La economía de los robots humanoides parece compleja. Hasta que haga zoom en la lista de materiales (L. MAT). La lista de materiales no es solo una hoja de costos. Es un "mapa estratégico". Revela dónde el costo esconde el apalancamiento, dónde la complejidad esconde el foso y dónde el hardware y el software se encuentran o chocan. - cuando sepas leerlo, la BOM te dice: - Qué subsistemas impulsan el costo frente a la diferenciación - donde la complejidad de la integración crea o erosiona el margen - qué propiedad intelectual vale la pena poseer (mecánica, modelo o datos) - Cómo afecta la geografía a la velocidad de iteración - Por qué algunas empresas escalan como SaaS y otras se quedan atascadas en el hardware Recorramos la pila de robots con la lente BOM activada🔍 ⚙️El costo y el foso de los impulsores de accionamiento En la base de cada robot está la actuación. Ahí es donde se encuentra casi la mitad del costo de la BOM y donde reside la mayor parte de la defensa hoy en día. Motores, cajas de cambios, sistemas de par: - Tener cadenas de suministro complejas - requieren altos niveles de integración - Son extremadamente competitivos Pero también son bastiones estratégicos. Proveedores como LeaderDrive, Harmonic Drive y Beite solían dominar aquí con IP difíciles de copiar basadas en: - Tolerancias estrictas - Décadas de iteración - Integración vertical de extremo a extremo Si controlas el diseño del actuador, controlas la física central de un robot. Sin embargo, estos sistemas están siendo reemplazados por los centrados en la IA, que favorecen el comportamiento dinámico y el costo, están menos centrados en la propiedad intelectual y se protegen más en una fabricación sólida y un buen diseño general del producto. 🧠 Conclusión: alto costo + alta IP = foso de hardware 💻 El software se come el margen Pero al subir en la pila, el apalancamiento se invierte. Las capas de proceso, detección y modelo pueden ocupar cada una ~10% de la lista de materiales, pero definen de manera desproporcionada: -adaptabilidad -autonomía - Compresión de costes a lo largo del tiempo Las patatas fritas son baratas. El par no lo es. Sin embargo, junto con la pila adecuada, los compuestos de cómputo se componen rápidamente. Es por eso que empresas como NVIDIA no se detienen en el silicio. Son propietarios: - Isaac → herramientas de simulación - GR00T → modelos de control fundamentales - Bucles de aprendizaje de flotas → sistemas que se vuelven más inteligentes con el uso Este es el libro de jugadas GR00T: posea el modelo, los datos y el ciclo de aprendizaje y, de repente, su 10% de la lista de materiales controla el 80% de la diferenciación del producto. Aquí es donde el margen se escala como el código: - Bucles de aprendizaje a nivel de flota - Economía unitaria al estilo API - Menor costo por unidad a lo largo del tiempo Modelo de → de uso → datos → autonomía → el margen de uso → 🧠 Conclusión: bajo costo + modelo/datos IP = foso de software 🧩 La integración crea margen o lo mata Los márgenes del hardware son brutales, a menos que posea la complejidad de la precisión. La pregunta es: ¿estás ensamblando piezas? ¿O el comportamiento de ingeniería? Una empresa puede tener un COGS alto si: - Fabrica sus propios actuadores - Ajusta las curvas de par para comportamientos específicos - Diseña sistemas electromecánicos de extremo a extremo Pero no se trata solo de una cuestión de defensa, sino de una compensación de riesgo por margen. Poseer esta capa significa asumir la complejidad de la cadena de suministro, el ajuste del firmware y el control de precisión. Pero si se hace bien, puede reducir entre un 25 y un 50% los costes, lo que supone una gran ventaja para los jugadores con mucho hardware. Estudio de caso: el humanoide de 16.000 dólares de Unitree Unitree no solo ganó en los avances de la IA. Ganaron mediante la ingeniería de la BOM: - Abastecimiento de actuadores localmente (motores más baratos) + fabricados internamente (sin márgenes de proveedor) - Omitir el LiDAR multiplano (reducción del costo del sensor) - evitar la arquitectura radical; Solo un control estricto sobre la pila - Ubicación conjunta de la cadena de suministro; El 90% de los vendedores se encuentran a pocas horas de Hangzhou Aquí hay un desglose de alto nivel de la BOM para Quadruped de Unitree: Las empresas occidentales a menudo no pueden igualar esto, no debido a las brechas tecnológicas, sino porque carecen de densidad en la cadena de suministro. Eso ralentiza la iteración e infla la lista de materiales. 🧠 Conclusión: baja BOM + estrecha integración = velocidad + margen 💸 Costo ≠ la materia prima Una lista de materiales baja no garantiza el margen. Una lista de materiales alta no significa una estrategia débil. Depende de dónde se sitúe exactamente el coste y de si está respaldado por: - Modelo/Datos Volantes de inercia - IP mecánico - Estrecha integración del subsistema En las capas comoditizadas, el ahorro de costos a menudo simplemente se transfiere al comprador. Pero en las capas apalancadas, desbloquean la ventaja compuesta. 🧠 Conclusión: El costo solo importa si conlleva apalancamiento 🧬 La lista de materiales invisible es más importante Lo que no está en la lista de materiales es a menudo lo que define la ventaja a largo plazo. No encontrará registros de flota, configuraciones de ajuste de ROS ni políticas de simulación enumeradas, pero estas capas determinan: - Comportamiento de autonomía - Adaptabilidad en casos extremos - Aprendizaje a través de robots - Expansión de los márgenes a lo largo del tiempo Esta es la capa invisible: Modelo de → de datos → comportamiento → más datos Quienquiera que sea el propietario de este bucle no solo reduce los costos, sino que también dobla la curva de rendimiento. 🧠 Conclusión: Lo que no está en la lista de materiales podría definir la defensibilidad a largo plazo más de lo que está. 🗺️ Cómo leer la lista de materiales como un mapa estratégico BOM le dice exactamente dónde reside el apalancamiento: - Accionamiento → alto costo, alto foso, bajo margen - Cómputo → bajo costo, alto apalancamiento, alto margen - Comunicaciones/marco → bajo costo, bajo foso, bajo margen - Sensores → coste medio, cada vez más comoditizados Por lo tanto, la lista de materiales se convierte en un proxy del perfil de margen: - alta BOM + alto IP → foso de hardware (engranajes, accionamientos) - baja BOM + propiedad del modelo/datos → foso de software (pila GR00T) - alta BOM + baja IP → lo peor de ambos mundos (ensambladores de productos básicos) A medida que los sistemas robóticos evolucionen, creo que BOM ofrecerá una lente única para evaluar las limitaciones técnicas, la estructura económica y el apalancamiento estratégico de la pila robótica. Gracias a @chynaqqq & @castorhat (PrismaX), @karsenthil, (Reborn), @xmercury_one (Xmaquina DAO), @ivailoj (Paper Ventures), @BlueHors3Shoe (No Limit Holdings) @shutterbugsid (Decentralised Co) por algunos comentarios rápidos y sugerencias sobre la pieza.