Gravis Robotics recauda 200 millones de dólares de SoftBank para escalar excavadoras autónomas

Why it matters

SoftBank's check gives Gravis the capital to compete in a market where mixed-fleet support, field data and equipment distribution will decide the winners.

Ryan Luke Johns y Dominic Jud de Gravis Robotics recaudaron $200 millones en una Serie A de SoftBank (@SoftBank) para expandir su negocio de maquinaria de construcción autónoma a nivel mundial. Tech.eu informó que SoftBank fue el único inversor de la ronda. Gravis anunció la financiación el 17 de agosto, alrededor de nueve meses después de haber recaudado $23 millones de un grupo encabezado por IQ Capital y Zacua Ventures. (gravisrobotics.com)

El tamaño del cheque refleja lo lejos que ha llegado Gravis desde sus raíces académicas. Johns es arquitecto y roboticista cuyo trabajo doctoral se centró en la construcción autónoma en seco. Un proyecto produjo un muro de contención de 65.5 metros de largo y 6 metros de altura que contenía 938 elementos únicos, según la tesis doctoral de Johns en ETH. Jud y Burak Cizmeci desarrollaron maquinaria pesada teleoperada y semi-autónoma para trabajos peligrosos, incluyendo la limpieza de vías tras desastres y la remoción de munición sin explotar. Probaron esos sistemas con Swiss Federal Railways y la agencia suiza de adquisiciones de defensa armasuisse. (ethz-foundation.ch)

Gravis fue fue fundada en octubre de 2022. Los materiales de ETH identifican a Jud, Cizmeci, Simon Kerscher y Johns entre el equipo fundador. Desde entonces Gravis ha concentrado el trabajo en una propuesta comercial: añadir sensores, computadoras y controles al equipo que los contratistas ya poseen, y luego permitir que esa maquinaria cambie entre operación manual, remota y autónoma.

Gravis apuesta por las retroadaptaciones

El producto central de Gravis es el Gravis RACK, un sistema de retroadaptación que combina sensores, cámaras, LiDAR, tecnología de posicionamiento y telemetría de máquina. La interfaz Slate que la acompaña permite a un operador cambiar una máquina entre modos manual, teleoperado y autónomo.

El modelo de retroadaptación aborda una barrera práctica para la autonomía en la construcción. Los contratistas ya han invertido en flotas ensambladas a partir de varios fabricantes, a menudo en torno a relaciones regionales con concesionarios y mantenimiento. Vender una capa de inteligencia para excavadoras y maquinaria pesada existentes le da a Gravis una vía al mercado que no requiere que los clientes reemplacen sus flotas por máquinas robóticas diseñadas ad hoc. Gravis no ha revelado cuántos sistemas se han instalado para clientes que pagan.

El problema técnico también es distinto al de la conducción autónoma en carreteras. Una excavadora cambia su entorno con cada movimiento del cucharón, encontrando tierra, rocas y resistencias hidráulicas que no pueden mapearse completamente por adelantado. Jud dijo que Gravis alimenta esas entradas físicas en la telemetría de la máquina para que su sistema de control pueda ajustarse a las condiciones cambiantes del terreno. "No intentamos simplificar el mundo para nuestro software; le dimos la intuición física para manejar obras reales", dijo en el anuncio de financiamiento. (Tech.eu)

Gravis afirma que el sistema puede mejorar la productividad en el sitio de construcción hasta en un 30% en comparación con la operación manual máxima. Esa cifra no ha sido auditada de forma independiente, y Gravis no ha publicado el número subyacente de clientes, el periodo de medición ni la metodología de prueba. Las demostraciones públicas ofrecen evidencia más sólida de que el sistema funciona fuera de un laboratorio de ETH. En una demostración en 2026, Hitachi Construction Machinery mostró a un operador entrenar una excavadora retroadaptada antes de que repitiera de forma autónoma una tarea de zanjeo.

SoftBank financia la carrera de distribución

Gravis dijo que la Serie A financiará contrataciones y un despliegue global. Al 17 de agosto, la compañía listó Zúrich como su sede, describió Austin como su próximo lugar de crecimiento y reportó despliegues en siete países. Gravis también ha anunciado una asociación comercial con Flannery Plant Hire para ofrecer excavadoras de alquiler llave en mano equipadas con el Gravis RACK. Ese canal importa porque los contratistas comúnmente obtienen equipo a través de fabricantes, concesionarios y proveedores de alquiler en lugar de comprar software de robótica directamente.

La inversión de SoftBank llega en medio de un auge de financiamiento para empresas que aplican autonomía a la construcción pesada. Bedrock Robotics, una empresa de autonomía para la construcción fundada por exingenieros de Waymo, recaudó $270 millones en una Serie B en febrero de 2026 para desarrollar sistemas que coordinen flotas de construcción autónomas. TerraFirma, una startup de autonomía para equipos pesados, recaudó $115 millones en julio, incluyendo una Serie A de $100 millones liderada por Kleiner Perkins, para software, operaciones remotas y equipo retroadaptado. Built Robotics, otra empresa de robótica para construcción, ya comercializa un kit posventa para excavadoras enfocado en zanjeo autónomo.

Gravis afirma que su financiación es la mayor Serie A en la historia de la robótica para construcción. Rondas comparables recientes respaldan la magnitud de esa afirmación, aunque ningún conjunto de datos independiente establece el récord en toda la categoría. No se divulgaron la valoración ni la participación accionaria resultante de SoftBank. Gravis ha anunciado ahora aproximadamente $223 millones en financiamiento desde noviembre de 2025, excluyendo financiamientos anteriores para los que no hay una cifra completa disponible. (gravisrobotics.com)

El capital da a Johns y a Jud margen para ir más allá de demostraciones y despliegues limitados. Su próxima prueba vendrá de contratistas que midan producción, tiempo de inactividad, seguridad y retrabajo a lo largo de proyectos enteros. La tecnología ya ha movido tierra real. La ronda le da a Gravis más tiempo y capital para demostrar que puede hacerlo de forma repetida a través de marcas de equipo, países y flujos de trabajo de construcción.