La sede de Physical Intelligence en San Francisco pasa desapercibida desde el exterior, marcada solo por un discreto símbolo pi en la puerta. Al ingresar, el ambiente está lleno de actividad, sin una recepción tradicional ni logos llamativos, solo un gran espacio industrial con mesas de madera clara. Algunas mesas están dedicadas al almuerzo, con cajas de galletas y frascos de Vegemite, mientras que otras están cubiertas de monitores, piezas de robótica y brazos robóticos en pleno entrenamiento para realizar tareas cotidianas.
Durante una visita, se observa a los robots intentando doblar pantalones, voltear camisetas o pelar calabacines, en una clara fase de aprendizaje. Sergey Levine, cofundador y profesor en UC Berkeley, compara este proceso con un "ChatGPT para robots", donde los datos recolectados en diferentes entornos entrenan modelos de inteligencia artificial generalista. Estos modelos se prueban continuamente en nuevas tareas, como pelar distintas verduras, para evaluar su capacidad de generalización.
La empresa cuenta con una cocina experimental donde los robots practican con electrodomésticos comunes, como una máquina de espresso, recopilando datos en cada intento. El hardware utilizado es funcional y económico, con brazos robóticos que cuestan alrededor de $3,500, aunque podrían fabricarse internamente por menos de $1,000. Levine destaca que la clave está en la inteligencia del software, que puede compensar las limitaciones del hardware.
Lachy Groom, otro de los líderes de la empresa, destaca la importancia de la ejecución y la búsqueda de ideas innovadoras con equipos sólidos. Groom, con experiencia previa en inversiones tecnológicas y startups, se unió al proyecto tras seguir el trabajo académico de Levine y Chelsea Finn, convencido del potencial de la robótica generalista.
Physical Intelligence ha recaudado más de mil millones de dólares y mantiene una estrategia centrada en la investigación, sin presiones inmediatas por la comercialización. Sus inversores, entre los que se encuentran Khosla Ventures y Sequoia Capital, respaldan este enfoque, aunque reconocen que eventualmente podrían buscar retornos. La empresa apuesta por el aprendizaje cruzado entre diferentes plataformas robóticas, facilitando la transferencia de conocimientos y reduciendo los costos de adaptación a nuevos dispositivos.
Actualmente, colaboran con empresas de diversos sectores, como logística y alimentación, para probar la automatización en el mundo real. Su enfoque "cualquier plataforma, cualquier tarea" amplía las posibilidades de éxito, permitiendo automatizar tareas que ya están listas para ser delegadas a robots.
La competencia en el desarrollo de inteligencia robótica generalista es intensa. Skild AI, por ejemplo, ha optado por una estrategia comercial directa y ha lanzado su propio modelo "Skild Brain", generando ingresos rápidamente. El debate entre priorizar la investigación o la comercialización inmediata marca una diferencia filosófica importante en el sector.
Physical Intelligence opera con una visión clara y un ritmo de avance acelerado, superando sus propias expectativas en solo 18 meses. Con 80 empleados y planes de crecimiento controlado, la empresa enfrenta desafíos propios del hardware, como retrasos y problemas de seguridad, pero mantiene su enfoque en la innovación.
A pesar de las dudas sobre la demanda real de robots en tareas domésticas y los retos de integración, el equipo confía en el momento oportuno para la robótica generalista. Silicon Valley sigue apostando por proyectos visionarios como este, conscientes de que, aunque no siempre resultan exitosos, cuando lo logran, transforman la industria.