Detrás de 14,400 unidades, ¿quién está pagando por los robots humanoides?

1.44万台出货、57亿商业化订单，占全球总出货量的84.7%……2025年，中国人形机器人行业交出了一份亮眼的成绩单。

La cantidad de envíos es real, el importe de los pedidos es real. Pero, dentro de estos pedidos, ¿cuántos son compras asumidas por el gobierno y las empresas estatales en respuesta a políticas industriales? ¿Cuántos son pruebas de pago realizadas por las automotrices bajo la denominación de “entrenamiento”? ¿Y cuántos son decisiones de compra tomadas por empresas privadas basadas en “los robots son más baratos que las personas y son fáciles de usar”?

Hace un año, Zhu Xiaohu de Sequoia China Venture Capital (金沙江创投) le preguntó una cuestión que desde entonces se ha citado repetidamente: “¿Dónde están los clientes potenciales para vuestra comercialización? ¿Quién va a pagar decenas de miles de yuanes por un robot para hacer estas tareas?”

Un año entero ha pasado, y esta pregunta todavía no ha recibido una respuesta directa.

Pedidos conseguidos mediante captación de inversiones

Al abrir los mayores pedidos de 2025 en el sector de los robots humanoides, la presencia de empresas estatales aparece siempre.

Dos empresas líderes nacionales de inteligencia encarnada se adjudicaron conjuntamente el proyecto de compra de robots bípedos humanoides de una filial de China Mobile. El monto total es de 1.24 mil millones de yuanes, el mayor pedido unitario de robots humanoides a nivel nacional en ese momento.

En el informe de investigación de Galaxy Securities se revela que, dentro de los 1.3 mil millones de yuanes de pedidos de UBTECH (优必选), los pedidos de cuatro centros de captación de datos en Guangxi, Zigong, Fangchenggang y Jiujiang suman cerca de 7 mil millones de yuanes; el comprador en todos los casos es una institución con trasfondo de activos estatales locales (国资).

La compra de empresas estatales tiene una presión interna implícita de apoyar políticas industriales; la compra de gobiernos locales, por lo general, queda integrada en un intercambio de intereses de captación de inversiones. Comprar robots significa que se completa la tarea de “apoyar la tecnología nacional”. En cuanto a qué problemas de producción resuelven en la práctica los robots, eso no es el criterio central de esta compra.

Wang Han, socio de un fondo de inversión en participaciones (股权投资基金) de Shanghai PuChang (上海浦昌), describe el mecanismo operativo: “Muchas empresas de robots, aprovechando el auge del sector, cuando negocian con los gobiernos locales las condiciones para aterrizar proyectos, a menudo también solicitan, de paso, que el gobierno haga compras complementarias en forma de pedidos. Se enlazan la captación de inversiones y las compras. La demanda se crea, no crece de manera natural”.

Con la captación de inversiones a cambio de compromisos de compra, esta cadena corta por completo la capacidad instalada numérica del lado de la oferta y la validación comercial del lado de la demanda. Los pedidos son reales, pero lo que demuestran es que la cadena de transmisión de políticas funciona correctamente, no que los robots creen valor comercial.

Zhu Xiaohu de Sequoia China fue incluso más directo en su momento: “Antes, la demanda de mercado más importante era hacer investigación… hoy, aparece un cliente nuevo: una empresa central compra para montarlo en la recepción y mostrarlo”.

Chen Weiguang, socio gerente de BlueRun Capital (蓝驰创投), es un inversionista que apuesta con firmeza por el sector de inteligencia encarnada, y relata un caso más concreto: Yuan (智元) y fabricantes como Chery (奇瑞) colaboran para desplegar robots humanoides en tiendas 4S en el extranjero: “Chery considera que, al colocar robots en sus tiendas 4S en el extranjero, los clientes en el exterior sentirán que son de alta tecnología y que los autos son mejores. Pero aún más, se aplica en escenarios cerrados, como fábricas, logística, almacenes, farmacias, y algunos escenarios entretenidos, como tiendas 4S; más que nada es para demostración”.

Este tipo de pedidos normalmente no incluye acuerdos de nivel de servicio, ni cláusulas estrictas de respuesta ante fallas, las renovaciones son raras y el comprador nunca divulga datos reales de uso de los robots. El KPI del comprador es “completar la compra”, no “que el robot cree valor”. Esta diferencia es el estándar más simple para decidir si un pedido es una señal de política o una señal comercial.

El mercado que generan estas compras tiene, además, una fragilidad interna. La demanda industrial real no fluctúa por el índice de audiencia de una gala, ni aparece por la visita de un líder de una ciudad.

Practicantes en la línea de producción

La palabra “entrenamiento” (实训) recorre los anuncios de las empresas de robots, las entrevistas del equipo directivo y los informes de investigación de los vendedores; el lenguaje es extremadamente consistente, pero rara vez se cuestiona el significado.

En el informe de Oriental Securities 《El año de la producción en masa: cien escuelas compiten》, se describe que UBTECH Walker S1 entra en empresas como BYD, Geely y Foxconn; los modificadores usados son “realizar entrenamiento” (进行实训), y se señala que “mediante entrenamiento de la línea de producción de 18 a 24 meses se logrará gradualmente la producción en masa”. En un informe optimista titulado “El año de la producción en masa”, el verbo central para el escenario de los fabricantes de autos es “entrenar”, no “desplegar”.

Entrenar y desplegar son cosas de naturaleza completamente distinta. Desplegar implica que la parte B entrega capacidad productiva a la parte A; entrenar significa que el robot en la fábrica es el objeto que se entrena, y la fábrica proporciona escenarios y datos operativos reales, de modo que la beneficiaria real es la empresa de robots.

En términos de lógica comercial: en la etapa de entrenamiento pagado, la fábrica está ayudando a la empresa de robots a hacer I+D. Solo que el costo de esa I+D a veces lo asume la fábrica, a veces se refleja mediante un importe contractual simbólico, y a veces se empaqueta directamente como “cooperación estratégica”. En la industria hay una frase directa que permite corroborar este juicio: “No se firmó un contrato de ventas con la automotriz, sino un acuerdo de cooperación estratégica”.

Por ejemplo, en el caso de Dongfeng Liuzhou Auto (东风柳汽), un informe de investigación de una institución marca que el pedido de 20 Walker S1 está “en su mayoría ya entregado” e incluso aparece en el conteo de envíos. Pero al desglosarlo: el tamaño es de 20 unidades, el escenario es una fábrica automotriz, y se usa la generación anterior de S1, no el modelo S2 más reciente. Cada dimensión apunta al mismo juicio: es un entrenamiento pagado, no un despliegue a gran escala que sustituya mano de obra.

Lo que aún aclara más el panorama es que, actualmente, en todos los casos de colaboración entre automotrices divulgados públicamente, ninguno revela la duración real de operación, la tasa de fallas o el índice de finalización de tareas. En un despliegue comercial real, el cliente no oculta con tanto celo esos datos.

¿Por qué el entrenamiento no se convierte en despliegue?

Un observador de la industria cercano a la operación real de la fábrica señaló: “Incluso si en ciertos movimientos se alcanza una tasa de éxito del 99%, puede que no sea suficiente, porque la máquina tiene que repetir mucho trabajo cada día; el 1% de fallas se acumulará continuamente. Cada falla podría provocar que se detenga la línea de producción. En escenarios de simulación, si la tasa de éxito llega al 90%, en el sitio quizá solo quede en 60%”.

La lógica de tolerancia a fallas en una línea industrial es completamente distinta a la del laboratorio: en el primero se persigue la estabilidad con cero fallas, no una tasa de éxito promedio.

La descripción del creador de Qianxun Intelligent (千寻智能), Han Fengtao, sobre esta dificultad es aún más directa: “La industria de la inteligencia encarnada apenas está empezando, el hardware del robot humanoide también apenas está empezando; dos fusiones tecnológicas muy tempranas se están combinando para hacer algo muy complejo, y eso es extremadamente difícil”.

También vale la pena examinar la motivación misma de estos pilotos por parte de las automotrices. Empresas de automóviles completas como BYD y Xiaomi ya están trazando su negocio de robots; en buena medida, la competencia en la compra de productos competidores es una investigación de mercado de competidores. Además, algunas automotrices están bajo presión de políticas industriales de la ciudad donde se ubican; incluir productos de empresas locales de robots forma parte de la cooperación con la cadena industrial. Todo esto no está impulsado por la lógica comercial de “los robots pueden resolver problemas de producción”.

Para distinguir si un pedido es un piloto o una compra real, hay un estándar: quién toma la decisión. En los pilotos de automotrices, el tomador de decisiones suele ser el departamento de innovación o el departamento de inversión estratégica; lo que se evalúa es la viabilidad técnica. En una compra industrial real, el tomador de decisiones es el departamento de producción y fabricación; lo que se evalúa es la tasa de sustitución de costos y el aumento de capacidad productiva. Si falla el primer tipo, el proyecto termina; si falla el segundo, hay que asumir responsabilidades comerciales.

Con este estándar, al evaluar todas las colaboraciones de automotrices divulgadas públicamente hasta ahora, no hay ni una que haya superado el umbral.

El comprador se mantiene en la sombra

Para medir si un pedido constituye una validación comercial real, el estándar no es complejo: el comprador decide de manera autónoma basándose en una lógica de sustitución de costos; hay una definición clara de tareas y criterios de aceptación; si falla, existen consecuencias comerciales; el comprador está dispuesto a respaldarlo públicamente. Son cuatro condiciones, y ninguna puede faltar.

Al aplicar este estándar a todos los casos divulgados actualmente, casi no se encuentra ningún ciclo cerrado completo.

La declaración pública del fundador de Zero Variable Robots (自变量) Wang Qian sobre esta situación es la calificación más directa: “Hay un solo estándar para medir la comercialización: generar un ROI positivo para el cliente. El cliente compra un robot para sustituir mano de obra; ya sea que sea más eficiente o que pueda mejorar la productividad durante más tiempo, si se logra, cuenta. Pero ahora, en el mercado, no hay nadie que pueda hacerlo”.

También señaló que las compañías que ya han anunciado un aterrizaje comercializado y que afirman ingresos de más de cien millones de yuanes, en esencia aún están haciendo investigación académica y educación, así como un mercado de demostraciones y recepciones; entrar a fábricas a hacer trabajos simples y repetitivos “en realidad es una conducta de relaciones públicas”.

Este juicio también ha resonado dentro del círculo de capital. Un socio de Sequoia China, Gong Yuan, dijo: “Una empresa no puede depender solo de hacer demo, de proyectos demostrativos; debe encontrar una ruta real de comercialización que cree valor… el costo total de que el robot cumpla tareas debe ser más bajo que el costo de la mano de obra local, y además lograr una calidad mejor. Solo así alguien pagará”.

Hay un significado implícito muy claro: en su opinión, lo que sostiene la supervivencia de muchas compañías hoy en día son las demos y los proyectos demostrativos, no el valor comercial real. Este juicio proviene de alguien que ha estado invirtiendo continuamente en este sector, lo cual implica que la inversión no se basa en una lógica comercial clara.

Esto también puede validarse por la propia ruta de entrada a la fábrica. Según observadores de la industria cercanos a varias empresas, la fábrica no gastaría dinero de manera proactiva para meter una tanda de robots “que no saben hacer nada” y encima retrasar la producción.

Por tanto, “quién te hace entrar a la fábrica” es la pregunta principal, no “qué puede hacer el robot”. Las rutas actuales para entrar a la fábrica principalmente incluyen: relaciones de accionistas, necesidad de aval tecnológico de socios estratégicos, intercambio de intereses en la cadena industrial y el puente tendido por el gobierno. En esa lista, la ruta de “los robots sustituyen mano de obra y la fábrica compra de manera autónoma basándose en la racionalidad económica” todavía no existe. La lógica de entrada a la fábrica no es por arrastre de demanda, sino por impulso de relaciones.

En la etapa actual, la aplicación de robots humanoides se encuentra en fase de exploración y arranque, principalmente como pilotos en empresas que demandan automatización e inteligencia… y su aplicación a gran escala aún está limitada por factores como costos, tecnología y aceptación del mercado.

La empresa número uno en envíos a nivel mundial utiliza, en los documentos de salida a bolsa, términos como “exploración” y “piloto”; no son una falsa modestia, sino la expresión oficial más precisa sobre la madurez de la comercialización en este momento.

El caso más cercano a una venta comercial real es que cierta marca líder de robots ofreció servicio de habitaciones en el hotel Marina Bay Sands de Singapur y guió a viajeros en el aeropuerto de Dubái mediante indicaciones en árabe. Pero ninguno de estos dos casos divulgó datos posteriores: número de unidades desplegadas, monto de los contratos, registros de fallas, situación de renovaciones. Ni el hotel ni el aeropuerto hicieron declaraciones públicas.

Este silencio en sí mismo es una señal. Los clientes que realmente hacen funcionar la lógica comercial tienen motivos para decir públicamente “cuántas unidades compré, cuánto tiempo las usé y cuánto dinero me ahorré”.

La ausencia de datos significa que la validación todavía no ha ocurrido.

Las capacidades tecnológicas son la restricción dura

El problema de la estructura de pedidos, al final, vuelve a las capacidades tecnológicas.

Si un producto no logra vender pedidos comerciales reales, es porque está demasiado caro, porque no es suficientemente útil, o porque ambas cosas coinciden. La situación actual de los robots humanoides cumple con dos condiciones al mismo tiempo.

Las evaluaciones de todas las partes sobre la eficiencia de robots humanoides en escenarios industriales actuales son altamente consistentes. El número que dio el Chief Brand Officer de UBTECH, Tan Min, es 30% de la eficiencia de la mano de obra, y espera que a inicios de 2026 pueda superar el 50%. Leju Robotics (乐聚机器人) afirma que la eficiencia en escenarios industriales se acerca al 50% de la mano de obra. Star Motion (星动纪元) asegura que ciertos escenarios industriales reales ya alcanzan más del 70%. El informe de investigación independiente de Morgan Stanley indica que el número es de 30%.

Hay una brecha evidente entre los autoinformes de los fabricantes y las evaluaciones de terceros; esto ya es un patrón. Pero aun si se adoptan las cifras más optimistas de los propios fabricantes, la conclusión no es favorable: una eficiencia del 70% significa que para completar la misma tarea el robot necesita 1.4 veces el tiempo del ser humano; si se cree el 30% de Morgan Stanley, entonces se requiere 3.3 veces. Ningún número respalda el argumento de compra “los robots son más baratos y mejores de usar que las personas”.

Más allá de los números, la situación real en primera línea es más directa. Un observador cercano al funcionamiento de las demostraciones de robots describió un detalle: eso de “el robot cuida a la gente” en realidad suele ser “3 personas cuidan a 1 robot” en el backstage del lugar de demostración. A menudo se ve una fila de robots tendidos en el suelo esperando intervención humana. Después de ver la demostración de un proyecto, Wang Han comentó: “Solo ordenar un par de zapatos tomó un minuto en reconocimiento y cálculo. Si ni siquiera las tareas domésticas básicas se pueden hacer bien, ¿de qué sirve hablar de llegar a los hogares de miles de personas?”

La insuficiencia de eficiencia, combinada con costos elevados, hace que el cálculo de ROI resulte bastante severo.

El precio de compra de un robot humanoide hoy ronda las 100,000 yuanes. Si sustituyera a un trabajador con un salario mensual de 5,000 yuanes, el periodo de recuperación solo de los costos de compra de hardware sería de aproximadamente 20 meses. Y dado el hecho de que la eficiencia es solo del 30% al 50% de la mano de obra, para lograr el mismo nivel de producción se necesitan en realidad 2 a 3 robots. Al convertirlo, el periodo de recuperación total de la inversión sería de más de 40 a 60 meses. Aún no se han incluido los costos de mantenimiento, las pérdidas por fallas ni los costos adicionales de integración que surgen de que el grado de estandarización de la industria actual es muy bajo.

Esto último suele subestimarse. El Chief Brand Officer de UBTECH, Tan Min, lo describe con claridad: “En la industria actual de robots humanoides, los estándares de software y hardware no están completamente definidos; distan mucho de una producción verdaderamente estandarizada. En cada eslabón faltan interfaces estandarizadas, lo que hace que los costos de integración y la dificultad del proceso sean muy grandes. Si hay grandes volúmenes, que los ingenieros lo ‘ensamblen a mano’ no es realista”. Esto significa que, aunque baje el costo del propio robot, los costos implícitos de integración del sistema seguirán siendo altos.

¿Cuándo bajarán los costos?

Hay datos de investigación que muestran que se espera que para 2035 el precio de las piezas y componentes de robots en el mundo caiga aproximadamente un 70%. Esto implica que, basándose únicamente en decisiones de sustitución de mano de obra desde la racionalidad económica, solo hasta mediados de la década de 2030 tendría sentido a escala. Antes de eso, quién compra robots y para qué los compra, la respuesta probablemente no sea “la fábrica compra de manera autónoma por lógica de reducción de costos”.

Este juicio ya está influyendo en la lógica de asignación de parte de los inversionistas. Wang Han reconoce: deliberadamente evita la producción de robots completos dentro del sector de inteligencia encarnada, y se enfoca en el upstream: “Trabajar desde el ángulo de los proveedores o los repuestos, porque esta demanda es la más real: qué tipo de repuestos necesita el downstream, y esta parte es bastante clara”. Elegir el upstream y evitar los robots completos es una decisión racional: la lógica comercial del robot completo aún no se ha ejecutado, pero la demanda de componentes sí es real.

Él tiene un referente concreto para “demanda real”: “Por ejemplo, robots industriales como Mecarmente (梅卡曼德); es algo que de verdad mejora la eficiencia y resuelve problemas específicos, como la clasificación, por lo tanto tiene valor. En la inteligencia encarnada, además de algunas funciones de demostración llamativas, ¿puede resolver demandas reales? Si algún día lo puede, la aceptación del cliente podría aparecer. El problema central ahora es que todavía estamos en etapa de desarrollo tecnológico; las demandas del nivel más básico realmente no se ven”.

Escenarios fijos, tareas únicas, fiabilidad medible: eso es precisamente lo que hoy más le falta a los robots humanoides. La generalidad es el punto de venta de los robots humanoides, y también su carga: cuanto más general, más difícil es cumplir requisitos de estabilidad a nivel industrial en cualquier escenario específico.

La narrativa interna de la industria está cambiando en silencio. Un inversionista describe: “La ola de narrativas grandiosas de grandes modelos generalistas de inteligencia encarnada básicamente ya salió. Desde este año en adelante, empezarán a salir los de escenarios de aterrizaje… de forma gradual, esperando el día en que la inteligencia encarnada madure”.

Cuando la narrativa de “los robots humanoides generalistas van a trastocar todo” ya no puede sostenerse para seguir recaudando financiación, la industria empieza a girar hacia escenarios de aterrizaje más pequeños y más concretos: clasificación en logística, dispensación de medicamentos en farmacias, manejo de almacenamiento. Estos escenarios comparten características: el entorno es relativamente estructurado, las tareas son relativamente únicas y el margen de tolerancia a fallos es relativamente mayor.

Pero la narrativa que sostiene las valuaciones actuales nunca ha sido “los robots ayudan a dispensar medicamentos en una farmacia”, sino “los robots humanoides entran a las fábricas y sustituyen completamente mano de obra”. El primero está acercándose a la realidad; el segundo sigue lejos. La distancia entre ambas cosas es el grosor de la burbuja en las valuaciones actuales.

Fuente del artículo: NashNova

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