154 mAh frente a 48 horas: el 'triángulo imposible' de la duración de la batería de las gafas de IA y la batalla oculta en la tecnología de las baterías

Del litio líquido al estado totalmente sólido: cómo las microbaterías dentro de las patillas de 2,2 mm de espesor definen el factor decisivo para la próxima generación de gafas inteligentes.

¿Has notado un fenómeno extraño? Los materiales promocionales para las gafas con IA 2026 hacen afirmaciones extravagantes: grabación en 4K, traducción en tiempo real, conversaciones con modelos grandes de IA, visualizaciones espaciales... pero una vez que llegan a las manos de los usuarios, la queja más común es siempre la misma: la batería no dura lo suficiente.

Lo que es aún más notable es que este no es un problema exclusivo de una sola empresa. El Ray-Ban Meta (154 mAh) ofrece cuatro horas de uso normal, pero la toma frecuente de fotografías y las interacciones con la IA reducen ese tiempo a la mitad a solo dos horas; el V3 (158 mAh) sólo consigue 30 minutos de grabación de vídeo; e incluso el V4, lanzado en mayo de 2026 y promocionado como una batería de estado semisólido con un 'aumento masivo de capacidad del 57%', esencialmente hace poco más que empujar ligeramente hacia arriba el techo de densidad de energía de la tecnología tradicional de iones de litio.

¿Por qué toda la industria evita el hecho de que la batería es el verdadero talón de Aquiles de las gafas de IA? Este artículo analiza el campo de batalla más profundamente oscurecido por las 'especificaciones glamorosas', que van desde la distribución del consumo total de energía del sistema y los límites físicos de la miniaturización de las baterías integradas en los templos hasta la carrera de industrialización entre las tecnologías de estado semisólido, de estado totalmente sólido y de ánodos de silicio y carbono, así como una variable crítica pasada por alto por la gran mayoría de las revisiones: la gestión térmica.

I. El dilema de la duración de la batería: ¿Por qué la duración de la batería de las gafas AI nunca es suficiente?

Los datos de la Academia China de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (CAICT) para 2025 muestran que la duración promedio de la batería de las gafas AI es de solo 6,77 horas, mientras que los productos con capacidades de visualización AR tienen un promedio de menos de 3 horas. Esto revela una brecha, aún no superada, entre el rendimiento real y el objetivo declarado de la industria de 'uso durante todo el día' (más de 12 horas).

[Gráfico: Comparación de la duración de la batería en el mundo real de las gafas de IA convencionales (2025-2026)]

El gráfico anterior revela una marcada disparidad: las gafas de IA sin pantalla (con capacidades de audio y cámara) han superado las 12 horas de duración de la batería utilizando soluciones MCU de bajo consumo (por ejemplo, Rokid Style a las 12 h, Moonix a las 16 h y NIMO a las 48 h). Por el contrario, las gafas AI/AR equipadas con pantallas, ampliamente reconocidas en la industria como el 'factor de forma supremo', permanecen estancadas en el rango de 2 a 5 horas. Esto implica que por cada píxel adicional añadido a la pantalla, el coste en términos de duración de la batería es exponencial.

Hallazgos clave:

• RayNeo V4, lanzado en mayo de 2026, cuenta con una batería de estado semisólido con un 57 % más de capacidad que el V3; sin embargo, el aumento de la duración de la batería está muy por debajo del aumento de la capacidad, ya que el aumento del consumo de energía de las cargas informáticas de IA (en particular la inferencia de modelos grandes en el dispositivo) supera el crecimiento de la densidad de energía de la batería.

• La duración de la batería de 48 horas de NIMO se basa en una configuración sin cámaras ni pantallas, que utiliza sólo un mínimo de sensores; Básicamente, se trata de un par de gafas con capacidades de audio Bluetooth, que están muy por debajo de la definición completa de 'gafas de IA'.

• Las gafas AI de Huawei (equipadas con baterías de doble cara de 252 mAh) logran 9 horas de reproducción de audio u 8 horas de tiempo de conversación; sin embargo, el rendimiento durante 78 minutos de transmisión continua en vivo revela una cruda realidad: cuando se ejecutan tareas continuas y de alta carga, la duración restante de la batería se mide en solo unos minutos.

II. Desglose del consumo de energía: ¿Qué es exactamente lo que 'roba' la duración de la batería?

Para comprender el cuello de botella en la duración de la batería, primero debemos responder una pregunta: ¿por qué un par de anteojos que pesan 40 g, equipados con una batería de 154 mAh (aproximadamente 0,57 Wh), duran solo 30 minutos cuando se enfrentan a una carga máxima de energía en todo el sistema cercana a los 3 W?

[Gráfico: Estructura de costos de la lista de materiales de las gafas de IA y la relación entre la batería, el peso y la duración de la batería]

La imagen de la izquierda se basa en el desglose de la lista de materiales (BOM) de iResearch para HoloLens: la unidad de visualización óptica representa el 43%, la unidad de computación el 31%, el almacenamiento el 15% y la unidad de detección el 9%, mientras que la batería representa solo el 2%. Esto no se debe a que las baterías sean baratas, sino a que la batería ha sido físicamente 'exprimida' hasta el límite absoluto: dentro de un presupuesto de peso total de 40 g, a la batería normalmente se le asignan sólo entre 5 y 8 g.

[Gráfico: Desglose del consumo de energía de los módulos centrales de gafas AI]

La tabla anterior revela los 'tres grandes ladrones' del consumo de energía:

1. Módulo de pantalla (Micro-OLED + controlador de motor óptico): el consumo de energía típico es de 800 mW, con un pico de 1,2 W. Esta es la razón fundamental por la que la duración de la batería de las gafas AR con pantalla integrada no puede exceder las cinco horas. El motor óptico debe 'proyectar' la imagen en la guía de ondas y luego acoplarla en el ojo del usuario; Las pérdidas ópticas en cada etapa consumen una energía significativa.

2. Controlador principal SoC (Qualcomm AR1/AR2): el consumo de energía típico es de 600 mW, con un pico de 1,2 W. Las tareas de inferencia de IA en el dispositivo (como activación por voz, traducción en tiempo real y reconocimiento de imágenes) requieren que la NPU o el DSP permanezcan activos; El consumo de energía del AR1 es de aproximadamente 10 mA, lo que actúa como un 'drenaje invisible' de la energía en espera.

3. Cámara ISP + procesamiento de imágenes: el consumo de energía típico es de 300 mW, con un pico de 800 mW. Tareas como la grabación 4K, la codificación en tiempo real y el análisis visual basado en IA (por ejemplo, reconocimiento de objetos y comprensión de escenas) hacen que el consumo de energía en esta área aumente.

Un conflicto más profundo radica en el hecho de que la naturaleza 'siempre encendida' de las gafas con IA requiere que el dispositivo monitoree continuamente su entorno (para la activación por voz y la adquisición de datos del sensor), lo que hace imposible reducir el consumo de energía en modo de espera al nivel de microamperios típico de los teléfonos inteligentes. Si bien el procesador ADA100 de Jiutian Ruixin logra mantener el consumo de energía promedio por debajo de 70 μA (y por debajo de 170 μA durante el funcionamiento a máxima potencia), esta optimización se aplica solo a la función única de 'despertar por voz'; El consumo de energía todavía aumenta exponencialmente una vez que se involucra la interacción multimodal.

III. Miniaturización de la batería: el desafío definitivo de instalar una batería en una montura de gafas de 2,2 mm

Un análisis en profundidad publicado en una columna de Zhihu en enero de 2026 señaló que, dado el espacio extremadamente limitado y la necesidad de baterías de pequeña capacidad (menos de 500 mAh) en las gafas inteligentes, los ánodos de grafito tradicionales han alcanzado sus límites de densidad de energía volumétrica. Los fabricantes sólo tienen dos caminos para lograr un gran avance: cambiar los sistemas de materiales o cambiar las formas estructurales.

[Gráfico: Evolución de la densidad de energía en las hojas de ruta de la tecnología de baterías de gafas inteligentes]

Iones de litio líquidos tradicionales: la densidad de energía volumétrica es de aproximadamente 250 Wh/L, alcanzando un techo con un espesor de 2,2 mm.

Ánodos de silicio-carbono: la capacidad específica teórica es 10 veces mayor que la del grafito, con una densidad de energía real que aumenta entre un 30% y un 50%. Si bien se implementará en teléfonos inteligentes de gama media y alta para 2025, la penetración en microbaterías (<500 mAh) aún enfrenta desafíos como la expansión volumétrica y el estrés cíclico.

Estado semisólido: la densidad de energía supera los 360–400 Wh/kg y la densidad de energía volumétrica aumenta entre un 30% y un 40%; La aplicación en el mercado masivo comenzó en 2025-2026. Productos como RayNeo V4 y Shanji A1 ya cuentan con esta tecnología.

Estado totalmente sólido: la densidad de energía teórica es de 400 a 500 Wh/kg, y se espera que la densidad de energía volumétrica supere los 700 Wh/L. Sin embargo, a partir de 2026, permanece en la etapa de laboratorio o de prueba piloto, y no se espera una aplicación a pequeña escala en la electrónica de consumo hasta 2027.

La 'Revolución Invisible' de la Forma Estructural:

• Pilas de botón con carcasa de acero: al utilizar un proceso de encapsulación patentado, estas pilas ofrecen aproximadamente un 20 % más de capacidad para el mismo volumen; ya se utilizan en los módulos de batería 'con forma de pista de carreras' de gafas inteligentes de consumo como NIMO.

• Factor de forma irregular: las baterías están integradas directamente en el espacio curvo de los brazos de las sienes, lo que elimina la necesidad de diseños estructurales redundantes necesarios para acomodar baterías estándar.

• Tecnología de laminación: la producción en masa de baterías de vidrio inteligentes con IA con tecnología de laminación y una proporción de dopaje de silicio del 20 % está prevista para el tercer trimestre de 2026; esto ofrece un aumento del 15 al 25 % en la densidad de energía volumétrica en comparación con la tecnología de bobinado.

• Fuente de alimentación simétrica de doble patilla: dispositivos como Huawei y RayNeo X3 Pro emplean un diseño simétrico con baterías de 126 mAh en cada patilla, lo que equilibra la distribución del peso y reduce la generación de calor localizada.

IV. Avances tecnológicos: la 'batalla a tres bandas' de las soluciones de baterías para 2026

La tecnología actual de baterías para gafas con IA sigue tres caminos paralelos, cada uno con sus propias ventajas y desventajas:

'Solución 2.0' de Yaoshi Lithium: En febrero de 2026, Yaoshi Lithium completó una ronda de financiación Serie A recaudando 200 millones de RMB. Su batería de estado sólido '2.0' de densidad de energía ultraalta (densidad de energía >1000 Wh/L) aborda el desafío de equilibrar la capacidad y la seguridad dentro del factor de forma compacto de las gafas AI; Aprovechando la tecnología de estado sólido in situ y los procesos de microenvases altamente resistentes a la corrosión, la batería ya ha sido validada por clientes líderes. Esto representa la solución de batería con la mayor densidad de energía para gafas de IA divulgada actualmente en registros públicos.

La 'vía del alto contenido de silicio' de Haopeng Technology: para el cuarto trimestre de 2025, Haopeng Technology había completado el desarrollo de baterías de iones de litio con alto contenido de silicio y las había implementado en productos portátiles. La compañía planea colaborar con un socio estratégico europeo en materiales de silicio para desarrollar baterías de iones de litio con ánodos 100% de silicio, con planes futuros para suministrar estos productos a destacadas marcas norteamericanas de dispositivos portátiles inteligentes.

V. Gestión térmica: la 'segunda batería' que se pasa por alto

Un hecho que la gran mayoría de revisiones y desmontajes pasa por alto es que las baterías generan calor durante la descarga; este calor reduce aún más la eficiencia de la batería, creando un círculo vicioso de 'generación de calor → eficiencia reducida → agotamiento más rápido → aumento de calor'. Dentro del espacio confinado de 40 gramos del brazo de la sien, este problema se amplifica exponencialmente.

Enfriamiento pasivo:

• Película térmica de grafeno: ampliamente utilizada en gafas de IA de alta gama, puede reducir las temperaturas de los puntos calientes entre 3 y 5 °C, pero no resuelve la acumulación de calor durante una operación sostenida de carga alta.

• Cámara de vapor (VC): distribuye uniformemente el calor desde el área del SoC/batería a lo largo de las patillas, pero agrega entre 1 y 2 g de peso, lo que representa un desafío para el 'límite de 40 g'.

Enfriamiento activo:

• Un informe de investigación de abril de 2026 de Wukuang Securities indica que los chips de enfriamiento activo en miniatura (de tamaño en escala milimétrica y que pesan menos del 5% de las soluciones tradicionales) han entrado en la etapa de comercialización. Estos chips se pueden integrar en los bordes de las monturas de gafas para mejorar la eficiencia de disipación de calor mediante convección forzada. Para un requisito de gestión térmica determinado, el uso de estos chips de enfriamiento activo en miniatura permite reducir o reemplazar los materiales de enfriamiento pasivo (como estructuras metálicas y almohadillas térmicas), lo que resulta en una reducción neta de peso.

• Un ejemplo de diseño de Xinyuan Shares: mediante el uso de más de 20 particiones de dominio de energía y tecnología de escalado dinámico de voltaje, el dispositivo logra un consumo de energía de solo 5 μW en modo RTS y 3,8 mW en modo de espera. Este logro representa no sólo una victoria para la tecnología de baterías, sino una contribución de la arquitectura del chip al equilibrio entre el rendimiento térmico y eléctrico.

El 'triángulo imposible' de consumo de energía, gestión térmica y peso:

Dado un límite de peso de 40 g, cada gramo adicional de material de gestión térmica requiere una reducción correspondiente en el peso de la batería o de los componentes estructurales. La estrategia predominante de la industria para 2026 es 'reducir la carga mediante computación heterogénea': descargar tareas de bajo consumo (como la detección de audio y el preprocesamiento de imágenes) del SoC principal a un coprocesador (por ejemplo, NXP RT600 o Ruixin Micro RK2118). Al reducir el consumo de energía del sistema, este enfoque reduce directamente los requisitos de capacidad de la batería y alivia las demandas de gestión térmica. La arquitectura de doble chip Rokid Style (NXP RT600 + Qualcomm AR1) encarna esta estrategia, logrando una duración de batería de 12 horas.

VI. Mapa de la cadena industrial: ¿Quién está construyendo el 'corazón' de las gafas con IA?

[Gráfico: Cronología para la industrialización de la tecnología de baterías de gafas AI]

Materiales aguas arriba:

• Materiales anódicos a base de silicio: Lanxi Zhide (consiguió financiación Serie D de SAIC Jinshi Capital), Group14 (estableció asociaciones de capital y suministro con Porsche), Beiterui, Xiangfenghua.

• Electrolitos de estado sólido: Qingtao Energy (ruta basada en óxidos), Ningdeshidai (ruta basada en sulfuros), Shanghai Xiba, Sanxiang New Materials.

• Electrolitos/Separadores: Tinci Materials, Enjie (en transición hacia estado semisólido/sólido).

Fabricación de baterías intermedias:

• Yaoshi Lithium: solución de batería de estado sólido diseñada para gafas de IA; densidad de energía >1.000 Wh/L; recaudó 200 millones de RMB en financiación Serie A (liderada por Wuyuefeng).

• Tecnología Haopeng: baterías de iones de litio con alto contenido de silicio; Validación para aplicaciones portátiles completada.

• ATL (Amperex Technology Limited): suministra baterías para patillas de alta densidad de energía a marcas líderes como Huawei y Xiaomi.

• Weilan Lithium Core: pequeñas baterías cilíndricas con ánodos a base de silicio; Ya se utiliza en herramientas eléctricas y se está expandiendo al sector de los wearables.

Fabricantes de dispositivos posteriores/ODM:

• RayNeo: el modelo V4 presenta una batería de estado semisólido con un aumento del 57% en capacidad, lo que marca la primera implementación a gran escala de tecnología de batería de estado semisólido en gafas de IA.

• Huawei: utiliza un diseño simétrico de fuente de alimentación de doble lado (252 mAh) para equilibrar la distribución del peso y la duración de la batería.

• Moonix: logra una mayor duración de la batería (16 horas) en un marco ultraligero de 14,9 g a través de un conjunto de características minimalistas y una batería personalizada.

• Clúster industrial de Dongguan: empresas ODM/OEM como Sileke, Jiahe Smart, EssilorLuxottica y Huahong han establecido un ecosistema completo de cadena de suministro, que abarca desde baterías hasta dispositivos terminados.

VII. Tendencias futuras: ¿Cuándo se podrá lograr realmente el 'uso durante todo el día'?

[Gráfico: Evolución de la duración de la batería de las gafas con IA: la brecha cada vez mayor entre los modelos sin pantalla y los equipados con pantalla]

A corto plazo (2026-2027): las baterías de estado semisólido y los ánodos de silicio-carbono se convierten en la configuración estándar.

• La densidad de energía aumenta entre un 30% y un 50% y la duración de la batería se extiende de 4 a 8 horas, aunque sigue siendo insuficiente para el uso durante todo el día de gafas AR equipadas con pantallas.

• La arquitectura heterogénea de múltiples chips (SoC + MCU/coprocesador) reduce el consumo de energía del sistema entre un 20% y un 30%, lo que indirectamente extiende la vida útil de la batería.

• Tecnología de carga rápida: Carga completa en 40 minutos (RayNeo V3) → Carga rápida en 15 minutos (objetivo para 2027).

Mediano plazo (2027-2029): Adopción a pequeña escala de baterías de estado sólido en vehículos y electrónica de consumo

• El académico Ouyang Minggao (febrero de 2025) destacó un enfoque estratégico en la vía tecnológica que combina electrolitos de sulfuro, cátodos ternarios con alto contenido de níquel y ánodos de silicio y carbono. Con objetivos de rendimiento fijados en una densidad de energía de 400 Wh/kg y un ciclo de vida de 1.000 ciclos, el objetivo es garantizar la instalación de lotes pequeños en turismos para 2027; Se espera que la adopción en la electrónica de consumo tenga un retraso de uno a dos años.

• La densidad de energía volumétrica superará los 700 Wh/L, lo que potencialmente permitirá que las gafas AR con pantallas integradas alcancen una duración de batería de 12 a 16 horas.

• La carga inalámbrica o la carga por contacto magnético se convertirán en funciones estándar, eliminando la necesidad de que los usuarios miopes lleven dos pares de gafas.

A largo plazo (2030+): la solución definitiva que combina ánodos de metal de litio y tecnología totalmente de estado sólido.

• Densidad de energía superior a 500 Wh/kg; vida útil de más de 2.000 ciclos.

• La batería ya no es una 'carga' en las patillas sino una 'fuente de energía distribuida' integrada en las monturas, las bisagras o incluso las lentes.

• Las tecnologías avanzadas de energía auxiliar fotovoltaica/termoeléctrica hacen teóricamente posible la 'duración perpetua de la batería'.

Conclusión: La batería no es simplemente un complemento de las especificaciones del producto; es la 'cuestión fundamental' de las gafas con IA.

En el panorama de las gafas con IA de 2026, todo el mundo habla de guías de ondas ópticas, Micro-OLED y modelos grandes integrados en el dispositivo; sin embargo, la batería sigue siendo la variable fundamental que determina si el dispositivo es realmente utilizable. La batería de 154 mAh del Ray-Ban Meta lucha por durar una tarde, mientras que el NIMO, que cuenta con una longevidad de 48 horas, lo logra solo eliminando las funciones principales; La retórica de la industria sobre la duración de la batería es, en esencia, un intento de eludir las limitaciones físicas.

El verdadero punto de inflexión no está en las hojas de especificaciones, sino en los laboratorios de materiales: sólo cuando la tecnología de estado semisólido alcance una escala real, la tecnología de estado sólido supere el obstáculo de los costos y el ciclo de vida de los ánodos de silicio y carbono alcance al del grafito, sólo entonces las gafas con IA realmente merecerán ser llamadas 'compañeras inteligentes para todo el día'. Hasta entonces, todas las proclamas de que 'el futuro está aquí' son simplemente autoconsuelo en los intervalos entre conectar y desconectar el cargador.

Los datos de este artículo están actualizados a julio de 2026 y el progreso de las vías técnicas se basa en información disponible públicamente.

Fuente: zhijingshidai