Physical Intelligence, la startup de San Francisco que construye modelos fundacionales de IA para robots, está negociando una ronda de aproximadamente 1.000 millones de dólares que elevaría su valoración por encima de los 11.000 millones, según Bloomberg. Hace apenas cuatro meses, la empresa valía 5.600 millones. Si el acuerdo se cierra, habrá casi duplicado su precio sin haber puesto a la venta un solo producto comercial.
La trayectoria del dinero
Physical Intelligence fue fundada en 2024 por Karol Hausman, Sergey Levine y Chelsea Finn, investigadores procedentes de Google Brain, UC Berkeley y Stanford. En noviembre de 2024 levantaron una Serie A de 400 millones a una valoración de 2.000 millones, liderada por Jeff Bezos, Thrive Capital y Lux Capital. Un año después, CapitalG (Alphabet) encabezó una Serie B de 600 millones que situó la empresa en 5.600 millones.
Ahora, en la Serie C que se está negociando, Founders Fund se suma como nuevo inversor junto a Lightspeed Venture Partners, con Thrive Capital y Lux Capital repitiendo. En total, la compañía habrá captado más de 2.000 millones de dólares en menos de dos años de vida, con un equipo de unas 80 personas.
Qué ha construido realmente
La apuesta de Physical Intelligence es clara: no fabrica robots, sino el cerebro que los mueve. Sus modelos de tipo Vision-Language-Action (VLA) —bautizados como π0, π0.5 y π0.6— permiten que robots de distintos fabricantes interpreten instrucciones en lenguaje natural y ejecuten tareas físicas.
A finales de febrero de 2026, el modelo π0.6 ya operaba con hardware de terceros doblando ropa y gestionando paquetes de comercio electrónico, con un 92 % de autonomía reportada en pruebas de lavandería y 165 artículos empaquetados por hora en almacén. En marzo publicaron investigación sobre memoria contextual de 15 minutos para tareas multipaso y una técnica de fine-tuning (RL Tokens) que alcanza precisión submilimétrica en 15 minutos de ajuste.
El ritmo de mejora es la clave de la apuesta inversora. Philip Clark, de Thrive Capital, ha dicho que el equipo avanza «dos o tres veces más rápido» de lo que sus proyecciones más optimistas estimaban.
La tesis detrás de la valoración
La cifra de 11.000 millones no refleja ingresos —la empresa no los tiene— sino la convicción de que la capa de software para IA física será el cuello de botella de valor en la próxima ola de robótica. El razonamiento es análogo al de los LLM: quien construya el modelo generalista que funcione bien en múltiples robots y tareas capturará una cuota desproporcionada del mercado.
El cofundador Lachy Groom lo resumió sin tapujos en una entrevista con TechCrunch en enero: «No hay límite a cuánto dinero podemos poner a trabajar. Siempre hay más compute que puedes lanzar al problema». Es una posición inusual: reconocer que no hay calendario de comercialización y que los inversores no parecen exigirlo.
El contexto del sector
Physical Intelligence no compite sola en esta carrera. Figure AI, cuyo Figure 03 fue recibido en la Casa Blanca por Melania Trump, tiene una valoración de 39.000 millones tras su Serie C. Skild AI también capta capital a ritmo acelerado. Google DeepMind acaba de asociarse con Agile Robots para integrar Gemini Robotics en hardware industrial. Y NVIDIA acumula más de 100.000 descargas de su modelo robótico Alpamayo.
Pero el capital no equivale a despliegue. La robótica lleva años prometiendo que el despliegue masivo está «a cinco años vista». Los modelos VLA han demostrado avances impresionantes en entornos controlados, pero operar de forma fiable en un mundo desordenado —objetos nuevos, espacios abarrotados, obstáculos inesperados— sigue siendo un problema abierto. Y las alternativas open-source, como LeRobot de Hugging Face, avanzan rápido y podrían erosionar la ventaja de los modelos propietarios.
Lo que importa
La ronda de Physical Intelligence no es solo una noticia de financiación más. Es un termómetro del apetito inversor por la IA física: el capital de riesgo está apostando a que los modelos fundacionales para robots seguirán el mismo camino que los LLM para texto. Si esa apuesta funciona, los 11.000 millones de hoy parecerán baratos. Si no, servirán como recordatorio de que en robótica la distancia entre una demo impresionante y un producto que funciona a escala sigue siendo enorme.