Vídeo con IA: realista pero sin física, según estudios; los simuladores aún valen miles de millones

Sigue abierta la cuestión de si una red neuronal entrenada con suficiente vídeo puede sustituir al software de física, renderizado e ingeniería que ya usa la industria, o si la IA acabará más bien manejando ese software. Los anuncios industriales de la conferencia GTC Berlin de Nvidia se inclinaron por la segunda opción: Synopsys y Siemens integran modelos de IA en sus herramientas de simulación y de datos de producto en lugar de sustituirlas. Es la lectura que hace Polstob de los comunicados, no un veredicto. Este análisis pone a prueba la idea de que la IA hace más útil el software sofisticado al manejarlo.

Las pruebas más claras sobre esta cuestión proceden de los bancos de pruebas. Physics-IQ, presentado en un artículo publicado por primera vez en enero de 2025, evalúa modelos de vídeo con escenas de fluidos, luz, objetos sólidos, imanes y calor. En todos los sistemas evaluados, entre ellos Sora de OpenAI, Runway, Pika, Lumiere de Google, Stable Video Diffusion y VideoPoet, los autores concluyeron que la comprensión de la física de los modelos era muy limitada, y no mejor en aquellos cuyos resultados parecían más realistas. Su resumen fue tajante: «el realismo visual no implica comprensión física». Añadieron que algunos casos de prueba ya podían resolverse y que esperan avances rápidos.

Otras investigaciones apuntan en la misma dirección. Un estudio dirigido por Bingyi Kang entrenó modelos de vídeo con clips simulados de objetos que se mueven y chocan según la mecánica clásica, y comprobó que resolvían bien los casos próximos a sus datos de entrenamiento pero fallaban con los desconocidos, copiando el ejemplo más cercano que habían visto en lugar de aprender una regla. Los autores concluyeron que hacer más grandes los modelos no bastaría por sí solo. Google DeepMind también enumera limitaciones de su modelo del mundo interactivo Genie 3, entre ellas sesiones que se mantienen coherentes durante minutos, no horas.

En el informe técnico de Sora, publicado en febrero de 2024, OpenAI escribió que «escalar los modelos de generación de vídeo es una vía prometedora para construir simuladores de propósito general del mundo físico». Afirmó que Sora podía mantener la coherencia de personas y elementos de la escena al moverse la cámara y que a menudo, aunque no siempre, seguía el rastro de personas y objetos cuando quedaban ocultos o salían del plano, y que estas capacidades surgían de la escala y no de reglas programadas para 3D u objetos. El mismo informe reconocía que Sora «no modela con precisión la física de muchas interacciones básicas», y ponía como ejemplo un vaso que se rompe.

Los propios autores de Physics-IQ dejaron margen para la física aprendida, al escribir que algunos principios podrían aprenderse solo mediante la observación. Una empresa más reciente, Odyssey, afirmó el 8 de octubre de 2026 que la versión Pro de su modelo del mundo Odyssey-3 había marcado un nuevo máximo en una versión verificada de la prueba Physics-IQ. Es una afirmación de la propia compañía que Polstob no ha comprobado. Si esos avances se confirman en pruebas externas, la distancia entre parecer correcto y ser correcto podría reducirse.

El informe anual de Nvidia describe Omniverse como software para la colaboración en diseño 3D en tiempo real y para simular mundos virtuales, y señala que la compañía ha acelerado los lanzamientos de plataformas de modelos abiertos como Cosmos para la IA física. En su blog, Nvidia ha mostrado a un desarrollador que dirige a un modelo de IA de frontera para montar un entorno de pruebas de conducción autónoma inspirado en Market Street, en San Francisco, conectando por fases recursos, tráfico, simulación de sensores y un modelo de conducción y comprobando cada enlace. El agente no sustituyó al simulador: construyó uno y lo conectó.

Tripo afirma que su motor de renderizado EdenLive separa lo que ocurre en una escena de su aspecto: un agente de código, un motor de videojuegos o un motor de simulación decide cómo evoluciona la escena, y el modelo pinta las imágenes en tiempo real. Siemens describe su Digital Twin Composer, basado en tecnología de Omniverse, como la capa que reúne la física de herramientas como Tecnomatix Plant Simulation y Process Simulate en una única escena 3D gestionada. En el cine, Digital Domain afirma que su sistema muscular de aprendizaje automático convierte una simulación de piel, impulsada por huesos, músculos y tejidos simulados, en deformaciones que los animadores pueden usar directamente en sus rigs.

Synopsys completó la adquisición de Ansys el 17 de julio de 2025 por una contraprestación total de unos 34.900 millones de dólares, compuesta por 17.600 millones de dólares en efectivo y 17.100 millones de dólares en acciones de Synopsys a valor razonable, y el resto en planes de acciones asumidos y otras partidas, según su informe anual. El mismo documento presenta a Synopsys como líder mundial en software de simulación y análisis de ingeniería. También recoge que en diciembre de 2025 Nvidia compró unos 4,8 millones de acciones de Synopsys a 414,79 dólares cada una en una colocación privada, con unos ingresos netos de 2.000 millones de dólares.

Siemens completó la compra de Altair, proveedor de software de simulación y análisis, el 26 de marzo de 2025 con un valor de empresa de unos 10.000 millones de dólares, según su anuncio del cierre. Siemens dijo que la operación añadía a su cartera simulación mecánica y electromagnética, computación de alto rendimiento, ciencia de datos e IA.

En GTC Berlin, Synopsys dijo que se había incorporado al ecosistema de seguridad Halos de Nvidia con un flujo de trabajo que describe como basado en la física y trazable, que abarca simulación de sensores, gemelos digitales y análisis de seguridad. Siemens y Nvidia dijeron que combinan Teamcenter, el software de gestión del ciclo de vida del producto de Siemens, y Process Preparation X con Cosmos para preparar la inspección de placas de circuito con una placa de referencia virtual y datos sintéticos antes de que la primera placa física llegue a la línea. Ambos son anuncios de las compañías, y los objetivos publicados del proyecto de inspección son metas, no resultados.

No todo respalda la tesis de la orquestación como negocio. En los factores de riesgo de su último informe anual, Nvidia incluye Omniverse entre sus ofertas de software independientes y advierte de que puede incurrir en costes significativos y de que «puede no lograr ingresos significativos» con ellas. El documento no da una cifra de ingresos separada para Omniverse.

La industria de los efectos visuales ofrece pruebas mixtas. Digital Domain ha dicho que, en el semestre cerrado el 30 de junio de 2026, sus pérdidas y su pasivo corriente neto pueden suscitar dudas significativas sobre su capacidad para continuar como empresa en funcionamiento, aunque sus consejeros consideran adecuado el principio contable de empresa en funcionamiento. Por otra parte, Digital Domain dice que suspendió su trabajo tradicional de formato corto en Shanghái después de que herramientas de IA fáciles de usar cambiaran los presupuestos y las prácticas de los clientes. El negocio de estudios de Technicolor en Reino Unido entró en administración concursal; sus administradores señalaron el aumento de los costes laborales y los efectos persistentes de la huelga de guionistas, y no mencionaron la IA.

Wētā FX describe un papel más limitado para la IA: su responsable de tecnología, Kimball Thurston, ha dicho que su IA de asistencia no puede alterar la intención creativa y que solo corrige píxeles.