Kurz gefasste Zusammenfassung in verständlicher Sprache
Yusu Technology, das einst durch die Unterstützung von Huang Renxun und die schnelle Beteiligung von Lenovo viel Aufmerksamkeit erregte und als „erstes Aktienunternehmen im Bereich der humanoiden Roboter“ galt, erlebte nach seinem Börsengang einen starken Kursverfall – der Aktienkurs fiel von einem Höchststand von 1100 Yuan auf die Hälfte. Im ersten Halbjahr dieses Jahres stieg die Finanzierung im gesamten Bereich der körperlichen Intelligenz um das Fünffache, und insgesamt wurden 93,5 Milliarden Yuan in das Geschäft investiert. Es entstanden 22 Roboterunternehmen mit einem Marktwert von über 10 Milliarden Yuan. Doch die meisten Unternehmen, die Roboter herstellen oder Algorithmen entwickeln, verlieren Geld. Viele der als „kommerzielle Aufträge“ beworbenen Projekte dienen lediglich der Show und sind nicht wirklich dazu bestimmt, die Arbeit von Menschen zu ersetzen. Stattdessen sind es kleine Unternehmen, die keine Roboter herstellen oder große Modelle entwickeln, sondern Menschen anstellen, um den Robotern Bewegungen beizubringen und Daten zu liefern. Diese Unternehmen haben so viele Aufträge, dass sie sie nicht alle bewältigen können – ihr Gewinn liegt sogar bei 30 Prozent, was höher ist als in den meisten traditionellen Branchen. Sie sind somit die ersten im gesamten Industrieketten, die tatsächlich Geld verdienen.
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Detaillierte Analyse
1. 90 Milliarden Yuan an heißem Kapital fließen zunächst nicht in Roboterunternehmen, sondern in die Taschen von „Datenlieferanten“
Viele dachten, dass diejenigen, die Roboter herstellen oder die Hardware für Gelenkmotoren produzieren, als Erste Geld verdienen würden. Doch die Realität ist anders: Der gesamte Markt steckt derzeit in einem Mangel an Daten – es gibt nur 500.000 Stunden an Daten, die den Anforderungen entsprechen. Um Roboter in der realen Welt effektiv einsetzen zu können, wären jedoch mindestens mehrere Millionen Stunden an Daten erforderlich, was einem Mangel von über 99 Prozent entspricht. Selbst wenn die Bewertung von Roboterunternehmen auf mehrere Milliarden Yuan steigt, können sie ohne ausreichende Trainingsdaten nicht effektiv arbeiten. Daher fließt das heiße Kapital direkt in die Beschaffung von Daten. Dadurch entstand ein Markt ohne Wettbewerb, bei dem die Nachfrage extrem hoch ist: Frühere Teams, die Daten für das autonome Fahren annotierten, wechselten zum Sammeln von Daten für die körperliche Intelligenz und konnten innerhalb von zwei Monaten drei Niederlassungen in Städten der mittleren und unteren Ebene eröffnen – ohne Probleme mit Aufträgen. Das bedeutet, dass der gesamte Markt noch nicht einmal mit dem Verkauf von Robotern begonnen hat, während bereits Geld an diejenigen gezahlt wird, die die Roboter mit Daten versorgen.
2. Der Kern dieses Geschäftsmodells besteht in der Ausbeutung des Lohnunterschieds zwischen Stadt und Land
Das Geschäft mit der Datenerfassung funktioniert nach einem typischen „Auftragnehmer-Modell der Industriekette“:
- Die Roboterunternehmen bieten für die Erstellung von Daten zu Greifbewegungen etwa 100 Yuan pro Stunde an.
- Große Auftragnehmer übernehmen die Aufträge und subventionieren sie an untere Unternehmen, die die Daten für 70–90 Yuan pro Stunde an die Sammler weitergeben.
- Die Sammler zahlen ihren Mitarbeitern nur 40–70 Yuan pro Stunde.
Um den Gewinn zu maximieren, eröffnen diese Unternehmen ihre Niederlassungen nicht in großen Städten wie Peking, Shanghai, Guangzhou oder Shenzhen, sondern in Städten der mittleren und unteren Ebene, wo die Mieten niedrig und die Lohnkosten gering sind. Es ist fast kein Hindernis, Mitarbeiter einzustellen – sie müssen nur lesen können, haben keine besonderen Bildungsanforderungen oder Geschlechtervorgaben. Ein Neuling kann nach drei Tagen mit der Arbeit beginnen und mit 4–5 Stunden täglich mehr als 1600 Yuan verdienen – mehr als die meisten Supermarkt-Kassierer oder Milchshake-Läden. Das einzige Problem ist die Personalführung: Die Mitarbeiter müssen immer wieder die gleichen einfachen Bewegungen ausführen, was sehr monoton ist. Viele kündigen nach wenigen Tagen. Selbst Jindongs Plan, in Suqian eine Sammelanlage für 100.000 Mitarbeiter zu errichten, verläuft langsamer als erwartet – das Problem liegt in der schwierigen Personalführung und der unzureichenden Produktivität.
3. Eine seltsame Umkehrung im Markt: Je intelligenter die Roboter, desto mehr Personal wird benötigt
Es herrscht allgemein Einigkeit, dass Roboter nur dann effektiv arbeiten können, wenn genügend Daten vorhanden sind. Frühere ausländische Teams nutzten 1 Million Stunden an Daten aus der menschlichen Perspektive, um die Erfolgsrate von Robotern in hochpräzisen Anwendungen von 20 auf 90 Prozent zu erhöhen. Heute benötigen die Roboterunternehmen Millionen Stunden an Daten – sie fürchten nicht, zu viel zu kaufen, sondern dass es an Daten mangelt. Dadurch entsteht ein paradoxes Phänomen: Je intelligenter die Roboter werden, desto mehr Personal wird benötigt. Umso mehr Personal müssen die Unternehmen jetzt einstellen, um die Roboter mit Daten zu versorgen. Die Kosten für die verarbeiteten Daten liegen bei 300–500 Yuan pro Stunde; für besonders anspruchsvolle Daten sogar bei über 1600 Yuan pro Stunde – mehr als der Wochenlohn eines gewöhnlichen Arbeiters. Der Markt versucht noch, genügend Daten für verschiedene Anwendungsszenarien zu sammeln – doch es fehlen geeignete Orte. Daher teilen sich mehrere Roboterunternehmen die gleichen Räumlichkeiten und nutzen ihre Geräte abwechselnd, um die Kosten zu senken.
4. Ein „grauer“ Markt, bei dem Unternehmen gegenseitig Aufträge erzeugen, um ihre Bewertungen zu steigern
Der Gewinnmodus im Bereich der körperlichen Intelligenz basiert noch nicht auf dem Verkauf von Robotern an Kunden, sondern auf einem inneren Kreislauf: Lokale Behörden kaufen Produkte von Roboterunternehmen, um ihre Bewertungen zu verbessern, und beauftragen anschließend Datenlieferanten mit der Datenerfassung. Die Roboterunternehmen erhalten so viel „hochwertige Trainingsdaten“ und können ihre Bewertungen auf dem Kapitalmarkt weiter steigern, um mehr Geld in der nächsten Finanzierungsrunde zu erhalten. Dieses Verhalten ähnelt dem in der AI-Branche: Kapital fließt in große AI-Unternehmen, die wiederum einen Großteil des Geldes für NVIDIA-Grafikkarten ausgeben. Alle steigern gegenseitig ihre Ergebnisse und blähen die Bewertungspopulation auf. Nur die Unternehmen, die Daten sammeln oder Grafikkarten verkaufen, verdienen tatsächlich Geld.
5. Derzeit wird nur vorübergehend schnell Geld verdient – die guten Zeiten der Datenlieferanten sind begrenzt
Die Unternehmen, die durch die Ausbeutung von Lohnunterschieden Geld verdienen, profitieren von den frühen Gewinnen der Branche. Diese guten Zeiten werden jedoch nicht ewig anhalten. Der gesamte Bereich der körperlichen Intelligenz ist noch drei Hürden von der tatsächlichen Marktreife entfernt: Zunächst fehlen noch Millionen Stunden an Daten, die Roboter befinden sich noch in der Testphase, und die meisten Unternehmen verlieren weiterhin Geld. Sobald genügend Daten vorhanden sind oder die Roboter selbst in der realen Welt Daten sammeln können, wird dieses Geschäftsmodell enden. Die „Datenlieferunternehmen“ in Städten der mittleren und unteren Ebene legen nur die Grundlagen für die zukünftige Roboterindustrie und verdienen vorübergehend schnelles Geld.