Carrera de robots 2026 en la pista práctica: ¿quién está construyendo caminos, quién está minando, quién está creando sistemas?

Los tres proyectos más representativos: peaq, PrismaX y OpenMind. Cada uno ocupa un nicho diferente en la economía de robots.

En la narrativa de criptomonedas de 2026, la integración de IA con infraestructura física (DePIN), conocida como “Inteligencia Incorporada” (Embodied AI), está convirtiéndose en un nuevo campo de batalla. El mercado ya no se conforma con conceptos de moda, sino que busca aplicaciones concretas y factibles.

Este artículo selecciona los tres proyectos más populares y representativos en la actualidad: peaq, PrismaX y OpenMind. Cada uno ocupa un nicho distinto en la economía de robots. Dejaremos de lado el marketing y analizaremos su estado actual y potencial mediante datos y casos reales.

Resumen rápido

• peaq ($PEAQ): Enfocado en infraestructura de red y tokenización de activos. Su principal atractivo es el “Rendimiento Real” (Real Yield), con granjas automatizadas que distribuyen flujo de caja a los poseedores de NFT. Valor de mercado actual aproximadamente 350 millones de dólares, considerado por el mercado como un activo de infraestructura subvalorado.
• PrismaX: Enfocado en datos de entrenamiento de IA y colaboración humano-máquina. Destaca por su financiamiento de 11 millones de dólares liderado por a16z y la expectativa de airdrops por “control remoto de robots para ganar puntos”. Resuelve el problema de la escasez de datos de interacción física en robots.
• OpenMind ($ROBO): Enfocado en sistemas operativos y distribución de aplicaciones. Su narrativa principal es “el sistema Android de los robots” y la controversia por su alta valoración de 400 millones de dólares FDV. Busca establecer un estándar unificado para tiendas de aplicaciones de robots.

1. @peaq : La red Layer-1 que hace ganar dinero a las máquinas ============================

Posición: Blockchain Layer-1 diseñada específicamente para la economía de máquinas (Machine Economy). Lógica central: las máquinas no solo son herramientas, sino entidades económicas que pueden tener billeteras, firmar transacciones y generar ingresos. Es como convertir cada dispositivo en un agente inteligente que gana dinero automáticamente.

Caso real 1: Granjas de robots tokenizadas

Mientras la mayoría de los proyectos DePIN aún venden nodos, peaq ya presenta un caso con flujo de caja real.

A finales de 2025, en la ecosistema de peaq se lanzó en Hong Kong la primera granja de robots tokenizada (Robo-farm), que utiliza robots automatizados para cultivar verduras en hidroponía. Su lógica es sencilla:

1. El usuario compra NFT que representan participación en la granja.
2. Los robots trabajan, cultivan y venden las verduras.
3. Los ingresos por ventas (ganancias en moneda fiat real) se convierten en stablecoins.
4. Los beneficios se distribuyen directamente en la cadena a los poseedores de NFT.

Según datos en la cadena y feedback de la comunidad, a finales de enero de 2026, la granja realizó su primera distribución de beneficios:

• Monto distribuido: aproximadamente 3820 USDT a un gran inversor.
• Rendimiento anualizado (APY): estimado en torno al 18% para los primeros participantes.

Este modelo de “ganar dinero vendiendo verduras” sin depender de inflación de tokens es una prueba de concepto para inversores que buscan estabilidad y bajo riesgo en el sector cripto, y un ejemplo de activos del mundo real (RWA).

Caso real 2: Colaboraciones con socios industriales y validación a nivel industrial

peaq ha colaborado con varias grandes empresas:

• Bosch: En el ámbito de sensores IoT y la identidad descentralizada (peaq ID), probando dispositivos que registran datos automáticamente y los suben a la cadena, con potencial para que electrodomésticos o maquinaria industrial tengan “billeteras” integradas.
• Mastercard: Explorando integración de pasarelas de pago, conectando sistemas tradicionales de moneda fiat con la billetera de peaq (por ejemplo, pago con tarjeta al cargar un coche eléctrico, con liquidación en peaq).
• Airbus: Probó seguimiento en la cadena de suministro.

Estas colaboraciones son principalmente pruebas de concepto (PoC), sin aún generar grandes ingresos comerciales, pero demuestran que los estándares tecnológicos de peaq cumplen con requisitos de seguridad industrial, algo que otros proyectos no pueden igualar.

Datos fundamentales y desempeño de mercado (hasta 15-02-2026)

• Precio actual: aproximadamente 0.019 dólares.
• Capitalización de mercado (MC): aproximadamente 34.25 millones de dólares.
• Valor total de mercado (FDV): aproximadamente 78 millones de dólares.
• Tamaño del ecosistema: más de 50-60 aplicaciones DePIN en desarrollo o en operación. La red conecta entre 2 y 5 millones de dispositivos físicos, robots y sensores. Cubre sectores como movilidad eléctrica, energía, telecomunicaciones, agricultura y ciudades inteligentes en 21-22 industrias.
• Riesgos: Como Layer-1, el token se usa principalmente para gas y staking, por lo que requiere explosión de aplicaciones para sostener el precio. La oferta total es grande (alrededor de 4.3 mil millones), lo que puede generar presión inflacionaria.

La ventaja de peaq radica en que su ciclo comercial está en marcha y cuenta con respaldo de gigantes industriales. Con un FDV por debajo de 100 millones de dólares, su valoración es baja en comparación con otros proyectos de infraestructura de IA, siendo una opción sólida para quienes apuestan por infraestructura estable.

2. @PrismaXai : La mina de datos respaldada por a16z ============================

Posición: Capa de datos de IA basada en colaboración humano-máquina (RLHF). Lógica central: los robots necesitan muchos datos para volverse inteligentes; PrismaX permite que personas controlen robots a distancia para generar datos de entrenamiento de alta calidad y recompensar a los usuarios. Resuelve la “última milla” en modelos de IA: pasar de inteligencia digital a física.

Caso real: Operación remota (Teleoperation)

PrismaX ha creado una plataforma donde los usuarios controlan remotamente brazos robóticos reales (como en laboratorios):

• El usuario realiza movimientos con el brazo (por ejemplo, mover objetos).
• El sistema graba los datos de la operación.
• Los datos se venden a empresas de robots para entrenar IA.
• El usuario recibe puntos, que en el futuro podrán canjear por tokens.

Este modo “Play-to-Train” (jugar para entrenar) difiere del tradicional “minado de potencia computacional”, ya que requiere trabajo real del usuario, lo que aumenta la calidad de los datos y crea un ciclo de datos: más usuarios → más datos → mejores modelos → operaciones más eficientes → más usuarios.

Datos fundamentales y desempeño de mercado (hasta 15-02-2026)

• Financiamiento: Ronda semilla de 11 millones de dólares, liderada por a16z y con participación de Virtuals Protocol.
• Estado actual: en fase de sistema de puntos y expectativa de airdrops, con usuarios que ganan puntos por acciones diarias, cuestionarios y entrenamiento pagado ($99).
• Tamaño del ecosistema: más de 500 participantes en operaciones remotas, en varias regiones del mundo; con al menos 2 sistemas completos de brazos robóticos (Unitech Walker “Tommy” y “Bill”) disponibles para interacción.
• Riesgos: gran afluencia de “estudios de ganancia rápida” que generan puntos sin valor real. Si los responsables no filtran datos de alta calidad, los puntos perderán valor y el airdrop podría sufrir ventas masivas. La calidad de los datos para entrenar robots comerciales aún genera dudas en la industria.

El atractivo principal de PrismaX radica en el respaldo de a16z y su mecanismo único de “ciclo de datos”, permitiendo participación sin costo y entrando en la etapa más escasa de datos para entrenamiento de robots. Con respaldo de a16z y su mecanismo innovador, representa una oportunidad alfa temprana.

3. @openmind_agi ：El sistema Android de los robots ==========================

Posición: Sistema operativo (OS) universal y tienda de aplicaciones para robots. Lógica central: resolver la fragmentación del hardware robot, permitiendo que un código funcione en diferentes marcas (como Unitree, Fourier), similar a Android en teléfonos.

Caso real: Tienda de aplicaciones en desarrollo

OpenMind ya lanzó una tienda de aplicaciones y anunció recientemente colaboraciones con 10 fabricantes de robots inteligentes, principalmente en China y EE. UU., como:

• Unitree (宇树科技): líder en perros robots.
• Fourier (傅利叶智能): enfocado en robots humanoides.
• UBTECH (优必选): primera acción en humanoides.
• Deep Robotics (云深处): robots cuadrúpedos industriales.

Según informes oficiales de finales de enero y principios de febrero de 2026, la tienda de aplicaciones de OpenMind incluye 5 aplicaciones en funcionamiento en tiempo real, centradas en áreas como movilidad autónoma, interacción social, protección de privacidad y capacitación.

Aunque el número de hardware compatible aún es limitado, demuestra que la lógica de “ejecución multiplataforma” funciona.

Datos fundamentales y desempeño de mercado (hasta 15-02-2026)

• Última ronda de financiamiento: participación de Pantera Capital, Sequoia China y otros.
• Valoración en la última ronda: aproximadamente 200 millones de dólares.
• Valor de pre-venta en Kaito Launchpad: 400 millones de dólares FDV (con doble sobreprecio).
• Tamaño del ecosistema: más de 5 aplicaciones en la tienda (a finales de enero); más de 10 fabricantes de hardware asociados; más de 1,000 desarrolladores en todo el mundo.
• Riesgos: alta valoración y baja liquidez: FDV de 400 millones, con posible sobrevaloración y presión de desbloqueo temprano por parte de VC. Competencia de gigantes: empresas tradicionales como Tesla con su sistema cerrado (Optimus) y la estrategia de OpenMind de código abierto tipo Android, dependerá de si logra atraer suficientes fabricantes medianos y pequeños.

OpenMind está en una etapa de “pequeños pasos, amplia compatibilidad y alto potencial”. Aunque aún en fase inicial, ha cubierto a 10 fabricantes de hardware y cuenta con una base técnica de mil desarrolladores. Su potencial real radica en ofrecer una capa de reconocimiento unificada para hardware global y resolver el problema de datos más difícil en entrenamiento de IA mediante redes descentralizadas. Un futuro donde los robots puedan actualizar habilidades y compartir conocimientos como en un teléfono, empieza a vislumbrarse con esta tienda de aplicaciones.

Análisis comparativo final

Para entender mejor las diferencias entre estos tres proyectos, los compararemos desde dimensiones clave:

En 2026, las aplicaciones descentralizadas de “Inteligencia Incorporada” ya no serán solo conceptos, sino realidades en marcha. Los tres proyectos analizados representan los tres nichos más importantes en esta nueva tendencia: capa de red, capa de datos y capa de sistema.

Imagina un escenario a finales de 2026: un robot en una granja automatizada trabajando. Para que funcione eficientemente, necesita soporte en tres niveles:

① Soporte de datos (PrismaX): ¿Cómo aprendió a “cultivar”? A través de los datos de teleoperación de PrismaX, con 1000 operadores globales enseñándole las tareas agrícolas completas.

② Soporte de sistema (OpenMind): ¿De qué marca es ese robot? ¿Cómo compite con otros? Funciona con OpenMind OS, y puede descargar “Apps de optimización agrícola” desde su tienda, compitiendo en el mismo sistema.

③ Soporte de red (peaq): ¿Cómo se distribuyen las ganancias? Los USDT generados por la venta de verduras en la granja se liquidan automáticamente mediante contratos inteligentes en peaq, y se distribuyen según la participación NFT.

Estos tres niveles son indispensables. Sin datos de PrismaX, el robot no sería inteligente; sin el sistema de OpenMind, las aplicaciones no serían multiplataforma; sin incentivos de peaq, los participantes no tendrían motivación para mantener el ciclo.

Cuando estos tres niveles colaboran, generan un ciclo de retroalimentación positiva: más participantes → mejor calidad de datos → mejores aplicaciones → mayores incentivos económicos → más participación. Este es el valor central de la integración Web3 y el mundo físico.

La oportunidad en la carrera de robots de 2026 no está en qué proyecto será “el ganador”, sino en cómo colaborarán estos niveles para escalar la inteligencia incorporada desde concepto hasta aplicación masiva.