Gonzalo I. Fabbro

[Carlos Rodriguez @carod2015]

El FGS va a poner parte de sus fondos en PF bancarios a un plazo mas alto que el promedio. Pregunto, sin criticar: ¿de donde saldrán esos fondos, porque en algo estaban invertidos?

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@cbuteler Cómo se lo explicas a una masturbanda de pelotudos que rodean a un tipo con problemas mentales? Imposible resolver esto con estos estúpidos.

[Lorenzo Couget @LorenzoBolsa]

De ChatGPT a Physical AI: la próxima gran ola puede estar recién empezando 🔥

Te cuento como aprovechar la proxima ola de AI. 👇

La próxima gran ola de AI no va a quedarse dentro de una pantalla.

Va a mover cajas, manejar autos, trabajar en fábricas, asistir cirugías, operar maquinaria pesada y, eventualmente, entrar en nuestras casas.

Jensen Huang lo resumió bastante bien:

“The ChatGPT moment for robotics is here.”

Y este año fue incluso un paso más allá:

“Physical AI has arrived.”

La idea es simple: modelos capaces de entender el mundo real, razonar y ejecutar acciones.

Para un inversor, la pregunta interesante es:

¿quiénes pueden terminar capturando el valor cuando la AI deje de generar solamente información y empiece a actuar sobre el mundo físico?

1. Amazon ya tiene más de 1 millón de robots

$AMZN probablemente sea uno de los mejores lugares para ver esta transición.

Amazon ya opera más de 1 millón de robots en +300 instalaciones, y ahora les está agregando AI para coordinarlos mejor.

DeepFleet, su foundation model para robotics, apunta a reducir alrededor de 10% el tiempo de desplazamiento de sus flotas dentro de los warehouses.

Y ahora está explorando Project Tetromino, una nueva generación de delivery stations mucho más automatizadas.

Documentos internos hablan de una capacidad potencial de procesamiento de alrededor de 2,5x las estaciones actuales, automatizando sorting, almacenamiento, secuenciación e incluso partes de la carga de vehículos.

Amazon aclaró que el proyecto todavía está en una etapa temprana y que el roadmap podría cambiar.

Pero la dirección es bastante clara:

más volumen con cada vez menos intervención manual por paquete.

2. Mercado Libre también está entrando en Physical AI

$MELI hace años viene automatizando sus fulfillment centers con robots móviles, conveyors y sistemas para mover pallets y mercadería.

Pero en diciembre de 2025 dio otro paso: firmó un acuerdo con Agility Robotics para incorporar su humanoide Digit.

El deployment empieza en San Antonio, Texas, inicialmente para tareas repetitivas dentro de fulfillment, y ambas compañías planean estudiar otros casos de uso en warehouses latinoamericanos.

Digit ya movió +100.000 totes en operaciones comerciales reales.

Agility además trabaja con Toyota Motor y está avanzando en su proceso para cotizar en bolsa.

Esto es importante: no hablamos solamente de un robot haciendo una demo.

Hablamos de empezar a insertar humanoides en workflows que ya existen.

3. Los humanoides están pasando lentamente de demos a trabajo real

Figure 02 ya pasó unos diez meses dentro de la planta de BMW en Spartanburg.

Durante ese período:

• participó en la producción de +30.000 BMW X3

• movió +90.000 piezas

• acumuló unas 1.250 horas de trabajo

Trabajaba en turnos de diez horas realizando tareas repetitivas y físicamente exigentes dentro del proceso de soldadura.

BMW ya está evaluando nuevos casos para Figure 03.

Y aparece otro nombre enorme:

Boston Dynamics.

Hyundai planea comenzar a desplegar Atlas en su fábrica de Georgia desde 2028, inicialmente para trabajos repetitivos y peligrosos.

El objetivo declarado es además avanzar hacia producción a escala de humanoides.

Eso ya empieza a parecer menos un experimento y más una hoja de ruta industrial.

4. China está empujando esto a una velocidad enorme

China entregó más de 40.000 humanoides solamente en H1 2026, y Unitree ya es uno de los fabricantes más relevantes del país.

Su CEO cree que robotics se está acercando a su propio “ChatGPT moment”, aunque también reconoce que un robot realmente generalista todavía podría estar a 2–5 años.

Y ahí está la clave:

el progreso es muy rápido, pero todavía hay que separar hype de productividad real.

5. Los robotaxis quizás sean el ejemplo más avanzado de Physical AI

Porque acá los robots ya no están encerrados detrás de una cerca industrial.

Están manejando por ciudades.

Waymo ya supera aproximadamente 500.000 viajes pagos por semana y este año levantó US$16B a una valuación de US$126B.

$GOOG, entonces, tiene dentro de su ecosistema uno de los activos de autonomía más avanzados del mundo.

Y Google tampoco está apostando solamente a Waymo: DeepMind presentó Gemini Robotics 2, diseñado para que robots puedan percibir, razonar y controlar acciones físicas completas.

Después aparecen Tesla, Zoox de Amazon, Baidu, https://t.co/KHyeYIf0GL, WeRide, Wayve…

Y también $UBER.

Mi tesis ahí sigue siendo la misma:

Uber quizás no necesite construir el mejor robotaxi.

Puede terminar ganando como la capa de distribución donde distintas flotas autónomas van a buscar pasajeros (e infraestructura).

El robot importa.

Pero quién controla la demanda también.

6. Tesla probablemente sea la apuesta más ambiciosa

Elon Musk lleva años diciendo que Optimus puede terminar siendo incluso más importante que el negocio automotor.

Y cada vez insiste más en que Tesla debería pensarse como una compañía de AI + robotics, no solamente de autos.

La lógica es sencilla: un robot humanoide generalista podría entrar en fábricas, warehouses y eventualmente hogares sin que haya que rediseñar todo el entorno alrededor suyo.

Ese TAM (Total Addressable Market, o mercado total potencial) sería enorme.

Pero también es probablemente donde más hay que separar potencial de ejecución real.

Hoy Tesla tiene mucha optionality.

Todavía falta demostrar producción masiva, confiabilidad y economics.

7. El gran picks & shovels puede volver a ser NVIDIA

Acá es donde $NVDA se pone particularmente interesante.

Un robot no necesita solo brazos y motores.

Necesita:

visión

razonamiento

simulación

training

inferencia en tiempo real

NVIDIA está intentando posicionarse en toda esa cadena con CUDA, Omniverse, Cosmos, Isaac, GR00T y Jetson.

Su stack ya lo usan nombres como Boston Dynamics, Caterpillar, Agility, Figure y otros fabricantes.

Y hay un detalle importantísimo:

cuando AI sale del data center, el compute no desaparece.

Muchas veces se multiplica.

NVIDIA estima que un vehículo totalmente autónomo puede necesitar muchísimo más compute que los vehículos avanzados actuales, porque tiene que percibir, razonar y tomar decisiones en tiempo real.

Physical AI podría abrir una segunda gran superficie de demanda para chips:

el edge.

8. Y quizás los componentes sean tan importantes como los propios robots

Morgan Stanley describe Physical AI como una cadena full stack:

chips, compute, sensores, almacenamiento energético, motores, actuadores, software y simulación.

Eso me parece importante porque, si la adopción acelera, algunos de estos componentes pueden convertirse en bottlenecks antes incluso de que sepamos qué robot termina ganando.

Otra vez aparece la lógica de picks & shovels:

quizás no haya que acertar el humanoide ganador para participar de la tendencia.

9. Y esto no termina en humanoides

$ISRG ya hace US$2,89B de revenue trimestral, +19% YoY, con robots quirúrgicos trabajando diariamente.

$DE lleva autonomía al campo.

$CAT lleva autonomía a minería y maquinaria pesada.

$SYM está automatizando warehouses enteros.

$TER tiene Universal Robots y MiR.

$ARM incluso creó este año una división específica de Physical AI, juntando automotive + robotics bajo una misma estructura.

Esto es importante porque quizás el ganador no sea “el robot”.

Puede ser:

el chip,

el software,

el sistema de visión,

la plataforma de simulación,

el operador logístico,

o la empresa que consigue reemplazar una tarea cara por una máquina con un ROI evidente.

10. Incluso ya lo vemos en Argentina

En Vaca Muerta, un robot WallHiker ya trepa magnéticamente tanques gigantes de petróleo para aplicar revestimientos industriales.

Tanques de unos 82 metros de diámetro y 35 metros de alto.

Es una tarea perfecta para automatizar:

peligrosa, repetitiva y costosa.

Y probablemente ese sea el patrón que primero acelere la adopción de robotics:

cuando usar un humano deje de tener sentido económico o de seguridad.

Entonces, mi radar hoy sería:

$NVDA → compute + simulation + edge

$AMZN → +1M robots + logistics

$GOOG → Waymo + Gemini Robotics

$TSLA → Optimus + autonomy

$UBER → distribución de autonomous mobility

$SYM → warehouse automation

$ISRG → surgical robotics

$TER → cobots

$DE · $CAT → industrial autonomy

$MELI → logistics automation + Digit

Y después tenés privadas como Figure, Boston Dynamics, Agility, Apptronik, Unitree y muchas más.

La tendencia me parece bastante clara.

Pero también hay una advertencia:

acertar la tendencia no garantiza acertar la inversión.

Physical AI todavía tiene problemas enormes: hardware, baterías, seguridad, costos, dexterity, confiabilidad y cantidades gigantescas de training data físico.

El verdadero “ChatGPT moment” de robotics no va a llegar cuando los robots se vean impresionantes en una demo.

Va a llegar cuando empiecen a cerrar económicamente.

Cuando una empresa pueda reemplazar una tarea cara, repetitiva o peligrosa por una máquina que haga el trabajo mejor, más barato o con menos riesgo.

(En warehouses, en cierta medida, esto ya está pasando. En robotaxis también empieza a aparecer. Para humanoides realmente generalistas dentro de hogares, probablemente todavía falten varios años.)

Y cuando eso empiece a repetirse a escala, Physical AI puede convertirse en una de las próximas grandes olas de inversión de esta década.

Y si te gustó el hilo, un RT + Fav ayuda muchísimo a que llegue a más gente.

🙌El link a Substack lo dejo en el primer comentario.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@PaloOliver @Banco_SantaFe Hola SOS Diputado no se reclama por twitter menos a los obsoletos del Banco Santa Fe que la última vez que publicaron algo en su cuenta es el año 2022. Dejen de amenazar y hagan lo que tienen que hacer.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

Cualquier cosa les viene bien para no hablar del desequilibrado mental

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

Arrancaron los mamaguasca ensobrados de @majulluis @josedel_rio @LuisGasulla a esmerilar a @Kicillofok son de manual los porteñitos de departamento estos. Mamita.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@mariano_bar @FacuMartini1 🤣

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@rossi_delfina @JMilei No le pidas tanto a un pajero mental que no sale de una red social y 4 paredes porteñas

[Miyu Rory ◌ ✧⟁ ❖ ✦∞ @miyurory]

@rossi_delfina @JMilei Hilando los datos del INDEC y del BCRA la conclusión es que los bancos y las fintech se beneficiaron del shock devaluatorio de DIC23 por la módica suma de 4.51 billones de pesos, ajustados a hoy. Todo por que Milei no quiso, caprichosamente, regular el impacto de sus decisiones.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@cristiannmillo Imposible que mejora cuando quieren manejar la economía desde un country, 4 paredes porteñas y una red social, acompañados por una masturbanda de pelotudos que les dice que todo está bien.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@tonyaracre @wwnicolas @santiagofioriti Desde una red social, un canal de televisión y un departamento porteño los payasos queriendo contradecir la calle. Les queda poco.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@BetoMendeleiev_ De cara a las elecciones? Jaja

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@marcos_galperin @sfumis El tipo más rico del país, queriendo explicar una pelotudez sin sentido para esconder la usura. Mamita! Nadie es oficialista gratis, menos un parásito vip que recibe interminables subsidios estatales porque él “genera trabajo y paga impuesto” exactamente igual que yo, pero yo no.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

El tipo más rico del país, queriendo explicar una pelotudez sin sentido para esconder la usura. Mamita. Nadie es oficialista gratis, menos un parásito vip que recibe interminables subsidios estatales porque el “genera trabajo y paga impuesto” exactamente igual que yo, pero yo no.

[Marcos Galperin @marcos_galperin]

Las tasas efectivas son una gran mentira. De hecho, para los préstamos de corto plazo por definición son tasas falsas e infladas ya que asumen que el préstamo se renueva y aplica interés compuesto anual a un préstamo de 7 días.

La tasa efectica se usaba para evitar que bancos escondan gastos fijos (comisiones etc) detrás de una tasa nominal "baja". Pero para las empresas que no aplican cargos fijos y dan préstamos de corto plazo, estas tasas son, el 100% de las veces, falsas y super recontra infladas ya que nadie renueva 52 veces a lo largo de un año un préstamo de 7 días.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@larilopezcalvo Todos los meses lo así, total “el mercado” va a regular a los mal paridos estos. Podrido de estar gobernados por inútiles porteños que no abandonan un departamento y una red social para salir un día a la realidad, uno.

[Gonzalo I. Fabbro @vapef]

@dosinaga2 4 paredes y una red social. Así se actúan los pelotudos ☝️ que no pisan la calle.

[Javier Smaldone @mis2centavos]

No hay ningún problema con la salud mental del presidente.

El presidente está en contacto con la realidad.

El presidente:

[Pablo Gil @PabloGilTrader]

China ya se ha deshecho de más de la mitad de la deuda estadounidense (bonos) que tenía. Japón mantiene un saldo estable desde hace más de una década aunque recientemente ha reducido su cartera.

Tal vez el Tesoro de EE. UU. ha decidido ayudar al Banco de Japón a estabilizar el yen para que el gobierno nipón no opte por vender deuda estadounidense para frenar la depreciación del yen.

Entre tanto, Reino Unido no ha dejado de comprar los bonos estadounidenses y al ritmo que va podría acabar siendo el país con la cartera mayor a nivel internacional.

[Santiago Bulat @Santiagobulat]

Hoy Fernando Navajas en una nota mencionó un documento de la FED de NY muy interesante sobre la morosidad en Estados Unidos.
Vinculan el crecimiento de la morosidad y la falta de estabilidad financiera en jóvenes al crecimiento de las apuestas deportivas.
Tema para estudiar acá.