Robot "sobrevivir" en el sistema económico: Cuando Web3 cambia las reglas

Una transición de “máquinas estáticas” a “actores económicos”

En 2025, la industria de la robótica enfrenta un fenómeno extraño: los proyectos de robots humanoides que antes solo se consideraban avances en hardware ahora se valoran de manera completamente diferente. No por que los brazos robóticos sean más largos o los motores más potentes, sino porque una pregunta fundamental ha sido respondida: ¿pueden los robots gestionar sus finanzas, realizar pagos y colaborar sin intervención humana en el backend?

La respuesta es sí, y esto está redefiniendo toda la lógica económica del sector.

Antes, los robots se definían como un “activo empresarial”—con cuerpo, con inteligencia (a través de algoritmos de control), pero sin “capacidad económica”. No podían abrir una billetera, firmar contratos, decidir comprar recursos o vender servicios por sí mismos. Todas las transacciones, pagos y distribución de beneficios debían pasar por la administración de la empresa propietaria.

Pero con la convergencia de AI Agents, pagos on-chain y protocolos blockchain, ese panorama ha cambiado. Los robots ya no son solo “herramientas”; se convierten en “sujetos económicos” capaces de participar en el mercado de formas que antes no eran posibles.

¿Por qué ahora y no antes?

La industria de la robótica ha esperado el “momento ChatGPT” durante dos décadas. Jensen Huang, CEO de Nvidia, afirmó: “El momento ChatGPT para la robótica general está a la vuelta de la esquina”—una afirmación que no es solo marketing, sino el reflejo de la convergencia de tres eventos raros.

Primero: La tecnología ha madurado simultáneamente

Percepción multimodal (multimodal perception), control de nueva generación como RT-X y Diffusion Policy, simulaciones de alta fidelidad (Isaac, Rosie), y modelos de lenguaje grandes combinados con AI Agents—todo ha llegado a un punto en que puede aplicarse comercialmente en la misma etapa. Especialmente, los entornos de simulación ya son suficientemente avanzados para que los robots aprendan a gran escala con costos mínimos, y luego transfieran confiablemente ese aprendizaje al mundo real.

El problema de “difícil de aprender, datos caros, alto riesgo” que enfrentaron durante décadas los robots—ahora tiene una salida.

Segundo: El hardware empieza a escalar en producción

Motores, articulaciones, sensores—los componentes clave que antes solo se producían en cientos ahora comienzan a fabricarse en masa. La entrada de China en la cadena de suministro global de robótica ha reducido significativamente los costos. Cuando las empresas planean producir millones de unidades, los robots por primera vez tienen una plataforma industrial “reproducible”.

Tercero: La fiabilidad ha superado el umbral mínimo

Sistemas operativos en tiempo real, sistemas de seguridad redundantes, motores mejor controlados—los robots ahora pueden operar de forma estable a largo plazo en entornos comerciales, no solo en demostraciones de laboratorio.

Resultado: en 2025, la inversión en robótica alcanza niveles sin precedentes—más de 500 millones de USD en fondos enfocados en líneas de producción, comercialización y arquitecturas full-stack de hardware y software, no solo en “ideas financiadas”.

No miente el mercado: la valoración indica que la robótica ha pasado de “¿puedo hacerlo?” a “¿puedo venderlo y usarlo?”.

El modelo económico de cuatro capas del ecosistema robótico moderno

Para entender el papel de Web3, hay que ver la estructura en la que está interviniendo:

Capa uno – Física (Physical Layer): Humanoides, brazos robóticos, drones, estaciones de carga EV. Aquí está el “cuerpo”, que resuelve movilidad, manipulación, fiabilidad mecánica. Pero aún “no tiene capacidad para comportamiento económico”—no puede pagar por sí mismo.

Capa dos – Percepción y Control (Control & Perception Layer): Desde SLAM, sensores tradicionales, hasta LLM+Agent actuales, junto con sistemas operativos como ROS, OpenMind. Esta capa permite que los robots “escuchen, vean, planifiquen”, pero todas las transacciones económicas siguen requiriendo intervención humana.

Capa tres – Economía de máquinas (Machine Economy Layer): Aquí empieza el cambio real. Los robots comienzan a poseer identidades digitales, billeteras electrónicas, sistemas de confianza on-chain. A través de protocolos como x402, pagos on-chain, pueden:

• Pagar directamente por potencia de cálculo, datos, energía
• Cobrar automáticamente por servicios que ofrecen
• Gestionar fondos y controlar pagos según resultados

Los robots pasan de ser “activos empresariales” a “sujetos económicos”, con capacidad de participar en el mercado.

Capa cuatro – Coordinación y gobernanza (Machine Coordination Layer): Cuando los robots pueden pagar y reconocerse autónomamente, se organizan en equipos, redes—enjambres de drones, redes de robots de limpieza, redes de energía EV. Ajustan precios, subastan tareas, comparten beneficios, e incluso crean DAOs.

Estas cuatro capas son “físico + inteligencia + finanzas + organización”, y Web3 no es solo una parte—es el pegamento que las une.

Tres formas en que Web3 cambia las reglas del juego

1. Datos: De “¿quién proporciona la IA?” a “¿quién está listo para proporcionar continuamente?”

El cuello de botella más duro del AI físico siempre ha sido los datos de entrenamiento—que requieren escala masiva, múltiples contextos, muchas interacciones reales con el física.

Antes, los robots aprendían solo en laboratorios, en pequeños flotas o con datos internos de la empresa. La escala era limitada.

DePIN/DePAI de Web3 abre otro camino: usuarios comunes, operadores de dispositivos, controladores remotos—pueden convertirse en “proveedores de datos” y recibir tokens como recompensa. Esta decisión no es menor.

NATIX Network permite que vehículos comunes sean nodos de datos móviles, recolectando video, geolocalización, datos ambientales.

PrismaX se centra en datos de interacción física de alta calidad—cómo los robots agarran, ordenan, transportan objetos—a través de mercados de control remoto.

BitRobot Network permite que los robots realicen tareas verificables, generando datos sobre manipulación, navegación, comportamiento colaborativo.

Pero aquí está la sutileza: Web3 resuelve el problema de “¿está la IA dispuesta a contribuir?”, no garantiza directamente “la calidad de los datos”. Los datos crowdsourced suelen ser ruidosos, incoherentes, con sesgos estructurales (bias). Aún así, necesitan un motor de datos que filtre, limpie y audite.

El valor real de DePIN es ofrecer una plataforma de datos “continua, escalable, de bajo costo”—es la base del sistema, no la solución completa.

2. Colaboración: Cuando los robots “hablan el mismo idioma”

Hoy, los robots aún están atrapados en ecosistemas cerrados. Un brazo robótico de la marca A no puede compartir información con un humanoide de la marca B. No hay un lenguaje común, no hay comunicación.

Esto limita mucho la colaboración multirobot a gran escala.

OpenMind y otros sistemas operativos inteligentes están resolviendo el problema del “lenguaje”. No son solo software de control tradicional, sino un sistema operativo interdispositivo—como Android para teléfonos—que proporciona una interfaz común para percepción, cognición, entendimiento y colaboración.

En lugar de sensores, controladores, módulos de inferencia separados en cada robot, OpenMind unifica:

• Cómo los robots describen el mundo exterior (visión/sonido/táctil → eventos semánticos estructurados)
• Cómo entienden órdenes (lenguaje natural → planes de acción)
• Cómo comparten estado

Por primera vez, robots de diferentes marcas y formas pueden “hablar el mismo idioma”.

Pero OpenMind solo resuelve la mitad del problema: cómo los robots “se entienden”. La otra mitad es cómo interactúan como sujetos económicos.

Aquí entra Peaq.

Peaq ofrece la capa de protocolos para que los dispositivos tengan reconocimiento, incentivos económicos y capacidad de coordinación en red. No resuelve “cómo los robots entienden el mundo”, sino “cómo participan en colaboración como entidades en una red”:

1. Identidad Peaq: Robots, dispositivos, sensores se registran con una identidad descentralizada, pueden conectarse a cualquier red como entidades independientes, participando en sistemas de confianza.

2. Cuentas económicas autónomas: Los robots pueden pagar automáticamente en stablecoins (USDC u otros) por datos, potencia de cálculo, servicios de otros robots. A través de pagos condicionales: “completó tarea → pago automático”, “resultado no satisfactorio → fondos en garantía o reembolso”, la colaboración se vuelve confiable, auditable y automática.

3. Coordinación de tareas multi-dispositivo: Los robots comparten estado, participan en subastas y agrupaciones de tareas, gestionan recursos como una red de nodos, en lugar de operar aislados.

El resultado: los robots tienen una interfaz semántica unificada (OpenMind), capacidad de interacción interdispositivo (Peaq), y mecanismos de coordinación confiables. Entran en una red de colaboración real, no limitada a ecosistemas cerrados.

3. Economía: Cuando los robots “consumen y producen” por sí mismos

La pieza final, y quizás la más importante: los robots necesitan participar en un sistema económico completo—pueden trabajar, ganar dinero, gastar, optimizar comportamientos de forma autónoma.

x402 es el estándar de pagos agenticos de nueva generación. Permite a los robots enviar solicitudes de pago directamente vía HTTP y completar transacciones atómicas en USDC o stablecoins programables.

¿Y qué significa esto? Los robots no solo cumplen tareas—pueden comprar todos los recursos que necesiten:

• Solicitar potencia de cálculo (inferencia LLM, inferencia de modelos)
• Acceder a contextos, alquilar dispositivos
• Comprar servicios a otros robots

Por primera vez, los robots pueden consumir y producir como sujetos económicos.

OpenMind × Circle: OpenMind integra un sistema operativo interdispositivo con USDC de Circle, permitiendo que los robots usen stablecoins para pagos y conciliaciones directas en la cadena, sin depender de sistemas backend humanos.

Kite AI: Y va más allá, diseñando una plataforma blockchain “Agent-Native” completa:

• Kite Passport: Identidad cifrada para cada AI Agent (que se mapea a robot), controlando en detalle “quién paga”, permitiendo auditorías y recuperaciones.
• Stablecoin nativa + x402: Integración de x402 en la capa blockchain, optimizada para pagos M2M (máquina-máquina) de alta frecuencia y bajo valor.
• Restricciones programables: Límites de gasto, listas blancas de contratos, reglas de control de riesgos mediante políticas on-chain.

Kite AI ayuda a que los robots “sobrevivan en el sistema económico”—pueden:

• Recibir ingresos según rendimiento (resultados)
• Comprar recursos según necesidad (estructura de costos autónoma)
• Competir en el mercado mediante reputación on-chain (cumpliendo compromisos verificables)

De la academia a la comercialización

2025 será el año en que la comercialización de robots se vuelva clara. Apptronik, Figure, Tesla Optimus anuncian planes de producción en masa. Los robots pasan de prototipos a fase industrial.

El modelo Operation-as-a-Service (OaaS) se confirma en el mercado: las empresas ya no compran robots, sino que contratan servicios mensuales. El ROI mejora notablemente.

Al mismo tiempo, se aceleran redes de mantenimiento, suministro de componentes, monitoreo remoto—sistemas de servicios que antes faltaban.

Cuando estas capacidades se consoliden, los robots podrán operar de forma continua y cerrar ciclos comerciales, iniciando un ciclo sostenible.

Las tres capas de Web3 en el ecosistema robótico

Si se observa toda la imagen:

Capa de datos: DePIN ofrece incentivos para recolectar datos a gran escala, de múltiples fuentes, mejorando la cobertura de contextos long-tail. Pero los datos en bruto necesitan un motor de datos que filtre, limpie y audite, no solo “recoger y usar”.

Capa de colaboración: OpenMind (OS) + Peaq (protocolos de coordinación) integran reconocimiento unificado, capacidades de interacción y mecanismos de gobernanza para tareas colaborativas interdispositivo. Los robots de diferentes marcas y formas ahora pueden “hablar el mismo idioma”.

Capa económica: x402 + stablecoins on-chain + Kite AI proporcionan un marco de comportamiento económico programable. Los robots pueden pagar, recibir dinero, gestionar fondos y ejecutar contratos con condiciones.

Estas tres capas sientan las bases para un “Internet de máquinas”: robots que colaboran y operan en entornos abiertos, auditables.

La sombra en la luz

Aunque el avance tecnológico ya ocurrió, el camino desde “posible tecnológicamente” a “escala sostenible” aún enfrenta muchas incertidumbres, no solo por fallos tecnológicos, sino por la complejidad de la interacción entre técnica, economía, mercado y regulación.

¿Es sólida la viabilidad económica? Aunque los robots avanzan en percepción, control e inteligencia, la escala final depende de la demanda real y beneficios económicos. Hoy, la mayoría de los robots humanoides aún están en fase experimental. ¿Están dispuestas las empresas a pagar tarifas a largo plazo? ¿Funcionará el modelo OaaS/RaaS en diferentes sectores? Faltan datos a largo plazo. La ventaja en costo-eficacia en entornos complejos y no estructurados aún no está clara. En muchos contextos, la automatización tradicional sigue siendo más barata y confiable.

Desafíos de fiabilidad y operación a largo plazo: El mayor reto no es “¿cumple la tarea?”, sino “¿puede operar de forma estable, prolongada y con bajo costo?”. Fallos en hardware, mantenimiento, actualizaciones, gestión energética, seguros, responsabilidades—todo puede escalar a riesgos sistémicos. Si la fiabilidad no supera un umbral mínimo, la red de robots será difícil de realizar.

Colaboración ecosistémica y adaptación regulatoria: La industria robótica sigue fragmentada. Los costos de colaboración, estándares comunes aún no convergen. Además, la autonomía económica y la toma de decisiones de los robots desafían los marcos legales actuales: responsabilidades, cumplimiento de pagos, seguridad—todo aún no está claro. Si la regulación no evoluciona, la red de máquinas enfrentará incertidumbres regulatorias y de implementación.

Conclusión

El ecosistema robótico de 2025 no solo es una revolución hardware, sino una reestructuración completa del sistema “físico + inteligencia + finanzas + organización”.

Web3 no es solo “la solución para los robots”, sino una parte de la arquitectura de cuatro capas que la industria está construyendo. Proporciona incentivos de datos (DePIN), lenguaje de colaboración (giao thức de coordinación), y un marco económico programable (pagos on-chain).

Las condiciones para la escala masiva de robots comienzan a materializarse. La forma inicial de la Machine Economy ya aparece en la realidad del sector.

Pero del “posible tecnológicamente” al “sostenible económicamente” aún queda mucho camino, lleno de riesgos e incertidumbres. Los robots dibujan un futuro grandioso, pero no todo lo que aparece en el plano se puede convertir en realidad.