LG y NVIDIA discuten IA física: robots, centros de datos y movilidad

LG y NVIDIA están negociando una colaboración en el campo de Physical AI—tecnologías que controlan robots, sistemas industriales y transporte en el mundo real, no solo procesan texto en la nube.

Qué Sucedió en Seúl

El CEO de LG, Ryu Jae-cheol, celebró una reunión con Madison Huang, Directora de Marketing de Productos para Omniverse y Robotics en NVIDIA. Después de las negociaciones en Seúl, surgieron tres áreas clave: Physical AI, centros de datos y movilidad. Esta combinación no es una coincidencia.

Physical AI es una clase fundamentalmente diferente de tecnología en comparación con AI generativo. Un modelo de lenguaje procesa tokens; un sistema físico debe percibir el mundo tridimensional en tiempo real, construir modelos espaciales y tomar decisiones con consecuencias en el espacio físico. Esto requiere una infraestructura diferente: computación de alto rendimiento junto al dispositivo, un entorno de nube confiable para entrenamiento de modelos y una plataforma de simulación—para entrenar robots miles de horas virtualmente antes de arriesgar equipamiento real.

LG es un candidato obvio para el papel de gran cliente. La empresa salió del segmento de electrónica de consumo hace mucho tiempo: el segmento B2B incluye pantallas industriales, robots de entrega y limpieza (serie CLOi), sistemas de construcción inteligente y soluciones de refrigeración comercial. Estos productos ya operan en aeropuertos, hoteles y centros comerciales—el siguiente paso es hacerlos verdaderamente autónomos.

Lo Que Ofrece NVIDIA

En los últimos años, NVIDIA ha construido uno de los ecosistemas más completos para Physical AI. Para un gran fabricante como LG, esto significa una base tecnológica lista—en lugar de construir infraestructura desde cero:

• Omniverse — una plataforma para gemelos digitales y simulaciones: los robots se entrenan en un entorno virtual antes de implementarse en una fábrica real
• Isaac — un stack para robótica industrial, desde el entrenamiento de modelos de percepción hasta el despliegue en sistemas físicos
• Jetson — chips para edge computing: inferencia de AI directamente en el dispositivo sin acceso constante a la nube
• DGX — plataformas de servidor de nivel de centro de datos para el entrenamiento de modelos a gran escala
• DRIVE — una plataforma para sistemas de transporte autónomo y movilidad

Physical AI Sale de los Laboratorios

NVIDIA ha promovido activamente el término Physical AI desde 2024. Jensen Huang lo posiciona como la onda siguiente al AI generativo: los modelos de lenguaje han aprendido a entender texto e imágenes—ahora es el turno de los sistemas que comprenden el mundo físico y pueden actuar en él.

En la práctica, esto significa: un robot en un almacén encontrando el artículo requerido sin una ruta preestablecida; un manipulador industrial adaptándose a piezas de diferentes formas; transporte autónomo en un puerto o en un piso de producción.

"La próxima onda de AI será física—las máquinas comenzarán a entender el mundo circundante y actuar en él," —

Jensen Huang, CES 2025.

Tal AI requiere tres componentes trabajando juntos: un modelo multimodal poderoso, edge computing directamente en el dispositivo y un entorno de simulación para entrenamiento iterativo. Esta es exactamente la combinación que NVIDIA ofrece—y lo que LG ve como la base para sus productos.

Lo Que Esto Significa

Las negociaciones entre LG y NVIDIA señalan que Physical AI está en transición de una fase conceptual a proyectos industriales reales. Los grandes fabricantes de electrónica están formando alianzas con propietarios de pilas tecnológicas. Quien primero construya una infraestructura completa—centros de datos, plataformas edge, entornos de simulación—asegurará una posición en la automatización industrial para la próxima década.