Nach Jahren, in denen chinesische humanoide Roboter mit Laufen, Tanzen und Saltos Aufmerksamkeit erregten, hat die Branche ihren Fokus verlagert. Laut einem Reuters-Bericht vom 2. November 2026 konzentrieren chinesische Unternehmen ihre Ressourcen nun auf eine andere Herausforderung: die künstliche Intelligenz zu entwickeln, die diese Maschinen für eine breitere Palette von Aufgaben nützlich machen könnte.
Dieser Wandel befeuert einen Investitionsboom bei verkörperter KI — Software, die es einem Roboter ermöglicht, seine Umgebung zu verstehen, unbekannte Aufgaben zu erlernen und sich anzupassen, ohne für jede Funktion programmiert werden zu müssen. Nach Daten des Forschungsunternehmens ITjuzi, die Reuters zitiert, sammelten chinesische Embodied-AI-Unternehmen im ersten Halbjahr 2026 in 322 Deals 93,5 Milliarden Yuan, etwa 13 Milliarden US-Dollar, ein — fünfmal so viel wie ein Jahr zuvor. Die Finanzierung erreicht zunehmend auch spezialisierte Entwickler von Roboter-Intelligenz, nicht nur Hardwarehersteller.
„Sie sind zu dem Schluss gekommen, dass die Marge nicht von der Hardware, sondern vom Gehirn kommen wird“, sagte Dermot McGrath, Gründer der Shanghaier Beratung ZenGen Labs, gegenüber Reuters und beschrieb damit den Preisverfall bei Hardware. Für Spirit-AI-Mitgründer Gao Yang ist „das Gehirn tatsächlich das schwächste Glied im gesamten Robotik-Stack“.
In den USA entwickeln Start-ups wie Physical Intelligence, Skild AI und Generalist Software, um Robotern verschiedene Fähigkeiten ohne umfangreiches Nachtraining beizubringen. Generalist gibt an, dass sein Modell GEN-1.5 nach einer Demonstration von 3 bis 12 Sekunden rund 60 % einfacher Aufgaben erledigte. In China veröffentlichte X Square Forschung, die zeigt, dass Roboter Manipulationsfähigkeiten aus einem einzigen menschlichen Video erlernen, ohne das Modell für jede Aufgabe neu zu trainieren. Nach Angaben der Unternehmen selbst hätten X Square, Galaxea und Spirit AI jeweils eine Bewertung von rund 3 Milliarden US-Dollar erreicht — das sind Unternehmensangaben, keine unabhängige Bewertung.
Das Training ist der Engpass. Anders als Chatbots, die aus Internettexten lernen, brauchen Roboter Beispiele für physische Interaktionen. Spirit AI stellte rund 1.000 Menschen ein, um alltägliche und industrielle Tätigkeiten aufzuzeichnen; ACE Robotics nutzt tragbare Sensoren, um Bewegungen und Griffkräfte von Beschäftigten zu erfassen; Ant Groups Robotik-Einheit Robbyant gibt an, ein Modell mit 160.000 Stunden Material trainiert zu haben, darunter 50.000 Stunden menschengeführter Roboterbewegungen; DexForce nutzt computergenerierte Umgebungen und gibt an, einige industrielle Aufgaben innerhalb von 6 bis 8 Stunden für den Einsatz vorzubereiten, mit Erfolgsquoten von über 99,9 % bei definierten Präzisionsoperationen.
Tests in der realen Welt laufen bereits: Reuters berichtet, dass Spirit-AI-Roboter bei Batterietests im CATL-Werk Zhongzhou flexible Kabel verbinden, mit einer Einsteckerfolgsquote von über 99 %, und dass Robbyant-Roboter Bestellungen in zwei Shanghaier Apotheken bearbeiten, wobei Mitarbeitende die Medikamente vor dem Versand prüfen. Dennoch hat sich kein Anbieter als klarer Marktführer etabliert, und der größere Preis — Software, die neue Aufgaben ohne umfangreiche Anpassung erlernt — bleibt offen.
Gegenwind bleibt bestehen: Engpässe bei fortschrittlichen Nvidia-Chips aufgrund von US-Exportkontrollen und eine straffere IPO-Finanzierung vor dem Hintergrund regulatorischer Bedenken über überhöhte Bewertungen und eine überbesetzte Branche. Unitree-Gründer Wang Xingxing sagte im vergangenen Monat, das Unternehmen habe OpenAIs GPT-6 an Robotern mit ermutigenden Ergebnissen getestet, und beschrieb einen möglichen „ChatGPT-Moment“ der Robotik, den er als erreicht ansehen würde, wenn Roboter 80 % der Aufgaben in 80 % unbekannter Umgebungen anhand gesprochener Anweisungen erledigen. Der von Reuters zitierte Berater Georg Stieler mahnt: Ein Durchbruch in Demonstrationen bedeute allein noch nicht, dass Roboter für einen breiten kommerziellen Einsatz bereit seien — in diesem Fall müsse man Jahre, nicht Monate, hinzurechnen.
Bildnachweis: Global Banking & Finance Review, zur Illustration des Reuters-Berichts über Robotik und verkörperte KI.
Quellen: Reuters, „China’s robot makers have mastered the moves. Now comes the race for brains“ (2. November 2026); Global Banking & Finance Review.
Transparenz: Dieser Text wurde mit KI-Unterstützung auf Grundlage öffentlicher Internetquellen erstellt; die Fakten wurden anhand der zitierten Quellen geprüft. Details und Aktualisierungen finden Sie in den Originalquellen.
Muse
