A IA física — a combinação de robótica, inteligência artificial avançada e sistemas baseados em sensores — está entrando em uma fase inicial de crescimento que pode levar a uma disrupção industrial significativa. A categoria inclui máquinas autônomas, sistemas de manufatura inteligente e outras tecnologias capazes de perceber e agir em ambientes do mundo real.

De acordo com a PitchBook, startups de robótica e IA física captaram US$ 27,6 bilhões em 1.009 rodadas em 2025, mais que o dobro do total do ano anterior. O aumento do financiamento chamou a atenção para empresas que desenvolvem sistemas robóticos de uso geral e modelos fundamentais para tarefas físicas.

A Genesis AI, por exemplo, saiu do modo sigiloso com uma rodada seed de US$ 105 milhões e demonstrou um robô com rodas projetado para ambientes comercialmente relevantes, sem tentar reproduzir a forma humana. A Dyna Robotics levantou US$ 120 milhões em uma Série A cerca de um ano após sua fundação, para desenvolver modelos fundamentais destinados a ajudar robôs a aprender tarefas de atendimento em hotéis, restaurantes e lavanderias.

Os sistemas de IA física combinam sensores multimodais, computação de borda, ambientes de simulação, modelos fundamentais de robótica e tecnologias de modelagem do mundo. Juntas, essas capacidades permitem que as máquinas coletem informações, interpretem o contexto espacial, avaliem possíveis resultados e tomem ações autônomas, enquanto melhoram por meio do feedback das operações no mundo real.

A economia da tecnologia também está mudando. Componentes como lidar, atuadores, câmeras de profundidade e outros sensores ficaram menos caros. A Waymo afirmou que seu sistema Driver de sexta geração reduziu os custos enquanto aumentava a resolução, o alcance e a capacidade de computação. O sistema utiliza 13 câmeras, quatro lidars e seis radares.

Manufatura, setor automotivo, logística e saúde estão entre os setores que mais atraem capital e experimentação. As empresas estão testando a robótica para lidar com os custos trabalhistas, a escassez de profissionais qualificados e a necessidade de operar em ambientes exigentes, ao mesmo tempo que aumentam a produtividade.

A Figure AI, cujos robôs humanoides montam peças automotivas em fábricas da BMW, alcançou uma avaliação de US$ 39 bilhões em três anos desde sua fundação, segundo o artigo. A ascensão da empresa reflete as expectativas dos investidores de que modelos robóticos de uso geral possam ter um impacto sobre o hardware comparável ao efeito que os grandes modelos de linguagem tiveram sobre o software.

O desenvolvimento da IA física segue um padrão de três etapas. A primeira é uma onda de fundadores e capital em torno de uma nova capacidade. A segunda é uma barreira de adoção corporativa, quando as organizações passam dos projetos-piloto à produção, mas enfrentam atrasos nas compras, desafios de integração e resistência interna. A terceira é a industrialização, quando um grupo menor de empresas transforma a tecnologia em infraestrutura operacional.

A IA física é descrita como estando no início da primeira etapa. O próximo desafio será atravessar a barreira de adoção. As empresas precisarão integrar sistemas robóticos às operações existentes, adaptar processos e demonstrar resultados comerciais confiáveis, em vez de simplesmente atrair investimentos.

O artigo argumenta que a maior vantagem de longo prazo virá do aprendizado operacional contínuo. A interação física pode gerar dados, que aprimoram simulações e modelos; essas melhorias podem então elevar o desempenho em ambientes reais. À medida que as implementações se expandirem, a infraestrutura, os dados e os ciclos de feedback resultantes poderão criar vantagens cada vez mais difíceis de replicar para os participantes que entrarem posteriormente.

Para os líderes corporativos, a atividade de financiamento de startups pode, portanto, servir como um indicador inicial de onde a pressão competitiva futura está se desenvolvendo. Em vez de encarar o fluxo de negócios apenas como uma fonte de possíveis fornecedores, as organizações podem usá-lo para identificar tecnologias emergentes e ajustar seus planos de desenvolvimento e estratégia antes que o mercado alcance a industrialização em grande escala.

Fontes: The Robot Report.