Resumen en lenguaje sencillo
La empresa YuShu Technology, conocida como la “primera acción de robots humanoides” y que ganó mucha atención gracias al apoyo de Steve Huang y la inversión urgente de Lenovo, vio su precio de las acciones caer a la mitad desde su punto máximo de 1100 yuanes poco después de su salida a bolsa. En la primera mitad de este año, la financiación en el sector de la inteligencia corpórea aumentó cinco veces, con 93.5 mil millones de yuanes invertidos. Surgieron 22 empresas de robots con una valoración de mil millones de yuanes cada una, pero la mayoría de las empresas que fabrican robots y desarrollan algoritmos están perdiendo dinero. Incluso la mayoría de los “pedidos comerciales” anunciados son solo para hacer una demostración y no para reemplazar realmente el trabajo humano. Por el contrario, son pequeñas empresas que no fabrican robots ni modelos grandes, sino que contratan personas para que hagan movimientos a los robots y les proporcionen datos. Estas empresas tienen tantos pedidos que no pueden atenderlos todos, y su margen bruto es del 30%, el más alto de la mayoría de las industrias tradicionales. Se han convertido en las primeras en ganar dinero de manera real en toda la cadena industrial.
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Desglose detallado
1. 90 mil millones de yuanes de capital fluyeron primero hacia los proveedores de datos, no hacia las empresas de robots
Muchos pensaban que las empresas que fabrican los cuerpos de los robots y los motores de las articulaciones serían las primeras en ganar dinero con la inversión en inteligencia corpórea, pero la realidad es diferente: el sector está atrapado en una escasez de datos. Solo hay 500,000 horas de datos de interacción física real que cumplen con los requisitos en China, mientras que se necesitan decenas de millones de horas para que los robots funcionen adecuadamente en el mundo real. Por lo tanto, las empresas de robots, incluso con valoraciones de miles de millones de yuanes, no pueden mejorar su rendimiento sin suficientes datos de entrenamiento. El capital fluye directamente desde las cuentas de financiación del mercado primario hacia los proveedores de datos. Esto ha creado un mercado sin competencia donde los pedidos superan la oferta: equipos pequeños que antes trabajaban en el etiquetado de datos para la conducción autónoma ahora se dedican a la recolección de datos para la inteligencia corpórea y pueden abrir tres bases en ciudades de tercer y cuarto nivel en menos de dos meses, sin problemas para obtener pedidos. Es como si el sector estuviera pagando por adelantado a las personas que proporcionan los datos necesarios para los robots.
2. El negocio se basa en la diferencia salarial entre áreas urbanas y rurales
El negocio de la recolección de datos es muy simple y sigue el patrón típico de un “subcontratista” en la cadena industrial:
- Las empresas de robots ofrecen entre 100 y 200 yuanes por hora por los datos de movimientos de las pinzas.
- Los contratistas principales reciben los pedidos y los subcontratan a empresas de recolección por 70 a 90 yuanes por hora.
- Las empresas de recolección pagan a los recolectores entre 40 y 70 yuanes por hora.
Para maximizar las ganancias, estas empresas no establecen sus bases en ciudades como Pekín, Shanghái, Guangzhou o Shenzhen, sino en ciudades de tercer y cuarto nivel como Suqian o Nanyang, donde el alquiler es más barato y el coste laboral es muy bajo. Se pueden contratar recolectores con poco o ningún requisito educativo; incluso los novatos pueden empezar a trabajar después de tres días, con un salario diario de 160 yuanes y un descanso mensual de cuatro días, lo que es más alto que el ingreso de un cajero en un supermercado o un trabajador en una tienda de té con leche. El único problema es la gestión del personal, ya que los recolectores tienen que repetir acciones simples (como tomar tazas, abrir puertas, sujetar piezas), lo que es muy aburrido. Muchos dejan el trabajo después de unos días. Incluso el plan de JD.com de establecer una base de recolección de 100,000 personas en Suqian no ha avanzado como se esperaba debido a problemas de gestión del personal.
3. Una situación extraña en la industria: cuanto más inteligentes son los robots, más personal se necesita
Hay un consenso general en el sector de que los robots necesitan suficientes datos para mejorar su rendimiento. Antes, equipos extranjeros usaban datos de 1 millón de horas de acciones desde la perspectiva humana para mejorar la precisión de los robots en escenarios de fabricación, aumentando la tasa de éxito del 20% al 90%. Ahora, las empresas de robots necesitan millones de horas de datos y no temen comprar más de lo necesario. Esto ha llevado a una situación contraintuitiva: para que los robots reemplacen al personal en el futuro, se necesita contratar a más personas para que los guíen y proporcionen datos. El costo de los datos disponibles para los fabricantes de robots ha aumentado a entre 300 y 500 yuanes por hora, y para datos de escenarios reales de alta calidad, incluso más de 1600 yuanes por hora, más que el salario de un trabajador común en una semana. El sector todavía está buscando escenarios y recursos para reunir datos.
4. Un fenómeno extraño creado por el capital: todos se apoyan mutuamente para mantener las valoraciones
El negocio de la inteligencia corpórea aún no se basa en la venta de robots a clientes; en lugar de eso, existe un ciclo interno en el que las unidades locales invierten en empresas de robots para obtener datos, que luego los venden a las empresas de robots, lo que les permite aumentar sus valoraciones y obtener más fondos en rondas de financiación. Este esquema es similar al de la industria de la IA: el capital invierte en empresas de modelos grandes de IA, que a su vez utiliza la mayor parte de los fondos para comprar tarjetas de video de NVIDIA. Todos inflan mutuamente las cifras de rendimiento, mientras que solo los proveedores de datos y los vendedores de tarjetas de video ganan dinero real.
5. El dinero actual es temporal; los buenos tiempos de los proveedores de datos tienen fecha de vencimiento
Las empresas que ganan dinero gracias a la diferencia de costos laborales están aprovechando los beneficios iniciales del sector. Pero el sector todavía está lejos del punto de comercialización masiva de robots. Falta reunir decenas de millones de horas de datos básicos, los robots aún están en la fase de prueba a pequeña escala y la mayoría de las empresas están perdiendo dinero. Cuando se reúnan suficientes datos o los robots puedan generar datos por sí mismos en el mundo real, este modelo de negocio basado en costos laborales bajos llegará a su fin. Las “fábricas de recolección de datos” ubicadas en ciudades de tercer y cuarto nivel están simplemente sentando las bases para la futura industria de robots, ganando dinero temporalmente.