L’IA fisica—la combinazione di robotica, intelligenza artificiale avanzata e sistemi basati su sensori—sta entrando in una prima fase di crescita che potrebbe portare a una significativa trasformazione industriale. La categoria comprende macchine autonome, sistemi di produzione intelligenti e altre tecnologie capaci di percepire e agire in ambienti reali.

Secondo PitchBook, le startup di robotica e IA fisica hanno raccolto 27,6 miliardi di dollari attraverso 1.009 operazioni nel 2025, più del doppio rispetto al totale dell’anno precedente. L’impennata dei finanziamenti ha attirato l’attenzione sulle aziende che sviluppano sistemi robotici generalisti e modelli fondazionali per attività fisiche.

Genesis AI, per esempio, è uscita dalla modalità stealth con un round seed da 105 milioni di dollari e ha presentato un robot su ruote progettato per ambienti commercialmente rilevanti, senza tentare di riprodurre la forma umana. Dyna Robotics ha raccolto 120 milioni di dollari in un round di serie A circa un anno dopo la sua fondazione, destinati a modelli fondazionali pensati per aiutare i robot ad apprendere attività di servizio in hotel, ristoranti e lavanderie automatiche.

I sistemi di IA fisica combinano sensori multimodali, edge computing, ambienti di simulazione, modelli fondazionali per la robotica e tecnologie di modellazione del mondo. Nel loro insieme, queste capacità consentono alle macchine di raccogliere informazioni, interpretare il contesto spaziale, valutare i possibili risultati e agire autonomamente, migliorando al contempo attraverso il feedback delle operazioni nel mondo reale.

Anche l’economia della tecnologia sta cambiando. Componenti come lidar, attuatori, telecamere di profondità e altri sensori sono diventati meno costosi. Waymo ha dichiarato che il suo sistema Driver di sesta generazione ha ridotto i costi aumentando al contempo risoluzione, portata e potenza di calcolo. Il sistema utilizza 13 telecamere, quattro lidar e sei radar.

La produzione, il settore automobilistico, la logistica e la sanità sono tra i comparti che attirano più capitali e sperimentazioni. Le aziende stanno testando la robotica per affrontare i costi del lavoro, la carenza di personale qualificato e la necessità di operare in ambienti impegnativi aumentando al contempo la produttività.

Figure AI, i cui robot umanoidi assemblano componenti automobilistici negli stabilimenti BMW, ha raggiunto una valutazione di 39 miliardi di dollari entro tre anni dalla sua fondazione, secondo l’articolo. La crescita dell’azienda riflette le aspettative degli investitori secondo cui i modelli robotici generalisti potrebbero avere sull’hardware un impatto paragonabile a quello esercitato dai modelli linguistici di grandi dimensioni sul software.

Lo sviluppo dell’IA fisica segue uno schema in tre fasi. La prima è un’ondata di fondatori e capitali intorno a una nuova capacità. La seconda è una barriera all’adozione aziendale, quando le organizzazioni passano dai progetti pilota alla produzione ma incontrano ritardi negli approvvigionamenti, difficoltà di integrazione e resistenze interne. La terza è l’industrializzazione, quando un gruppo più ristretto di aziende trasforma la tecnologia in infrastruttura operativa.

L’IA fisica viene descritta come situata all’inizio della prima fase. La sfida successiva sarà superare la barriera all’adozione. Le aziende dovranno integrare i sistemi robotici nelle operazioni esistenti, adattare i processi e dimostrare risultati commerciali affidabili, invece di limitarsi ad attirare investimenti.

L’articolo sostiene che il vantaggio più solido nel lungo periodo deriverà dall’apprendimento operativo continuo. L’interazione fisica può generare dati, che migliorano simulazioni e modelli; tali miglioramenti possono poi accrescere le prestazioni negli ambienti reali. Con l’espansione delle implementazioni, l’infrastruttura, i dati e i cicli di feedback risultanti potrebbero creare vantaggi sempre più difficili da replicare per gli operatori entrati successivamente nel mercato.

Per i dirigenti aziendali, l’attività di finanziamento delle startup può quindi fungere da indicatore precoce di dove si stia sviluppando la futura pressione competitiva. Invece di considerare il flusso di operazioni soltanto come una fonte di potenziali fornitori, le organizzazioni possono utilizzarlo per individuare le tecnologie emergenti e adeguare i propri piani di sviluppo e strategici prima che il mercato raggiunga un’industrializzazione su larga scala.

Fonti: The Robot Report.