Los dividendos, en su opinión, son meramente una herramienta complementaria y representan una “venta barata” para los LPs en dólares estadounidenses, un esfuerzo sin sentido.

Para añadir complejidad al asunto, Wang Xingxing, fundador de Unitree Robotics (la empresa detrás de esos robots bailarines virales), también ha opinado sobre el estado actual del desarrollo de robots humanoides. Básicamente, dijo que los robots humanoides todavía están en el nivel “L2” de la conducción autónoma: fases iniciales, amigos. Todo el mundo espera saltar a las capacidades “L3” (producción en masa y viabilidad comercial), pero ese salto es un aumento masivo, varias veces mayor, en la dificultad. Es como pasar de la asistencia a la conducción a la conducción totalmente autónoma, un enorme salto en la capacidad tecnológica y la aplicación en el mundo real.

A pesar de estos desafíos, el bombo en torno a los robots humanoides en China ha sido innegablemente impulsado por empresas como DeepSeek, lo que ha llevado a una reevaluación de los activos tecnológicos chinos. Los precios de las acciones de las empresas relacionadas con la robótica se han disparado. Incluso gestores de fondos como Yan Siqian de Penghua Fund y Zhang Lu de Yongying Fund se han convertido en campeones en las clasificaciones de rendimiento de los fondos, con ganancias anuales de hasta el 65% y el 57% respectivamente, en gran parte gracias a sus apuestas por la robótica humanoide.

Solo este año, 22 empresas cotizadas en el sector de los robots humanoides han visto sus precios de las acciones aumentar en más del 50%, y un asombroso número de 56 de las 108 empresas del sector de la robótica rastreado por Wind han subido más del 20%. Empresas como Changsheng Bearing, Zhongda Leader y Xiangyang Bearing han experimentado ganancias increíbles, disparándose un 165%, un 129% y más del 70% respectivamente.

Sin embargo, las últimas semanas han traído una dosis de realidad. Estas acciones conceptuales de robots humanoides de alto vuelo han comenzado a experimentar una dolorosa corrección. Los precios de las acciones han retrocedido, revelando la falta de ganancias sólidas para respaldar las valoraciones. Xiangyang Bearing, por ejemplo, que se enfrenta a acusaciones de fraude por parte de sus controladores reales e incluso a prisión, se ha desplomado más del 30% esta semana. Changsheng Bearing ha bajado un 8,78%, Zhongda Leader ha caído un 12,38% y Zhaowei Machinery & Electronics ha bajado un 20% desde su pico. ¿Es esta la “burbuja” de la que hablaba Zhu Xiaohu? Puede ser.

Como era de esperar, las reacciones en línea a la tesis de la “burbuja” de Zhu Xiaohu han sido mixtas. Algunos internautas lo tachan de “listillo” y “buscabroncas”. Otros argumentan que “si pueden reemplazar completamente a las niñeras y completar todas las tareas domésticas, entonces se convertirán en necesidades domésticas”, trazando paralelismos con los primeros días de los vehículos eléctricos, cuando los escépticos fueron refutados. Algunos comentarios sugieren que “la gente no puede ganar dinero fuera de su rango cognitivo”, lo que implica que el escepticismo de Zhu sobre los robots y los modelos de IA se debe a sus propias limitaciones. ¡Ay, qué quema! Algunos incluso dijeron sin rodeos: “Zhu Xiaohu es simplemente viejo”. Y luego está el comentario brutalmente honesto: “Hablando en lenguaje humano, no lo entendió, así que se salió”. Por supuesto, hay quienes están de acuerdo con Zhu, con un comentarista que afirma simplemente: “Claramente, está huyendo en la cima”.

Para resumir los argumentos centrales de Zhu Xiaohu, tal como los recopiló Touzhong.com, se reduce a evitar proyectos con alto consenso y caminos de comercialización poco claros. Su filosofía de inversión está profundamente arraigada en la viabilidad comercial, enfatizando dos dimensiones clave: el consenso del mercado y el potencial comercial. El peor de los casos, según Zhu, es “un consenso de mercado extremadamente concentrado con una comercialización poco clara”, citando los grandes modelos lingüísticos del año pasado como un excelente ejemplo. Afirma que GSR Ventures nunca ha ganado dinero en tales casos. Sus inversiones ganadoras, argumenta, suelen estar en áreas con bajo consenso de mercado pero claras perspectivas de comercialización.

Analicemos los puntos clave de Zhu de la entrevista de Touzhong.com:

1. Decisiones de inversión que reflejan el valor: Zhu enfatiza el enfoque de GSR en las aplicaciones y el lado del consumidor, evitando la inversión en modelos fundacionales. Su filosofía de inversión prioriza las “posibilidades claras de comercialización”. Señala que, si bien su escepticismo sobre los grandes modelos fue controvertido el año pasado, ahora se está aceptando más ampliamente. Insinúa que el éxito de DeepSeek podría hacer que muchas inversiones en grandes modelos parezcan tontas, debido a los desafíos de valoración y salida.
2. Inversiones de comercialización a largo plazo: Zhu señala inversiones como Xiaohongshu, que comenzó como una guía de compras en PDF de Hong Kong y solo logró una comercialización a gran escala años después. Argumenta que algunos negocios, como las plataformas de intercambio de compras, tienen un potencial de comercialización inherentemente claro desde el principio. (Vale la pena señalar la irónica nota al margen de que Xiaohongshu fue invertido por Zhang Yutong, el colega de GSR ahora en una disputa legal relacionada con las inversiones en Kimi, lo que agrega otra capa de complejidad a la dinámica interna de GSR).
3. Estilo de inversión impulsado por la contabilidad: El estilo de inversión de Zhu se basa en “hacer los cálculos”. Prioriza la economía unitaria, los costos de adquisición de clientes y las tasas de retención sobre las grandes narrativas. Admite perder el sueño por las finanzas poco claras y encuentra consuelo en las inversiones con modelos financieros bien definidos y predecibles.
4. Dos dimensiones clave: Consenso y comercialización: Zhu reitera la importancia del consenso y la comercialización en las decisiones de inversión. Destaca la estrategia de centrarse en sectores con “sin consenso pero con una comercialización clara” en el último año, como las aplicaciones de consumo y de IA, que considera que ofrecen la mejor “relación costo-rendimiento”.
5. Alto consenso, comercialización poco clara: Inteligencia encarnada: Zhu identifica la inteligencia encarnada, particularmente los robots humanoides, como un excelente ejemplo de un sector con “alto consenso pero comercialización poco clara”. Reconoce el bombo actual, pero cuestiona la viabilidad comercial de los robots humanoides, especialmente a corto plazo. Las altas valoraciones impulsadas por el consenso concentrado lo convierten en un sector que los inversores de capital riesgo en fase inicial como GSR tienden a evitar.
6. Estrategia de salida cuando la comercialización no está clara: Zhu afirma que cuando los caminos de comercialización no están claros y el consenso es alto, “generalmente comenzamos a salir”. Confirma las recientes salidas de GSR de proyectos de inteligencia encarnada en fase inicial, citando el alto consenso actual como una oportunidad de salida a pesar de las perspectivas comerciales poco claras. Se pregunta quiénes serán los clientes reales de los robots humanoides de más de 100.000 dólares.
7. Reevaluación de los activos tecnológicos chinos e inversión de LP en dólares: Zhu expresa su esperanza de un aumento sostenido en las acciones tecnológicas de Hong Kong (Índice Tecnológico Hang Seng) para alentar a los LP en dólares estadounidenses a reinvertir en tecnología china. Sugiere que podría ser necesaria una tendencia alcista sostenida de seis meses en Hang Seng Tech para cambiar significativamente el sentimiento de los LP.
8. Enfoque en aplicaciones prácticas de IA: Si bien reconoce el revuelo en torno a los agentes de IA y la codificación de IA, Zhu enfatiza el enfoque de GSR en proyectos “prácticos” con una comercialización clara, clientes que pagan, ciclos de ventas cortos y modelos de negocios sostenibles y de alta retención. Prefiere lo “aburrido” pero rentable a lo “sexy” pero incierto.
9. Barrera de entrada en herramientas de IA 100%: Zhu expresa su escepticismo sobre las herramientas de IA 100%, prediciendo que se convertirán en productos básicos debido a la intensa competencia en China. Argumenta que las herramientas con una combinación de IA y aportes humanos ofrecen barreras de entrada más sólidas, incluso si les parecen menos “de alta tecnología” a algunos inversores.
10. Participación indirecta de GSR en Moonshot AI (Yue Zhi An Mian) y desafíos de salida: Cuando se le pregunta sobre la participación indirecta de GSR en Moonshot AI (Yue Zhi An Mian, otra destacada empresa china de LLM), Zhu admite la incertidumbre sobre las estrategias de salida. Señala la limitada actividad de fusiones y adquisiciones en el sector tecnológico chino en comparación con los EE. UU., donde incluso las empresas de LLM de segundo nivel vieron oportunidades de adquisición el año pasado. Cree que las salidas para las inversiones en LLM en China serán aún más desafiantes.
11. El último bastión de la humanidad: Campos humanísticos y relacionados con las artes: Zhu sugiere que los campos humanísticos y relacionados con las artes, que requieren juicio estético y comprensión matizada, podrían ser el “último bastión” contra la disrupción de la IA. Observa que el contenido generado por IA, aunque técnicamente competente, a menudo carece de sutileza humana y profundidad estética. Utiliza la escritura de DeepSeek como ejemplo, elogiando su elocuencia pero señalando su distinto “sabor a IA”.
12. Inversión perdida en Unitree Robotics y perfilado de talento: Al abordar la oportunidad perdida de invertir en Unitree Robotics, Zhu refuta la idea de que se debió a los antecedentes de “屌丝 (diao si, perdedor/plebeyo)” del fundador Wang Xingxing. Afirma que las inversiones exitosas de GSR han sido típicamente en empresas fundadas por “nadies” en el momento de la inversión. Recuerda el consejo de un inversor de capital riesgo experimentado contra la inversión en emprendedores de segunda vuelta, ya que podrían ser demasiado confiados y propensos a errores.
13. Inversión perdida en Zhang Yiming (ByteDance) y sesgo: Al reconocer la pérdida de la inversión en Zhang Yiming (ByteDance/TikTok), Zhu admite la dificultad de superar los sesgos personales. Sugiere “hacer las paces con uno mismo” y centrarse en sectores familiares y seguros en lugar de tratar de perseguir todas las tendencias de moda o apuntar a un resultado de “el ganador se lo lleva todo”.
14. Optimismo sobre las salidas en 2025: Zhu expresa un mayor optimismo sobre las salidas en 2025, citando el mercado de valores de Hong Kong como un canal de salida viable e impulsado por el mercado.
15. Conflicto con Zhang Yutong y conflicto generacional frente a juicio empresarial: Zhu descarta la noción de que el conflicto con Zhang Yutong sea un choque generacional entre un socio más joven “representativo en busca de trabajo” y un socio más antiguo “conservador”. Insiste en que el desacuerdo se debe puramente al juicio del modelo de negocio y que los recientes desarrollos del mercado han validado el escepticismo de GSR sobre los modelos básicos.

Este debate no es solo entre dos inversores; refleja una tensión más amplia en la escena tecnológica china en este momento. ¿Estamos en la cúspide de una auténtica revolución robótica que transformará las industrias y la vida diaria, o estamos simplemente atrapados en otra ola de promesas tecnológicas exageradas alimentadas por capital barato y FOMO (miedo a perderse algo)?

Para obtener otra perspectiva, recurramos a una entrevista con Xu Huazhe, cofundador de Starry Sea AI, otra empresa en el espacio de la inteligencia encarnada. En una entrevista con el Southern Metropolis Daily el 27 de marzo de 2025, Xu ofreció una visión más matizada, reconociendo el potencial de una burbuja pero enfatizando el valor subyacente del sector.

Xu declaró: “Las burbujas de inteligencia encarnada son mejores que las burbujas del metaverso”. Su razonamiento es que la inteligencia encarnada se basa en “cimientos de hardware sólidos y útiles”, e incluso si se forma y estalla una burbuja, dejará resultados tangibles, a diferencia de algunos otros sectores publicitados que colapsan sin ningún impacto duradero. Cree que las empresas con sólidas capacidades de recaudación de fondos y la capacidad de producir resultados en el mundo real podrán resistir los ciclos y capitalizar la próxima ola de entusiasmo del mercado.

Starry Sea AI, fundada en septiembre de 2023, es un actor relativamente joven en el campo de la inteligencia encarnada, pero ya está causando sensación. Curiosamente, uno de sus cuatro cofundadores, Xu Huazhe, es profesor en el Instituto de Ciencias de la Información Interdisciplinarias de la Universidad de Tsinghua, mientras que los otros tres tienen experiencia en empresas de conducción autónoma. Esta combinación de experiencia académica e industrial es un rasgo común entre muchas nuevas empresas chinas de IA y robótica.

Starry Sea AI ha estado en una racha de recaudación de fondos, cerrando una ronda Serie A de 300 millones de RMB (aproximadamente $42 millones de dólares) a fines de febrero de 2025. Esta fue su cuarta ronda de financiación en solo un año, lo que eleva su financiación total a casi $100 millones de dólares, con Ant Group liderando dos de las rondas. La inversión continua de Ant Group es una fuerte señal de confianza en el sector, especialmente dadas las profundas reservas financieras de Ant y su interés estratégico en las tecnologías futuras.

El viaje empresarial de Xu con Starry Sea AI es su primera incursión en el mundo de las startups. En la entrevista, habló sobre la estrategia comercial de Starry Sea AI, la hoja de ruta tecnológica y las tendencias más amplias de la industria, incluida la afluencia de actores intersectoriales, la carrera hacia la producción en masa y el frenesí de financiación actual.

Actores intersectoriales y dinámica de startups:

Xu señaló el número creciente de empresas de diversos sectores que ingresan al espacio de los robots humanoides, incluidos fabricantes de automóviles, empresas tradicionales de robots industriales, fabricantes de electrodomésticos e incluso gigantes de teléfonos inteligentes como vivo. Ve esto como una señal positiva para la industria.

“Para las empresas de automóviles, el mercado de vehículos eléctricos ya está muy concurrido. Los ‘gigantes’ están buscando su próximo punto de crecimiento. ¿Cuál es el próximo punto de actualización en la fabricación? Todos piensan naturalmente en los robots, especialmente en los robots de inteligencia encarnada que ahora están de moda. En términos de uso, los robots encarnados pueden trabajar en fábricas de automóviles, conectarse con electrodomésticos y combinarse con teléfonos móviles para actuar como cerebros y cuerpos móviles. Por lo tanto, los actores intersectoriales tienen fuertes motivaciones”.

Si bien reconoce el aumento de la competencia, Xu también ve beneficios para las startups. “Lo bueno es que tenemos más socios con los que jugar y podemos lograr cosas juntos. Por ejemplo, no podemos fabricar dispositivos MR (realidad mixta) nosotros mismos, pero empresas como vivo, que ven MR como parte de su diseño de tecnología robótica, significan que es posible que no tengamos que gastar $30,000 para comprar Vision Pro de Apple en el futuro. En cambio, podemos trabajar con socios en el sector de la inteligencia encarnada”.

Cree que la afluencia de actores valida el potencial futuro del sector. “Más actores que ingresan significa que el sector de la inteligencia encarnada está mejorando. Todos creen que esta vía tiene un futuro y perspectivas y puede producir resultados. Cuanta más gente invierta, más rápido se desarrolla el sector, lo que generalmente es beneficioso para la industria”.

Sin embargo, Xu también reconoce los desafíos para las startups. “Cómo las pequeñas startups implementan sus estrategias es en realidad un tema difícil porque los recursos de las startups definitivamente no son tan abundantes como los de los ‘gigantes’. Los gigantes pueden fácilmente obtener el dinero que hemos recaudado”.

¿Su consejo para las startups? “Primero, sean firmes. Cuando estén seguros de algo, actúen e iteren inmediatamente para ocupar la mente de los usuarios o aprovechar los escenarios de aplicación. La decisión es una ventaja para las startups. Las grandes empresas a menudo son más vacilantes, temen perder oportunidades, pero tampoco están dispuestas a participar de inmediato antes de ver las cosas claramente. Esto nos da un tiempo valioso para sobrevivir”.

Xu enfatiza la importancia de mantener el liderazgo tecnológico, especialmente en las primeras etapas. “Porque en la etapa actual, si bien el dinero es importante, todavía es difícil encontrar personas en el mercado que puedan hacer que la inteligencia encarnada suceda. Puede haber un máximo de 20 personas en todo el país que puedan entrenar VLA (modelos de visión-lenguaje-acción). Esto les da a las startups la posibilidad de extender su tiempo de ventaja tecnológica tanto como sea posible. Una vez que la tecnología madure más adelante, siempre y cuando gasten dinero, pueden encontrar personas que puedan hacer inteligencia encarnada. En este momento, el dinero se vuelve más importante. Obviamente, gastar mucho dinero no es una fortaleza de las startups”.

También destaca la necesidad de que las startups logren rápidamente la producción en masa. “Al igual que construir vehículos de nueva energía, una vez que llega el punto de inflexión de la producción en masa, será difícil volver a entrar en el juego. Por lo tanto, las startups deben alcanzar el punto de inflexión con otros jugadores lo antes posible, o alcanzar el punto de inflexión primero”.

Producción en masa y estrategias de precios:

Xu cree que el “punto de inflexión de la producción en masa” aún está por llegar, y es difícil predecir la escala exacta. Si bien 2025 se promociona como el “año de la producción en masa” para los robots humanoides, Xu ve esto más como una narrativa de marketing.

“Cuando realmente te adentras en el desarrollo de hardware, encontrarás que no es tan difícil como se imagina. Se trata más de ordenar claramente cada cadena, asegurando que cada parte esté bien desarrollada y luego juntándolas. Por lo tanto, la llegada de la producción en masa es técnicamente alcanzable. En segundo lugar, el entusiasmo del mundo exterior por los robots humanoides también juega un cierto papel catalizador en el logro de una mayor producción en masa”.

Minimiza la reciente tendencia de “marketing de bajo precio”, como el precio inicial de 39,900 RMB (aproximadamente $5,500 dólares) ofrecido por Songyan Dynamics para su robot humanoide. Ve esto más como una táctica de marketing para crear conciencia de marca en las primeras etapas, similar al precio inicial de 99,000 RMB (aproximadamente $13,750 dólares) de Unitree para su robot G1, que en realidad se vende por más de 300,000 RMB (aproximadamente $41,600 dólares) a los laboratorios. También señala que estos robots de menor precio son de menor estatura, lo que naturalmente conduce a menores costos.

Hardware frente a “Máquina completa + Inteligencia encarnada” e integración vertical:

Xu cree que si bien ingresar al mercado de hardware de robots humanoides todavía es factible, el verdadero desafío y la oportunidad radican en la creación de soluciones de “máquina completa + inteligencia encarnada”. Ve la “integración vertical” (controlar tanto el hardware como la IA) como el enfoque óptimo.

“‘Máquina completa + inteligencia’ es de hecho un mejor modelo en la actualidad. La razón es que, similar a Internet, la entrada también es muy importante para la industria de la inteligencia encarnada. Quien tenga la entrada está más cómodo. Con toda la máquina robótica, hay una entrada de datos. Quien obtenga los datos puede crear mejores modelos, y mejores modelos brindan mejores experiencias a los usuarios. Las empresas puramente de modelos de inteligencia encarnada solo pueden comprar la entrada a otros”.

Reconoce el camino alternativo de centrarse únicamente en los modelos de IA, como Physical Intelligence, con sede en EE. UU., que tiene como objetivo empoderar a las empresas de hardware con su IA. Sin embargo, Xu cree que este enfoque es menos adecuado para China, dada la ventaja de fabricación de hardware (优势) de China y la tendencia de los fabricantes de robots chinos a querer controlar toda la pila.

Starry Sea AI está buscando un alto grado de autosuficiencia de hardware, apuntando al 80-90% de desarrollo interno, subcontratando solo chips (Nvidia o nacionales) y algunos componentes del motor en las primeras etapas, con planes de aumentar también la producción interna de componentes del motor.

“Almacenar alimentos” y “Prepararse para el invierno”:

Xu enfatiza una mentalidad cautelosa, de “se acerca el invierno”, aprendida de la experiencia de sus cofundadores en el sector de la conducción autónoma. Destaca “almacenar alimentos” (mantener una fuerte reserva de efectivo) y evitar el gasto excesivo y la rápida expansión, priorizando la supervivencia y la sostenibilidad a largo plazo sobre el bombo a corto plazo y el crecimiento a toda costa.

También cree en el poder de los equipos pequeños y de élite para la innovación, citando a DeepSeek como ejemplo. Argumenta que los equipos grandes pueden atascarse en los gastos generales de comunicación, lo que dificulta la velocidad de innovación. Starry Sea AI está manteniendo intencionalmente el tamaño de su equipo relativamente pequeño (alrededor de 80 personas), centrándose en contratar a los mejores talentos en lugar de expandirse rápidamente con personas de desempeño promedio.

Demostraciones del modelo VLA y educación para inversores:

Xu señala la prevalencia de las demostraciones del modelo VLA (visión-lenguaje-acción) en la industria, a menudo utilizadas para la recaudación de fondos y la publicidad. Distingue entre las demostraciones dirigidas al público en general, a menudo muy editadas y visualmente impresionantes, y las demostraciones dirigidas a los expertos de la industria, que buscan demostraciones de “un solo disparo” que muestren la ejecución de acciones de secuencia larga, el seguimiento de instrucciones en lenguaje, la destreza y las capacidades de generalización.

Cree que los inversores sofisticados pueden ver a través de las demostraciones superficiales y comprender la tecnología subyacente. Starry Sea AI se ha centrado en “educar” a sus inversores