En Silicon Valley, el credo de "el software devora el mundo" ha sido cantado durante veinte años. Nos hemos acostumbrado a la ligereza del SaaS y a que el código corra automáticamente por las líneas de CI/CD. Pero fuera del foco, el mundo físico compuesto de acero y circuitos que sustenta nuestra supervivencia ha permanecido durante mucho tiempo atrapado en el "lodo" de la transformación digital.Autor del artículo, fuente: GD Gradiente Descendente
Recientemente, Sequoia Capital habló con los dos fundadores de Nominal, Cameron y Jason. Esta startup, con antecedentes en SpaceX y Anduril, intenta resolver una situación que parece increíble: en 2026, los ingenieros más avanzados en defensa y aeroespacial aún usan PDFs y capturas de pantalla para informar resultados de pruebas.
La física posee la "autoridad final"
En los últimos años, en el mundo de la ingeniería de hardware, ha prevalecido la creencia de que “todo puede simularse”: si podemos simularlo todo en software, ¿acaso necesitamos pruebas físicas costosas?
El fundador de Nominal dio una respuesta serena: "La física siempre tiene derecho a voto."
Aunque el entorno de simulación sea perfecto, no puede capturar completamente la complejidad del mundo real. Cuando un dron vuela en fuertes vientos o un brazo robótico agarra un objeto desconocido, los "picos" del hardware definido por software deben encontrarse con la realidad.
Los desafíos actuales de la industria:
- Desarrollo de software: confirmación de código, pruebas automáticas, despliegue automático (modelo GitHub, ya es un ciclo cerrado).
- Desarrollo de hardware: recolección de sensores, almacenamiento local, descarga manual por parte del ingeniero, ejecución de programas de análisis y captura de pantalla para PowerPoint.
Este proceso extremadamente ineficiente es la cadena que Nominal busca romper.
Crear el GitHub del hardware
El objetivo de Nominal es convertirse en el System of Record para la ingeniería de hardware. Al construir una plataforma unificada, hace que los datos de hardware ya no sean islas:
- Estructuración de datos: Catálogo automático de datos de telemetría de sensores de millones de puntos por segundo, creando una “capa semántica”.
- Reutilización de lógica de validación: la lógica de prueba escrita durante la fase de desarrollo se puede reutilizar directamente y sin interrupciones en la línea de producción y el mantenimiento en el campo.
- Rastreabilidad en todo el ciclo de vida: asegura que los datos de cada tornillo y cada encendido sean transparentes y rastreables.
As GitHub makes code collaboration transparent, Nominal is making the process of "bending metal" as iterative as writing code.
Cuando la IA se encuentra con la defensa
La parte más emocionante de la entrevista es el proyecto de Nominal con la DARPA (Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa de Estados Unidos): CIPHER.
Las pruebas tradicionales son como una tabla rígida: ejecutar bajo la condición A, registrar datos, implementar, analizar y luego probar la condición B. Esto suele llevar años. Nominal está introduciendo AI Agents para cambiar las reglas del juego:
Real-time recommendation for the next best test point.Utilizando la tecnología de gemelos digitales, la IA puede predecir con una velocidad superior a la en tiempo real: ¿qué punto de prueba proporcionará el mayor aumento de conocimiento? Las pruebas ya no son una matriz rígida, sino una curva de gradiente optimizada dinámicamente. Esta "prueba autónoma" reducirá significativamente el ciclo de desarrollo de hardware de vanguardia.
La ventaja competitiva de la IA física
Todos hablan de la AGI, pero los niveles de riesgo de la AGI en el mundo virtual y el mundo físico son completamente diferentes:
- AGI virtual: puede escribir un juego para tu hijo, y aunque tenga errores, solo es un juego roto.
- Physical AGI: If it creates a physical toy, you must ensure it does not cause physical harm.
Los datos de prueba de hardware son el único combustible para entrenar IA física. Nominal descubrió que muchos fallos en el entrenamiento de IA no se deben a algoritmos deficientes, sino a una calidad de datos insuficiente (sensores dañados o no calibrados). La detección automática de anomalías de Nominal identifica datos verdaderamente “de alta fidelidad”, proporcionando el combustible real para modelos de robots y vehículos autónomos.
Al final de la entrevista, el fundador reveló una visión ambiciosa: el hardware es la única barrera competitiva real.
A medida que las herramientas de IA hacen que la programación de software sea cada vez más económica, las verdaderas barreras volverán al mundo físico. Nominal no solo vende software; gestiona la "cadena de suministro de datos" en el mundo físico.
El fundador incluso sugiere al final que Nominal muy probablemente se involucrará personalmente en la fabricación de hardware. Solo al controlar toda la cadena, desde los sensores hasta el informe final, se puede definir verdaderamente la “IA física”.
“All systems nominal” (todos los sistemas operan normalmente), que alguna vez fue la palabra más melodiosa en los lanzamientos espaciales, ahora se convierte en el lema de eficiencia de una nueva generación de ingenieros de hardware.
Como observador de mercado de IA, ¿en qué industria civil estallará primero la revolución de hardware impulsada por IA?