Los robots de UTree han probado dos "cerebros" en solo dos semanas. Fuente de la imagen: First Financial. El 12 de octubre, Wang Xingxing declaró en la 26ª Exposición Internacional de Industria de China que el lanzamiento de GPT-6 tiene un profundo impacto en la percepción de la industria de la inteligencia encarnada, y su equipo también lo ha implementado en robots para pruebas de tareas, con resultados bastante satisfactorios. También mencionó: "Ahora mi fe personal en la IA ha aumentado día a día; el mayor error que cometí en más de diez años fue no confiar lo suficiente en la IA. Hasta hoy, muchas personas aún no han utilizado o abrazado plenamente la IA."
El 15 de octubre, las acciones de UTree cerraron a 405.10 yuanes, el precio más bajo desde su salida a bolsa hace dos meses, con un valor de mercado de 163.8 mil millones. El 19 de octubre, el equipo DreamZero de NVIDIA anunció la primera API de cerebro robótico del mundo disponible para el público, que incorpora el primer modelo del equipo, Dream-1. Después de probar 27 robots, incluido el UTree R1, estos robots pudieron funcionar de manera plug-and-play, sin necesidad de entrenamiento, completando tareas como doblar toallas, abrir cajones, colgar auriculares en ganchos y "poner frutas que no son kiwis en una canasta".
Ese mismo día, el valor de mercado de UTree volvió a alcanzar los 200 mil millones. En solo cuatro días, el valor de mercado de UTree aumentó más del 22% desde su punto más bajo; al cierre de hoy, su valor de mercado alcanzó los 208.3 mil millones, manteniéndose por encima de los 200 mil millones. Esto ha generado curiosidad sobre qué cambios han ocurrido. Junto con el aumento del valor de mercado, dos pruebas han proporcionado un juicio: la inteligencia encarnada ya no es solo una posibilidad.
El modelo ha superado el umbral de la capacidad encarnada. Al lanzar ChatGPT-6-Astra, se declaró: "Bienvenido a la era de AGI", afirmando que el lanzamiento de este modelo marca la llegada de la era de AGI. OpenAI lo describe como "el modelo más inteligente del mundo y el que mejor se alinea con las intenciones humanas". Dado que se afirma que puede comprender las intenciones humanas, ¿cuál es realmente su nivel de comprensión? ¿Puede entender el mundo físico como lo hace un humano? Para profundizar en si GPT-6-Astra tiene la capacidad de controlar la inteligencia encarnada, un equipo de investigación de SenseTime, junto con Daxiao Robotics, Ropedia, la Universidad Tecnológica de Nanyang de Singapur y la Universidad de Tokio, realizó pruebas que involucraron varios robots reales, incluido el robot humanoide UTree G1.
SenseTime y su equipo de investigación conjunto lo implementaron en 8 plataformas de robots reales, abarcando cinco tipos diferentes, sin proporcionar ninguna demostración a GPT-6-Astra. El modelo solo recibió información estructurada escrita por humanos, que incluía interfaces de robots, limitaciones de articulaciones, posiciones de cámaras, restricciones de seguridad y algunas indicaciones operativas en ciertas plataformas. En estas condiciones, el mismo GPT-6-Astra pudo controlar robots de diferentes formas para completar tareas de agarre y colocación de objetos rígidos: tuvo éxito en 17 de 18 pruebas.
En el UTree G1, GPT-6-Astra completó 2 de 3 operaciones de brazo robótico a través de la interfaz de control de bajo nivel, así como todas las 3 tareas de giro, caminar y detenerse.
Wang Xingxing enfatizó en la WRC (Conferencia Mundial de Robots) en agosto la importancia de la "generalización", con la esperanza de promover la tecnología hacia situaciones con mejor capacidad de generalización. Las pruebas actuales muestran que la adaptabilidad de GPT-6 en robots de múltiples formas y plataformas ha superado con creces el nivel de hace dos meses. Sin embargo, simplemente agarrar y soltar, así como caminar, no son suficientes para que los robots se integren verdaderamente en la vida real. El informe concluye que GPT-6-Astra ha superado en gran medida el umbral de la capacidad encarnada, pero aún queda un camino considerable para que la inteligencia encarnada sea realmente utilizable. A pesar de que aún hay problemas, grandes o pequeños, en la aplicación práctica, esta prueba demuestra que la inteligencia encarnada ya no es solo un telón de fondo para contar historias, sino que realmente está haciendo que el concepto de inteligencia encarnada se materialice.
El exitoso desempeño de GPT-6-Astra en pruebas de inteligencia encarnada
Wang Xingxing también mencionó en la WRC: "Actualmente, el mayor cuello de botella en la inteligencia encarnada en todo el mundo es que el nivel de alineación entre la entrada y salida del modelo de IA y los robots no es suficiente. Puede ejecutar tu tarea, pero la desviación en los últimos milímetros no puede coincidir bien con el mundo real." Esta es una parte que los modelos de lenguaje aún deben resolver. "Por ejemplo, cuando estoy a punto de agarrar algo, veo que ya casi lo tengo, pero la última parte de la retroalimentación táctil no puede corregirlo bien." Él cree que en los próximos años, este problema definitivamente se resolverá.
Al mismo tiempo, han surgido modelos básicos de robots específicamente entrenados. El 20 de octubre, Dream Labs, fundado por el equipo DreamZero, completó una ronda de financiamiento inicial de 90 millones de dólares y lanzó Dream API: la primera API de cerebro robótico abierta al público en el mundo. Después de registrarse, los desarrolladores pueden conectar sus robots a la API para su uso. El modelo se despliega en múltiples centros de datos en todo el mundo, lo que permite respuestas rápidas sin importar dónde se encuentren los robots. En términos de precios, además del Dream-1 a 3 dólares por hora (aproximadamente 23 HKD), también hay una versión más rápida y ligera, Dream-1-flash, a 2 dólares por hora (aproximadamente 16 HKD).
Sin embargo, Dream Labs no solo busca que "todos puedan usarlo", sino también "que cada robot pueda usarlo". Dream-1 tiene efectivamente esta capacidad. Su entrenamiento no depende de texto ni de estar desplegado en un robot específico, sino que se basa en videos de personas o máquinas completando tareas. El modelo aprende simultáneamente a predecir videos y acciones, por lo que "controlar un robot" y "imaginar lo que hará el robot a continuación" se convierte en el mismo problema, lo que es una ventaja de los modelos de IA física.
Por lo tanto, completar tareas para Dream-1 es simplemente un "objeto"; todos los movimientos de "objetos" son una expresión para completar instrucciones, y las instrucciones específicas en un solo robot no son importantes para él, eliminando desde la raíz el problema de tener que ingresar instrucciones repetidamente. Por ejemplo, al doblar ropa, un robot controlado por GPT-6 necesita información más profunda para doblar toallas o manteles, que son objetos flexibles con parámetros consistentes, pero la tarea completa de doblar ropa nunca se puede completar: las diferencias en tela, forma, pliegues y cambios de centro de gravedad son demasiado difíciles de juzgar con precisión para un modelo de lenguaje.
Dream-1 ya puede completar la instrucción de doblar ropa; el sitio web oficial destaca las tareas de doblado como una de sus capacidades principales, y el robot puede doblar toallas en condiciones de cero ejemplos.
En la evaluación RoboDojo-RC Tier 1 publicada por la agencia de evaluación independiente Robocurve, Dream-1 alcanzó un puntaje promedio del 59% en cada intento de tarea, convirtiéndose en el primer modelo en superar el 50%, superando a Claude Opus 5.5 (48%), Gemini 4 Argon (48%), GPT-6 Astra (47%), GPT-6.1 Sol (42%) y otros modelos de lenguaje más recientes, así como a MolmoAct2 (19%) y GR00T N1.7 (10%) en modelos robóticos.
Además del puntaje, Dream-1 también es más barato y más rápido: el costo por intento de tarea es de aproximadamente 0.15 dólares (aproximadamente 1 HKD), superando en 1.2 veces al segundo modelo más alto, Gemini 4 Argon, pero con un costo aproximadamente 16 veces menor. El tiempo promedio de uso es de 1.4 minutos, superando en 1.3 veces al modelo de lenguaje más rápido, GPT-6 Astra (ultrafast), y siendo 1.7 veces más rápido. Cada configuración de modelo se ha probado 120 veces en el mundo real.
Esto no significa que Dream-1 sea un modelo robótico completamente maduro. El modelo solo decide a dónde debe ir la pinza final, sin controlar cómo llega el brazo, lo que puede causar problemas cerca de obstáculos o en los límites de las articulaciones; ante un cuerpo que difiere significativamente de los robots que ha visto, puede predecir movimientos inviables; además, aún hay una brecha entre cero ejemplos y una adaptación única. Ge Yunhao, cofundador y CTO de Dream Lab, declaró: "Reducir esta brecha es uno de nuestros principales objetivos. Cuanto más fuerte sea el cero ejemplos, más cerca estará cualquier nuevo robot de ser plug-and-play."
De todos modos, como dijo Ge Yunhao, "Así como ChatGPT fue lanzado al público por primera vez, los robots finalmente han recibido su primera API de cerebro general abierta al público. Puede que no sea perfecta, pero siempre hay alguien que necesita dar el primer paso."
UTree: presente en ambas ocasiones. En este experimento, los robots G1 y R1 de UTree estuvieron presentes. No es una coincidencia. Los robots de UTree son bien conocidos, pero ¿por qué se usaron en ambas pruebas? ¿Qué los diferencia de otros robots? Desde la perspectiva de la estabilidad de la industria, UTree reportó ingresos de 1.152 mil millones de yuanes en la primera mitad de 2026, un aumento interanual del 48.54%; la utilidad neta atribuible a los accionistas fue de 274 millones de yuanes. Esta cifra de ganancias se destaca en toda la industria. En el mismo período, UBTECH reportó pérdidas de 339 millones de yuanes en la primera mitad del año, acumulando pérdidas de más de 3.5 mil millones desde su salida a bolsa; Zhiyuan reportó pérdidas de 83.54 millones de yuanes en todo 2025, con ingresos de 1.05 mil millones de yuanes.
Realmente, solo UTree puede fabricar, vender y aún obtener ganancias con sus robots.
En comparación con otros robots, UTree también tiene una gran ventaja de precio. Los datos de Frost & Sullivan muestran que en la primera mitad de 2026, UTree ocupó el tercer lugar en ingresos de robots humanoides a nivel mundial, con una cuota de mercado del 15.3%. Esta cifra parece contradictoria con lo mencionado anteriormente, pero en realidad no lo es. Las empresas con mayores ingresos tienen menos ventas, lo que no es contradictorio. El precio de UTree G1 comienza en 99,000 yuanes, siendo uno de los humanoides de tamaño completo más baratos de la industria; los precios de los robots humanoides industriales de otras empresas generalmente oscilan entre 200,000 y 500,000 yuanes. Por lo tanto, se puede ver que, entre robots de la misma categoría, dejando de lado todos los datos de ingresos, UTree también es la opción más ampliamente distribuida, con precios más bajos y un mayor potencial de comercialización a corto plazo.
Una vez que el cerebro encarnado se materialice, UTree será sin duda una de las primeras opciones para el hardware físico.
El punto de inflexión de la inteligencia encarnada está más cerca que nunca. Volviendo al aumento del valor de mercado, ¿por qué UTree ha sido tan afectado y qué está apostando el mercado secundario? UTree ha tenido un alto volumen de envíos, lo que no es un factor que influya en el aumento del precio de sus acciones. Cuando se lanzó ChatGPT-6, JPMorgan aún le dio una calificación de "reducir", con una razón muy directa: la valoración era demasiado alta, agotando las expectativas. Esto también demuestra que anteriormente no había un "cerebro" que convenciera al mercado, por lo que los robots eran simplemente herramientas que se parecían más o menos a los humanos, en lugar de inteligencia encarnada.
Sin embargo, el día en que el valor de mercado de UTree regresó a 200 mil millones, GPT-6 y Dream-1, en el mismo mes, ofrecieron el mismo resultado desde dos direcciones diferentes: los grandes modelos han evolucionado hasta el punto de no depender de datos de robots y aún pueden controlar el trabajo de los robots. Cuando todos los robots puedan conectarse al mismo cerebro, el hardware que tenga el mayor volumen de circulación en el mercado se convertirá en la plataforma de prueba predeterminada, la fuente de datos predeterminada y la solución de implementación predeterminada. Con un volumen acumulado de envíos de 18,000 unidades y un precio por unidad a partir de 99,000 yuanes, la situación financiera única y rentable de UTree se convierte en su ventaja competitiva.
Esto ha elevado la posición de UTree de ser objeto de burla como un juguete robótico a convertirse en un portador estable de la inteligencia encarnada.
Al principio, la gente pensaba que UTree podría lograr "inteligencia encarnada" de forma independiente, lo que provocó una ola de entusiasmo; después de calmarse, la gente consideró que no se podía apostar todas las expectativas en una empresa de hardware. Ahora, la inteligencia encarnada ha dado al mercado una respuesta: separación de cabeza y cuerpo, combinación de cerebro y máquina. Esto también ha dado a las personas mucho espacio para imaginar. En el futuro, el hardware será cada vez más barato, habrá más cerebros, y la inteligencia encarnada está avanzando paso a paso hacia la vida humana.