De herramientas industriales a entidades económicas: Cómo Web3 impulsa la integración de la economía robot y el modelo atómico

La despertar económico de las máquinas

La industria de robots se encuentra en un punto de inflexión histórico. Antes, los robots eran considerados herramientas de hardware unidimensionales—ejecutores de instrucciones predefinidas, dependientes de gestión humana, carentes de autonomía económica. Pero después de 2025, todo esto está cambiando.

Con la integración de Agentes de IA, pagos en cadena (x402) y sistemas económicos de máquinas, los robots están evolucionando de “ejecutores pasivos” a “participantes activos”. Comienzan a tener billeteras, identidades digitales, sistemas de reputación, y la capacidad de tomar decisiones económicas de forma autónoma. Esto ya no es solo una revolución hardware, sino una reestructuración sistémica de “capa física—capa inteligente—capa financiera—capa organizacional”.

Las predicciones de JPMorgan ilustran la magnitud de este cambio: para 2050, el mercado de robots humanoides podría alcanzar los 5 billones de dólares, con más de mil millones de robots en uso. Esto significa que los robots pasarán de ser simples equipos industriales a “participantes sociales” a gran escala.

Cuatro niveles ecológicos: entender la lógica constructiva de la economía de máquinas

Para comprender el futuro de la industria robótica, es necesario analizar su estructura desde cuatro dimensiones:

Capa física (Physical Layer): Incluye robots humanoides, brazos mecánicos, drones, estaciones de carga, y otros soportes físicos. Esta capa resuelve capacidades básicas de movimiento y fiabilidad operativa, pero los robots aún carecen de “capacidad económica”—no pueden gestionar pagos, cobros o compras de servicios de forma independiente.

Capa de percepción y control (Control & Perception Layer): Sistemas tradicionales de control, SLAM, reconocimiento visual y de voz, además de los actuales LLM+Agent y sistemas operativos avanzados (ROS, OpenMind OS). Esta capa dota a las máquinas de “comprensión, observación y ejecución”, pero las actividades económicas siguen gestionadas por backend humano.

Capa de economía de máquinas (Machine Economy Layer): Aquí comienza la verdadera revolución. Los robots obtienen billeteras, identidades digitales, sistemas de reputación (como el estándar ERC-8004), y mediante x402 y mecanismos de callback en cadena, pueden pagar directamente por capacidad de cómputo, datos, energía y permisos de paso. Además, los robots pueden recibir autónomamente recompensas por tareas completadas, gestionar fondos y ejecutar pagos según resultados. Esto transforma a los robots de “activos empresariales” a “sujetos económicos”.

Capa de coordinación y gobernanza (Machine Coordination Layer): Cuando muchas máquinas adquieren capacidad de pago e identidad independiente, pueden autoorganizarse en enjambres de drones, redes de robots de limpieza, redes energéticas para vehículos eléctricos, etc. Los robots pueden ajustar precios automáticamente, planificar turnos, licitar tareas, distribuir beneficios, e incluso establecer entidades económicas autónomas en forma de DAO. Esta capa refleja el verdadero significado del modelo atómico en sistemas económicos de máquinas: cada robot como un átomo económico independiente, interactuando mediante interfaces y protocolos estandarizados.

¿Por qué la explosión está ocurriendo ahora?

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, afirmó: “El momento de ChatGPT para robots generalistas está a la vuelta de la esquina.” Esto no es solo marketing, sino un juicio profesional basado en tres señales clave.

Señal de capital: explosión de financiamiento que valida la viabilidad comercial

Entre 2024 y 2025, la industria robótica ha visto una densidad de financiamiento sin precedentes. Solo en 2025, varias rondas de financiamiento superiores a 500 millones de dólares. La característica común de estos financiamientos es que dejan de ser conceptuales, apuntando a líneas de producción, cadenas de suministro, inteligencia general y proyectos comerciales reales. Cuando los capitales apuestan decenas de miles de millones, están confirmando la madurez del sector.

Señal tecnológica: múltiples innovaciones clave convergen simultáneamente

En 2025, se ha producido una “convergencia tecnológica” histórica en la robótica. La innovación en Agentes de IA y modelos de lenguaje grande ha transformado a los robots de “ejecutores de instrucciones” a “agentes comprensivos”. La percepción multimodal y nuevos modelos de control (RT-X, Diffusion Policy) proporcionan por primera vez capacidades cercanas a la inteligencia general.

Simultáneamente, la simulación y el aprendizaje por transferencia maduran rápidamente. Entornos de simulación de alta fidelidad como Isaac y Rosie reducen drásticamente la brecha entre virtual y real, permitiendo entrenar a gran escala en entornos virtuales a bajo costo y transferir habilidades de forma confiable al mundo real. Esto resuelve los cuellos de botella históricos: aprendizaje lento, altos costos de datos, riesgos en entornos reales.

En hardware, la reducción de costos en motores de torque, módulos de articulación y sensores, junto con la escalabilidad de la cadena de suministro global (especialmente el ascenso de China en la cadena de suministro de robots), aumenta la productividad industrial. Muchas empresas inician producción a gran escala, dotando a los robots de una base industrial “reproducible y escalable”.

Señal comercial: camino claro de prototipo a producción en masa

Empresas líderes como Apptronik, Figure y Tesla Optimus han anunciado planes de producción masiva, marcando la transición de robots humanoides de prototipo a fase industrial. Varias startups están iniciando proyectos piloto en logística y almacenamiento, validando la eficiencia y fiabilidad en entornos reales.

Más importante aún, se valida el modelo Operation-as-a-Service (OaaS). Las empresas ya no necesitan pagar altos costos iniciales, sino suscribirse mensualmente a servicios robotizados, mejorando significativamente el ROI. Esto es clave para la adopción masiva de robots.

Las tres columnas del Web3 en la economía de máquinas

Con la explosión de la industria robótica, la tecnología blockchain ha encontrado un papel claro, aportando tres capacidades centrales al sistema económico de máquinas.

Capa de datos: resolver incentivos, no directamente la calidad

Los mecanismos de tokens y descentralización ofrecen nuevas fuentes de datos para entrenamiento de robots, pero la calidad de los datos depende de los motores de backend.

El principal cuello de botella en entrenamiento físico-IA es la falta de datos reales a gran escala, cobertura insuficiente de escenarios y datos de interacción física de alta calidad. La aparición de DePIN/DePAI permite a Web3 resolver la cuestión de “quién proporciona datos y cómo mantener incentivos”.

Pero estudios académicos muestran que: los datos descentralizados tienen potencial en escala y cobertura, pero no garantizan automáticamente datos de alta calidad. Aún requieren que los motores de backend seleccionen, limpien y controlen sesgos.

Web3 primero resuelve el problema de “motivación para suministrar datos”, no directamente la “calidad de los datos”. Los datos tradicionales de entrenamiento de robots provienen de laboratorios, pequeños flotas o recopilaciones internas, con escala limitada. Los modelos DePIN/DePAI, mediante incentivos en tokens, permiten que usuarios comunes, operadores de dispositivos o control remoto sean proveedores de datos, ampliando significativamente la escala y diversidad.

Proyectos representativos incluyen:

• NATIX Network: transforma vehículos comunes en nodos de recopilación de datos móviles mediante Drive&App y VX360, capturando video, geolocalización y datos ambientales
• PrismaX: recopila datos de interacción física de alta calidad (agarre, clasificación, movimiento de objetos) mediante mercado de control remoto
• BitRobot Network: permite a nodos robot realizar tareas verificables (VRT), generando datos de operaciones reales, navegación y colaboración

No obstante, estudios sobre crowdsourcing y percepción móvil muestran que: los datos descentralizados presentan problemas estructurales—baja precisión, mucho ruido, sesgos elevados. Los contribuyentes tienden a concentrarse en regiones o grupos específicos, generando distribuciones de muestreo no representativas del mundo real. Los datos originales de crowdsourcing no son directamente útiles para entrenamiento.

Por ello, las redes de datos Web3 ofrecen fuentes más amplias, pero la utilidad para entrenamiento depende de los motores de backend. El valor real de DePIN radica en ofrecer una base de datos “sostenible, escalable y de bajo costo”, no en resolver inmediatamente la calidad.

Capa de coordinación: interfaces unificadas para colaboración entre dispositivos

La industria de robots evoluciona de inteligencia individual a colaboración en grupo, pero enfrenta un cuello de botella clave: robots de diferentes marcas, formas y tecnologías no comparten información ni son compatibles, careciendo de un medio de comunicación unificado. Esto limita la colaboración a sistemas cerrados y restringe la escalabilidad.

En años recientes, plataformas como OpenMind ofrecen una solución: sistemas operativos universales para robots (Robot OS Layer). No son solo software de control tradicional, sino sistemas operativos inteligentes multiplataforma—como Android en móviles—que proporcionan un lenguaje común y una infraestructura para comunicación, cognición, comprensión y colaboración entre robots.

En arquitecturas tradicionales, los sensores, controladores y módulos de inferencia de cada robot son aislados, sin compartir semántica entre dispositivos. La capa de sistema operativo universal introduce:

• Descripciones abstractas del entorno externo (visual/sonido/tacto → eventos semánticos estructurados)
• Comprensión unificada de órdenes (lenguaje natural → planificación de acciones)
• Expresiones compartidas de estado multimodal

Es como dotar a los robots de una capa cognitiva capaz de entender, expresar y aprender. Ya no son solo “actuadores aislados”, sino que tienen interfaces semánticas unificadas, integrables en redes de colaboración masiva.

La mayor innovación es la “compatibilidad entre dispositivos”: por primera vez, diferentes marcas y formas de robots pueden “hablar el mismo idioma”. Todos los robots conectados a través del mismo sistema operativo pueden acceder a la misma red de datos y a interfaces de control.

Esta interoperabilidad entre marcas permite discutir por primera vez:

• Colaboración multi-robot
• licitaciones y planificación de tareas
• compartición de percepción y mapas
• ejecución conjunta de tareas en diferentes espacios

El prerequisito es “entender el mismo formato de información”—el sistema operativo universal está resolviendo esta base del lenguaje.

peaq representa otra infraestructura clave en el ecosistema de coordinación de dispositivos: un protocolo base que ofrece identidad verificable, incentivos económicos y capacidades de coordinación en red. No resuelve “cómo entienden los robots el mundo”, sino “cómo participan como individuos en la colaboración en red”.

Las características principales de peaq:

1. Registro de identidad de máquinas (Kite Passport)

Cada Agente de IA y robot obtiene una identidad criptográfica y un sistema de claves multinivel, logrando:

• Acceso independiente a cualquier red
• Participación en asignación de tareas confiables y sistemas de reputación

Es el paso previo para convertirse en “nodo de red”.

2. Cuentas económicas autónomas

Los robots adquieren autonomía económica. Gracias a soporte nativo para pagos en stablecoins y lógica de facturación automática, pueden realizar liquidaciones y pagos sin intervención humana, incluyendo:

• Liquidaciones por datos de sensores consumidos
• Costos por llamadas a capacidades de cómputo y modelos
• Liquidaciones entre robots (transporte, entrega, inspección)
• Autocarga, alquiler de espacios y uso de infraestructura

También pueden usar pagos condicionales:

• Tarea completada → pago automático
• Resultado insatisfactorio → fondos retenidos o reembolsados automáticamente

Esto hace que la colaboración entre robots sea confiable, auditable y con arbitraje automático, clave para despliegues comerciales a gran escala.

Además, los ingresos por servicios en el mundo real y la oferta de recursos pueden tokenizarse y reflejarse en cadena, haciendo su valor y flujo de caja transparentes, rastreables, negociables y programables, construyendo un activo representativo del sujeto robot.

Con la madurez de IA y sistemas en cadena, el objetivo es que los robots puedan generar ingresos, pagar, pedir préstamos e invertir de forma autónoma, realizar transacciones M2M y formar redes económicas autoorganizadas, con gobernanza en forma de DAO.

3. Coordinación de tareas entre dispositivos

En un nivel superior, peaq ofrece un marco de coordinación entre máquinas, permitiendo:

• Compartir estados y disponibilidad
• Participar en licitaciones y asignación de tareas
• Gestionar recursos (capacidad de cómputo, movilidad, percepción)

De esta forma, los robots pueden colaborar como nodos en una red, en lugar de operar aisladamente.

Solo cuando el lenguaje y las interfaces sean unificados, los robots podrán integrarse verdaderamente en redes de colaboración, en lugar de permanecer en ecosistemas cerrados. Sistemas operativos inteligentes multiplataforma como OpenMind trabajan en estandarizar cómo los robots “entienden el mundo y las órdenes”; peaq y otras redes de coordinación Web3 exploran cómo dotar a diferentes dispositivos de capacidades verificables de organización y colaboración en redes más amplias. Son ejemplos de múltiples esfuerzos que reflejan la tendencia hacia una capa de comunicación unificada y sistemas operativos abiertos e interoperables.

Capa económica: dotar a las máquinas de participación económica autónoma

Si la capa de sistemas operativos multiplataforma resuelve “cómo comunican los robots”, y la red de coordinación “cómo colaboran”, la verdadera base del sistema económico de máquinas es transformar la productividad de los robots en flujos de capital sostenibles, permitiendo que gestionen sus costos operativos de forma autónoma y cierren ciclos.

La clave que ha faltado en la industria robótica durante mucho tiempo es la “capacidad económica autónoma”. Los robots tradicionales solo ejecutan instrucciones predefinidas, sin poder gestionar recursos externos, poner precio a sus servicios o ajustar costos. En escenarios complejos, dependen de gestión manual, lo que reduce drásticamente la eficiencia y dificulta la escalabilidad.

x402: dotar a los robots de “estatus de sujeto económico”

x402, como nuevo estándar de pagos agentes (Agentic Payment), proporciona esta capacidad básica. Los robots pueden enviar solicitudes de pago vía HTTP y realizar liquidaciones atómicas con stablecoins programables (como USDC). Esto significa que no solo completan tareas, sino que también compran recursos necesarios de forma autónoma:

• Capacidad de cómputo (inferencias LLM/control)
• Acceso a escenarios y alquiler de dispositivos
• Servicios de otros robots

Por primera vez, los robots pueden consumir y producir como sujetos económicos independientes.

En años recientes, han surgido casos emblemáticos de fabricantes de robots colaborando con infraestructura criptográfica, mostrando que la economía de máquinas pasa de concepto a implementación.

OpenMind × Circle: soporte nativo para pagos en stablecoins

OpenMind integra su sistema operativo multiplataforma con USDC de Circle, permitiendo a los robots realizar pagos y liquidaciones en stablecoins en la cadena de tareas. Esto representa dos avances:

1. La cadena de ejecución de tareas del robot puede integrar de forma nativa la liquidación financiera, sin depender de sistemas backend
2. Los robots pueden realizar pagos “sin fronteras” en entornos multiplataforma y multimarcas

Para la colaboración robotizada, esto es un paso hacia la existencia de entidades económicas autónomas.

Kite AI: construir una blockchain nativa para la economía de máquinas

Kite AI impulsa la infraestructura básica de la economía de máquinas: diseña agentes IA con identidad en cadena, billeteras componibles, pagos automáticos y sistemas de liquidación, permitiendo a los agentes ejecutar transacciones en cadena de forma autónoma.

Sus componentes principales:

1. Capa de identidad de agentes/robots (Kite Passport)

Cada Agente IA (y en el futuro, robots específicos) obtiene una identidad criptográfica y un sistema de claves multinivel, logrando:

• Acceso independiente a cualquier red
• Participación en asignación de tareas confiables y sistemas de reputación
• Capacidad de ser revocado y responsabilizado

Es la base para que los agentes sean considerados sujetos económicos independientes.

2. Stablecoins nativos + integración x402

Kite integra en la cadena el estándar de pagos x402, usando USDC u otras stablecoins como activos de liquidación por defecto, permitiendo que los agentes ejecuten intenciones estandarizadas para enviar, recibir y reconciliar pagos, optimizando escenarios de pagos frecuentes, pequeños, entre máquinas (confirmaciones en subsegundos, bajos costos, auditabilidad).

3. Restricciones programables y gobernanza

A través de políticas en cadena, se pueden definir límites de gasto, listas blancas de comerciantes/contratos, reglas de gestión de riesgos y auditoría trazable, logrando un equilibrio entre apertura y control en “abrir billeteras a las máquinas”.

En otras palabras, si el sistema operativo OpenMind permite a los robots “entender el mundo y colaborar”, la infraestructura blockchain de Kite AI permite que los robots “sobrevivan en el sistema económico”. Con estas tecnologías, se construye una red de economía de máquinas con “incentivos de colaboración” y “cierre de ciclos de valor”, permitiendo que los robots no solo paguen, sino que también:

• Generen ingresos según su rendimiento (liquidaciones basadas en resultados)
• Compren recursos bajo demanda (estructura de costos autónoma)
• Participen en mercados con reputación en cadena (cumplimiento verificable)

Por primera vez, los robots pueden participar en un sistema completo de incentivos económicos: trabajar → ganar dinero → gastar → optimizar comportamientos de forma autónoma.

Perspectivas y desafíos

Perspectivas: la máquina internet tras la internet

Desde los tres ejes anteriores, el papel de Web3 en la industria robótica se vuelve cada vez más claro:

• Capa de datos: proveer incentivos para la recopilación masiva y multifuente, mejorando la cobertura de escenarios de larga cola
• Capa de coordinación: introducir identidad unificada, interoperabilidad y gobernanza de tareas, logrando colaboración entre dispositivos
• Capa económica: mediante pagos en cadena y liquidaciones verificables, ofrecer un marco programable para la economía de máquinas

Estas capacidades sientan las bases para la futura máquina internet, permitiendo que los robots colaboren y operen en entornos más abiertos y auditables.

Desafíos: de la viabilidad técnica a la sostenibilidad comercial

Aunque la ecología robótica alcanzará un punto de inflexión en 2025, pasar de “viabilidad técnica” a “escala y sostenibilidad” presenta múltiples incertidumbres, no solo por limitaciones tecnológicas, sino por complejidades en ingeniería, economía, mercado y regulación.

¿Se logra realmente la viabilidad económica?

A pesar de avances en percepción, control e inteligencia, la implementación masiva de robots aún depende de demandas comerciales reales y retorno económico. La mayoría de los robots humanoides y generalistas siguen en fase de prueba; falta datos a largo plazo sobre la disposición de las empresas a pagar por servicios robotizados, y si modelos OaaS/RaaS garantizan ROI estable en diferentes industrias. Además, la eficiencia en entornos no estructurados y la relación costo-beneficio aún no están completamente establecidas. En muchos casos, la automatización tradicional o la mano de obra humana siguen siendo más económicas y confiables. Esto significa que la viabilidad técnica no se traduce automáticamente en necesidad económica, y la incertidumbre en la comercialización afectará la velocidad de expansión del sector.

Desafíos en fiabilidad y operación

El mayor reto no es solo que los robots puedan completar tareas, sino que puedan hacerlo de forma estable, confiable y a bajo costo en despliegues a gran escala. La tasa de fallos hardware, costos de mantenimiento, actualizaciones de software, gestión energética, seguridad y responsabilidad pueden convertirse en riesgos sistémicos. Aunque los modelos OaaS reducen la inversión inicial, los costos ocultos de mantenimiento, seguros, responsabilidad y cumplimiento pueden erosionar el modelo de negocio. Si la fiabilidad no alcanza los umbrales mínimos para escenarios comerciales, las redes de robots y la economía de máquinas permanecerán en fase de hipótesis.

Coordinación ecológica, convergencia de estándares y regulación

El ecosistema robótico está en rápida evolución en sistemas operativos, marcos de agentes, protocolos blockchain y estándares de pago, pero aún fragmentado. La colaboración entre diferentes marcas y sistemas es costosa, y los estándares universales aún no se consolidan, lo que puede generar fragmentación, trabajo duplicado y pérdida de eficiencia. Además, los robots con capacidad de decisión y economía propia desafían los marcos regulatorios existentes: la responsabilidad, cumplimiento en pagos, límites de datos y seguridad aún no están claros. Sin regulación y estándares alineados con la tecnología, las redes económicas de máquinas enfrentan incertidumbres regulatorias y de implementación.

En conjunto, las condiciones para la adopción masiva de robots se están formando, y los prototipos de sistemas económicos de máquinas emergen en la práctica industrial. Web3×robots aún están en etapas iniciales, pero muestran un potencial de desarrollo a largo plazo que merece atención.