Chinas Wette auf humanoide Roboter: Warum ein Forscher sagt, dass Zweifler zurückbleiben werden
Als Unitree, Chinas bekanntester Hersteller humanoider und vierbeiniger Roboter, rund 200 Milliarden Yuan (etwa 28 Milliarden Dollar) an Marktwert verlor, waren Kritiker schnell dabei, den Boom der verkörperten KI des Landes als Blase zu bezeichnen. Doch in einem ausführlichen Podcast-Interview widersprach Dr. Allen Yang, Robotikforscher an der UC Berkeley, energisch: Diejenigen, die gegen verkörperte Intelligenz wetten, so deutete er an, könnten diejenigen ohne Zukunft sein.
Verkörperte KI bezeichnet künstliche Intelligenz, die durch einen physischen Körper wirkt – ein Roboter, der läuft, greift, balanciert und auf die unordentliche reale Welt reagiert, statt nur Text auf einem Bildschirm zu erzeugen. China hat viel Geld in dieses Feld gesteckt, wobei Start-ups, börsennotierte Hersteller und Universitätslabore darum wetteifern, Maschinen zu bauen, die in Fabriken, Lagerhäusern und schließlich Haushalten arbeiten können.
Yang zentrales Argument dreht sich um Reife, nicht um Hype. Die heutigen Roboter, sagt er, sind hervorragend darin, einem Weg zu folgen, den Menschen bereits definiert haben. Der nächste Sprung kommt, wenn einer Maschine ein Ziel vorgegeben werden kann und sie den Weg selbst herausfindet. Diese Unterscheidung – zwischen Automatisierung und echter Handlungsfähigkeit – trennt ein nützliches Werkzeug von einem transformativen.
Der Engpass ist nicht die Hardware. Es sind die Daten. In einem anderen Interview beschrieb Yao Maoqing, ein Veteran der Branche für verkörperte KI, eine Lücke von zig Millionen Stunden: Roboter müssen aus weit mehr physischer Erfahrung lernen, als bisher gesammelt wurde. Unternehmen erhöhen stetig ihre Datenbudgets und konkurrieren darum, reichhaltigeres und vielfältigeres Material sowie Sensorwerte zu sammeln, denn ein Roboter, der nur in einem einzigen Lagerhaus geübt hat, wird im nächsten versagen.
Die Ökonomie beginnt sich zu verschieben. Eine frühere Welle von KI-Ausgaben floss überwiegend in Chips – die GPUs, die große Modelle trainieren. Während KI-Agenten von der Beantwortung von Fragen zum Handeln übergehen, verteilt sich das Geld auf Server, Sensoren und die physische Infrastruktur, die es Software ermöglicht, die Welt zu berühren. Mit anderen Worten: Eine populäre KI-Anwendung zieht heute eine viel breitere Kette von Hardware-Unternehmen mit sich.
Genau in dieser Kette liegt Chinas Vorteil. Das Land dominiert bereits die Herstellung von Elektromotoren, Batterien, Sensoren und Präzisionskomponenten – dieselben Bausteine, die humanoide Roboter benötigen. Ein Roboter ist in vielerlei Hinsicht ein Elektrofahrzeug, das läuft – und China hat ein Jahrzehnt damit verbracht, zu lernen, diese in großem Maßstab, kostengünstig und schnell zu bauen.
Nichts davon garantiert Erfolg. Forscher räumen offen ein, dass die Begeisterung für selbstverbessernde KI-Systeme ein spekulatives Element enthält und dass viele gut finanzierte Roboterunternehmen nicht überleben werden. Auch die Wertfrage ist ungeklärt: Führungskräfte geben zu, dass KI-Investitionen zu Verschwendung werden können, wenn sie nicht an ein tiefes Verständnis echter Geschäftsbedürfnisse geknüpft sind.
Dennoch ist die Richtung klar. Unitrees Aktienkursschwankungen spiegeln die Nervosität der Anleger wider, nicht ein Urteil über die Technologie. Das aussagekräftigere Signal ist, dass das Geld nicht aufgehört hat zu fließen – in die Datenerfassung, in Komponenten, in die wenig glamouröse Grundlagenarbeit, die geleistet werden muss, bevor eine Maschine in eine Fabrik gehen und einfach loslegen kann. Das Rennen, so wie Yang es darstellt, dreht sich nicht darum, wer den schillerndsten Roboter bauen kann. Es geht darum, wer ihm beibringen kann, seinen eigenen Weg zu finden.