Goldman Sachs - o prognoză de patru ori mai mare

Goldman Sachs și-a revizuit dramatic estimările pentru piața roboților umanoizi, ridicând prognoza pentru 2035 de la 1,38 milioane la 6,5 milioane de unități livrate anual, corespunzător unei piețe estimate la 138 de miliarde de dolari, aproape de patru ori mai mare decât evaluarea anterioară de 38 de miliarde, potrivit unui raport de cercetare  intitulat „Physical AI", publicat de analistul Eric Sheridan. Banca a majorat și reperele intermediare: prognoza pentru 2030 a urcat de la 256.000 la 890.000 de unități, iar cea pentru anul curent, de la 51.000 la 75.000.

Roboții umanoizi au început să-și caute un loc de muncă. Sheridan a identificat depozitarea și logistica drept principalul scenariu de implementare timpurie. Amazon a instalat deja peste un milion de roboți (aceștia nu sunt roboți umanoizi) în peste 300 de locații, iar Goldman Sachs estimează că automatizarea ar putea economisi companiei aproximativ 72 de miliarde de dolari în costuri de servicii până în 2030. Industria auto este văzută drept următorul val major, cu Tesla, Hyundai și Toyota, aceasta din urmă estimată să producă între 190.000 și 540.000 de unități umanoide până în 2035. Fiecare robot umanoid ar urma să genereze o cerere de semiconductori de aproximativ 3.000–6.000 de dolari, o piață care ar putea reconfigura echilibrul de putere dintre furnizorii tradiționali de automatizare industrială, precum Siemens, Rockwell Automation și Schneider Electric, și noii intrați specializați în software pentru roboți.

Musk: un miliard de roboți în zece ani

Dacă previziunea Goldman Sachs a părut deja îndrăzneață, ea a fost eclipsată la începutul lunii de o declarație a lui Elon Musk. Vorbind de la distanță la Reuniunea Ministerială pentru Inovație a G20 de la Chapel Hill, pe 1 septembrie, Musk, a afirmat că lumea va avea, în zece ani, „cel puțin un miliard" de roboți umanoizi, fiecare producând de cinci ori mai mult decât un angajat uman, o cifră pe care a descris-o drept „un pariu conservator, pe care aș paria bani serioși", potrivit relatării CNBC de la eveniment. El a mai prezis că inteligența artificială ar putea crește producția economică globală cu 20 până la 30 de procente anual (echivalentul a 20-30 de trilioane de dolari) și a avertizat asupra unui deficit de energie de circa 15 gigawați care ar putea afecta centrele de date începând din 2027.

Declarațiile lui Musk au venit în contextul unor proteste desfășurate chiar în apropierea locației summit-ului, unde manifestanții și-au exprimat îngrijorarea privind impactul inteligenței artificiale asupra locurilor de muncă.

Contrastul e relevant: în timp ce liderul Tesla vorbește despre roboți care vor produce mai mult decât întreaga umanitate combinată, pe teren, realitatea arată o tehnologie încă departe de a îndeplini sarcini complexe fără supraveghere umană constantă. Roboții umanoizi pot să meargă, să alerge sau să imite mișcări umane. Dar important este să poată transforma aceste demonstrații în muncă autonomă, repetabilă și suficient de ieftină pentru a avea sens economic.

Realitatea din fabricile chineze: „dans deghizat în muncă"

La un centru de formare din Liuzhou, în sudul Chinei, peste o sută de roboți umanoizi stau în rânduri ordonate, ghidați de instructori umani în sarcini elementare precum sortarea de lăzi sau prepararea cafelei. Potrivit unei investigații ample Reuters, mașinile rămân lente și stângace: un instructor fără experiență ar putea obține o singură mișcare utilizabilă din 300 de încercări, iar chiar și unul experimentat are nevoie de circa 50 de tentative pentru același rezultat. Roboții execută sarcini simple la doar aproximativ 20% din viteza unui muncitor uman.

China domină totuși, categoric, producția globală, 95% din cele aproximativ 20.000 de unități livrate anul trecut, potrivit BofA Global Research, iar Ministerul Industriei și Tehnologiei Informației estimează că producția va depăși 100.000 de unități în acest an. Problema, spun directori executivi și cercetători din industrie, nu ține de hardware, ci de inteligență: roboții se descurcă greu în orice situație care cere intuiție sau abatere de la o rutină programată. „IQ-ul roboților este prea scăzut. O mare parte din ceea ce vedem este dans deghizat în muncă", a rezumat Tang Wenbin, CEO al startup-ului Yuanli Lingji. Datele Counterpoint Research confirmă acest decalaj: divertismentul și spectacolul reprezintă 33,6% din livrările de roboți umanoizi din prima jumătate a lui 2026, în timp ce manufacturarea inteligentă abia atinge 12,8%, iar depozitarea și logistica doar 4,9%.

Abordarea Beijingului urmează același tipar de politică industrială folosit anterior pentru vehiculele electrice și panourile solare: subvenții masive, construirea rapidă a capacității de producție și reducerea costurilor prin competiție. Diferența esențială e că, spre deosebire de acele industrii deja mature, roboții umanoizi rămân o tehnologie incipientă, cu probleme nerezolvate de dexteritate și fiabilitate. Entitățile guvernamentale chineze au cheltuit deja cel puțin 230 de milioane de dolari pe achiziții de umanoizi în prima jumătate a anului 2026, față de doar 62 de milioane cu un an înainte, iar unii fondatori din industrie descriu deja sectorul drept o potențială „bulă speculativă" care va traversa, mai devreme sau mai târziu, o consolidare dureroasă. Fondatorul Unitree, Wang Xingxing, a fost la fel de sobru la Conferința Mondială de Robotică de la Beijing, estimând că „momentul ChatGPT" pentru inteligența încorporată în roboți este la cel puțin doi-trei ani distanță, poate chiar și un deceniu.

Cât de departe am ajuns, de fapt, cu roboții umanoizi

Comparația cu robotul industrial clasic, brațul robotic fixat, programat riguros pentru o singură sarcină repetitivă, pune lucrurile în perspectivă. Un robot industrial tradițional este, în continuare, considerabil mai rapid, mai precis și mai fiabil decât orice umanoid pentru sarcini bine definite, motiv pentru care rămâne standardul în liniile de asamblare auto sau în sudura caroseriilor. Avantajul roboților umanoizi nu stă în viteză sau precizie brută, ci în versatilitate: pot, teoretic, să se deplaseze prin spații gândite pentru oameni, să manipuleze obiecte variate și să fie redistribuiți între sarcini diferite fără reconfigurarea costisitoare a întregii linii de producție. Acesta este  motivul pentru care Amazon și Walmart au pariat masiv pe ei în depozite, unde varietatea sarcinilor depășește ceea ce automatizarea fixă tradițională poate gestiona eficient.

Progresul față de generația anterioară e totuși real și măsurabil, chiar dacă insuficient pentru muncă generală. Un exemplu concret vine chiar din China: robotul umanoid TianGong Ultra a alergat 100 de metri în 8,64 secunde la World Humanoid Robot Games din Beijing, în august (mai rapid decât recordul uman al lui Usain Bolt) și este acum testat acum, intr-o versiune adaptată la noul mediu de lucru, într-o fabrică de motoare din Beijing, unde mută cutii de 8-12 kilograme în sarcini repetitive controlate. Așa cum am scris pe larg în articolul Aidapted ” Un mare campion și recordman mondial lucrează acum într-o fabrică în China”, echipa din spatele robotului a subliniat că adevărata provocare nu a fost viteza de sprint, ci tranziția „de la performanță înaltă la fiabilitate și utilizabilitate ridicate".Este aceeași distanță pe care o descrie și raportul Reuters de la Liuzhou, între un spectacol impresionant și utilitate economică. Diferența față de acum câțiva ani e că roboții umanoizi pot acum să mențină echilibrul dinamic la viteze mari, să se reechilibreze după dezechilibrări minore și să execute secvențe motorii complexe, capacități aproape inexistente la generațiile de dinainte de 2023. Cu toate acestea rămân, în continuare, cu mult în urma unui simplu braț robotic atunci când vine vorba de repetabilitate perfectă și viteză constantă pe sarcini strict definite.

O piesă din puzzle-ul mai mare al fricii de AI

Contrastul dintre entuziasmul financiar pentru roboți și scepticismul tehnic din fabrici nu e izolat, se înscrie într-un tipar mai larg pe care l-am documentat și în alte analize recente. În aceeași perioadă în care Goldman Sachs și Musk vorbeau despre miliarde de roboți și trilioane de dolari în productivitate suplimentară, liderii industriei de inteligență artificială pură dezbăteau un scenariu diametral opus: necesitatea unei pauze deliberate în dezvoltarea AI de frontieră, de teamă că progresul capabilităților depășește deja ritmul măsurilor de siguranță (”Se cere incetinirea dezvoltării AI-ului de frontieră, dar nimeni nu vrea să fie primul care frânează” – Aidapted). China, aproape simultan, își construiește propriile bariere de reglementare împotriva unui scenariu de pierdere a controlului asupra inteligenței artificiale (”China acuză SUA de ipocrizie tehnologică, în timp ce își construiește propriile bariere” – Aidapted)

Cele două povești, roboții fizici care abia țin pasul cu sarcini elementare de depozit, și modelele de limbaj despre care unii avertizează că ar putea depăși inteligența umană cumulată într-un deceniu, par să vină din lumi diferite, dar sunt, de fapt, fețe ale aceleiași monede. „Inteligența fizică" pe care se bazează roboții umanoizi depinde direct de progresul modelelor de AI care le controlează mișcările și decizia; dacă avertismentele privind viteza excesivă a dezvoltării AI sunt fondate, ele ar putea accelera exact componenta care astăzi îi lipsește robotului umanoid, inteligența. Iar dacă industria AI chiar va încetini, așa cum cer unii dintre liderii ei, atunci proiecția lui Musk despre un miliard de roboți în zece ani ar putea rămâne, un orizont îndepărtat.

Între pariu financiar și realitate operațională

Rămân, așadar, două povești adevărate în același timp: piețele de capital tratează deja roboții umanoizi ca pe următoarea mare temă de investiție, iar sumele vehiculate, de la cei 138 de miliarde de dolari ai Goldman Sachs până la trilioanele imaginate de Musk, sunt suficient de mari încât să schimbe strategia unor giganți industriali întregi. În același timp, realitatea rămâne, deocamdată, mult mai modestă: mașini care se mișcă la mai puțin de un sfert din viteza unui om și care au nevoie de sute de încercări doar ca să învețe o singură mișcare utilă.

Surse: