--- title: "NVIDIA acelera la “Inteligencia Artificial física” con nuevos modelos abiertos y robots de socios globales en CES 2026" description: "La robótica vive un momento de inflexión: ya no se trata solo de máquinas programadas para repetir una tarea, sino de sistemas capaces de ver, razonar y actuar en entornos reales con una flexibilidad..." url: https://revistacloud.com/nvidia-acelera-la-inteligencia-artificial-fisica-con-nuevos-modelos-abiertos-y-robots-de-socios-globales-en-ces-2026/ date: 2026-01-09 modified: 2026-01-09 author: "Nota de Prensa" image: https://revistacloud.com/wp-content/uploads/2026/01/ces-2026-global-robotics-partners.jpg categories: ["Empresas", "Inteligencia artificial", "Noticias"] tags: ["Física", "NVIDIA", "robots"] type: post lang: es --- # NVIDIA acelera la “Inteligencia Artificial física” con nuevos modelos abiertos y robots de socios globales en CES 2026 La robótica vive un momento de inflexión: ya no se trata solo de máquinas programadas para repetir una tarea, sino de sistemas capaces de **ver, razonar y actuar** en entornos reales con una flexibilidad cada vez más cercana a la humana. En el marco de CES 2026, NVIDIA ha presentado un paquete de **modelos abiertos, frameworks y nuevas piezas de infraestructura** orientadas a lo que la compañía denomina “Inteligencia Artificial física”, junto a robots y máquinas autónomas de socios como [Boston Dynamics](https://revistacloud.com/tag/boston-dynamics/), Caterpillar, Franka Robotics, Humanoid, LG Electronics o NEURA Robotics. El anuncio no es menor por una razón práctica: construir robots “generalistas-especialistas” —capaces de aprender múltiples tareas y adaptarse— exige hoy un volumen de datos, simulación y entrenamiento que suele quedar fuera del alcance de muchos equipos. La estrategia de NVIDIA apunta a **rebajar esa barrera** liberando modelos base y herramientas que permitan a los desarrolladores saltarse parte del preentrenamiento y concentrarse en el ajuste fino, la evaluación y la integración en hardware. ## Modelos abiertos para que los robots “entiendan” el mundo En el núcleo del lanzamiento están los nuevos modelos **NVIDIA Cosmos** e **Isaac GR00T**, concebidos para acelerar el aprendizaje y el razonamiento robótico. NVIDIA ha anunciado **Cosmos Transfer 2.5** y **Cosmos Predict 2.5** como modelos de mundo “totalmente personalizables” para generar datos sintéticos físicamente coherentes y evaluar políticas en simulación. A ello se suma **Cosmos Reason 2**, un modelo de razonamiento visión-lenguaje para que las máquinas “vean, comprendan y actúen” en el mundo físico. La pieza más llamativa para humanoides es **NVIDIA Isaac GR00T N1.6**, descrito como un modelo de tipo VLA (visión-lenguaje-acción) orientado al **control de cuerpo completo** y apoyado en Cosmos Reason para mejorar el razonamiento contextual. Según NVIDIA, varios fabricantes ya están utilizando estos flujos de trabajo para **simular, entrenar y validar** nuevos comportamientos antes de llevarlos al robot físico. El enfoque, en la práctica, persigue un objetivo: reducir el coste de los “robots de una sola función” —caros y difíciles de reprogramar— y empujar hacia máquinas más versátiles, capaces de incorporar nuevas habilidades con menos fricción. ## Del laboratorio a la industria: evaluación, orquestación y ecosistema abierto La compañía también ha puesto el foco en un problema muy conocido por cualquier equipo de robótica: el pipeline suele estar fragmentado entre simulación, generación de datos, entrenamiento, pruebas y despliegue. Para atacar esa complejidad, NVIDIA ha anunciado herramientas de código abierto en GitHub. Por un lado, **Isaac Lab-Arena** busca estandarizar la evaluación y el benchmarking de políticas robóticas en simulación, conectándose con benchmarks existentes y facilitando pruebas a escala antes de desplegar en hardware real. Por otro, **OSMO** se presenta como un framework “cloud-native” de orquestación que pretende unificar flujos como generación de datos sintéticos, entrenamiento y pruebas software-in-the-loop en distintos entornos de cómputo, desde estaciones de trabajo a infraestructuras mixtas de nube. En otras palabras: menos pegamento artesanal, más “centro de mando” para ejecutar ciclos de desarrollo completos. En paralelo, NVIDIA ha reforzado el componente comunitario con una integración con **Hugging Face** para llevar modelos y librerías de Isaac al ecosistema **LeRobot**, uno de los marcos open source que más tracción está ganando. La idea es que el desarrollador pueda **afinar y evaluar** políticas con menos pasos, dentro de un flujo más integrado. ## Hardware para el “edge”: Jetson T4000 y el salto a Blackwell en robótica Si el software y los modelos ponen el cerebro, el cuerpo necesita músculo… y eficiencia energética. NVIDIA ha comunicado que el **módulo Jetson T4000**, basado en arquitectura **Blackwell**, ya está disponible, y lo posiciona como una vía de actualización para quienes vienen de Jetson Orin en robótica y autonomía. En el anuncio, la compañía subraya un avance de **hasta 4×** en eficiencia energética y cómputo de Inteligencia Artificial para este segmento. En documentación técnica posterior, NVIDIA describe el T4000 con **hasta 1.200 FP4 TFLOPs**, **64 GB** de memoria y un sobre de potencia configurable entre **40 y 70 W**, orientado a escenarios donde la energía y la refrigeración son limitantes (robótica industrial, infraestructura inteligente, automatización). La hoja de ruta se completa con **[NVIDIA IGX Thor](https://revistacloud.com/nvidia-presenta-igx-thor-la-plataforma-industrial-grade-que-lleva-la-ia-fisica-en-tiempo-real-al-borde-medico-e-industrial/)**, previsto “a finales de este mes” según el comunicado, como extensión de computación de alto rendimiento al borde industrial, con soporte de software empresarial y foco en seguridad funcional. ## Robots “para cada industria”: de fábricas y minas al hogar El listado de socios muestra hacia dónde apunta la robótica en 2026: desde humanoides y manipuladores móviles a máquinas autónomas para sectores pesados. NVIDIA sitúa a actores como **Caterpillar** en la ecuación para llevar autonomía e Inteligencia Artificial avanzada a equipos de construcción y minería, mientras que otros nombres del ecosistema presentan robots orientados a logística, industria o tareas domésticas. Además, la compañía incluye ejemplos de adopción en áreas especialmente sensibles, como el entorno sanitario, donde la promesa de la robótica no es solo automatizar, sino **asistir con precisión y contexto** en tiempo real. En conjunto, el mensaje es claro: el salto no llegará únicamente por un robot “estrella”, sino por la combinación de **modelos, simulación, evaluación y hardware eficiente** que permita iterar rápido y desplegar con garantías. --- ## Preguntas frecuentes **¿Qué significa “Inteligencia Artificial física” y en qué se diferencia de un chatbot?** Se refiere a modelos y sistemas que, además de entender lenguaje, pueden interpretar el entorno (visión), razonar sobre lo que ocurre y ejecutar acciones en el mundo físico mediante robots y sensores, normalmente con apoyo de simulación y datos sintéticos. **¿Qué aporta un modelo VLA como Isaac GR00T frente a un LLM tradicional?** Un VLA está diseñado para conectar percepción (visión), instrucciones (lenguaje) y ejecución (acción), es decir, traducir lo que “ve” y “entiende” el robot en movimientos y control físico, especialmente relevante en robots humanoides. **¿Para qué casos tiene sentido Jetson T4000 en robótica y edge?** Encaja en robots y sistemas autónomos que necesitan inferencia de modelos en local con restricciones de energía y térmicas (automatización industrial, robots móviles, visión en tiempo real), donde el despliegue en nube no es viable por latencia, conectividad o privacidad. **¿Cómo ayuda la integración con Hugging Face LeRobot a equipos pequeños y startups?** Facilita reutilizar herramientas, entornos y flujos de evaluación ya integrados en un ecosistema open source, reduciendo tiempo de configuración y haciendo más accesible la experimentación y el benchmarking de políticas robóticas. vía: [nvidianews.nvidia](https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-new-physical-ai-models-as-global-partners-unveil-next-generation-robots)