Amulya Vishwanath, ex-Nvidia: IA física está en ‘era LEGO’

¿Por qué el physical AI vive una 'era LEGO'?

Las empresas de physical AI levantaron US$33.400 millones en el primer semestre de 2026, por encima de los US$28.700 millones de todo 2025, según datos de PitchBook citados por Business Insider. Es decir: el sector captó más capital en seis meses que en los doce meses anteriores completos. Y aun así, para Amulya Vishwanath, fundadora y managing partner de Techable Ventures, la industria está lejos de su punto de inflexión.

Vishwanath pasó casi siete años como product marketer en Nvidia antes de fundar Techable Ventures, un fondo de venture capital dedicado exclusivamente a physical AI. Antes había ocupado el mismo rol en una compañía que después compró Intel, y arrancó su carrera como ingeniera en procesamiento digital de señales en Interconnect Systems, adquirida más tarde por Molex. Esa mezcla de hardware, producto y go-to-market es la que hoy usa para decidir dónde invierte.

En una conversación con el podcast Equity de TechCrunch, Vishwanath señaló que muchos expertos hablan del 'momento ChatGPT' de la robótica, pero que hoy el sector se parece más a una 'era LEGO'. Se están construyendo piezas sueltas que todavía no forman un producto final: manos robóticas, actuadores, software fundacional. Bloques que, combinados, algún día darán forma a ese robot de propósito general que hoy nadie tiene.

'Son bloques fundacionales de software y hardware para robótica que se están repensando ahora mismo', explicó, y remarcó que eso es justamente lo que permite escalar la innovación.

Su analogía va más atrás: el mismo proceso se vivió durante la era de internet y, mucho antes, con la Revolución Industrial. Primero se construyen los componentes; después llegan las aplicaciones que los combinan en algo comercializable. Para un inversor, esa lectura implica algo concreto: todavía hay espacio para construir capas básicas, no solo robots terminados.

¿Quién está construyendo esas piezas? La diáspora de Nvidia

El término 'physical AI' lo popularizó Jensen Huang, CEO de Nvidia, y la compañía invirtió miles de millones en robótica, según Business Insider. El resultado indirecto es una red de ex empleados que hoy funda startups: el laboratorio de robótica de Nvidia se convirtió en una fábrica de founders.

Algunos casos que documenta Business Insider:

• Sanja Fidler, ex vicepresidenta de investigación en IA de Nvidia, dejó la compañía en julio para fundar Veeda AI, que construye mundos simulados para entrenar robots.
• El ex investigador Joel Jang fundó Dream Labs, según reportó The Information.
• Flexion Robotics, cuyo CEO y cofundador Nikita Rudin contó que Nvidia mantiene reuniones cada dos semanas con la startup y le da acceso temprano a herramientas de prueba. Nvidia también invirtió en Dyna Robotics.
• Arsalan Mousavian, ex investigador de robótica, dejó Nvidia para enfocarse en robots útiles y hoy opera en modo stealth.
• Siddhant Haldar, ex becario, fundó Index Robotics y apuntó a la falta de datos del mundo real como el freno histórico del sector.

No es solo Nvidia. Ingenieros que salieron de Google DeepMind lanzaron Reimagine Robotics y Generalist, y veteranos de Waymo construyeron Bedrock Robotics, según el mismo reporte. La propia Vishwanath forma parte de esa ola: dejó Nvidia para levantar su propio fondo.

Vale la pena leer ese fenómeno como lo que es: una señal de que la infraestructura ya está lo bastante madura como para que equipos pequeños ataquen problemas específicos sin necesitar construir un robot entero desde cero.

¿Cuánto capital está entrando en physical AI?

Los números de 2026 son difíciles de ignorar. Según datos de CB Insights publicados por Crowdfund Insider, en el segundo trimestre de 2026 dos de los tres mercados con más transacciones a nivel global fueron los desarrolladores de robots humanoides industriales (20 operaciones) y las empresas de modelos fundacionales para robótica (15 operaciones).

Algunas rondas que muestran la escala del capital:

• NEURA Robotics cerró una Serie C de US$1.400 millones para sus robots colaborativos, con una valoración de US$7.000 millones.
• Mind Robotics levantó US$400 millones en una Serie B con valoración de US$3.400 millones, apenas un año después de su fundación.
• Generalist, firma de investigación en robótica con IA, consiguió US$400 millones en Serie B, según Crowdfund Insider.
• Andreessen Horowitz lideró la Serie A de Eka Robotics, que desarrolla un modelo Vision-Force-Action para manipulación robótica, según la información publicada por Unite.ai. La compañía reporta hasta 1.500 picks por hora en tareas de inducción de laboratorio y bin-picking, dos veces y media más rápido que un humano.

El interés no es solo estadounidense. DeepSeek planea liderar una ronda semilla en la startup china Winverse AI, con una valoración de aproximadamente US$400 millones, según Bloomberg vía TechRepublic, con Long-Z Investments (de Meituan) entre los inversores. El acuerdo aún no está cerrado. En paralelo, Skild AI y Physical Intelligence alcanzaron valoraciones reportadas de US$14.000 millones y US$5.600 millones respectivamente, según Bloomberg.

La lectura de mercado: el capital ya no apuesta a una sola tesis. Financia hardware, modelos fundacionales, simulación y herramientas de entrenamiento al mismo tiempo — exactamente el comportamiento que uno esperaría en una 'era LEGO'.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás evaluando entrar al sector de physical AI, la tesis de Vishwanath sugiere dónde está el espacio real:

• Apunta a un bloque, no al robot completo. Manos robóticas, actuadores, sensores de fuerza, software de simulación o herramientas de despliegue son mercados donde un equipo pequeño con capital limitado puede competir. Un robot humanoide de propósito general requiere capital que probablemente no tienes; una pieza delgada del stack, sí.
• Domina el paso de simulación a realidad real. Eka Robotics entrena sus políticas con aprendizaje por refuerzo en simulación física antes de tocar hardware, y sus fundadores vienen del MIT y Berkeley. Si tu equipo puede cerrar la brecha sim-to-real en un nicho acotado (insertar un conector, manipular objetos frágiles), tienes una ventaja técnica defendible y medible.
• Trata el talento como infraestructura. Vishwanath lo dijo sin rodeos: el talento es un factor crítico del mercado estadounidense y una de las barreras de entrada de su fondo, sobre todo porque mucho de ese perfil se va a compañías grandes como Anthropic y Nvidia. Para un founder en LATAM o España, eso abre una oportunidad: perfiles de robótica excelentes que no quieren mudarse a Silicon Valley, y que puedes atraer con equity, cercanía y problemas de industria real (manufactura, agro, logística).
• Vende resultados medibles, no capacidad abstracta. En un momento donde los inversores comparan startups entre sí, métricas como picks por hora, tasa de éxito en tareas de contacto o porcentaje de automatización de un turno completo pesan más que una demo. Definirlas temprano te facilita la próxima ronda.
• Mira a Asia y a EE.UU. con jugadas distintas. China consolidó una posición fuerte en manufactura de humanoides, mientras Estados Unidos domina software de entrenamiento y modelos de control. Si tu startup está en LATAM o España, una alianza con fabricantes o un foco en integración para industrias locales puede ser más realista que competir de frente en cualquiera de los dos frentes.

Conclusión

El physical AI tiene hoy el dinero de un sector en efervescencia —US$33.400 millones solo en el primer semestre de 2026, según PitchBook— y al mismo tiempo la estructura de un sector que recién empieza: piezas sueltas, estándares en disputa y muy pocos productos finales. La metáfora de la 'era LEGO' de Amulya Vishwanath no es una forma elegante de decir que falta mucho; es una descripción bastante precisa de dónde está el valor hoy. Está en los bloques, no en el castillo terminado. Para founders con recursos limitados, eso es una buena noticia: se puede competir por piezas específicas, con equipos chicos, y crecer a medida que el resto del ecosistema encaje.

Fuentes

• TechCrunch: Ex-Nvidia-turned-VC Amulya Vishwanath: 'Physical AI is in it's LEGO era'
• Business Insider: Nvidia's robotics lab is becoming a founder factory
• Crowdfund Insider: Physical AI Surges to the Forefront of Q2 2026 Venture Activity
• TechRepublic: DeepSeek Eyes $400M Robotics AI Startup in New Funding Push
• Unite.ai: Eka Robotics Secures Series A Funding Led by Andreessen Horowitz