Tesla lejos del futuro de los robots, Donald Trump crea Stargate y la polémica de Elon Musk

Y yo creo que darle al botón desactivar TikTok es una manera de decir: "Oye, vamos en serio".

Cuando hubo lo del Capitolio yo estaba en Estados Unidos y est-- me acuerdo estar viendo en directo la Fox y decir: ¿qué está pasando? Si Trump no hubiera hecho lo del capitolio, que probablemente hubiera sido el presidente más votado en toda la historia de la democracia americana. Si ahora Elon Musk te manda un WhatsApp y te dice: "Oye, Hilario, ¿a dónde te mando el Optimus beta que tengo ya?", ¿tú lo metes en casa?

Es imposible. Mucho antes, todo esto va a ir entornos industriales. Está tan lejos.

Muy bien.

Eso es. Muy bien. El consultor de robótica de Factorial . Consultor gratis, ¿eh? Gratis, gratis. Una botilla de agua y ya está.

No, pero eso no hay duda que va a cambiar el mundo. Eso no hay duda que va a cambiar el mundo. El tema es-

Es un autocompletar que cada vez autoccompleta mejor y que muy-- la vida es autocompletar.

Exacto. Y luego de ahí tú puedes utilizar la terminología que tú quieras pa' llamarlo AI ooo, o estadística, que es como le llamo yo siempre.

Estadística. Pero estadística que autocompleta palabras, autocompleta imágenes, autocompleta vídeos, autocompleta voz. Cada vez más cosas. Autocompleta átomos. Por eso. Autocompletaa mmm, el sentido de la vida al final. Si tú consigues imitar a un humano y lo que hace esto es imitar de una forma espectacular, se le puede llamar de alguna forma AI, ¿no?, en algún momento.

Solo hay que ver hasta qué punto puede llegar a imitar. No hace falta crear conciencia, solo hay que imitarla.

Bueno, pues ahí entras también en, en temas de psicología, ¿no? Qué es lo que, lo que confecciona la mente humana, ¿no? El lenguaje que nosotros aprendemos, cuánta parte tiene que ver con la inteligencia, ¿no? Qué pasa-- ciertos experimentos macabros, ¿no?, que dejan a, a un chaval aislado durante hasta su edad ad-adulta.

Se ha demostrado que esos estudios eran falsos y todo lo que tú quieras. Pero cuánto aparte del desarrollo del lenguaje tiene que ver con el desarrollo de la conciencia, ¿no? Todo eso son preguntas abiertas, porque nadie es un monstruo para coger y encerrar y hacer ese experimento a un niño para que no aprenda a hablar y luego ver hasta qué punto es capaz de razonar Bueno, tú haces robots.

Hago robots.

Yo-- perros robots. Yo hago perros robots de cuatro patas. Y es una muy buena pregunta por qué los hago. Los hago- Ah vale, iba a decir: "No he escuchado ninguna pregunta todavía". ¿Por qué haces, por qué haces perros robots de cuatro patas, Hilario?. Sí, gracias. Una muy buena pregunta. Estoy tan acostumbrado a que me lo pregunten que ya auto completo yo mismo. Venga.

Tienes la IA encima. Exactamente, totalmente. No, hacemos robots de cuatro patas porque son, ehm, es un robot que nos permite llegar a todos los sitios donde una persona podría llegar. Entonces, yo ya lo he explicado un par de veces viniendo aquí, yo venía de ganar un premio del DARPA, que iba sobre generar autonomía para los robots.

Y esto significa conseguir que los robots puedan ir de un sitio a otro. Entonces, el software lo desarrollamos en el DARPA y luego queríamos recrear el cuerpo. Una de las formas más fáciles de subir a un entorno que está hecho para humanos sería hacer un robot humanoide, que está muy de moda y podemos entrar en ese tema, ¿vale?

Los robots humanoides son grandes, pesados, caros. Eran, eran. Eran. Eran, porque es verdad que hay unos avances en China superbestias, que podemos entrar en detalle también, am, a explicar por qué tienen esos avances y cómo lo consiguen y, y el mérito que implica. Pero con la tecnología que cuando nosotros empezamos la empresa, la mejor opción era este tipo de humanoide.

Ahí donde el robot, perdón, es el robot cuadrupe. Perroide. Un perroide. Porque simplifica muchas partes del diseño, hace que sea más pequeño, hace que sea más seguro, hace que sea más dinámico y eso permite que trabaje en entornos donde está trabajando hoy en día. O sea, nuestros robots están trabajando directamente en plantas químicas por toda España.

Y esto lo conseguimos hacer en menos de un año y medio. Al año y medio ya teníamos robots trabajando en las plantas. Y bueno, ahora el futuro a ver lo que brinda de momento. Son robots, para la gente que no te haya visto en tertulias anteriores, que lo que hacen es trabajos de vigilancia, de, no sé, escapes de gases o cosas peligrosas en áreas industriales.

En lugar de tener un humano ahí, que es peligroso. Totalmente. Tenéis a un perro con sensores, que si le da un gas chungo, pues lo peor que le puede pasar es que lo tengáis que reparar y, y avisa igualmente, ¿no? Si hay un problema. Es difícil exactamente. Ese es un ejemplo que nos contaste, yo me acuerdo cuando nos conocimos hace un par de años. Exactamente. Y es difícil ayud-- cualquiera de nuestros clientes desafortunadamente tiene accidentes.

Es imposible a un cliente nuestro que no tenga accidentes. Esa, esa-- la gracia del robot es que puedes evitar que esas personas tengan esos accidentes. Y parte del trabajo que hacía esa persona en esas zonas de riesgo le pude ayudar a hacerlo de forma mejor. Entonces conseguimos hacer el trabajo mejor, porque el robot tiene muchos sensores y está digitalizando toda la planta mism-- a tiempo real.

Y luego también evitas ese componente de riesgo. Esto es un doble valor. Y con los robots de cuatro patas podemos llegar a este objetivo, que es lo que estamos haciendo. El robot este chino que comentábamos, creo, lo estamos viendo ahora, podéis darle al, al vídeo. Es una... o sea, esto no es un perro, estos muchos animales en uno.

Esto es una-- esto es un gran éxito en el sentido de que nosotros cuando deseamos robots, yo vengo de hacer robots humanoides. Yo me he dedicado toda la vida a hacer robots humanoides y hice el salto este para hacer el, el concurso y luego hacer esta empresa. Intentamos inherentemente imitar la biología animal Pero es que hay veces que la biología animal no tiene por qué ser la más correcta.

Entonces, ese robot, el de cuatro ruedas, es una cosa brutal, pero hay que buscar siempre la aplicación. Si os fijáis en esos vídeos, el robot siempre está yendo hacia abajo. Siempre tiene que haber una aplicación en el robot. La pregunta que yo más he recibido toda mi vida, de todos los robots que con-- que he hecho en toda mi vida es: ¿para qué sirve?

Si no puedes resolver esa pregunta, tienes lo que es una demo, que es un vídeo brutal, ¿vale? Pero si te fijas, es siempre hacia abajo. Tiene que ir hacia arriba en algún momento, ¿no?, si quieres que haga alguna función.

Luego le enganchas un dron- ...y sube otra vez arriba. Está ambientado esto ya.

La robótica, su objetivo final es que tenga una aplicación. Ese es el objetivo. Si no es, es marketing, que también es muy válido, pero quieres que tenga una aplicación.

Pero hay, hay mil aplicaciones obvias, ¿no? Eh, el otro día salía en Mar-a-Lago, creo que es, en la casa de Donald Trump, para hablar de Trump, ya que hacía mucho que no lo comentábamos eh, que tenía unos perritos robots vigilando. Bueno, pues para ir más rápido, ¿no?

Claro, pero entonces se limita para ir por escaleras.

Si tienes un jardín muy grande.

Claro, pero eso te limita para-

Cuando le ponen una metralleta encima.

Si tú le pones-- si le pones ruedas, te va a im-- te va a obstaculizar subir por escaleras industriales. Vas a poder bajar por barrancos, que también tendrá su utilidad para, por ejemplo, eh, rescate. Entonces, cada robot tiene una aplicación. Y luego, eh, el, la culminación final es el robot humanoide, que es lo que se ha puesto tanto de moda. Es la generalización. Los entornos que estamos nosotros viviendo están hechos para personas.

Cómo reemplazas a la persona o la complementas haciendo un robot humanoide. Mientras no creamos de robots humanoides o no nos queramos meter en ese fregado, tenemos que inventarnos alternativas. El nuestro es el robot con cuatro patas sin las ruedas.

Gracias, gracias.

Aunque no hace las piruetas tan guapas del robot chino. A mí me gustan las piruetas, tengo que reconocer que me gustan.

Es espectacular. Y lo que hace que ese robot haga-- pueda hacer eso es lo mismo que los nuo-- nuestros robots hacen, nuestras últimas versiones de software. En el mundo de la robótica, el control ha evolucionado a una cosa que se llama aprendizaje por refuerzo, que es el controlador del robot, lo que hacemos es el robot, lo entrena un simulador durante-- haciendo millones y millones y millones de pruebas.

Y luego esto lo trasladas al robot real, que se llama sim to real, de simulación al mundo real. Y aquí hay un montón de técnicas que tienes que hacer. Con esas técnicas permite que robots con ruedas como este tipo puedan hacer estas piruetas. Nosotros también tenemos haciéndole piruetas al robot. Y es gracias a esta técnica, que es aprendizaje por refuerzo, que es una de las nuevas técnicas que ha salido con el aprendizaje por refuerzo.

Lo que controla el robot ya no es código escrito por ingeniero, es una red neuronal. Y no de estas grandes como LLMs locas gigantes, ¿eh? Son redes relativamente pequeñas, pero ya no hay código de ingeniero. Y cuando antes tú estabas limitado a la capacidad del robot o la eficiencia del robot o lo bueno que era el robot moviéndose, estaba limitado a las horas que le metíamos como ingenieros.

Si yo me iba de vacaciones un mes, ahí se quedaba el robot hasta que volviera. Ahora mismo, con estas técnicas, tú puedes ir capturando datos del mundo real, metiéndolos en ese simulador, reentrenando y poniendo cosas nuevas al robot.

O sea, la limitación es el, el presupuesto, eh, que te gastas en Invidias o en, o en hosting, eh, para entrenar el modelo, ¿no?", estás diciendo. Como medio planeta ahora mismo. Está limitado por Invidias.

Totalmente. Pero las redes de control son mucho más pequeñas.

Vale, eso no cuesta tanto.

Claro.

Pero es lo mismo, es training. O sea, base de horas, es fuerza bruta.

Fuerza bruta. Son métodos estocásticos. Tú empiezas con el robot... Yo algún día os traeré un vídeo de cómo se entrega nuestro robot en simulación y cómo lo que sale es un, un robot caminando, haciendo piruetas. Empieza moviéndose como si tuviera Parkinson, aleatoriamente. Mete una pata hacia arriba, mete el techo, hace la croqueta, se pone boca arriba y poco a poco tienes una cosa que se llama rewards, que vas diciendo: "Oye tú, espérate, tienes que moverte por donde yo te digo que tienes que moverte".

Luego tienes que evitar caerte de morros. Y entonces empieza el robot a caminar como una, como una araña o como un, un cangrejo y dices: "No, hombre, no, necesitas moverte utilizando las piernas diagonales."

Con el simulador. Porque todas estas técnicas necesitan millones de datos para ser entrenadas. Y cuando tú tienes algo como ChatGPT, obtienes una cosa que se llama labeled data, que es: tú tienes una Wikipedia. Si quieres entrenar un LLM que predice la siguiente palabra, tú ya tienes todos los datos.

Tienes el texto de la Biblia, tienes que adivinar el siguiente carácter en la Biblia, ¿no? De por cada frase, por cada verso. ¿Cuáles son los datos para hacer caminar a un robot? Tú no sabes cuál es el, la forma que tiene que caminar. Entonces, lo único que hay es prueba, error y recompensa.

¿Puedes explicarte un poquito más? Todas las empresas de robótica estamos tirando hacia esto. Esa es tu-- la pregunta. Ah. Sí

Sin, sin ninguna duda. Se utiliza desde para control, como hago yo, a los propios LLMs, para que cuando la gente pone user-- Cuando tú entrenas un LLM, no sale un chatbot. Tú tienes que reentrenarlo con user input para que salga un ChatGPT, sale un GPT. Si lo quieres convertir en un ChatGPT, tú tienes que darle feedback para que salga eso.

Y es así como se entrenan, sí. Parte-- Una, una de las formas que se entrenan.

O sea, t-todo esto que entrenamos, todas esas redes, como son tan pequeñitas, es todo nuestro. Todo nuestro. No es un fork de Llama porque estamos hablando de una milésima parte del tamaño de la red.

Porque a ti no te interesa todo el conocimiento de Internet. Que tiene Llama, por ejemplo.

No nos conta-- no nos interesa todo el contenido de Internet, pero es un tema muy interesante, que es justo lo que estábamos hablando antes, que estábamos hablando con Jordi, que le estaba explicando una de las razones por la cual está tan caliente el tema de robótica y AI, ¿no? Eso es dire-directamente embody AI-- embodied AI Tú tienes ChatGPT que ha revolucionado.

O sea, antes de ChatGPT la gente era bastante pesimista con el IA, bastante pesimista. Y de la noche a la mañana había una conversión que aquí no queda nadie que solo se dedique a esto. y tienes el cuerpo físico de un robot que hasta ahora, hasta antes de esto, cuando tú querías que el robot hiciera algo, eran solo horas de ingeniero.

El robot hará proporcionalmente a las horas que le meta el ingeniero. Cuando tú ves un vi-videobot en Dynamics, ahí alguien ha estado escribiendo exactamente paso por paso lo que tiene que hacer el robot. Entonces vale, coges un Dart-

O sea para entender qué estás, qué estás ex-- qué estás contando con esto. Eh, el robot de Boston Dynamics, por ejemplo, eh, detecta con sensores cosas y entonces hay líneas de código que dice: "Cuando detectas que se te va la patita de atrás"-

Eso es

...tienes que mover el peso para aquí-

Pero más allá-

...y bajar la cabeza-

Pero más allá, para-

Esto en código

...pa-pasar por puertas, pasar cualquier cosa. Todo eso es código. Todo código espectacular, ¿eh? Código espectacular porque son los reyes, uno de los reyes de la robótica, pero es todo código. Igual que explicaba Elon Musk de Tesla. Tesla antes eran- Había muchas líneas de código Muchas líneas de código. Y entonces lo que ahora está pasando es que están cogiendo LLMs, ¿no?

LLMS le entran lo que son tokens. Puedes coger las palabras, puedes coger las frases a nivel de letra, a nivel de trocearlas como quieras para sacar otros tokens. Pero las imágenes, tú puedes resumir las imágenes, las fotos también en tokens. Tú sacas un diccionario de parches y eso convierte un token y tú puedes predecir imágenes, ¿vale?

Entonces escoges un LLM, coges un, un, un visual, un multimodal language model, que es un modelo que también entra palabras e imágenes. Y ahora también pones trayectorias. ¿Qué significa? Que en vez de predecir texto o imágenes, predices acciones.

Entonces tú puedes enseñar a los robots a aprender cosas generalistas. Cógeme esta botella de la mesa, vacíamela, coge esa manzana, ponla ahí, vete a la cocina, sube, cógeme esto. Para cada una de esas acciones era un tío programando una máquina de estados. Una máquina de estados son acción consecuencia. Y si falla algo, vete a la otra.

A la que esto escala un poquito a cien acciones, no hay ni Dios que lo aguante. Era el, el gran, la gran barrera de robótica. Yo te estoy hablando, no de l-lo que hago yo, sino barrer-- robótica en general, robótica humanoide, robótica con ruedas, lo que sea, cualquier bicho que interactúe con el entorno. Ahora se abre una pequeña ventana de esperanza, de posibilidad de hacer que el VLA, se llama Vision Language Action Model, entre imagen del robot salga acción y lo único que entre es un prompt.

Vete a hacerlo, vete a hacerlo otro.

Sí, sí, sí

Todo el mundo, todo el mundo. Porque-

No solo era propiedad intelectual. Por ejemplo, Boston Dynamics era la cosa más secretista que existía. O sea, la gente no sabía nada. Y había, o sea, el nivel de oscurantismo era brutal.

Había un video de navidad

Y ya está. Y yo tengo interacciones que he tenido con la gente de ellos, que son brillantes. Es, o sea, es un secretismo. Yo creo que en el Pentágono deben ser más abiertos que, que lo que era Boston Dynamics.

Todos rascamos donde podemos, todos rascamos donde podemos, ehm, y siempre intentas, eh, bueno, pues averiguar cosas. Y esto mucho de ello sale de centros de investigación y gran parte, un momento fundamental fue cuando Zuckerberg decidió meter dinero y horas en el Lama.Porque muchos-

Claro. Muchos de esos VLAs, el backbone es el Llama. Parallel M es el Llama. Y luego tienen el Vision Llama. Si él no hubiera hecho esto, no todo el mundo tiene seis-- cuarenta millones para crear un mode-modelo fundacional. Pero tú sí que tienes un poquito más para hacer el fine tuning de lo que te he explicado.

Tú haces un modelo que ha estado entrenado en Internet y coges mil, dos mil trayectorias de robot. Fine tuneas el modelo de LLM con el Visual LLM y creas este VLA. Es un fine tuning simplemente. Tú para quep-- hacer que el robot aprenda a hacer esto, no tienes que entrenar de cero, que el robot entienda que es una silla, que es una puerta.

Pero esto no lo habéis vosotros.

Nosotros no tenemos este caso porque no tenemos un manipulador. Esto sobre todo es útil para manipuladores. Humanoides-

El vuestro no tiene tantas acciones al final.

No tiene tantas acciones. Lo que nosotros estamos haciendo, por ejemplo, es, em, para navegar. Para navegar es muy-

Significa para moverse

Para, pero no-

Elegir por dónde va.

Exactamente.

Como la Roomba.

Una cosa es contro-- Exactamente. Una cosa es controlar el robot. Eso es la que se dice la policy de control. Pero si tú tienes, ah, un espacio lar-- grande, una calle. Una calle es un buen ejemplo. El robot hasta hace poco lo único que sabía era geometría de la calle, que es una, que es un desnivel, que es una pared.

No estamparme contra ella. Y el desnivel cómo ajustarlo. Pero un paso de cebra es algo plano. Plano no importa. Él no sabe diferenciar o entender que si tiene todo ese margen para escoger, para recorrer, es mejor que pase por el paso de cebra. Pues lo que tú haces es tú grabas las visiones, se graban con el robot mientras operando y le enseñas al robot.

Le dices: "Oye, intenta imitar dentro del margen que tengas opciones lo más parecido a lo que yo te he hecho hacer." Y esto se hace con un me-modelo de lenguaje. Ahí empezaron con un modelo de visión y imitación, que es toda cosa que es imitation learning, mucho más parecido a lo que hacen nuestros autónomos. Imitation learning.

Que hace Tesla. Eso es lo que hace Tesla.

Es lo que hace Tesla. Nosotros no pod-- o sea, ni tendríamos la necesidad de hacer la locura de los VLAs. Y recordad que se tiene que ejecutar en un robot. No tenemos esa capacidad de computación en un robot

Que va con pilas

Va con materia bien grande.

Sí, pero la energía que necesitaría sería, sería más, ¿no? Antes, eh, un paréntesis. Eh, hablando de calles te he dicho: "Oye, ¿por qué no te has traído el robot?"

Lo traeremos pronto.

Y me has dicho: "Fácil, me lo traigo andando conmigo".

Sí.

Y yo te he dicho: "¿Tú puedes ir por la calle con un robot andando?". Y me hago dos preguntas. Una es: tú puedes ir por la calle con un robot andando y luego la otra es, eh: ¿cómo le dices vamos a Itnig? O sea, ¿qué harías literalmente si ahora dices vamos a Itnig con el robot?

Lo que haríamos sería que me siga. Entonces, yo caminaría y me sigue.

¿Pero te huele o...?

No, es con visión todo.

Vale, o sea-

Con visión

...te tiene fichado.

Claro, o lo ha-- o, o lo, te lo-- o lo con el mando le vas indicando-

Eso como en las películas, ¿no? Dices: eh, objetivo.

No, objetivo no. O teleoperando. Em...

Bueno, pero hay que tenerlo pro-- aquí-- Hay que, hay que, hay que-

Hace-- siempre cartón, ¿eh?- ...se escucha mucho robot autónomo y luego hay un señor con un joystick ahí escondido.

Tantas veces hay un señor con un joystick ag-escondido desde-

En Kiboti también.

En todos sitios. Pero la teleoperación- ...en la teleoperación no, cuando un, un robot está en planta, nosotros en esas plantas no hay Internet, o sea, tiene que ser autónomo. Pero la телеoperación no es algo malo. Para entrenar estos VLEs que os estoy explicando, vosotros veréis que hay granjas de gente manipulando con robots, imitándolo. Cuando os preguntáis, por ejemplo, en Tesla, el Optimus, por qué tienen a alguien con un exoesqueleto doblando ropa y el robot haciéndolo, están entrenándole el VLA.

Entonces cogen niños-

También se rumoreaba que estaban teleoperados en el evento ese que hizo Tesla.

Pues eso fue porque no se atrevieron a poner nada autónomo.

Ya.

Pero cuando en el laboratorio están teleoperando, estás-

Por si le cruje la cabecita.

Porque no te la quieres jugar. No, no te la quieres jugar. O sea, ¿cuál es el beneficio añadido de que puedan enseñar ese modelo de autónomo o teleoperarlo?

Que, que suba el valor de la acción de Tesla cuando la gente se cree que Tesla está cerca de tener-

Es que-

...un robot autónomo humanoide que te va a hacer una tortilla de patatas.

Pero aún queda mucho para eso. Bueno.

Depende a quién preguntes.

Lo que ellos estén haciendo los VLES tienen seis meses, ¿eh? No tiene mucho mucho más. Pese que hacemos saltos de gigante y esto va evolucionando a una velocidad brutal, mmm, es verdad que el gradiente es cada vez más bestia, pero hay que entender de que aún queda, ¿eh? Aún queda.

Todas las plantas o industrias, porque hacemos más parte de plantas químicas, tienen un proceso pro-- principal. Hay mucho IoT en estas plantas. IoT significa que si tú estás, ah, haciendo un carguro, tú tienes el reactor controlado y obv-- y tienes que tenerlo controlado y monitorizado veinticuatro horas.

Pero hay cincuenta, cien piezas de maquinaria para que ese proceso principal funcione. Y eso no está digitalizado. Y tienes a veinte personas dando vueltas cada día tres veces solo a ir a revisar que las cosas estén funcionando.

Exacto.

Pero esa-

Ese proceso principal está iotizado, pero luego hay cincuenta cosas más.

Hay mucha maquinaria antigua, hay muchas cosas que-

Claro

Es como un RPA. Lo que no tiene API, ¿no?, hay un robot que va haciendo clics. El RPA es el Robotic Process Automation se llama creo, ¿no?

Eh, que, que lo que hace precie-- como empresas, eh, como UiPath europea, que lo que hace es para softwares antiguos que no tienen APIs, simula, mmm, acciones de usuario. Vosotros hacéis lo mismo, pero con robótica de, de hierro, de verdad.

Y la alternativa es una persona ahora. Hay una persona haciéndolo, nosotros ayudamos a esa persona a hacerlo para que esa persona pueda hacer otros-

Bueno, esa persona se dedica a hacer otras cosas.

Esa persona se dedica a hacer otras cosas.

Una de mis preocupaciones-

Nos sustituimos.

Hilario.

Complimentamos. Buah.

Eh, una de mis, una de mis preocupaciones con los robots, que ha salido varias veces en la tertulia, es, eh, que, que queriendo o sin querer se le vaya la pinza y nos destroce, ¿no? Nos apuñale, nos d-- nos reviente la cabeza de, de una hostia y tal. Eh, ¿tú tienes, tú tienes, eh, miedo de tener un robot humanoide en tu casa y tú estés allí echándote una siesta y no te despiertes?

Juguemos este juego, ¿vale?

No sé si quiero jugarlo todavía.

Nada, mira. Habéis visto las noticias.

Jugue-- habéis visto, habéis visto las noticias cuando hay LLMs de estos que se les va la olla y le pide que se suicide al, al promter.

Sí.

Claro.

Pero no lo decimos con esta sonrisita, pero sí.

Bueno, pues el tema es que claro, puede pasar, ¿no? Imagínate que el robo le das a cambiar de interacciones. Vale.

Esa es mi preocupación.

Entonces, la realidad es que no, porque de tener ese grado de autonomía física a lo que hay ahora aun hay un paso muy grande. Y lo que más peligro hay es el peligro físico de que es un aparato de setenta kilos de metal.

Bueno.

Entonces, el riesgo es que te pince un dedo, que se caiga encima tuyo y te rompa un hueso, de que tome una acción y te haga algo así.

Setenta kilos de hierro-

Claro

...hace mucho daño, ¿eh?

Por eso no-

A un niño lo ma-- lo jode.

Por eso nosotros trabajamos en entornos industriales controlados, donde hay medidas de seguridad y donde muchas de-- muchas veces precisamente no quieren que haya gente. Pero cuando la gente dice: "Vamos a poner robots humanoides en tu casa", esos son los-- o sea, olvídate de-

Si ahora, si ahora Elon Musk te, te manda un WhatsApp y te dice: "Oye, Hilario, ¿a dónde te mando el Optimus beta que tengo ya, que te va a limpiar la ropa y a f-- y hacer la cena?", ¿tú lo metes en casa hoy, esta noche?

Es imposible. Mucho antes, todo esto va a ir a entornos industriales.

O sea, no lo metes en casa. No te fias.

Es que no te-- no es que no me fíe, es que está tan lejos tecnológicamente.

No, pero imaginate que Elon Musk te diga

Tampoco va a pasar nada, porque la energía física que tiene eso es muy baja.

Ya.

Pero claro, un tendón es una cosa que se estira. Es una cosa muy difícil de modelar y muy difícil de controlar. Es por eso que se ponen motores, porque eso es mucho más fácil de modelar y de controlar.

La década del robot.

Eso yo creo.

La década de los robots.

El siglo.

Son las dos cosas- ...100 %. Siempre son las dos cosas.

A la par 100 %.

Ah... No, no, va, va a la par, va a lapar. Porque no-- en robótica, el error que se ha demostrado que se ha hecho siempre es que no se puede separar el hardware del software. O sea, va muy, muy unido, porque la-- el software o el control o la teoría te deja llevar hasta cierto punto.

No estamos en ese punto generalista de, de iRobot donde hay una-- un, un ente, ¿no?, que, que controla cosas. Y entonces lo que haces es circumentar las limitaciones de ese hardware o ese algoritmo con hardware.

Vale.

No. Están haciendo softwares generalistas para un tipo de robot.

Claro. Ves, ya s-- ya acabas de afinar el "funnel". Ya te estás, ya te es-- ya, ya está muy-- y está de puta madre y es una muy buena idea, pero es para eso.

Ah, vale. Ah, pues dame más datos.

Claro.

Problemas de configurar un robot y hacer que funcione. Lo que yo te acabo de describir, yo conozco dos startups ya en Estados Unidos para hacer VLEs y cada una recibió 300 millones. O sea, esas cifras que estamos hablando, esos trecientos sin-- 300 millones es un preseed. O sea, a ver dónde acaban. Os hago paser una ideia de las cifras.

No, es pa' entrenar estos modelos.

Para envidia, todo va envidia.

Es pa' programa esos. Todo se va-

A Envidia y a la, y a las empresas eléctricas, que poco se habla de los extras tienen que estar yendo de puta madre, porque el consumo de energía industrial está subiendo a increíble.

Bueno, ahora están-- lo que, lo que estaba leyendo, están incluso haciendo tratos directos, eh, empresas de este tipo con empresas energéticas.

Sí, sí.

Ahora cuando tengas que- Tal cual. Ahora que tienes que hacer center.

Sí.

Adelante.

No, no, o sea. Y si, si no, se la robamos a un país vecino, yo lo invado.

Los americanos están siendo muy flexibles con el tema nuclear y, mmm, y Europa no, por ejemplo. Europa, ah, parece ser que no. Decisiones. Decisiones.

Tú crees-- la, la, la que yo tengo en mente, la empresa que yo tengo en mente es gente que iba a inten-- o sea, lleva haciendo esto en Stanford 20 años trabajando en ello y están teniendo pequeños indicios de tener un poquito de éxito, ¿no? Entonces, puede ser que haya talento igual en otras partes.

Si lo habéis encontrado, invertid en ello, porque va a acabar por ahí. Si hay una-- si hay un átice de que pueda existir algo generalista, eh, que yo he visto todos los 20 años trabajado en robótica, son estas VLEs.

Aaah, totalmente, totalmente. Pero, ehm,

como sois vosotros, sois muy "business oriented". Lo que yo os estoy diciendo de empresas, um, que están trabajando en esto no tienen ningún tipo de objetivo. Claro, no tienen ningún tipo de objetivo.

Levantan más millones, como menos caso de uso-

Sí, no, claro.

Más cientos de millones tienes.

Pero OpenAI no empezó con un caso de uso.

Bueno, OpenAI, mm, sí, pero depende a quién le preguntes. Empezó muy diferente a lo que es ahora.

Totalmente. Todos los apoyos se están montando ahora. Pero OpenAI no empezó con un caso de uso. Y las empresas que os estoy hablando son los nuevos OpenAIs de embodiment de la robótica. Explícamelo.

Bueno, y ustedes- Ellos están diciendo: Estamos desbloqueando lo que será el bread and butter de la robótica.

Si nosotros somos los primeros en hacerlo, deprecamos a todos.

Yo invertiría en el talento que está haciendo eso y el talento implicaría mucho.

Hoy, precisamente, paréntesis, eh, estaba escuchando ahora que volvía en coche un pódcast donde hablaban de los primeros business angels en Google y del primer pitch deck de Google, la primera presentación, eh, para pedir financiación, donde no había ni un atisbo de negocio.

Sí, sí.

Pero ni ganas, ni ganas. Hacemos-- no, bueno, o sea-

No, no, no, no, no. Eso luego, luego. Eso luego, luego.

Correcto.

Encontrar información. Pero no había, no había business ni ganas. Ellos decían- Búsqueda. Hacían una tecnología para búsqueda, pero no había ni un indicio de modelo de negocio. O sea, tecnología-

Te hago un, te hago un caso de negocio superrápido. ¿Cuál es el TAM de, del trabajo, del trabajo humano ¿Cuál es el TAM? ¿Eso qué venden ellos-

Se está preparando para hacer una ronda No, te veo aquí muy calentito.

Pero eso que-- pero eso que venden ellos.

¿Cuál es el TAM del trabajo humano? Es un buen pitch. Oye, te paso un móvil de Masa, Masa Yoshisohn, que le encantan ese tipo de pitches.

Pero ese es el, el pitch. Ese es el pitch. Ese es el pitch que ellos hacen. El-- si tú miras el, el deck de Figure, ¿no?, que son la empresa robótica humanide que más pasta ha levantado en toda la historia, seiscientos cincuenta millones a dos coma tres o dos coma cuatro de billion de valuation.

De Brett Adcock.

De Brett Adcock, que hemos hablado alguna vez. Su, su pitch deck, el TAM es Human Labor Work. Y se queda tan tranquilo. Y se queda tan tranquilo y dice: "Te puedo sacar, pues cuántos millones de personas viven en el mundo". Pues te lo multiplica por el no sé qué, por el average cost y te dice: "Ese es mi TAM."

Sesenta trillion. Pero, pero sí que tiene pinta... O sea, sin esto la robótica no puede ir ningún lado. Eso es u-- eso es obvio. La robótica en-- estoy hablando más allá, eh, robótica humanoide, todo esto, o sea, lo, e-el futuro, si no va hacia un modelo de este tipo, no es impo-- es imposible. Lo que hay ahora no sirve, solo esto sirve.

Si hay alguien que crees que potencialmente puede hacer contribuciones de relevancia, ah, sí, yo invertiré en él, sin duda, porque es la única forma. Lo que hay ahora es, de todo lo que hay, es lo único que tiene algún atisbo de esperanza.

Mhm.

Porque es muy, es muy, o sea, muy buena aclaración, pero es diferente, porque ellos te están... O sea, yo estoy dando un modelo, lo que se con-- lo que consideraría un modelo fundacional. Las LLMs, las empresas todas esas que analizan modelos fundacionales, Mistral, Ahm, Anthropic, OpenAI, trabajan en modelos fundacionales.

Yo te estoy hablando de una empresa que va a trabajar en el equivalente de un modelo fundacional de la robótica. Si el mensaje es este, todo pa'lante. Si tú estás haciendo algo que se adhiere a estos modelos, busca casos de uso. Es precisamente, tú estás haciendo un wrapper, un complemento utilizando esos modelos.

Entonces, si estás haciendo eso es porque tienes una idea en mente de aplicación. Hazlo rápido y valida de que este monstruo de proyecto que estás haciendo tiene utilidad. Si trabajas en el modo fundacional, trabajas en modec-- fundacional, pero punto. Pero claro, prepárate para cambiar-

Yo, yo por suerte tengo a Irene , que es la CEO de la empresa y que, ehm, es, es muy ri-- muy rígida a la hora de dirigir. Y yo me puedo desviar tan fácilmente y me puedo obsesionar tan fácilmente. Ah, pero por suerte está Irene marcando con mano estricta y dura el camino.

Del robot. Haciendo tiro al robot.

Y cada vez que hay una tontería, una colleja bien fuerte y otra vez a lo que toca. Ah, sí, sí, confesión total. Que me puedo desviar tan fuerte. Obsestionar. Obsestionar. Obsestionar significa que ir a resolver un modelo, o sea, un problema, por el simple hecho de lo complejo que es, sin acordarte de que quizás no sirv-

Hay que pagar nóminas.

Hay que pagar nóminas o no sirve de nada, por el simple chute de adrenalina. Am, estoy exagerando un poco, o sea, tengo una cabeza más fría. Te estoy hablando de llevándome al extremo en el quizás en el peor momento de mi vida. Pero eso es importante y eso pasa mucho los ingenieros que, que buscan la excelencia en algo que no tiene al final razón de ser excelente.

Y eso hay que controlarlo muy de cerca. Y sí que es verdad que tú puedes dejar cierto margen de buscar la excelencia. No te olvides nunca dónde está la North Star. Tienes que estar, ¿sabes? Si no, pueda quedar muy mal todo.

Te pongo el ejemplo nuestro. Irene el primer año quería tener robots en plantas. Ya, primer año, primer año. Dice: "No, hombre, Irene, esto falla". Me dice: "No me importa, ponlo ahí". Le dijo: "Pero esto falla, Irene".

No, de decoración no.

Con el joystick, ¿no? Telecontrolado.

Esto falla y, y no, y lo, lo llevamos y falló y lo arreglamos. Y la siguiente vez no falló y encontramos otro fallo. Vale, perfecto. Y poco a poco fuimos afinándolo hasta que solo encontrábamos fallos en planta que no consigamos encontrar en nuestro setup de la empresa.

Nosotros tenemos todo un laboratorio donde simulamos una planta y ahí iba todo perfecto.

Y solos encontrábamos en casa del cliente. Y eso ha dictaminado mucho cómo hemos rediseñado el nuevo robot, por ejemplo, o las decisiones que hemos tomado. Si hubiera sido por mí, quizás me habría querido esperar al tercer año de la empresa, que todo estuviera perfectito, todo correcto. Hubiéramos llegado el primer día y ninguna de las cosas que hemos conseguido reproducir que no iban bien en el laboratorio hubieran petado todas de golpe ahí en el, en el, en el, en el sitio del cliente.

Es verdad que esto también ha consumido tiempo. Consume tiempo porque quieres cierto focus de desarrollo, tienes que tratar con un cliente, am...

Terrible

No os voy a-

Quizá incluso facturas algo. Es todo, es terrible. En lugar de estar ahí programando tan agustito.

Por suerte.

Por suerte está Irene, ¿no?

Por suerte está Irene y encima si tú me dices esto es que en algún momento has pasado por ello.

Sí, claro, es que estás definiendo todos los ingenieros del planeta. Que puedes hacerlo esto con un robot o lo puedes hacer con una aplicación de iPhone- ...o lo puedes hacer con un SaaS. Estar en tu casa haciéndolo todo perfecto y llegas a, a casa del cliente y le da al botón que pone: "No apretar o se destruye el planeta", lo primero que hacen es ¡pam! Darle al botón. Y tú: "Okey".

Y se está muy agustito y muy calentito en la cueva- ...con el ordenador haciendo cosas guays.

Y hay gente que le gusta que no le dé el sol.

Claro, yo-- me preguntabais, ¿no?, Hilario: "¿Cómo, cómo tienes esta piel tan suave?" Digo: "Porque a mí me toca un rayo de sol flipa Dios". Em, pero es-- y es duro hablar con el cliente cuando las cosas no funcionan y tienes que hablar con ellos. Y todos esos son pasos que se terden-- se tienen que aprender y se tienen que gestionar y, y luego son el doble re-recompensantes, porque cuando ves que lo que has hecho sirve para algo, está aportando valor, luego es el doble de dopamina.

Entonces, es duro, es una travesía. Necesitas alguien con experiencia que haya pasado por esto, que te aconseje bien y hacerle caso.

Lo mejor del mundo, sí.

Dice: "Los nuestros, los nuestros sí." No como todos, ¿no? Los nuestros sí que son buenos.

Me juego todo mi equity a que tenemos lo mejor del mundo.

Ese es el nivel. No lo sé. Búscate una forma, pero esa es mi convicción.

Son un equipo de cuatro Go to Market y el resto es ingenieros. Sí, sí. Por lo tanto, imagínate.

Súper bien.

Uno se ven. Uno está en la cueva. El otro está en la calle.

No te he dicho tengo, em, 13 ingenieros de puta madre y cuatro personas más. No, no. Tengo 10, siete personas.

En absoluto, en absoluto, en absoluto, en absoluto.

Es como la frase típica de: "Somos, somos 20 personas y cuatro becarios", que siempre me hace mucha gracia.

Para nada, para nada. La mis-- la misma rigi-- o sea, la misma rigidez a la hora de ser estricto, de conseguir excelencia en ingeniería, lo hemos hecho también para el departamento comercial. Irene es equivalente a lo que yo he hecho en robótica y ella lo ha llevado haciendo en la empresa. Sabe perfectamente cómo perfilar a la gente. Y se cometen errores siempre, siempre se van a tener errores, pero se intenta hacer lo mejor.

Y, y que os voy a contar vosotros sois expertos en, en, en esto vosotros. O sea, lo mío es un pequeño sample comparado con lo que habréis vivido vosotros.

Mmm, sí,sí.

Y es divertido. Y es, y es, es emocionante, es motivador. Y ver el resultado del trabajo es, es, eso es un chute.

Proyecto Stargate.

Hombre, totalmente.

Está revelando nuestra edad.

Sí, es de viejos Stargate.

Muy de viejo.

Yo creo que vi la peli, eh, cinco veces en el cine. Me pilló, me, me obsesioné, eh, con la cara esa de perro que tenían y tal. Me-- no sé, tenía algo, tenía algo muy chulo.

La película es así.

La película es muy chula.

La peli, no, las series. Luego, luego infinito. Las series infinito.

Sí, sí, son infinitas.

Cuando teníamos tiempo, horas de sobra para mirar la tele infinita, ¿no? Porque ahora pienso: ¿Quién vería una serie de, de 400 episodios?

Cuando no había shorts y no había TikTok, tranquilo que ahí-

Pues ni no trabajaba yo, al menos, o no tanto.

Eso no, ¿ves? Ahí sí que... Bien.

Eh. Soy un tío raro. Yo no-- tampoco videojuegos, ciencia ficción, todo esto me gusta. He leído algo, pero no, nunca nada de esto, nada.

Robótica.

Stargate. Stargate Trump. Stargate, eh, 2025. Eh, yo vi el vídeo que salía Trump, que está bueno, está on fire ahora mismo haciendo executive orders.

2.0. Trump 2.0.

2.0, pero muy, muy, muy dopado, ¿eh? O sea, está como muy energético. Ha hecho muchas cosas en muy pocos días en el gobierno y de repente sale ahí en la salita esa que no sé cómo se llama, donde, donde sale siempre a hacer anuncios con Larry Ellison.

Amigo suyo. Eh, massa- Un gran hombre, un gran nombre. Un gran hombre, un gran hombre que, que no sé si lo habéis visto, pero buscad Larry Ellison, fundador de Oracle, por si alguien no lo sabe, tiene 80 tacos y no lo parece. O sea, Trump a mí me parece que está muy energético Trump, eh, me parece mayor que Larry Ellison y es más joven. Eh, bueno, Masayoshi Son, que es el, el CEO de SoftBank, este inversor famoso, y Sam Altman, el CEO de OpenAI.

Pues salen estos cuatro personajes anunciando Stargate, que es una empresa, no queda muy claro, ¿vale? Dicen es una empresa que va a invertir 500 mil millones de dólares, que aquí llamamos billion, 500 billion de dólares.

Sí, pero como yo no voy a decir millardos.

Suena bien.

Que luego los comentarios de YouTube siempre nos machacan. Eeeh, pues 500 billion en infraestructura para AI en territorio norteamericano, ¿no? A diferencia de que esto se globalice. Y este dinero en principio lo aporta principalmente SoftBank, Masayoshi San, Son y-

Y MGM, que es, eh, saudí, creo. Bueno, este es, es, es de los emir-- ay, ¿cómo digo este? De la zona esta. Es árabe, es una empresa de uno de estos países, eh, árabes y...

O sea, es dinero del, del Estado, ¿eh? O sea, es, es una-

Bueno, es dinero de uno de estos estados

Bueno claro. Es que-- es estado, fondo de inversión, familia-

Claro, es lo mismo siempre

Sí. Bueno, pues ese dinero, eh, el, el dinero de Masa, que mucho también es dinero saudí y de vecinos de la zona, de, de SoftBank Vision Fund había muchas-

¿Si el último Vision Fund? Creo-

No, en el anterior, en el primero

En anteriores

El primero era casi todo dinero saudí. En el segundo no. Eh, y OpenAI, que en teoría también aporta capital, pero principalmente es el responsable de operar

Eh, no queda nada claro esto. Y de hecho ha habido como varias pullitas en entre entrevistas por la tele y tuits. Eh, Elon Musk, que aquí es el gran ausente, Elon Musk, el gran amigo de Trump y el gran enemigo de Sam Altman

A mí me han-- me ha extrañado muchísimo que pasara esto y con Elon un poquito al margen

Al margen y qu-que es el enemigo. O sea está su, eh, su superamigo Donald Trump con-- haciendo high five con Sam Alman y, y, y Elon Musk en Twitter diciendo: "No tienen el dinero que dicen que tienen"

Ah, ostras. Sí, sí

Estirando el brazo

Es-- sí

Levantando el brazo demasiado y, y, si generando una polémica que no hacía falta. O sea que, que no nos compliquen tanto la vida a todos ¿no?, que se ta-- que se calmen un poco, que la gente se relaje un poco. Bueno, pues esto, eh, Masayoshi Son, eh, hacia mucha gracia porque él explicaba que por cierto es muy bajito y hay un momento muy gracioso donde le ponen un pequeño escalón para que se suba y luego Sam Altman y Larry Ellison se pone encima del escalón, con lo cual están lejísimos del micro.

Es to–es muy gracioso y se ríen ahí todos. Es, es muy cutre

Bueno, pues Masa dice que yo, en su inglés así un poco con un acento japonés importante, dice: "Yo llamé a presidente, mi amigo presidente", y dice: "yo tengo 100 billion para ti, tengo 100 billion". Y él me dijo: "¡Eh! ¿Por qué no tienes 200?" Y yo dije: "Yo tengo 500 billion para ti." Y dices este: hace 24 horas, este tío saca medio trillion del bolsillo, eh, para invertir dinero japonés más o menos y dinero, ehm, de, de creo que de Arabia Saudita, si no de unos los países de la, de la región, para básicamente pagarle a Nvidia , ¿no?

Un montón de tarjetitas de Nvidia en energía, construir data centers,construir, eh, plantas de energía. En Texas van a empezar 20, 20 plantas en Texas

Jensen Huang está en su casa viendo esos anuncios y diciendo: "Madre mía, venga, seguid pasando Hay una, hay una coña que una vez llamó, eh, Masayuki Son, eh, llamó a el de WeWork Adam Neumann y le dice: "Adam, ¿quién gana, el hombre inteligente o el hombre loco?" Y Adam Neumann le dice: "el hombre inteligente," Le dice el Masayuki Son:" No, no, no, el loco.

O sea, e-está loquísimo, no tiene ningún tipo de, de límite. Y mmm-

En, en la serie, eh-

Sí

...sale esta escena

¿Sale esa escena?

Sí, pero acaba diferente. Dice: "Gana ¡el que tiene más dinerooo!" y se ríe como un loco . Que es un-

Crazy man, crazy man wins

Sí,sí, sí

No sabía que salía en la serie. Y luego también estamos comentando l-l-- el cachondeo con, con, con también-

Satya

Con Satya, con el gángster de Gan-- el gángster del mundo. Satya ese es el gángster

Bueno, todos son gangsters, ¿eh? Porque Zuckerberg también es muy gángster últimamente. Están todos muy gangster

No, pero lo sé desde verdad. Satya, porque sus acciones son de, de crack, son de, de crack y de gángster total. Cuando hubo la polémica de OpenAI con, con que se iban todos, Satya decía: "Nosotros tenemos-- estamos debajo, aba-- arriba, derecha, izquierda de OpenAI, tenemos los weights, tenemos el código. Pam, no, no me preocupa nada)Y casi hace una quick hire de OpenAI.

Sí

Es gánster total

Sí, sí

Coge, le vacilan de si tiene el dinero y dice: "Yo tengo 80 billion, aquí los voy a meter." Se quedan tranquilo, como si nada, 80 billon. I'm, I'm, I'm safe on my side. Ser gángster, ser gángster.

Pero tampoco es muy-- no es un tío muy fiable este tío. O sea ahora el rollo ahora viene con seis siete n-- cambia de la non profit a la profit. Y técnicamente con el porcentaje de stock que se le va a transformar a la profit. No sé si se habla de 10 billion

Sí, 10 mil millones de dólares

Claro, entonces, y luego te explico cómo-

Claro, sí

Yo ya lo he leído en periódicos serios, ya no solo en Twitter, sino en periódicos serios, que no sé si ellos son más serios que tú

Exacto, eso es e-- lo que se quejaba Elon Musk, decía: "Has mentido bajo t-- sabes,bajo jura-- no es-- ¿cómo es? Bajo juramento no

Sí

Está bajo juramento cuando-

Under oath. Sí, sí, en el Congreso

En el Congreso tienen que hacerlo под присягой

Ya, pero son cosas más bestias. Yo quiero-

Lo que ha hecho es un poco bestia, es un poco raro también, hace cosas raras, así que no sé, no sé cómo acabará.

Hay una cosa del proyecto Stargate que no me queda nada claro y he leído la letra pequeña de lo que se ha publicado en el blog de OpenAI, en los Twitters de esta gente, eh, La Casa Blanca, todo. En teoría fuentes muy fiables y muy específicas, y no son nada específicas, porque dicen, o lo que he leído yo, es que esta-- dice: "Stargate is the new company." O sea, es una empresa que me gustaría entender el accionariado de esta empresa y qué aporta cada uno, porque Musk aporta dinero, pero qué aporta OpenAI, qué aporte MGX, qué aporta--porque luego también aparece NVIDIA, aparece, eh, Microsoft, aparecen otros nombres como en segundo plano.

Eh, y hay una frase que dice: "Ofrecerá, eh, data centers de computación para entrenar modelos de OpenAI." Entonces dices: "¿Esto es solo para OpenAI?"Entonces, ¿qué pinta Oracle aquí? ¿Qué pinta Larry Ellison? Hace el data center, gana dinero Oracle.

O sea, no queda nada clara la, la jugada.

Yo creo que puede ser que Trump es un showman

Pues eso,eso está bastante claro

Y como showman crea cosas de este tipo y las-- en su antigua administración salieron muchas noticias y muchos proyectos y muchas historias Que tampoco están del todo definidas, pero lo que importa es la grandilocuencia del mensaje

Lo que sea, toda la Green-Greenland, am, todos-- creo que-

Trump dice cosas

Trump dice cosas. Aquí todo el mundo quiere unirse al carro. Cómo se materializa, probablemente esto tenga mucha evolución. O sea, eh, creo que le, la, el, la difuminación y, y la incertidumbre que tiene todas esas noticias es porque en verdad no hay nada claro. O sea, no, no hay nada hablado. Hay la idea confeccionada y se ha hecho un mensaje porque Trump quiere necesi-

Sí, tal cual. Y entonces estas primeras semanas sobre todo quiere decir: "Mira todo lo que he hecho en tan poco tiempo comparado con la otra administración". Entonces, cada día pam, pam, pam, pam. Y ahí vamos viendo-

Literalmente dice: "En, en las primeras horas de mi mandato-"

Claro

"...ya he traído medio trillion de inversión en Estados Unidos y en las próximas semanas traeré, eh, como mínimo siete u ocho trillion más"

Entonces, si tuviera que apostar, yo creo que va-

Mucho dinero, ¿eh? Trillion es que ahora hace unos años hablábamos de billion como tal, ahora ya hablamos de trillion.

Por eso yo creo que va por aquí. Va porque lo que se quería era otra más de, de, de crear bombo y de crear, ah, sabes, eh, noticias y de grandilocuencia. Y luego se confeccionará e ir evolucionando y saldrá algo.

Dos cosas. DeepSeek es el side project de unos quants. Es el side project de unos tíos q-- o sea, el mayor inversor de que la empresa que hace DeepSeek creo que es una empresa financiera. Y esto era un side project. Fíjate el nivel. China tiene una estrategia brutal en IA y en robótica y hace planning a nivel de país, a nivel de recursos, a nivel de incluso donde van tus data centers, quién recibe qué, qué se investiga, cómo se hace unificado.

Esto cl-

No, el totalitarismo de China no es la democracia que tenemos en España. Y es la tristeza es que viendo lo bien que van a veces este tipo de estrategias, hay el riesgo de que alguien pueda llegar a pensar que eso es una opción.

Como Elon Musk.

Como Elon Musk. Enton-entonces, eso es muy, muy-- Tiene mucho riesgo, pero es innegable que esta estrategia funciona y está funcionando.

Los resultados que está sacando China son muy bestias, pero no nos olvidemos que los inventores, la innovación, de momento en este terreno-

...ha salido de Estados Unidos.

País con libertad y democracia. Pero estamos hablando en términos de eficiencia, ¿no? El tiempo que han tardado y con los recursos que han tenido, porque no nos olvidemos que tienen un megaembargo de GPUs y toda-- Por, por eso es un mundo tan pequeño también, probablemente por el embargo. Es brutal.

Se supone, no, pero están haciendo todo de pirulas por Singapur y por todos lados para saltárselo. Pero aun así tienen esa restricción y han llegado muy lejos. Pero no nos olvidemos, no es lo mismo innovar que replicar. Pero no hay que subestimar a China, porque habéis visto el robot que han sacado ellos. Eso lo seguimos muy cerca, eso es competencia nuestra muy bestia.

Y como esa te puedo decir diez más. Si en Europa tenemos a lo mejor tres empresas de robótica, cuatro, ellos tienen cincuenta y cada año salen cincuenta más. Entonces, ellos innovan también y cada vez aprenden a innovar mejor. Y no hay que subestimar el DeepSeek, porque también ha habido mucha innovación para conseguir que ese modelo, ah, con esos pocos parámetros pueda sobrepasar al resto.

Hay una gran parte de innovación. Entonces, quizás no tiene ese componente de imaginación de pasar de cero, pero sí que saben perfectamente cómo afinar las cosas y cómo trabajar incrementalmente sobre ellas. Y lo están haciendo muy bien. Tienen una cantidad de talento espectacular y una commitment, fuerza de voluntad, ah, y capacidad nada despreciable.

Sí, sí.

Curran como locos.

Y son listos.

Y son muy listos.

Pero eso es más geopolítico, porque allí está el intervencionismo del Estado y la subvención por parte del Estado para hundir precios. Ese es problema de la globalización, ¿no? Cuando tienes un Estado que subvenciona la export-

Pero sobre todo cuando el Estado está, cuando el Estado está dispuesto a compensar tu pérdida-

Lo de vender a pérdida durante cierto periodo

Muy bueno con automóviles. Hilario y en Alemania compran coches eléctricos chinos, ¿eh? Y no subvencionan especialmente los coches chinos. Lo que pasa es que son mejores y más baratos.

Claro, pero el problema es ese, son má-- No puede-- Compiten con la producción interna porque los coches vendidos son a pérdida por parte de alguna de estas empresas chinas. Ese es el tema. Entonces, ¿cómo puede competir un competidor europeo cuando el propio gobierno chino está complementando?

¿Tú crees que es la principal diferencia?

En absoluto. La primera diferencia es la calidad. Esa es la primer referencia. Pero si unes calidad a que encima es más barato, es indebatible que comprarás ese.

Es imparable.

La calidad es espectacular. Totalmente. La calidad es lo que prima. Pero ya te digo, encima no solo es mejor, sino es más barato.

Ya.

Entonces, ya no hay debate. Ya no hay debate. En, en ciertos-- En Estados Unidos, en cierto momento había un componente, ¿no?, que la gente compraba productos por patrióticos. Eso es americano, esto es no sé qué. Pero creo que ese esquema ya se ha entendido que no funciona. La gente quiere lo mejor y lo más barato. El patriotismo en la hora del consumo yo no sé qué impacto tiene.

Sí, hay cosas.

Hay co-hay cosas, hay cosas, pero es verdad que no hay lo que hay en Estados Unidos.

O en China. Ah, pero hay cosas, hay cosas. Hay cosas, no te puedo decir muchas.

Hay cositas. Los españoles hacen cosas. Los españoles hacen cosas. No, pero me molesta mucho lo que sale, por ejemplo, en Twitter, ¿no? Que hay este antieuropeísmo, ¿no? Que los americanos se ríen todo el rato de Europa solo es, eh, historia y sitios de vacaciones, cuando dices: "No, aquí también hay muchísima biotecnología, no os podéis ni imaginar Industria farmacéutica.

La empresa, la única empresa de litografía que existe en el mundo-- Litografía es el, el-- la óptica que permite hacer chips, es holandesa. Holanda fabrica la máquina imprescindible para hacer chips y las exporta a todo el mundo: ASML. Y hay muchos casos de este tipo quizás no tan conocidos.

No es IA, IA per se, pero hay muchísimo IP y muchísima tecnología-

En Europa

Ah, viva Europa. No, pero es verdad, es verdad. Ah, y en e-, en lo de IA yo creo que quizás perdieron el tren. Igual que también hay la hostia de un montón de cosas, quizá siendo de IA por una falta de estrategia común o recursos, quizás se va a perder el tren por esto también.

No me busques problemas . No es broma. Ahm...

Sí, estoy pensando que nos han invitado a una cosa de estas. Yo cre-vamos a ir un día de estos a ver, a ver, a ver esta gente.

Sí vamos a salir ahí como acabo de acordar que he visto algo mi calendario del Secque de Regulación Europea. Voy a s-voy a salir yo con esta gente me parece.

No tengo ni idea. Creo que falta quizás un ejercicio de, de explicación ¿no?, exactamente cuál- ...por qué. Exacto. Qué problema tenemos. Yo entiendo que, o sea, un tema tópico siempre es cómo se utilizan para no crear scam, para no inundar de contenido de mierda internet.

Todo ese tipo de cosas hay que digamos regularlas, pero, pero bueno es, es difícil ¿no? Es exactamente qué se hace y por qué se hace. Más importante quién hay allí ¿no?. Esperarías que estuviera lo m-- la gente que mejor entiende lo c-cómo funciona. Estaría bien un ejercicio de transparencia, de explicar por qué es esa persona, qué experiencia tiene, cómo puede aportar y las ideas que tiene.

Y quizás puede ser la hostia, pero yo haría este ejercicio quizás.

Relacionado con Trump, China y AI ¿no? Lo tiene todo TikTok.

Sí, bueno, hace ya eh, mucho tiempo que TikTok eh, está obligado aaa desvincularse de la empresa matriz, que es ByteDance, que es una empresa que según el gobierno de Estados Unidos está controlada por el Gobierno chino y dice que TikTok no puede operar en Estados Unidos, la aplicación TikTok no puede operar en Estados Unidos si no se desvincula de, de este ownership y les obligaba a venderse.

Esto se ha peleado, se ha retrasado tal y entraba en vigor hace unos días. Entró en vigor dejó de funcionar la app porque básicamente eh, el gobierno o un juez, no sé quien en Estados Unidos, obligó a las "app stores" a deshabilitar esta aplicación. Lo hicieron eh, y al cabo de unas horas -

Sí, pero ¿con qué dinero?

Yo tenía más trillions. El mástambién decía compraba. Todo el mundo, todo el mundo tiene trillions. Eh, pero bueno, al cabo de unas horas eh, se, se pausó eh, la cancelación para darles más tiempo a hacer un acuerdo, que llevan ya un montón de meses y se rumoreó que Oracle, de hecho Larry Ellison había hecho una oferta seria.

Eh, estaba también, buenos rumores de que Twitter en su momento Mask y Microsoft estaban haciendo ofertas trabajando en deals y tal, pero no se ha cerrado nada. Entonces ahora un poco el-- la opinión es: Oye, es que los chinos no se lo quieren quitar de encima y van a forzar a que los adolescentes americanos están demasiado enganchados a TikTok como para permitir que se lo prohíban y van a hacer una guerra civil si se lo, si se lo prohíben.

El Tribunal Supremo estadounidense bloqueó TikTok. Trump, con todo su proteccionismo y America First hizo un executive order para quitar el ban. Uno de los mayores donantes de la campaña de Trump es propietario de una gran parte del accionariado de TikTok.

Solo digo para poner en evidencia todo este tipo de cosas.

No sé, pero es, es americano, es Americano. O sea es un fondo de capital riesgo americano.

Creo que Sequoia tiene pellizco grande de-

Y es un gran aportador. Entonces todo tiene una razón.

He oído hablar de que hay gente que di-que dice debería, por ejemplo, Europa exigir la compra de parte de Meta si quiere que meta funcione en Europa, ¿no? Presumo que la respuesta es no y que todo esto viene a raíz de que es un país no democrático el que es el propietario de esta- Esa excusa podría ser eso que intenta Europa.

Esa es la excusa de la que legislaron por ello. Al no ser un país democrático utiliza un país auto-- o sea autoritario, utiliza esta herramienta para monitorizar y utilizarla en contra de otros países y es un tema de hostilidad. Esa es la excusa por la cual se reguló.

Si hubiera sido un TikTok alemana, no hubiera pasado nada porque está sujeta al mismo escrutinio que otras empresas y se puede controlar. Al ser controlado por el Partido Comunista Chino de ahí viene todo el problema.

Eh, propietarios de ByteDance así damos un dato más o menos correcto Susquehanna International Group, Primavera Capital Group, KKR Softbank, Sequoia General Atlantic Hillhouse Capital Group grandísimos fondos, grandísimos fondos. Ahí tienes la razón por la cual Trump ha parado el ban. Es puramente influencia política.

Pero no solo económica também porque la población de Estados Unidos quiere usar TikTok. Hay una realidad que es que la gente quiere usar Tiktok. Seguro, pero la razón por la cual ha quitado el Ban no tengo ninguna idea que era gran parte de sus nietas adolescente Pese que Trump dice que ha ganado parte de las elecciones ha sido gracias a la juventud que le ha votado y ha podido llegar allá detrás de TikTok.

Y esto lo dice él. Es la forma en que se excusa porque ha quitado el bán.

Pero é l,é ,él considera china un enemigo ah O sea, él es hostil contra China y no quiere tener a Alibaba en casa

Pero de momento nos está tocando

Pero esta amenaza, que no es de Trump, de hecho ya viene de, de hace un par de años, eh, ya estaba. Y yo creo que darle al botón Desactivar TikTok es una manera de decir: "Oye, que vamos en serio. Te lo desactivamos seis horas".

Claro, claro, claro.

Ah, esto se me ha olvidado comentarlo. Esto era buenísimo. Esto era buenísimo.

Esto es muy bestia. El ego, o sea, Trump me imagino a Trump llamando y diciendo: Oye, asegúrate que ponga thank you, Donald, no sé qué, en las palabras cuando se reactivó. Y lo puso.

Una norma muy sencilla es si tú hablas bien de mí, yo hablaré bien de ti. Si hablas mal de mí, mucho voy echando pesas de ti. Esto sí-

Se llama corrupción, ¿no? Eso se aplica en todo lo que hace. Podéis encontrar esta relación causa-efecto en todo lo que hace. Si hablas bien de mí, yo hablaré bien de ti. Si hablas mal de mí, hablaré mal de ti. Es todas las acciones.

Siempre. Siempre. Es la s-- la fórmula que define el comportamiento de él.

Yo no tengo nada. Yo soy infri-- yo soy la definición del friki. Soy el friki natural. Em, yo no tengo nada.

Casi llego hasta eso. Sé lo que es TikTok .

Pero eso está establecid-- o sea, está establecido unos niveles que no te puedes ni imaginar. O sea, ah, lo raro es encontrarse gente como nosotros. Eso es raro.

Tenemos mucho trabajo. Oye, una de las cosas que no lo habíamos hablado antes, pero es que me acabas de, de recordar esto, que lo quería comentar super rápidamente, que ha firmado Donald Trump en sus primeras horas, es, eh, que ha liberado a Ross Ulbricht. Que habíamos hablado de él alguna vez.

¿Has visto la película?

Sí, el fundador. No, yo leí el libro, perdona, no he visto la película. Leí el libro. Eh, el fundador de Silk Road, que llevaba doce años en la cárcel y tenía como dos o tres condenas de, de, ¿cómo se llama? Perpetuas, más doscientos años. O sea, que no iba a salir nunca de la cárcel. Y, y Donald Trump le ha liberado.

Bueno, sí, pero a mí me interesaba más Ross Ulbricht. Sí, los del cue-cuernos también.

Empiezo por Trump, si quieres, lo último y luego cualquier cosa. Cuando hubo lo del Capitolio, yo estaba en Estados Unidos y estaba viendo Fox News.

No llevabas un casco vikingo. No llevabas un casco vikingo.

Yo era el vikingo.

Fue una despedida de soltero.

Y yo me acuerdo estar viendo Fox News. Estaba en transit. Estaba viajando a Europa otra vez y tenía que parar ahí. Y est-- me acuerdo estar viendo en directo la Fox y decir: "¿Qué está pasando?" Porque ahora se ha edulcorado de una forma brutal lo que pasó en el Capitolio, pero una forma brutal. Me acuerdo decir Trump, las palabras que decía, cómo decía: "We love you" a los del capitolio, ¿eh?

Ah, luego sé que es verdad que horas más tarde los mandó a casa, pero la incitación que hizo, yo me acuerdo verla en directo y estar diciendo: "¿Pero qué está pasando?" Brutal. Y si Trump no hubiera hecho lo del Capitolio, también te di-- os digo que probablemente hubiera sido el presidente más votado en toda la historia de la democracia americana.

Aparte que ha barrido estas elecciones, yo creo que lo que más ha jugado en su contra fue el Capitolio, lo que pasó. Sino hubiera barrido de forma tremenda. Y lo de Ulbricht-

No cambia, pero es muy representativo.

Porque la persecución judicial que le hicieron también puede que despertara la rabia de yo qué sé. Ha pasado. Está ahí.

Lo mal que lo han hecho los demócratas es muy heavy.

Eso está claro.

Es una cosa, o sea, ha sido gran parte de lo que han hecho.

No, esto sí que lo hablamos el comiendo, de hecho, que la campaña que ha hecho Trump, eh, se escribirán muchos libros de la campaña de comunicación y de convicción y persuasión que ha hecho, porque ha pasado de ser un, un, una persona ignorada por su partido, que estaba con un pie en la cárcel, a, a no solo ganar las elecciones de presidente de Estados Unidos, que ya es un mi-- un hito, sino a reconvertir la mentalidad de mucha gente, como por ejemplo todo Silicon Valley.

Todos, pero muy hardcore, además. No: "Ay, es que Trump, bueno, quizás el otro era muy viejo." No, no. Full. O sea...

Y lo del Ross Ulbricht, que lo, que lo quitó del-- dice el pardon, es porque yo lo vi cl-- durante la campaña. Cualquier grupo marginado del cual no estuvo representado por el Partido Demócrata o era indeciso, los fue pescando. Cogió autobuses con mormones para llevarlos a votar. La gente de las, de las cripto, también para dentro.

Cualquiera-

La gente de las cripto. O sea, me encantan colectivos: mormones, cripto.

Lo que te quiero decir es cualquier co-cualquier colectivo, cualquier po--colectivo, sea el que sea, el cual no estuviera impegnado políticamente, los ll-- sabéis que iban mormones en autobús a votar. Lo sabéis, ¿no? Esa es una historia de verdad.

Entonces, es un auténtico estratega. O sea, la estrategia es de libro, para los libros de historia, como dice Jordi. Brutal. Y una parte eran estos locos libertarios, defensores de Ulbricht, que se puede llegar a debatir lo que hicieron judicialmente, ¿no? Se supone que es forma-

Sí, eso lo hablamos, que se, se, se dio ejemplo. Con Ross Ulbricht se quiso dar ejemplo y...

Y dejando eso de lado, sino los locos libertarios de la libertad, del liber-- o sea, liberalismo, lo loco.

Libertarianismo, ¿no se dice en español esto também...?

Si tú quieres vender tu riñón, lo puedes vender. Y, ¿sabes? Ese nivel.

Si te quieren comer el riñón de otro, también te lo puedes comer.

Tal cual. Si hay una transacción y uno está de acuerdo y tal.

Pagas impuestos.

Era otro de estos grupos y él ha cogido cualquier grupo que no tuviera representación, lo metía en un autobús e ir a votar. Pam. Lo ganó todo. Lo ganado todo, desde la gente, todo, todo.

Es muy-- es que es muy incongruente lo que hace. Eso es una muestra más, pero Es populismo, y populismo es-

Populismo es: ¿tú qué quieres? ¿Qué quieres, Bernat? Lo quieres eso, lo tienes. Jordi, ¿qué quieres? Jordi, ¿qué quieres? Eso también lo tienes.

Un perro, un perro, que un perro que me vaya al Bonpreu a comprar.

¿Qué queréis vosotros? También para vosotros.

Pero al extremo. El extremo es-

...el extremo es el entender que la memoria co-- además, yo no tengo ni puta idea de política, no sé por qué estoy metido en esto. Y esta explicación de -

Claro, sí. Yo estoy haciendo mi, mi-

Trae un poco más de tecnología. Yo intento traer la tecnología

...humilde entendimiento de lo poco que leo de esto, ¿no? Y el entender que la memoria temporal colectiva es tan corta que puedes mentir y tampoco te van a poner evidencia o se te va a-

Esto en España también se sabe hacer, eh, no es, no es un invento de Trump.

Bueno, pero el extremo, pero el extremo, el, el, el extremo de llevar esta técnica, para mí el máster es Trump, el máster.

Es bueno, es-- en algo es muy bueno, está claro.

Es el, es el máster.

Volvemos a la economía.

Ah, ostras. Una a-

Es que está ajeno a mí. Este es un mundo ajeno a mí. Esto de las cripto.

Yo soy como-- pienso como vosotros.

No, porque no, eh, tampoco. Es, es, a ver, pues estamos-

Necesitamos otro tertuliano, a Leif, para hablar de esto.

O sea, si nos remitimos a los hechos, ¿no?, de cómo el mundo cripto ha sido, tenemos que reconocer, y creo que él mismo lo dice, que ha habido un gran componente de scamming, ¿no? Esto es, es un hecho, eso es una-- la estafa premier de toda la vida. No hay nada más. Y luego está el valor del patrón, que alguna vez lo habéis, lo habéis discutido aquí, ¿no? De utilizarlo como patrón de referencia.

Bueno, eso, eso es una aplicación, pues, que se puede cuestionar y puede ser que sea cierta, pero el resto de cosas, estos memecoins, estas historias, son todo estafas. No hay, no hay debate de esto.

Mmm.

Eso forma parte del-- de la iniciativa de, de Elon Musk, de DOGE, ¿no? El, el departamento de eficiencia del Gobierno, que dice: "Bueno, la gente trabaja más en la oficina que en casa". Dice: "Las empresas privadas están, en general, las grandes, sobre todo en tech, están volviendo muchas a la oficina. El gobierno, que es la empresa más grande de Estados Unidos, también tiene que, que hacer movimientos de eficiencia y todo el mundo a la oficina." Ya ha hecho una orden ejecutiva mandando a todos los trabajadores, no sé si federales o de, de ciertas agencias del Estado, a volver a trabajar a la oficina.

Decían que estaban, eh-- no había ni una sola oficina gubernamental que estuviera ni medio llena, que, que ni la mitad estuviera en uso. Entonces, bueno, ve-veremos qué pasa, pero ahí, eh, es mucha gente. O sea, es una empresa muy grande, el Gobierno de Estados Unidos.

¿Pero cuál es el contraargumento para no hacerlo?

¿De quién? ¿De la gente que prefiere estar en casa? Pues que es mejor para ellos estar en casa.

Por eso.

Este es el contraargumento.

Es difícil de argumentar en contra, ¿no?, de esta medida.

Bueno, pero esto lo hemos hablado mil veces.

Te parece po-- es como no pagar salarios. Imagínate que dices: "Pues no pagaremos salarios a los funcionarios". ¿Cuál es el contreargumento? Bueno, pues que la gente quiere cobrar un salario. Y si le, y si le haces ir a trabajar sin cobrar un salario, pues qui-- seguramente dejará de venir a trabajar.

Es un perk. Es una, es una compensación.

Claro. Y, y el mercado laboral, eh, se adaptará a esto y quizá faltan funcionarios, porque la única razón por la que podían contratar funcionarios es porque trabajaban desde casa. Mmm, no lo sé, ya lo veremos.

Exactamente. El mercado dictaminará. Es un mercado, es un mercado laboral.

El mercado dictaminará qué pasará. Si, si la gente, si los funcionarios se quedan sin poder tener perk, pues tendrá que volver a ponerlo. Y si no, pues baja la eficiencia.

También es cierto, también es cierto que no hay, iba a decir no hay pan para tanto chorizo, pero no, no es la metáfora buena. Eh, no hay alternativa para tanto empleado. O sea, el Gobierno de Estados Unidos es tan grande que no hay más empresas para contratar a toda la gente que está indirecta o indirectamente contratada por el Gobierno de Estados Unidos. Con lo cual el mercado está muy distorsionado. Cuando el player más grande hace un movimiento así, no es un mercado libre.

Y cuando muchas empresas también hacen lay offs. Entonces, esto también va a afectar. Ya dicen que va a afectar los números de empleo, va a afectar la economía, esto va a tener, va a tener implicaciones.

Y por robots perro.

Nosotros complementamos, no sustituyamos.

Sí, hemos probado Cursor, pero es-- o sea, el feedback que yo tengo es que es demasiado.

Demasiado. Claro, quizás depende de la naturaleza del trabajo que hagas. Am, quizás sí que simple prompting pueda ayudarte mucho porque no tiene mucha complejidad ese código. Me refiero a complejidad algorítmica. Nosotros es muy algorítémico muchas veces lo que hacemos, y a veces quizás te dis-- te distrae un poco y te molesta.

Entonces, sí, ese es el feedback que yo tengo. Yo tiro el Copilot, no me he metido en el Cursor.

No sé si claramente es una de mis, como digamos, golosinillas que me guardo para tenga un tiempecillo, am, para autorizarlo.

Sí, sí.

Gracias a vosotros

Con el perro. Traemos el perro. Tenemos el perro, tenemos el perro. Mira, enseñaremos el perro. Ah, y si alguien quiere trabajar con el perro.

No, no se me ha olvidado. Ahora viene el plug. Estamos buscando-

Nada, no, no, no. Como siempre, estamos buscando gente con talento para unirse al mejor equipo de robótica que existe en el mundo. Em, estamos buscando de todo, ¿eh? No solo gente de software: ingenieros mecánicos, ingenieros electrónicos. Si alguna vez no ves la oferta, me escribís directamente a mí, me dais en LinkedIn. Me dais en el LinkedIn y me escribís si creéis que podéis aportar a la empresa.

Todo el mundo trabajamos juntos. Todos trabajamos a la una. Todo el mundo en la empresa tiene que pu-- sa-sabe cómo funciona el robot y toca el robot sistemáticamente.

Es como si me dijeras que en Factorial no utilizáis, eh, Factorial para controlaros. No, pero ese es el nivel. El robot tiene que utilizarlo, utiliza todo el mundo, y todo el mundo lo utiliza sistemáticamente cada día.

Donde tenéis participadas del fondo.

Guay.

Muy bien, muy bien. Mola.