A robótica ainda não viveu o seu momento ChatGPT. É a partir dessa constatação que Les Karpas, chefe global de IA Física da NVIDIA Inception, ocupa o palco Real World AI Stage da TechCrunch Disrupt 2026 para explicar o que trava a chegada dos robôs ao cotidiano.
A sessão leva o título 'Robots Are Waiting for Their ChatGPT Moment. Here Is What Is Standing in the Way'.
Integra a programação do evento marcado para 13 a 15 de outubro, no Moscone West, em San Francisco, nos Estados Unidos.
O gargalo dos dados físicos
O diagnóstico de Karpas é simples de enunciar e complexo de resolver. Ninguém dispõe de um conjunto de dados de escala equivalente à internet para a IA física.
Foi o que OpenAI, Anthropic e outros laboratórios tiveram para a linguagem. A comparação com a mobilidade autônoma reforça o argumento.
Frotas como as da Waymo conseguiram construir bases de dados ao longo de anos de quilômetros rodados. Esses acervos seguem em expansão, mas mercado a mercado, o que impõe limites geográficos e de ritmo à cobertura.
Simulação e dados sintéticos como atalho
Como não existe um acervo natural em escala, um ecossistema crescente de startups tenta fabricar essa escala de forma artificial. A aposta combina simulação, dados sintéticos e modelos de fundação treinados ao mesmo tempo em diferentes formatos de robô.
É essa ponte entre o digital e o físico que motivou a criação do Real World AI Stage. O espaço é dedicado aos obstáculos enfrentados por quem desenvolve inteligência artificial para o mundo real.
Quem divide o palco
Karpas não estará sozinho na conversa. A sessão reúne fundadores de Shield AI, Colossal Biosciences, FieldAI e Foxglove, que devem detalhar desafios e oportunidades específicos de suas áreas.
O grupo cobre boa parte do espectro de aplicações físicas que dependem de dados, sensores e capacidade de operar em ambientes imprevisíveis, longe da previsibilidade de um data center.
A leitura de dentro da NVIDIA
A posição de Karpas ajuda a explicar o interesse da NVIDIA pelo tema. Como chefe global de IA Física da NVIDIA Inception, ele coordena a relação da companhia com um ecossistema amplo de startups.
Esse ecossistema passa por robótica, automotivo, manufatura, mobilidade, cidades inteligentes e outras frentes. São exatamente essas empresas que tentam fechar a lacuna de dados, o que coloca Karpas em contato frequente com quem está na linha de frente do problema.
A companhia já sinaliza otimismo com o setor há alguns anos, como mostram as apresentações de Jensen Huang em eventos recentes de tecnologia, incluindo a cobertura da CES 2026.
A trajetória do executivo também ilustra a natureza multidisciplinar que a robótica exige. Ele passou por empresas como Stanley Black & Decker, Intellectual Ventures, Herman Miller, iRobot e Cirque du Soleil.
Acumulou funções de arquiteto, engenheiro de manufatura, CEO de startup, executivo de venture studio e investidor corporativo.
Por que isso importa
Entender o gargalo de dados da IA física não é um exercício acadêmico. É o que define onde o capital será alocado, quais competências serão disputadas e em que prazo os robôs de propósito geral podem sair de demonstrações controladas para tarefas cotidianas.
Enquanto a linguagem encontrou em novembro de 2022 um formato capaz de transformar pesquisa em uso massivo, a robótica segue sem o seu equivalente.
A organização do evento espera reunir mais de 10 mil líderes de tecnologia, fundadores e investidores, interessados justamente em ouvir como a NVIDIA avalia esse estrangulamento.
Ingressos com desconto de até US$ 200 ficam disponíveis até 25 de setembro, antes do aumento de preços. Grupos podem obter até 30% de redução, segundo a promotora do encontro.
