Al comienzo de la reunión anual del Foro Económico Mundial de este año en Davos, Elon Musk una vez más hizo una audaz predicción: algún día el número de robots en la Tierra podría superar el número de humanos.
Mientras la Inteligencia Artificial continúa avanzando hacia el objetivo largamente discutido de la Inteligencia General Artificial (AGI), otra revolución tecnológica se está desarrollando silenciosamente: los robots abandonan el laboratorio y entran en el mundo real.
Para la industria de las criptomonedas, este cambio está dando lugar a una nueva narrativa: IA Encarnada, donde las máquinas interactúan con el mundo físico mientras operan dentro de sistemas económicos descentralizados. Varios proyectos están construyendo la infraestructura que podría conectar la robótica, la IA y la cadena de bloques. A continuación, se presenta un vistazo más de cerca a algunas de las iniciativas más notables en la pista de robótica.
OpenMind
OpenMind está construyendo una capa de infraestructura abierta para máquinas inteligentes.
En agosto de 2025, la empresa recaudó $20 millones en financiamiento liderado por Pantera Capital, con la participación de importantes inversores como Coinbase Ventures y Digital Currency Group.
La innovación central de OpenMind es OM1, un sistema operativo robótico de IA de código abierto.
Piensa en OM1 como un “cerebro de IA” para robots. Permite que múltiples agentes de IA colaboren, interactúen con diferentes modelos de lenguaje grandes y recopilen datos de múltiples fuentes para ejecutar tareas. Los desarrolladores pueden implementar agentes de IA ya sea en la nube o dentro de robots en el mundo real.
Más allá del software, OpenMind también introdujo FABRIC, una red de identidad en cadena para bots y humanos. Los robots que ejecutan OM1 pueden unirse a esta red, recibir identidades únicas y registrar datos operativos en cadena para transparencia y trazabilidad.
A finales de 2025, OpenMind se asoció con Circle para lanzar un sistema de pago autónomo para robots. La idea es simple pero poderosa: los robots futuros pueden actuar como agentes económicos independientes, capaces de comprar potencia de computación, datos o incluso contratar otros robots para completar tareas.
CodecFlow
CodecFlow se centra en simplificar el desarrollo robótico a través de una plataforma unificada que funciona en la nube, en el borde, en el escritorio y en el hardware robótico.
El desarrollo de la robótica a menudo sufre de fragmentación: diferentes sensores, pilas de software y arquitecturas de hardware rara vez se comunican sin problemas. CodecFlow resuelve esto estandarizando las entradas de sensores y modularizando las acciones robóticas, lo que permite a los desarrolladores construir aplicaciones sin diseñar robots desde cero.
La plataforma también integra operadores impulsados por IA capaces de responder a cambios en la UI o en el entorno en tiempo real. En lugar de depender de una automatización frágil y basada en guiones, los robots CodecFlow interpretan capturas de pantalla, flujos de cámara o datos de sensores utilizando IA y se adaptan dinámicamente.
Este enfoque hace que la automatización robótica sea mucho más resistente y flexible, especialmente en entornos complejos del mundo real.
Peaq
Peaq se posicionó originalmente como un proyecto de Red de Infraestructura Física Descentralizada (DePIN). Sin embargo, su visión se ha ampliado significativamente hacia la robótica.
En 2025, Peaq recaudó $15 millones de inversores incluyendo Animoca Brands y Borderless Capital.
Más tarde ese año, Peaq lanzó un SDK de Robótica que permite a los robots:
▪ obtener identidades descentralizadas
▪ verificar datos
▪ enviar y recibir pagos
▪ participar en una economía de máquinas en cadena
Cualquier robot compatible con el Sistema Operativo de Robot 2 puede unirse a la red Peaq e interactuar económicamente con humanos u otras máquinas.
Uno de los proyectos experimentales de Peaq, RoboFarm, demuestra este concepto en el mundo real. El proyecto estableció una granja agrícola impulsada por robots en Hong Kong, donde los robots automatizan aproximadamente el 80% de la producción, cultivando cultivos como lechuga y col rizada mientras generan rendimientos tokenizados para los inversores.
Axis Robotics
Axis Robotics se centra en uno de los mayores desafíos en robótica: los datos de entrenamiento.
Los datos de robots del mundo real son caros y escasos. Axis aborda esto adoptando una estrategia de simulación primero, generando enormes conjuntos de datos sintéticos a través de entornos virtuales.
Usando simulación acelerada por GPU, los robots pueden ser entrenados en miles de escenarios que involucran diferentes condiciones de iluminación, físicas y variables ambientales. Este enfoque mejora drásticamente la generalización: la capacidad de los robots para realizar tareas en situaciones desconocidas.
Su experimento comunitario llamado “La Rosa del Principito” permitió a los usuarios controlar robots simulados a través de una interfaz web. En cinco días, los participantes generaron decenas de miles de trayectorias de entrenamiento válidas, que luego se usaron para entrenar modelos de robots reales.
Este pipeline de circuito cerrado—
generación de tareas → recopilación de datos comunitarios → aumento de datos → entrenamiento de modelos → implementación en el mundo real—podría reducir drásticamente el costo del desarrollo de inteligencia robótica.
GEODNET
GEODNET proporciona datos de posicionamiento a nivel de centímetros para drones, robots y máquinas autónomas.
La red ya opera más de 21,000 estaciones base activas en más de 150 países, generando millones en ingresos anualmente.
El posicionamiento de alta precisión es esencial para robots autónomos que realizan tareas como entrega, navegación y operaciones industriales. A medida que la adopción de la robótica crece, redes como GEODNET podrían convertirse en la infraestructura central para la movilidad de máquinas.
BitRobot
BitRobot Network tiene como objetivo crear un ecosistema distribuido donde los robots pueden trabajar y colaborar globalmente.
Los componentes clave de la red incluyen:
▪ Trabajo de Robot Verificable (VRW) — métricas para validar tareas robóticas
▪ Tokens de Nodo de Equipos (ENT) — identificadores NFT que representan robots
▪ Subredes — clústeres de servicios robóticos realizando tareas específicas
Una característica única del proyecto es su modelo de recopilación de datos basado en juegos.
Por ejemplo, FrodoBots Lab introdujo pequeños robots llamados Earth Rovers, con un precio de alrededor de $249. Los usuarios los controlan de forma remota a través de un navegador en un juego de búsqueda del tesoro llamado ET Fugi, generando datos de navegación en el mundo real que se utilizan para entrenar modelos de IA.
Los robots futuros como Octo Arms permitirán a los jugadores controlar de forma remota brazos robóticos para resolver rompecabezas, convirtiendo la recopilación de datos en una experiencia gamificada.
SeeSaw
SeeSaw es una subred de recopilación de datos de robots dentro del ecosistema BitRobot.
Los usuarios registran actividades cotidianas, como atarse los cordones o doblar ropa, y suben los videos para ganar recompensas. Estos conjuntos de datos ayudan a entrenar a los robots para realizar tareas similares a las humanas.
Aunque el enfoque es simple, los datos de comportamiento humano a gran escala son extremadamente valiosos para entrenar sistemas de IA encarnados.
Auki
Auki Labs está construyendo Posemesh, una red de percepción de máquinas descentralizada.
Posemesh permite que los robots, sistemas de IA y dispositivos de AR compartan datos espaciales en tiempo real, construyendo colectivamente una comprensión 3D compartida del mundo.
La red utiliza varios tipos de nodos:
▪ nodos de computación para procesamiento
▪ nodos de movimiento (dispositivos robóticos) subiendo datos de sensores
▪ nodos de reconstrucción generando mapas 3D
▪ nodos de dominio gestionando espacios digitales
Esta arquitectura permite que los robots y dispositivos colaboren mientras protegen la privacidad del usuario. Las aplicaciones varían desde análisis minoristas y logística hasta navegación interior y entornos inteligentes.
XMAQUINA
XMAQUINA introduce un enfoque diferente: inversión descentralizada en empresas de robótica.
A través de su estructura DAO, los inversores minoristas pueden financiar colectivamente empresas de robótica. La DAO ya ha invertido en empresas como:
▪ Figure AI
▪ Agility Robotics
▪ Apptronik
Algunas inversiones han generado informes de rendimientos que superan el 100%, mostrando cómo las estructuras de blockchain podrían democratizar el acceso al capital de riesgo en robótica.
PrismaX
PrismaX se centra en conectar operadores remotos, propietarios de robots y empresas.
A través de la plataforma, operadores humanos pueden controlar de forma remota robots para realizar tareas del mundo real, como logística, inspecciones o servicios, mientras generan datos operativos valiosos.
Los operadores también pueden apostar tokens para construir confianza y calificar para tareas de mayor valor. Con el tiempo, los datos generados a través de operaciones remotas ayudan a entrenar a los robots para volverse cada vez más autónomos.
Este modelo híbrido combina la experiencia humana con el aprendizaje automático, acelerando la transición hacia robots completamente autónomos.
Agentes NRN
ArenaX Labs creó Agentes NRN, un proyecto que gamifica el entrenamiento de robots.
Los usuarios interactúan con robots simulados directamente en sus navegadores web, y sus acciones de control producen datos de entrenamiento para sistemas robóticos del mundo real.
Inicialmente, el proyecto se centra en entrenar brazos robóticos como RME-1, demostrando cómo los entornos de juego pueden recopilar datos de comportamiento a gran escala.
Conclusión
El sector de la robótica está evolucionando rápidamente en la intersección de la IA, la blockchain y la infraestructura del mundo real. Los proyectos en todo el ecosistema están abordando diferentes capas de la pila:
▪ sistemas operativos de robots
▪ recopilación de datos y entrenamiento
▪ identidad y pagos de máquinas
▪ redes de percepción espacial
▪ inversión en robótica descentralizada
Si bien aún es temprano, la convergencia de la inteligencia de IA, la coordinación descentralizada y la automatización física podría definir el próximo ciclo tecnológico importante.
Si estos sistemas maduran, la idea sugerida alguna vez por Elon Musk—que los robots podrían eventualmente superar en número a los humanos—puede pasar de la especulación a la realidad.
Y en ese futuro, las redes de blockchain pueden alimentar silenciosamente la capa económica detrás de miles de millones de máquinas autónomas.