Google DeepMind acaba de lanzar la siguiente evolución de su IA enfocada en robótica, y es el tipo de desarrollo que te hace replantearte lo que las máquinas serán capaces de hacer en un futuro muy cercano. Gemini Robotics ER 2, ahora disponible en versión preliminar pública a través de la API de Gemini y Google AI Studio, está diseñado para servir como un "cerebro" de razonamiento de alto nivel para sistemas robóticos, procesando datos de video y espaciales para ayudar a los robots a comprender realmente el mundo físico que los rodea.
Qué hace realmente Gemini Robotics ER 2
El modelo representa un avance significativo en lo que la industria denomina "razonamiento encarnado". Observa transmisiones de video, comprende el espacio tridimensional, detecta objetos, predice hacia dónde se mueven las cosas y determina cómo usar herramientas para realizar tareas complejas.
ER 2 admite la colaboración entre múltiples robots, lo que significa que puede coordinar varias máquinas trabajando juntas en un objetivo compartido. También gestiona la colaboración humano-robot, permitiendo que personas y máquinas operen como un equipo.
El modelo se integra con las variantes de Gemini Robotics VLA, que manejan el control físico directo. ER 2 se encarga de pensar, VLA se encarga de actuar.
Google DeepMind ha estado construyendo hacia este momento de manera metódica. El primer modelo de Gemini Robotics se anunció en marzo de 2025. Una versión posterior, Gemini Robotics ER 1.6, se lanzó en abril de 2026 e introdujo la capacidad de leer instrumentos mediante una colaboración con Boston Dynamics. ER 2 amplía esos fundamentos con un razonamiento espacial y temporal mejorado, incluyendo detección de objetos, predicción de trayectorias y correspondencia de múltiples vistas.
Boston Dynamics y Agility Robotics están entre las empresas que prueban y desarrollan junto con DeepMind.
Por qué el cripto debería preocuparse por el cerebro de un robot
El punto de conexión más obvio son las redes de infraestructura física descentralizada, comúnmente conocidas como DePIN. Estos proyectos buscan construir infraestructura del mundo real, desde redes inalámbricas hasta redes de sensores y clústeres de cómputo, utilizando incentivos en tokens en lugar de gastos de capital corporativos tradicionales.
Luego está el ángulo del agente de IA. Los proyectos de criptomonedas que construyen plataformas de agentes autónomos han sido algunas de las narrativas más hype del último año. La mayoría de esos agentes existen puramente en software, operando tokens o gestionando posiciones en cadena. La extensión lógica de la IA agente son los agentes encarnados, inteligencia de software que controla hardware físico. Gemini Robotics ER 2 es esencialmente el plano para cómo ocurre esta transición en la capa del modelo.
Lo que los inversores deben vigilar
Los tokens DePIN vinculados a la infraestructura robótica, redes de sensores y cómputo del mundo físico podrían ver un renacimiento del interés narrativo a medida que las empresas de IA principal validen la importancia de la implementación de IA física.
El riesgo es que Google y sus socios de hardware simplemente construyan toda la pila ellos mismos, desde el modelo de razonamiento hasta el control directo y la infraestructura en la nube, dejando sin oxígeno a las alternativas descentralizadas. Las asociaciones de DeepMind con Boston Dynamics y Agility Robotics sugieren un enfoque verticalmente integrado que podría ser difícil de competir para ecosistemas abiertos o descentralizados en pura capacidad.