Agile Robots recauda $500M en una ronda que la valora en $8.5B

Agile Robots recauda $500M en una ronda que la valora en $8.5B

En directo•14 nov, 00:30•2 min de lectura•
Marco Ferrari
Marco Ferrari

Agile Robots alcanzó una valoración de $8.5B tras recaudar $500 millones en una ronda encabezada por SoftBank, según informó primero Techxplore. La empresa dijo que destinará los fondos a expandirse en Estados Unidos, ampliar su capacidad de producción en Alemania y entrar en nuevos mercados con robots que automatizan y agilizan el trabajo en las fábricas.

SoftBank, un grupo japonés de inversión tecnológica, encabezó la ronda; también participaron Nvidia y el grupo japonés Hitachi. La valoración también se cifró en 7.7 mil millones de euros.

Fundada en 2018 y con sede en Múnich, Agile fabrica robots humanoides y brazos robóticos para automatizar y agilizar el trabajo en las fábricas. La empresa afirma haber desplegado alrededor de 20,000 robots en los sectores automotriz, de electrónica de consumo y de logística.

A principios de este año, Agile inauguró una fábrica a las afueras de Múnich que, según afirma, puede producir hasta 10,000 robots humanoides al año para satisfacer la creciente demanda. El plan de expansión anunciado combina la entrada en nuevos mercados con un aumento de la capacidad de producción en Alemania.

Un portavoz de la empresa dijo a AFP que Agile era la empresa de robótica de IA física más valiosa de Europa. El CEO y fundador Zhaopeng Chen describió la visión de la empresa: robots que trabajan junto a las personas en fábricas y almacenes.

Agile es una de las startups alemanas que buscan llevar la IA de las aplicaciones digitales al trabajo físico, especialmente en fabricantes tradicionales. Europa se ha quedado rezagada frente a Estados Unidos y China en el desarrollo de los modelos de IA más conocidos, aunque algunos creen que el despliegue de la IA industrial podría dar ventaja al continente.

La robótica sigue siendo un sector competitivo: rivales chinos de mayor tamaño, como Unitree, han recibido un importante apoyo gubernamental, y Unitree es conocida por sus robots capaces de hacer volteretas hacia atrás.

Seis modelos chinos de IA presentan huellas de inicialización de Blackwell

Seis modelos de DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax y Ant Group presentan patrones en los pesos que coinciden con configuraciones de GPU NVIDIA Blackwell, según informó inicialmente Unemploymentlabs. Las pruebas apuntan a una inicialización compatible con Blackwell en esos modelos, pero no permiten determinar dónde estaban los chips, cómo se obtuvo acceso a ellos ni si se infringieron los controles de exportación.

Los seis modelos son DeepSeek-V4-Flash y V4-Pro, Kimi K3 y K3.1-Pro de Moonshot AI, MiniMax-M3 y Ling-3.1-flash de Ant Group. V4-Flash y MiniMax-M3 coinciden con la disposición de 148-SM B200/B300; los otros cuatro, con la disposición de 152-SM GB200/GB300.

Las huellas proceden de patrones de inicialización conservados en pesos publicados. Reconstruir la semilla y la disposición de hilos de la GPU permite identificar el hardware que generó los valores iniciales, pero no necesariamente todos los aceleradores utilizados después.

En modelos anteriores aparecen huellas de Hopper: DeepSeek-V3, Kimi K2.5, MiniMax-M2.7 y Ling-3.0-flash. Kimi K2.7-Code es un caso intermedio: sus pesos de la época Hopper incluyen un pequeño componente que coincide con B200/B300. Entre los lanzamientos con coincidencias con Blackwell figuran DeepSeek-V4, en abril de 2026; MiniMax-M3, en junio; Kimi K3, en julio; Ling-3.1-flash, en octubre; y Kimi K3.1-Pro, en noviembre.

La secuencia de lanzamientos muestra un cambio en las huellas de inicialización en cuatro laboratorios, pero no demuestra que se usara Blackwell durante todo el entrenamiento.

La evidencia más sólida para los seis modelos osciló entre 49 y 1,385 sigma, mientras que la prueba individual más débil alcanzó 20 sigma. Una AMD MI300X configurada especialmente puede reproducir esas disposiciones; en el caso de V4-Flash, 363 de 377 valores que diferían entre AMD y NVIDIA coincidían con NVIDIA, y ninguno coincidía con AMD. La misma prueba no permitió resolver el caso de los otros cinco modelos, aunque se considera muy improbable que la explicación sea AMD.

Las estimaciones de entrenamiento para cinco modelos sitúan cada ejecución en torno a 500 a 3,000 GPU Blackwell durante dos a tres meses, suponiendo que el hardware que inicializó un modelo también lo entrenó. A unos $70,000 por GPU, el clúster más grande costaría entre $150 millones y $200 millones, y las cinco ejecuciones finales sumarían más de 500 millones de dólares; es probable que el gasto total de los laboratorios en GPU sujetas a controles de exportación ascienda a miles de millones.

Se requiere una licencia de EE. UU. para exportar estos chips Blackwell a China, y no se ha informado de ninguna.

Los modelos más recientes cuyos pesos pueden analizarse, de Alibaba (Qwen), Zhipu (GLM), Tencent, Xiaomi y StepFun, todavía coincidían con Hopper. Meituan afirma que LongCat-2.0 se entrenó íntegramente en superpods de ASIC para IA, y sus pesos publicados no mostraron ninguna huella de NVIDIA.