El nuevo robot humanoide de NVIDIA quiere convertirse en el “laboratorio común” de la robótica

La colaboración no es un anuncio realizado a finales de 2026, sino una plataforma presentada el 1 de junio de ese año por Jensen Huang, consejero delegado de NVIDIA, antes de Computex en Taipéi. Su nombre es NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot y Unitree planea ponerla a la venta para investigadores a finales de 2026.

¿Para qué se utilizará?

El robot funciona como un diseño de referencia abierto para universidades y centros de investigación. La idea es que distintos laboratorios trabajen con una base común para:

• recopilar datos de movimiento y manipulación;
• probar algoritmos de percepción, control y aprendizaje;
• entrenar políticas de manipulación y de coordinación entre movimiento y manipulación;
• simular comportamientos y validarlos después en el mundo real;
• comparar las habilidades aprendidas por distintos modelos y equipos.

Los usos previstos incluyen tareas que exigen movimientos delicados y una respuesta táctil precisa: montar componentes de un ordenador, coger y ajustar objetos, preparar comida, limpiar, planchar o administrar una vía intravenosa.

Tres empresas, tres piezas clave

El sistema reúne componentes de tres compañías:

• Unitree, fabricante chino de robots humanoides, aporta el cuerpo H2 Plus, de tamaño aproximadamente humano: mide unos 1,83 metros y pesa alrededor de 68 kilogramos. Su cuerpo cuenta con 31 grados de libertad.
• Sharpa, empresa con sede en Singapur, proporciona manos táctiles de cinco dedos. Cada mano tiene 22 grados de libertad, una configuración orientada a agarrar, reajustar y utilizar objetos con mayor destreza.
• NVIDIA incorpora el ordenador integrado Jetson AGX Thor T5000, con una GPU basada en Blackwell, una CPU Arm de 14 núcleos, 128 GB de memoria unificada y hasta 2.070 teraflops FP4 para procesar sensores y ejecutar inferencia de IA en tiempo real.

En conjunto, la plataforma suma 75 grados de libertad: los 31 del cuerpo y 22 en cada una de las dos manos.

El papel de Sharpa: convertir el tacto en datos

Sharpa, fundada en 2024, desarrolla manos robóticas diseñadas para tareas que requieren precisión y sensibilidad. No se limitan a cerrar los dedos: deben detectar cómo está situado un objeto, aplicar la fuerza adecuada y corregir el movimiento cuando algo se desplaza o resbala.

Ese flujo de información táctil es especialmente importante para entrenar modelos de robótica. Permite relacionar una acción —por ejemplo, sujetar una pieza— con sus consecuencias físicas, y ayuda al robot a aprender a manipular objetos sin depender únicamente de la visión.

La compañía cuenta con investigación y desarrollo en Shanghái y operaciones comerciales en California. Antes de esta colaboración, ya había trabajado con NVIDIA en la recopilación de datos para modelos fundacionales de robótica. En el CES 2026 mostró sus manos repartiendo cartas de blackjack y montando molinetes de papel.

El software: de la simulación al robot real

El hardware se acompaña de la plataforma abierta de desarrollo Isaac GR00T, que reúne software, modelos y flujos de trabajo para cubrir distintas etapas del desarrollo:

1. captura y generación de datos;
2. simulación y entrenamiento;
3. evaluación de modelos y comportamientos;
4. despliegue en el robot real.

NVIDIA afirma que los laboratorios conservarán el control de los datos del robot, los datos de entrenamiento, la telemetría y los registros. El sistema también es modular: un equipo puede utilizar el conjunto completo o integrar componentes concretos en sus herramientas existentes. NVIDIA prevé publicar además un flujo de trabajo de referencia para el Unitree G1 en GitHub y Hugging Face.

El problema del “robot Frankenstein”

Para Huang, uno de los principales obstáculos de la investigación universitaria no es solo desarrollar nuevos algoritmos. Antes de comenzar, muchos laboratorios tienen que ensamblar por su cuenta un cuerpo robótico, manos, sensores, sistemas de cómputo, herramientas de captura de datos, simuladores y software de control.

El resultado puede ser una plataforma difícil de reproducir y comparar: lo que Huang describió como el problema del “robot Frankenstein”. NVIDIA sostiene que un diseño de referencia estandarizado permite que los investigadores dediquen más tiempo a desarrollar habilidades y menos a hacer que piezas de distintos proveedores funcionen juntas.

Quiénes lo utilizarán y cuándo llegará

NVIDIA identificó como primeros usuarios de investigación a Ai2, ETH Zurich, el Stanford Robotics Center y el Advanced Robotics and Controls Laboratory de la Universidad de California en San Diego.

Unitree prevé comercializar el robot a finales de 2026, principalmente para instituciones de investigación. En el anuncio no se comunicaron el precio ni todos los detalles comerciales.

El lugar de GR00T en la estrategia de NVIDIA

Huang presentó los robots humanoides como una vía para llevar la llamada IA física —sistemas capaces de percibir y actuar en el entorno físico— a sectores industriales de gran escala. También describió la oportunidad económica potencial como de varios billones de dólares.

El anuncio encaja en una estrategia más amplia de NVIDIA: ofrecer una plataforma que abarque desde la infraestructura de centros de datos hasta los dispositivos que ejecutan IA localmente. En ese planteamiento, la IA agéntica aumentaría la demanda de capacidad de cómputo; NVIDIA suministraría esa infraestructura mediante productos como la CPU para centros de datos Vera, y también sistemas locales, incluidos ordenadores con el chip RTX Spark, capaces de ejecutar modelos y agentes en el propio dispositivo.

Así, GR00T representa el extremo robótico de la misma apuesta: proporcionar no solo el “cerebro” de cálculo, sino también los modelos, la simulación y las herramientas necesarias para que una máquina pueda aprender a actuar en el mundo real.