1.44万台 за цим стоїть: хто платить за гуманоїдних роботів?

1.44 тис. одиниць відвантаження, 5.7 млрд грн комерційних замовлень, що становить 84.7% від загального обсягу відвантаження у світі…… У 2025 році китайська галузь гуманоїдних роботів показала вражаючі результати.

Відвантаження — реальні, суми замовлень — реальні. Але серед цих замовлень, яка частка — це покупки, за які платять уряди та державні підприємства на основі промислової політики? Яка частка — це платні тестування, які автомобільні заводи роблять під назвою «навчальні тренування»? А скільки — це закупівельні рішення приватних компаній, що базуються на логіці «роботи дешевші за людей і зручніші для використання»?

Рік тому Чжу Сяоху (Зунгшин Цзян), керуючий інвестфондом, поставив питання, яке згодом неодноразово цитували: «Де знаходяться потенційні клієнти для вашої комерціалізації? Хто купить за десятки чи навіть кілька сотень тисяч юанів робот, щоб виконувати ці роботи?»

Минув рівно цілий рік, але це питання досі не має прямої відповіді.

Замовлення, здобуті через залучення інвестицій

Відкрийте найбільші кілька замовлень гуманоїдних роботів у 2025 році — і постать державних підприємств завжди буде в списку.

Дві провідні вітчизняні компанії з інтелекту тілесного (embodied intelligence) разом подали тендер і виграли проєкт з закупівлі гуманоїдних двоногих роботів для компанії, що належить China Mobile: загальна сума — 124 млн грн, що на той час було найбільшим одноразовим замовленням гуманоїдних роботів у країні.

Серед замовлення на 1.3 млрд грн від UBTECH, яке розкривається в аналітичному звіті «CICC/银河证券», чотири замовлення типу центрів збору даних — Гуансі, Цзицунь, Фанчэнган і Цзюцзян — сумарно майже 700 млн грн, а замовники — усі структури з фоном місцевого держмайна.

Закупівлі державних підприємств мають внутрішній тиск, щоб співпасти з промисловою політикою; а місцеві уряди, як правило, «вмонтовують» закупівлі в обмін вигодами під час залучення інвестицій. Купівля роботів означає, що завдання «підтримки вітчизняних технологій» виконано. Що саме робо́ти реально вирішили з точки зору виробничих проблем — це не є ключовим критерієм для цієї закупівлі.

Партнер Фонду інвестицій в акціонерний капітал Шанхай Пучан (上海浦昌) Ван Хань описує конкретний механізм: «Багато робототехнічних компаній, користуючись “хайпом” у галузі, під час перемовин з місцевим урядом щодо умов упровадження просять у тій самій розмові додатково, щоб уряд забезпечив асортимент і замовлення на закупівлю. Тобто залучення інвестицій і закупівлю пов’язують між собою. Попит створюється — а не виростає природним шляхом».

Залучення інвестицій в обмін на зобов’язання з закупівлі — цей ланцюг повністю розриває зв’язок між цифрами виробничої спроможності в сегменті постачання та комерційною перевіркою з боку попиту. Замовлення — реальні, але воно доводить, що працює ланцюг передачі політики, а не те, що роботи створили комерційну цінність.

Чжу Сяоху з фонду «金沙江创投» прямо сказав: «Раніше найголовнішим джерелом ринкового попиту були дослідження…… Сьогодні з’явився ще один новий клієнт — центральне держпідприємство купує їх назад, щоб поставити на рецепції та як “вітрину”».

Лю Цзі (蓝驰) — керуючий партнер Чень Вейгуан (陈维广), який твердо «за» гонитву за сегментом embodied intelligence, розповідає більш конкретний приклад: компанія «Чжиюань» (智元) співпрацює з автовиробниками на кшталт Chery, розгортаючи гуманоїдних роботів у закордонних салонах 4S — «Chery вважає, що якщо розмістити роботів у закордонних салонах 4S, то клієнти бачитимуть у цьому їхню високу технічність, а отже й те, що авто — кращі. Але здебільшого це використання в закритих сценаріях, наприклад, у фабриках, логістиці, на складах, в аптеках, а ще є цікавіші “ігрові” сценки, як-от салони 4S — більше як демонстрація».

Такі замовлення зазвичай не мають угод про рівень сервісу, немає жорстких пунктів щодо реакції на відмови, інформація про пролонгації трапляється рідко, а замовник ніколи не публікує фактичні дані використання роботів. KPI замовника — це «виконати закупівлю», а не «робот створив цінність». Саме ця різниця — найпростіший критерій, щоб визначити, що є сигналом політики, а що — комерційним сигналом.

Ринок, який породжують такі закупівлі, має свою внутрішню крихкість. Справжній попит у промисловості не коливається від показників перегляду гала-вечора, і не з’являється через візит міського керівника.

Стажери на виробничій лінії

Термін «навчання» («实训») проходить крізь повідомлення робототехнічних компаній, інтерв’ю з керівництвом і продавцівських аналітичних звітів, формулювання дуже узгоджені, але сенс рідко хто ставить під сумнів.

У звіті «Масове виробництво — рік становлення, сто шкіл змагаються» (《量产元年，百家争鸣》) від Східного цінного паперу (东方证券) описується, як UBTECH Walker S1 заходить у компанії на кшталт BYD, Geely, Foxconn тощо: уживається означення «проводити навчальні тренування» («进行实训»), і вказується, що потрібно «через 18–24 місяці навчання на виробничій лінії поступово досягати масового виробництва». У зосередженому на «рік масового виробництва» оптимістичному звіті ключовим дієсловом у сценарії автозаводів є «тренувати», а не «розгортати».

«Навчання» і «розгортання» — це абсолютно різні за природою речі. «Розгортання» означає, що сторона Б передає стороні А виробничу продуктивність; «навчання» означає, що робот у фабриці є об’єктом, якого тренують, а фабрика надає реальні сценарії та дані операцій — і лише тоді реальні вигоди отримує компанія, що виробляє роботи.

Якщо говорити мовою комерційної логіки: на платному етапі навчальних тренувань фабрика фактично допомагає робототехнічній компанії з розробкою. Просто ці витрати на розробку інколи бере на себе фабрика, інколи вони відображаються як символічна сума контракту, а інколи це взагалі пакують як «стратегічну співпрацю». В галузі є одне пряме формулювання, яке підтверджує цей висновок: «Укладають не договір купівлі-продажу, а договір про стратегічну співпрацю».

Наприклад, у випадку з Dongfeng Liuzhou (东风柳汽) замовлення на 20 Walker S1 вказане в інституційних аналітичних звітах як «переважно вже відвантажено», і воно справді присутнє у статистиці відвантажень. Але якщо розібратися: масштаб — 20 одиниць, сценарій — автомобільна фабрика, використовують все ще попереднє покоління S1, а не найновіший S2. Кожен вимір вказує на той самий висновок: це платне навчання, а не масштабне розгортання для заміни людей.

Ще переконливіше проблему пояснює інше: серед усіх публічно розкритих кейсів співпраці з автовиробниками наразі немає жодного, де було б розкрито фактичну тривалість роботи, частоту відмов чи рівень виконання завдань. Справжнє комерційне розгортання клієнти не стали б тримати в такій глибокій тиші щодо цих даних.

Чому навчання досі не перетворюється на розгортання?

Один із галузевих спостерігачів, близький до реальної експлуатації на заводі, зазначив: «Навіть якщо досягти 99% успіху на конкретних діях, цього може бути недостатньо, бо машина щодня виконує великий обсяг повторюваної роботи, і 1% невдач буде накопичуватися; кожна невдача може призвести до зупинки виробничої лінії. У симульованому сценарії успіх може становити 90%, але на місці залишиться лише 60%».

Логіка відмовостійкості на промислових лініях зовсім інша, ніж у лабораторії: перші прагнуть нульових відмов і стабільності, а не середнього рівня успішності.

Засновник «Qianxun Intelligent» Хань Фэнтао описує складність ще відвертіше: «Галузь embodied intelligence лише починається, апаратна частина гуманоїдних роботів теж лише починається — два дуже ранні етапи злиття технологій поєднуються, щоб узятися за дуже складну справу. Це дуже важко».

Мотиви, з якими автозаводи роблять такі пілоти, теж варто поставити під сумнів. BYD, Xiaomi та інші автовиробники самі формують напрям роботобізнесу; конкуренти в закупівлях у значній мірі є частиною конкурентного дослідження. Частина автозаводів перебуває під тиском промислових політик міста, і включення місцевих компаній-роботів у продуктову екосистему — це по суті підтримка ланцюга постачання. Усе це не є результатом комерційної логіки «робот вирішить виробничі проблеми».

Є один критерій, щоб відрізнити, це пілот чи справжня закупівля: хто ухвалює рішення. У пілотах автозаводу рішення здебільшого приймають інноваційні або стратегічні інвестиційні підрозділи, і оцінюють технічну здійсненність. У реальних промислових закупівлях рішення приймає виробничий виробничо-операційний відділ, і оцінюють коефіцієнт заміщення витрат і підвищення потужності (продуктивності). Якщо перше провалюється — проєкт завершується; якщо друге провалюється — доводиться брати на себе комерційну відповідальність.

За цим критерієм, якщо оцінити всі публічно розкриті кейси співпраці автозаводів, жоден не проходить поріг.

Покупці «зникають»

Щоб оцінити, чи формує замовлення справжню комерційну верифікацію, критерій не складний: закупівельник ухвалює рішення самостійно, спираючись на логіку заміщення за витратами, має чітке визначення завдань і критерії приймання; якщо стається провал — є комерційні наслідки; закупівельник готовий публічно підтвердити (поручитися) сказане. Ці чотири умови мають бути виконані одночасно.

Якщо застосувати цей критерій до всіх кейсів, які наразі розкриті публічно, майже неможливо знайти жодного повного «замкненого кола».

Публічна позиція засновника робота-орієнтованої компанії Ван Цянь (自变量机器人) — найпряміша кваліфікація цього стану: «Критерій комерціалізації є лише один: щоб клієнт отримав позитивний ROI. Клієнт купує робот, щоб замінити людей: чи стане це ефективніше, чи дозволить підвищити ефективність протягом довшого часу — якщо це вдається, то це зараховується. Але зараз на ринку немає жодного, хто може це зробити».

Він також додає: ті компанії, які вже заявляли про комерційне впровадження та досягнули виручки понад 100 млн грн, по суті роблять все ще те саме — науково-дослідні/освітні програми й ринок «зустрічання гостей і вистави», а на заводі виконують просту повторювану роботу — «насправді це різновид PR-активності».

Цей висновок також знайшов відгук у колах венчурного капіталу. Партнер Sequoia China (红杉中国) Гун Юань (公元) сказав: «Компанія не може покладатися лише на demo, на показові інженерні проєкти; потрібно знайти справжній шлях комерціалізації, який створює цінність…… Загальна вартість, щоб робот виконав завдання, має бути нижчою за місцеву вартість людської праці, і при цьому якість має бути кращою. Лише тоді хтось точно заплатить».

Підтекст дуже ясний: на його думку, саме demo та демонстраційні інженерні проєкти — те, на чому зараз живе велика кількість компаній, а не реальна комерційна цінність. Такий погляд з’являється у людини, яка довго і регулярно інвестує в цей сектор — і це означає, що інвестиції не ґрунтуються на чіткій комерційній логіці.

Це також можна підтвердити самим шляхом «як потрапити на завод». Як описують галузеві спостерігачі, близькі до кількох компаній-вендорів, завод не буде самостійно витрачати гроші, щоб завести на виробничі потужності партію «роботів, які нічого не вміють і ще заважатимуть виробництву».

Тому ключове питання — «хто дає тобі можливість потрапити на завод», а не «що саме робот може робити». Поточні шляхи входу на завод здебільшого включають: зв’язки через акціонерів, потребу в технологічному підтвердженні від стратегічних партнерів, взаємообмін вигодами в ланцюгу постачання між верхом і низом, а також урядове сприяння («посередництво»). У цьому переліку шлях «через те, що робот може замінити людей, а завод, виходячи з економічної раціональності, автономно робить закупівлю» наразі відсутній. Логіка входу на завод — це не витягування попитом, а керування через стосунки.

На даному етапі застосування гуманоїдних роботів перебуває на стадії дослідження й запуску пілотів; головним чином це тестування в компаніях, що мають потребу в автоматизації та інтелектуалізації…… а їх широкомасштабне застосування досі обмежене такими чинниками, як витрати, технології та рівень прийнятності на ринку.

Компанія №1 у світі за обсягом відвантажень у своїх документах для лістингу використовує слова «дослідження» та «пілот», і це не є скромністю: це найбільш точний офіційний опис реального «забарвлення» поточної комерціалізації.

Найближчий до реальних комерційних замовлень кейс — це те, що один провідний бренд роботів надавав сервіс для номерів у готелі Marina Bay Sands у Сінгапурі та здійснював навігацію для мандрівників арабською мовою в аеропорту Дубая. Але в цих двох випадках не розкрито жодних подальших даних: кількість розгорнутих одиниць, сума контракту, записи про відмови, ситуація з продовженням контрактів; готель і аеропорт також не зробили публічних заяв.

Ця мовчанка сама по собі є сигналом. Саме клієнти, які реально «протягнули» комерційну логіку, мають мотивацію відкрито сказати: «Я купив стільки-то одиниць, використовував їх стільки-то часу, заощадив стільки-то грошей».

Відсутність даних означає, що перевірка ще не відбулася.

Технічні можливості — це жорстке обмеження

Проблема структури замовлень врешті-решт зводиться до технічних можливостей.

Якщо продукт не може продатися під справжні комерційні замовлення — то це або тому, що він занадто дорогий, або тому, що ним незручно користуватися, або тому, що є обидві причини. Стан гуманоїдних роботів наразі такий, що виконуються обидві умови одночасно.

Оцінки ефективності гуманоїдних роботів у поточних промислових сценаріях у всіх сторін дуже узгоджені. Головний офіцер бренду UBTECH Тан Мінь (谭旻) надав цифру 30% щодо ефективності людської праці й прогнозує, що на початку 2026 року зможе перевищити 50%; компанія Leju Robotics (乐聚机器人) стверджує, що ефективність у промислових сценаріях близька до 50% від людської; Star Move Yuan (星动纪元) заявляє, що в частині реальних промислових сценаріїв вона вже досягла понад 70%; незалежний аналітичний звіт Morgan Stanley дає цифру 30%.

Різниця між тим, що самі виробники повідомляють, і тим, що оцінюють треті сторони, очевидна — і це вже стало нормою. Але навіть якщо прийняти найоптимістичніші цифри виробників, висновок все одно невтішний: ефективність 70% означає, що робот виконує ті самі завдання, витрачаючи в 1.4 раза більше часу людини; якщо прийняти цифру Morgan Stanley 30%, тоді потрібно 3.3 раза. Жодна цифра не підтримує логіку закупівлі «робот дешевший за людей і зручніший у використанні».

Поза цифрами — ще відвертіші «реальні польові спостереження». Наближений до спостереження за операціями під час демонстрацій описує деталь: під виглядом того, що робот «доглядає за людьми», реальність часто така, що «3 люди доглядають за 1 роботом» — на демонстраційному стенді бек-офісу це регулярно видно: ряд роботів лежить на підлозі, очікуючи втручання людини. Після перегляду демонстрації проєкту Ван Хань так відгукнувся: «Лише щоб привести до порядку взуття — і розпізнавання з обчисленнями забрали хвилину. Якщо навіть базові домашні справи він робити не вміє, про що тоді говорити — “як увійде в кожну сім’ю”?»

Недостатня ефективність у поєднанні з високими витратами призводить до дуже суворих розрахунків ROI.

Ціна закупівлі одного гуманоїдного робота зараз близько 10 тис. юанів. Припустимо, він замінює одного працівника з місячною зарплатою 5000 юанів: тоді термін окупності тільки за рахунок витрат на придбання обладнання становитиме близько 20 місяців. І той факт, що ефективність лише 30%–50% від людської, означає, що для отримання такого ж обсягу продукції потрібно 2–3 робота. Після перерахунку повний термін окупності складе понад 40–60 місяців. Це ще не враховує витрати на обслуговування, втрати від відмов, а також додаткові витрати на інтеграцію, спричинені тим, що в галузі рівень стандартизації нині дуже низький.

Останнє часто недооцінюють. Головний офіцер бренду UBTECH Тан Мінь має на це прямий опис: «Сьогодні в галузі гуманоїдних роботів стандарти у програмному та апаратному забезпеченні не повністю визначені — це дуже далеко до справжнього стандартизованого виробництва. У всіх етапах бракує стандартизованих інтерфейсів, через що витрати на інтеграцію та складність процесів дуже великі. Якщо обсяги виробництва великі, покладатися на те, що інженери “збирають вручну” (手搓), нереально». Це означає, що навіть якщо собівартість самого робота знизиться, приховані витрати системної інтеграції все одно залишатимуться високими.

Коли витрати знизяться?

Є дані досліджень: очікується, що до 2035 року ціни на компоненти роботів у світі знизяться приблизно на 70%. Це означає, що рішення про заміщення людей на основі суто економічної раціональності стане можливим у масштабах лише ближче до середини 2030-х років. До цього — хто купує роботів і навіщо вони їх купують — відповідь, імовірно, буде не «завод закуповує автономно на основі логіки зниження витрат».

Цей висновок уже впливає на логіку розподілу активів частини інвесторів. Ван Хань прямо зазначає: він у своїх інвестиціях у сегмент embodied intelligence навмисно обходить виробників повних комплектів і натомість фокусується на верхньому рівні ланцюга — на постачальниках і компонентах: «Виходжу з боку постачальників або окремих вузлів і деталей, тому що цей попит — найреальніший: нижній рівень дійсно потребує певних типів компонентів, і це досить чітко». Обирати верхній рівень і уникати «повних машин» — це раціональний вибір: комерційна логіка в сегменті повних комплектів ще не запущена, але попит на компоненти — реальний.

У нього є конкретний референс для «реальних потреб»: «Промислові роботи, наприклад Mechumand（梅卡曼德） — вони реально підвищують ефективність і вирішують конкретні проблеми, наприклад сортування, тому вони мають цінність. А в embodied цьому сегменті, окрім деяких демонстрацій “для краси”, чи може він вирішити реальні потреби? Якщо колись зможе — тоді й з’явиться визнання клієнтів. Зараз його ключова проблема — те, що він ще на стадії технологічного розвитку, тож базовий попит справді не видно».

Сценарії фіксовані, задачі поодинокі, надійність можна виміряти. Це саме те, чого гуманоїдним роботам наразі бракує найбільше. Універсальність — це і перевага гуманоїда, і його тягар: що універсальніший робот, то складніше задовольнити вимоги до стабільності на рівні промисловості в будь-якому конкретному сценарії.

Усередині галузі тихо змінюється наратив. Один інвестор описує так: «Ця хвиля великого наративу про універсальні embodied-моделі практично вже вийшла; з цього року почнуть з’являтися “embodied” під конкретні сценарії впровадження…… і будуть поступово чекати день, коли embodied стане зрілим».

Коли наратив про те, що «універсальні гуманоїдні роботи перевернуть усе», важко довго підтримувати для фінансування, галузь починає переходити до менших, більш конкретних сценаріїв — логістичне сортування, видача ліків у аптеках, складське переміщення. У цих сценаріях є спільне: середовище відносно структуроване, задачі відносно одноманітні, простір для помилок — відносно більший.

Але наратив, який підтримує поточні оцінки, ніколи не був «робот у аптеці забирає й видає ліки», це був «гуманоїдний робот повністю замінює людей на заводі». Перше наближається до реальності, друге залишається далеко. Відстань між цими двома — товщина «мильної бульбашки» у поточних оцінках.

Источник статті: NashNova

Попередження про ризики та застереження про звільнення від відповідальності

        На ринку є ризики, інвестиції потребують обережності. Ця стаття не є персональною інвестиційною рекомендацією та не враховує особливі інвестиційні цілі, фінансовий стан чи потреби окремих користувачів. Користувачам слід оцінити, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки, викладені в цій статті, їхньому конкретному становищу. Інвестування на підставі цього — на власний ризик і відповідальність.