Praca jako oprogramowanie: Dlaczego roboty humanoidalne stają się obecnie najtrwalszą walutą w gospodarce

Zakłócenia w produkcji: Kto wygra wyścig automatyzacji – specjaliści czy wszechstronni specjaliści?

Globalna gospodarka nieubłaganie zmierza w kierunku demograficznego przełomu, który unieważni istniejące prawa tworzenia wartości przemysłowej. W miarę jak populacja w wieku produkcyjnym w krajach uprzemysłowionych maleje, a łańcuchy dostaw stają się coraz bardziej niestabilne, humanoidalny robot przekształca się z futurystycznej wizji w pilną ekonomiczną konieczność. Jesteśmy obecnie świadkami nie tylko postępu technologicznego, ale także narodzin zupełnie nowej klasy aktywów: praca staje się oprogramowaniem, skalowalnym i niezależnym od ograniczeń biologicznych.

Droga do zautomatyzowanej przyszłości nie jest jednak monolityczna. Dogłębna analiza sześciu czołowych graczy na rynku amerykańskim – od radykalnej integracji pionowej Tesli po skupienie Figure AI na czystej inteligencji – ujawnia sześć fundamentalnie odmiennych założeń dotyczących przyszłości produkcji. Podczas gdy sprzęt nieubłaganie staje się towarem i stoi w obliczu gwałtownego spadku cen, dane wyłaniają się jako „nowa ropa naftowa” świata fizycznego. Pytanie nie brzmi już, czy roboty się pojawią, ale czyj model biznesowy jako pierwszy przekroczy krytyczny próg między nakładami inwestycyjnymi (CapEx) a efektywnością operacyjną (OpEx).

Poniższa analiza analizuje strategie amerykańskiej „humanoidalnej awangardy”. Wyjaśnia, dlaczego Tesla dąży do budowy robotów tańszych niż małe samochody, dlaczego Agility Robotics celowo rezygnuje z głów i dlaczego rezygnacja z hydrauliki była kluczowa dla przetrwania Boston Dynamics. Kto dominuje na rynku: pragmatyczny specjalista czy wizjoner i generalista? Witamy w erze nowej pracy.

Nadaje się do:

• Rozwój techniczny i dojrzałość rynkowa systemów robotów humanoidalnych w USA

Dlaczego sprzęt staje się towarem (produktem produkowanym masowo), a dane nową ropą naftową świata fizycznego

Globalna gospodarka zbliża się do demograficznego punktu krytycznego, który nieodwracalnie zmieni fundamenty tworzenia wartości przemysłowej. Wraz ze starzeniem się krajów uprzemysłowionych i gwałtownym spadkiem dostępności siły roboczej do powtarzalnych, niebezpiecznych lub wymagających fizycznie zadań, rosną koszty pracy i zmienność łańcucha dostaw. W tej makroekonomicznej próżni obietnica humanoidalnego robota przekształciła się z fantazji science fiction w trudną ekonomiczną konieczność. Obecnie jesteśmy świadkami nie tylko przełomów technologicznych, ale także pojawienia się zupełnie nowej klasy aktywów: pracy jako oprogramowania. Analiza sześciu czołowych graczy na rynku amerykańskim ujawnia jednak, że nie istnieje monolityczny rynek, a raczej sześć radykalnie odmiennych zakładów na przyszłość produkcji. Pytanie nie brzmi już, czy roboty się pojawią, ale czyj model ekonomiczny jako pierwszy przekroczy krytyczne progi kosztów i korzyści. Poniższa analiza analizuje strategie, mocne strony i profile ryzyka tych pionierów.

Integracja pionowa jako fosa ekonomiczna

Kiedy ekonomia skali spotyka się z sieciami neuronowymi

Tesla podchodzi do rynku robotyki humanoidalnej nie jako tradycyjna firma robotyczna, ale jako producent masowy, który przypadkiem buduje roboty. Strategia ekonomiczna stojąca za Optimusem (Gen 2 i przyszłe generacje) opiera się w całości na zasadach integracji pionowej i radykalnej redukcji kosztów poprzez skalowanie. Podczas gdy konkurenci często polegają na drogich, kupowanych komponentach, takich jak przekładnie harmoniczne lub specjalistyczne czujniki, Tesla opracowuje siłowniki, ogniwa akumulatorowe i układy wnioskowania we własnym zakresie. Nie jest to szczegół techniczny, ale kluczowa dźwignia ekonomiczna: to jedyny sposób na osiągnięcie długoterminowego celu, jakim jest cena jednostkowa poniżej 20 000 USD. Jeśli ten punkt cenowy zostanie osiągnięty, kalkulacja zwrotu z inwestycji (ROI) dla klientów ulegnie zasadniczej zmianie. Robot, który kosztuje mniej niż mały samochód, zwróci się w mniej niż rok, nawet przy niskiej wydajności, jeśli zastąpi tylko jedną zmianę roboczą.

Prawdziwy przełom nie leży jednak w sprzęcie, lecz w radykalnym podejściu do architektury oprogramowania. Tesla opiera się na kompleksowej sieci neuronowej, która przetwarza dane wideo bezpośrednio na polecenia sterujące, bez pośrednictwa heurystyki opartej na regułach. To podejście, zapożyczone z rozwoju w pełni autonomicznej jazdy (FSD) dla samochodów, jest niezwykle wymagające pod względem danych, ale teoretycznie nieskończenie skalowalne. Gdy Optimus uczy się zadania, wszystkie jednostki mogą wdrożyć tę funkcję „bezprzewodowo”. Jednak opóźnienia w produkcji masowej – obecnie produkuje się setki zamiast obiecanych tysięcy do 2025 roku – pokazują ogromną przepaść między stabilnością prototypu a procesem. Z ekonomicznego punktu widzenia Optimus wciąż stawia na przyszłość: stwierdzenie Elona Muska, że ​​ten obszar może stanowić 80 procent wartości firmy, jest nie tyle prognozą bilansową, co próbą ponownej oceny Tesli jako firmy infrastruktury AI. Ryzyko tkwi w pułapce „uniwersalnego zastosowania”: robot zaprojektowany do wszystkiego często nie potrafi od samego początku zrobić niczego na tyle dobrze, by zaoferować jakąkolwiek konkretną wartość dodaną. Niemniej jednak Tesla pozostaje jedynym graczem z jasną drogą do masowej produkcji w milionach egzemplarzy, co w dłuższej perspektywie może przełożyć się na niemożliwą do pokonania przewagę kosztową (koszt sprzedanych towarów).

Symbioza modelu ciała i dużego języka

Czy OpenAI może kontrolować zarówno ciało, jak i język?

Figure AI stanowi antytezę powolnego, akademickiego rozwoju robotyki ostatnich dekad. Z wyceną zbliżającą się do 40 miliardów dolarów i inwestorami takimi jak Microsoft, Nvidia i Jeff Bezos, Figure ucieleśnia doktrynę „Silicon Valley Speed”. Podstawową hipotezą ekonomiczną Figure jest to, że czynnikiem ograniczającym jest inteligencja, a nie mechatronika. Poprzez partnerstwo z OpenAI, Figure dąży do przełożenia semantycznego rozumienia ChatGPT bezpośrednio na działania fizyczne. To radykalnie obniża barierę programowania i interakcji: gdy pracownik fabryki może przekazać robotowi instrukcję w języku naturalnym, koszty wdrożenia gwałtownie spadają.

Wdrożenie Figure 02 w fabryce BMW w Spartanburgu dostarcza pierwszych twardych danych na ten temat. Fakt, że robot przyczynił się do produkcji 30 000 pojazdów w ramach 11-miesięcznego projektu pilotażowego, stanowi silny sygnał jego technicznej wykonalności. Jednak miara „interwencji” ma większe znaczenie ekonomiczne. Dopóki człowiek musi często interweniować, robot nie jest substytutem, a raczej drogim narzędziem. Odnotowany wzrost wydajności w BMW sugeruje, że Figure osiąga ten krytyczny punkt autonomii szybciej niż oczekiwano. Strategia Figure zakłada szybką penetrację rynku poprzez partnerstwa z gigantami branży, aby pokryć ogromne zapotrzebowanie na kapitał. Ryzyko tkwi w wycenie w stosunku do przychodów. Figure musi udowodnić, że jest w stanie przejść od uznanego projektu pilotażowego do powszechnego wdrożenia flotowego, zanim kapitał inwestorów straci cierpliwość. W przeciwieństwie do Tesli, Figure nie posiada własnych mocy produkcyjnych, co naraża ją na problemy z łańcuchem dostaw, ale pozwala jej szybciej reagować na nowe technologie sprzętowe. Kupują innowacje, aby kupić szybkość.

Nowy wymiar transformacji cyfrowej z „zarządzaną sztuczną inteligencją” (Managed AI) – platforma i rozwiązanie B2B | Xpert Consulting – Zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Rozwiązanie Managed AI – Usługi w zakresie przemysłowej AI: Klucz do konkurencyjności w sektorze usług, przemysłu i inżynierii mechanicznej

Zysk przed perfekcją w intralogistyce

Po co ci dwie nogi, skoro głowa nie jest potrzebna?

Dzięki swojemu modelowi Digit, Agility Robotics realizuje prawdopodobnie najbardziej pragmatyczną i obecnie najbardziej opłacalną strategię w tej dziedzinie. Podczas gdy inni marzą o przekształceniu robotów w lokajów lub pracowników ogólnego przeznaczenia, Agility skupiło się na jednej, wielomiliardowej niszy: przemieszczaniu standardowych pojemników (skrzynek) w intralogistyce. Decyzja o rezygnacji z ludzkiej głowy lub pięciostawowych dłoni we wczesnych modelach nie była wadą techniczną, lecz świadomym wyborem redukcji kosztów i zwiększenia wytrzymałości. W logistyce roboty nie są opłacane za estetykę czy antropomorfizację, ale za „liczbę pobrań na godzinę” i czas sprawności.

Przełomowym momentem ekonomicznym Agility jest wprowadzenie modelu „Roboty jako usługa” (RaaS). Dzięki umowie z GXO Logistics i wdrożeniu go w Spanx, Agility stała się pierwszą firmą w grupie, która wygenerowała znaczące, cykliczne przychody niepochodzące z finansowania badań. Model RaaS przenosi ryzyko z nakładów inwestycyjnych (CapEx) na koszty operacyjne (OpEx) dla klienta, radykalnie obniżając barierę wejścia. Gdy Agility może wykazać zwrot z inwestycji (ROI) w okresie krótszym niż dwa lata w porównaniu z pracownikiem zarabiającym 30 dolarów za godzinę, decyzja staje się prostym rachunkiem dla dyrektora finansowego firmy logistycznej. Wyzwaniem dla Agility jest obrona tej niszy. Wraz z rozwojem robotów „ogólnego przeznaczenia” Tesli lub Figure, mogą one potencjalnie przejąć specjalistyczne zadania Digit. Agility stawia jednak na specjalizację i niezawodność („integracja brownfield”), które będą bardziej opłacalne w ciągu najbliższych pięciu lat niż obietnica ogólnej inteligencji. Rozwiązują konkretny problem dzisiaj, zamiast próbować rozwiązać wszystkie problemy jutro.

Nadaje się do:

• „Sztuczna inteligencja fizyczna” i Przemysł 5.0 oraz robotyka – Niemcy mają najlepsze możliwości i warunki w zakresie sztucznej inteligencji fizycznej

Od laboratorium badawczego do komercjalizacji urządzeń elektrycznych

Bolesne pożegnanie hydrauliki dla bilansu

Przez lata Boston Dynamics było synonimem viralowych filmów i technologicznego geniuszu, ale także ekonomicznej nieefektywności. Stary, hydrauliczny Atlas był cudem inżynierii, ale zbyt drogi, wymagający zbyt intensywnej konserwacji i zbyt głośny do użytku komercyjnego. Radykalne przejście na całkowicie elektryczny Atlas w kwietniu 2024 roku oznaczało ostateczne przejście z instytucji badawczej do firmy nastawionej na zysk pod skrzydłami Hyundaia. Ten krok był niezbędny z ekonomicznego punktu widzenia: silniki elektryczne są tańsze, bardziej niezawodne, czystsze i łatwiejsze w utrzymaniu w porównaniu z układami hydraulicznymi.

Integracja z Grupą Hyundai oferuje Boston Dynamics nieocenioną przewagę: gwarantowanego kluczowego klienta. Zobowiązanie Hyundaia do zakupu „dziesiątek tysięcy” robotów zapewnia poziom bezpieczeństwa planowania łańcucha dostaw, o jakim startupy mogą tylko pomarzyć. Nowy robot Atlas posiada stawy zapewniające 360-stopniową swobodę ruchu, co pozwala mu wykonywać ruchy niemożliwe do wykonania przez człowieka. Z ekonomicznego punktu widzenia oznacza to, że robot może efektywniej wykorzystywać przestrzeń roboczą niż człowiek – nie musi się obracać, a jedynie obraca tułów. Mogłoby to znacznie skrócić cykle produkcyjne w produkcji motoryzacyjnej. Wyzwaniem dla Boston Dynamics będzie przełożenie ogromnej złożoności technicznej i wysokich kosztów rozwoju na konkurencyjną cenę rynkową. Firma musi udowodnić, że jej większa mobilność uzasadnia przypuszczalnie wyższą cenę w porównaniu z prostszymi systemami, takimi jak Apptronik czy Agility. To próba zdobycia segmentu premium robotyki.

Projektowanie zorientowane na człowieka i współpraca w zakresie bezpieczeństwa

Bezpieczeństwo jako najważniejszy argument sprzedaży

Apptronik pozycjonuje swojego robota Apollo jako „moment iPhone'a” w świecie sprzętu: standaryzowaną platformę, na której różni partnerzy mogą tworzyć swoje aplikacje. Logika ekonomiczna stojąca za tym rozwiązaniem opiera się na ekosystemie platform. Zamiast samodzielnie opracowywać każde rozwiązanie programowe, Apptronik dostarcza sprzęt i system operacyjny. Partnerstwo z Mercedes-Benz w zakresie automatyzacji zadań wymagających niskich kwalifikacji, takich jak obsługa komponentów, potwierdza to podejście w sektorze wysokopłatnym w Niemczech i na Węgrzech.

Czynnikiem różnicującym jest dziedzictwo współpracy z NASA (robot Valkyrie), która kładła duży nacisk na bezpieczeństwo i projektowanie oparte na współpracy. W środowisku fabrycznym „koszt bezpieczeństwa” jest często niedocenianym czynnikiem. Jeśli robot wymaga klatek lub złożonych barier bezpieczeństwa, rosną koszty instalacji i wymagania przestrzenne. Apollo został zaprojektowany do bezpiecznej pracy bezpośrednio u boku ludzi. Pozwala to na jego wykorzystanie na istniejących liniach produkcyjnych bez kosztownych modyfikacji infrastruktury. Apptronik dąży do zajęcia pozycji w segmencie „dostępnych, wszechstronnych robotów”. Jednak przy finansowaniu, które wydaje się raczej skromne w porównaniu z Figure czy Teslą, firma musi działać z ekstremalną efektywnością kapitałową. Ich strategia polegająca zarówno na bezpośredniej sprzedaży robotów, jak i oferowaniu ich w modelach leasingowych, świadczy o elastyczności mającej na celu obniżenie barier wejścia na rynek dla średnich przedsiębiorstw. Niebezpieczeństwo tkwi w zmiażdżeniu przez niezwykle tanich producentów masowych (Tesla) i wysoce inteligentne roboty AI (Figure), jeśli nie uda im się wypracować jasnego, unikalnego punktu sprzedaży pod względem wydajności.

Inteligencja dotykowa i droga do uniwersalnej autonomii

Dlaczego prawdziwa autonomia powstaje tylko dzięki ludzkim rękom

Sanctuary AI rozwiązuje problem robotyki z najtrudniejszej perspektywy: rąk. Podczas gdy inni koncentrują się na lokomocji, Sanctuary argumentuje, że wartość ekonomiczna człowieka leży przede wszystkim w jego sprawności manualnej. Robot, który potrafi chodzić, ale nie może niczego chwytać, jest jedynie drogim posłańcem. Robot Phoenix ma ręce o zakresie ruchu zbliżonym do ludzkiego, sterowane przez sztuczną inteligencję „Carbon”.

Strategia ekonomiczna Sanctuary jest wyjątkowa, ponieważ koncentruje się na teleoperacji jako technologii pomostowej. Zamiast obiecać natychmiastową pełną autonomię, Sanctuary wykorzystuje ludzi w platformach VR do zdalnego sterowania robotami, generując w ten sposób ogromne ilości danych szkoleniowych. To przekształca każdą godzinę pracy, która nie została jeszcze wykonana autonomicznie, w cenny zasób (dane). Partnerstwo z Magna, jednym z największych dostawców motoryzacyjnych na świecie, służy jako generator ogromnych danych. Z ekonomicznego punktu widzenia jest to gra „silnikiem danych”. Im więcej roboty pracują zdalnie, tym szybciej uczy się sztuczna inteligencja i tym szybciej maleje koszt krańcowy autonomii. Jeśli Sanctuary rozwiąże problem powszechnego chwytania, potencjalnie będzie miało największy adresowalny rynek, ponieważ będzie mogło wykonywać zadania (np. zamykanie przycisków, układanie kabli), z którymi roboty o niedoskonałych umiejętnościach motorycznych, takie jak Digit, nie dałyby sobie rady. Ryzyko tkwi w długim okresie oczekiwania na rentowność: teleoperacje są kosztowne (stosunek liczby ludzi do robotów wynosi 1:1), a założenie, że sztuczna inteligencja nauczy się wystarczająco szybko, aby wykluczyć człowieka z obiegu, jest ryzykowne.

Walka o standaryzację

Porównanie tych sześciu graczy ujawnia fundamentalną rozbieżność: rynek dzieli się na graczy masowych, stawiających na „sprzęt” (Tesla), graczy z branży inteligencji, stawiających na „oprogramowanie” (Figure, Sanctuary) oraz specjalistów, stawiających na „użyteczność” (Agility). Z ekonomicznego punktu widzenia będziemy świadkami brutalnej konsolidacji. Sprzęt nieuchronnie będzie podlegał presji cenowej związanej z komercjalizacją – podobnie jak smartfony czy komputery PC. Prawdziwa wartość ekonomiczna przesunie się w kierunku oprogramowania i możliwości integracji.

W perspektywie krótkoterminowej (1-3 lata) pragmatycy, tacy jak Agility Robotics, mają największe szanse na generowanie realnych przepływów pieniężnych, ponieważ redukują złożoność. W perspektywie średnioterminowej (3-7 lat) Tesla może zdominować rynek sprzętu ogólnego przeznaczenia dzięki czystej mocy produkcyjnej i redukcji kosztów, spychając innych do niszowych graczy lub firm zajmujących się wyłącznie oprogramowaniem. Największą niewiadomą pozostaje szybkość uczenia się modeli sztucznej inteligencji. Jeśli Figure lub Sanctuary osiągną „moment ChatGPT” w zakresie umiejętności motorycznych, sprzęt stanie się drugorzędny, a model licencjonowania „mózgu robota” stanie się najbardziej lukratywnym modelem biznesowym następnej dekady. Dla globalnej gospodarki oznacza to początek deflacji pracy fizycznej, która na nowo zdefiniuje wskaźniki produktywności.

☑️Naszym językiem biznesowym jest angielski lub niemiecki

☑️ NOWOŚĆ: Korespondencja w Twoim języku narodowym!

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę służyć Tobie i mojemu zespołowi jako osobisty doradca.

Możesz się ze mną skontaktować wypełniając formularz kontaktowy lub po prostu dzwoniąc pod numer +49 89 89 674 804 (Monachium) . Mój adres e-mail to: wolfenstein ∂ xpert.digital

Nie mogę się doczekać naszego wspólnego projektu.

☑️ Wsparcie MŚP w zakresie strategii, doradztwa, planowania i wdrażania

☑️ Stworzenie lub dostosowanie strategii cyfrowej i cyfryzacji

☑️Rozbudowa i optymalizacja procesów sprzedaży międzynarodowej

☑️ Globalne i cyfrowe platformy handlowe B2B

☑️ Pionierski rozwój biznesu / marketing / PR / targi

Skorzystaj z bogatej, pięciokrotnej wiedzy specjalistycznej Xpert.Digital w ramach kompleksowego pakietu usług | Badania i rozwój, XR, PR i optymalizacja widoczności cyfrowej — Zdjęcie: Xpert.Digital

Xpert.Digital posiada dogłębną wiedzę na temat różnych branż. Dzięki temu możemy opracowywać strategie „szyte na miarę”, które są dokładnie dopasowane do wymagań i wyzwań konkretnego segmentu rynku. Dzięki ciągłej analizie trendów rynkowych i śledzeniu rozwoju branży możemy działać dalekowzrocznie i oferować innowacyjne rozwiązania. Dzięki połączeniu doświadczenia i wiedzy generujemy wartość dodaną i dajemy naszym klientom zdecydowaną przewagę konkurencyjną.

Więcej na ten temat tutaj:

• Wykorzystaj 5-krotną wiedzę Xpert.Digital w jednym pakiecie – już od 500 €/miesiąc