Intrinsic operó cinco años dentro de X —la “fábrica de moonshots” de Alphabet— y cuatro más como filial independiente. Desde el 25 de febrero de 2026 es parte de Google. Fuente: Alphabet/Intrinsic.
Alphabet integró oficialmente Intrinsic en Google el miércoles 25 de febrero de 2026, convirtiendo a la empresa de software de robótica industrial en un grupo distinto dentro de Google con acceso directo a los modelos Gemini, la infraestructura de Google Cloud y la colaboración de Google DeepMind, según confirmaron TechCrunch y CNBC. La CEO de Intrinsic, Wendy Tan White, lo resumió en el blog corporativo: “Combinado con el increíble AI e infraestructura de Google, vamos a desbloquear la promesa de la IA física para un conjunto mucho más amplio de empresas manufactureras y desarrolladores. Esto cambiará fundamentalmente la producción, desde sus economías hasta sus operaciones, y permitirá una fabricación verdaderamente avanzada.” Los tres pilares del movimiento son: Flowstate, la plataforma de desarrollo sin código experto que permite construir flujos de trabajo robóticos con “habilidades” modulares; el Intrinsic Vision Model (IVM), lanzado en otoño de 2025, que resuelve tareas de percepción sin sensores de profundidad costosos; y el joint venture con Foxconn, anunciado en octubre de 2025, que apunta a la automatización total de fábricas de electrónica. Hiroshi Lockheimer, CPO de Other Bets en Alphabet, fue explícito: “En Google vemos la inmensa oportunidad de tender puentes entre el mundo digital y el físico, y eso también es válido para la robótica inteligente en industrias como la fabricación y la logística.”
📅 26 de febrero de 2026 | 💻 Mountain View, California | ✍️ Birmux News
Mountain View — La siguiente gran guerra de la inteligencia artificial no se librará en pantallas de chat. Se librará en fábricas. Y Google acaba de mover su ficha más importante en ese tablero.
Nueve años dentro de Alphabet. Cuatro como empresa independiente. Una plataforma de software robótico, un modelo de visión industrial, una alianza con el mayor fabricante de electrónica del mundo. Y ahora, todo eso más el poder combinado de Gemini, Google Cloud y DeepMind. La pregunta no es si Intrinsic puede competir. La pregunta es si alguien puede competir con Intrinsic dentro de Google.
De la “fábrica de moonshots” a Google: la historia de 9 años de Intrinsic
X, independencia, adquisiciones, recortes y ahora integración total
Para entender el peso de este movimiento hay que conocer la trayectoria. Como documentó TechCrunch:
“Intrinsic ‘se graduó’ como empresa independiente de Alphabet en 2021 después de cinco años de desarrollo dentro de Alphabet’s X, la división de investigación moonshot de la compañía. Otras empresas que se han graduado de X incluyen la compañía de robotaxis Waymo y la empresa de entrega por drones Wing.”
El camino desde ese momento no fue fácil. En 2022, Intrinsic adquirió Vicarious —una empresa de software robótico respaldada con ~250 millones de dólares de inversores como Jeff Bezos— y las divisiones comerciales de Open Robotics, custodio del ecosistema ROS y Gazebo, que son los estándares de facto en robótica académica e industrial. En enero de 2023, sin embargo, la empresa despidió al 20% de su plantilla y reenfocó su estrategia hacia la productización. Meses después lanzó Flowstate. Y en otoño de 2025, presentó el Intrinsic Vision Model. La integración en Google el 25 de febrero cierra ese círculo: de experimento moonshot a pieza central de la estrategia de IA física de la empresa más poderosa del mundo.
Flowstate: el producto que quiere ser el “Android de la robótica”
Sin miles de líneas de código: cualquier ingeniero puede programar un robot
La gran apuesta de negocio de Intrinsic tiene un nombre concreto. Como explicó CNBC:
“Mientras que el hardware como los brazos robóticos se ha abaratado, programarlos sigue siendo increíblemente complejo, requiriendo a menudo cientos de horas de codificación manual por parte de ingenieros especializados que pueden variar según el robot particular. Flowstate, el producto estrella de Intrinsic, es una plataforma web que permite a los usuarios construir aplicaciones robóticas sin tener que escribir miles de líneas de código.”
El paralelismo con Android que la propia Wendy Tan White ha utilizado en entrevistas es preciso: así como Android democratizó el desarrollo de apps móviles al crear una capa de abstracción sobre el hardware de los teléfonos, Flowstate aspira a hacer lo mismo sobre el hardware robótico. Un desarrollador que hoy necesita meses de especialización para programar un brazo robótico específico podría, con Flowstate y los modelos de Gemini, hacerlo en días trabajando con una interfaz visual modular y habilidades de IA preentrenadas.
El reto real: la IA física no perdona errores como la IA de pantalla
Como advirtió el análisis de GPTZone con una precisión técnica que los medios generalistas han ignorado:
“La llamada ‘IA física’ no admite improvisaciones. No se trata solo de generar texto o imágenes; implica latencia mínima, fiabilidad constante, seguridad funcional y tolerancia a fallos. Cuando un sistema de IA controla un brazo robótico que comparte espacio con personas o interviene en una línea de producción multimillonaria, el margen de error debe ser prácticamente inexistente.”
Es la diferencia fundamental entre la IA generativa de consumo y la IA física industrial. Una alucinación de ChatGPT produce un texto incorrecto. Una alucinación de un sistema de IA que controla un brazo robótico en una línea de ensamblaje de semiconductores produce paros de producción, piezas defectuosas o lesiones. Intrinsic lleva años resolviendo precisamente ese problema con Flowstate y el IVM.
Foxconn + Intrinsic: la “fábrica del futuro” ya tiene dirección
Joint venture para automatización total de electrónica: el mayor probador del mundo a bordo
La integración en Google llega con el mayor cliente y socio estratégico ya firmado. Como reveló The AI Insider:
“Intrinsic anunció una joint venture con el fabricante de electrónica Foxconn en octubre de 2025 que implica a las dos compañías trabajando juntas en robots inteligentes de propósito general para transformar cómo se fabrica la electrónica, con el objetivo de la automatización completa de fábricas. En noviembre, Intrinsic y el proveedor de Nvidia, Foxconn, anunciaron una asociación para desplegar robots de IA para el ensamblaje de electrónica en las fábricas de Foxconn en EE.UU.”
Foxconn no es un cliente cualquiera: es el mayor fabricante por contrato de electrónica del mundo, que ensambla iPhones, consolas de videojuegos y prácticamente todo dispositivo de consumo de alto volumen. Si Intrinsic logra demostrar automatización inteligente a escala en las líneas de Foxconn —donde la variabilidad de los procesos y la complejidad de los componentes han resistido históricamente la automatización total— habrá logrado el caso de uso más poderoso posible. Wendy Tan White lo llamó en CNBC construir “la fábrica del futuro”, donde la ventaja competitiva ya no viene del costo laboral sino de la inteligencia del sistema.
El triángulo estratégico: Google DeepMind + NVIDIA + Intrinsic
Newton physics engine, NVIDIA Isaac y los modelos visión-lenguaje-acción de DeepMind
La integración en Google no es solo organizativa: activa una red de colaboraciones técnicas que ya estaban en marcha. Como confirmó el anuncio conjunto de NVIDIA y Alphabet en el GTC:
“NVIDIA y Google DeepMind están anunciando una colaboración con Disney Research para desarrollar Newton, un motor de física de código abierto acelerado por el framework NVIDIA Warp que es compatible con MuJoCo. Con tecnología de Newton, MuJoCo acelerará las cargas de trabajo de machine learning de robótica en más de 70 veces en comparación con el simulador acelerado por GPU existente.”
La colaboración con NVIDIA también incluye flujos de trabajo simplificados para Intrinsic Flowstate sobre los modelos base NVIDIA Isaac Manipulator, con capacidades de streaming de OpenUSD entre Flowstate y NVIDIA Omniverse para visualización en tiempo real de celdas robóticas. Como señaló Find Articles, la colaboración más relevante a medio plazo es con DeepMind: “Los modelos de transformers robóticos de DeepMind, como los modelos de visión-lenguaje-acción que generalizan entre tareas, se combinan bien con el Intrinsic Vision Model lanzado a finales de 2025. Juntos, pueden impulsar robots que aprenden más rápido desde la simulación, transfieren habilidades entre estaciones de trabajo y se adaptan a la variabilidad del mundo real con menos ingeniería específica.”
El desafío para desarrolladores ya está activo: AI for Industry 2026
Registro abierto hasta el 17 de abril: ensamblaje de cables, NVIDIA Isaac Sim y acceso a Flowstate
Mientras las grandes tecnológicas anuncian alianzas, Intrinsic lanzó algo más concreto. Como reportó MLQ.ai:
“Intrinsic lanzó el AI for Industry developer challenge enfocado en tareas de ensamblaje de electrónica como inserción de cables. El registro cierra el 17 de abril de 2026, con los participantes mejor clasificados obteniendo acceso a Flowstate e IVM. El desafío utiliza herramientas de simulación como NVIDIA Isaac Sim para tender puentes entre la investigación y el despliegue.”
Es una jugada clásica de construcción de ecosistema: atraer desarrolladores con un reto concreto y medible —inserción de cables, una tarea que suena simple pero es extraordinariamente difícil para los robots por su variabilidad geométrica— y convertirlos en los primeros usuarios de la plataforma antes de su escalado comercial. Los participantes destacados ganan acceso prioritario a Flowstate e IVM. Intrinsic gana datos de validación en escenarios reales y una comunidad de desarrolladores comprometidos.
La carrera global: quién compite con Google en IA física
Amazon, Tesla Optimus, Boston Dynamics y los grandes ausentes de Asia
Google no llega a un espacio vacío. Como analizó MLQ.ai:
“La integración refleja la consolidación estratégica de los esfuerzos en robótica de Alphabet ante la competencia de la automatización de almacenes de Amazon y la plataforma Tesla Optimus. Al alinear Intrinsic con el ecosistema de IA empresarial de Google, Alphabet aborda las limitaciones previas en el acceso a recursos, permitiendo un desarrollo más rápido de software de robots adaptativos para tareas de fabricación complejas.”
El tablero competitivo es claro: Amazon domina la robótica de almacenes con Kiva/Amazon Robotics; Tesla intenta con Optimus penetrar la robótica humanoide industrial; Boston Dynamics (Hyundai) tiene el hardware más avanzado pero sin la capa de software IA de Google. En Asia, China avanza con velocidad notable —los robots humanoides chinos pasaron de tropiezos virales en 2023 a volteretas de kung fu en 2025— y con ventaja de integración en sus propias cadenas de fabricación.
Lo que ninguno tiene es la combinación específica que Google activa hoy: Gemini para razonamiento general, DeepMind para modelos de visión-acción de vanguardia, Google Cloud para escalado, Intrinsic para la capa de software industrial, NVIDIA para simulación y chips, y Foxconn para validación en el mayor entorno de fabricación del mundo.
Lo que sigue: el mundo que Wendy Tan White quiere construir
La CEO de Intrinsic ha repetido la misma tesis en cada entrevista desde el anuncio. Cuando la IA reduce el costo de programar robots al mismo nivel que reducir el costo del hardware, el mundo de la fabricación cambia de forma irreversible. La ventaja competitiva deja de ser el costo laboral y pasa a ser la inteligencia del sistema. Una fábrica pequeña en México o Indonesia podría desplegar el mismo nivel de automatización que una megafábrica de Foxconn en Shenzhen.
Eso tiene implicaciones que van mucho más allá de la tecnología: reshoring de manufactura hacia países con alto costo laboral pero buena infraestructura digital, disrupción de las cadenas de suministro globales construidas sobre el arbitraje salarial, y una nueva presión sobre los empleos de manufactura en economías en desarrollo.
Jensen Huang lo dijo en el GTC y lo repite en cada oportunidad: la IA física es la siguiente ola de monetización y avance de la inteligencia artificial. Google acaba de hacer su movida más ambiciosa en esa dirección. Y la próxima fábrica del futuro tal vez no la construya Foxconn en Taiwán, sino un desarrollador que registre su equipo en el AI for Industry Challenge antes del 17 de abril.
