Китайська робототехнічна індустрія стоїть на порозі тектонічного зсуву. Голова ACE Robotics Ван Сяоган прогнозує, що вже до кінця 2027 року ми станемо свідками «моменту ChatGPT» для втіленого штучного інтелекту — того самого переломного етапу, коли технологія з лабораторної дивини перетвориться на масовий комерційний продукт. На мою оцінку, це вкрай амбітний, але цілком реалістичний таймінг, враховуючи поточні темпи розвитку.
Ключовими драйверами цього прориву стануть два фактори: принципово досконаліші моделі керування роботами та експоненційне розширення масивів даних про реальну фізичну взаємодію. Однак, як підкреслює Ван, повномасштабне комерційне впровадження технології займе ще чотири-п'ять років після цього моменту.
Проблема не в «залізі», а в «мозках»
Сучасні гуманоїди вже демонструють вражаючі фізичні можливості — вони бігають, танцюють і виконують вузькоспеціалізовані завдання. Але їхня головна слабкість — нездатність адаптуватися до незнайомого середовища та широкого спектра дій. В ACE Robotics слушно вказують, що обмеженням є не апаратна частина, а моделі ШІ. Системи втіленого інтелекту повинні в реальному часі сприймати оточення, інтерпретувати інструкції, прогнозувати наслідки та приймати рішення про рухи.
Для вирішення цього завдання стартап розробляє модель Kairos, яка поєднує сприйняття, мультимодальне розуміння, симуляцію фізичного середовища та планування поведінки. Вже у липні компанія заявила про перше місце в чотирьох тестах для втіленого ШІ. Показово, що відкрита версія Kairos-4B, попри скромні 4 млрд параметрів, обійшла в публічних бенчмарках таких гігантів, як Nvidia Cosmos 3 і Lingbot від Ant Group. Це підтверджує, що ефективна архітектура може бути важливішою за сиру обчислювальну потужність.
Дефіцит даних — головне гальмо індустрії
Критичною проблемою залишається нестача даних про реальну фізичну взаємодію. Уся індустрія за останні роки зібрала лише близько 100 000 годин таких записів — цього катастрофічно мало для навчання фундаментальних моделей. Традиційний підхід із телеуправлінням в екзоскелетах вкрай повільний і дорогий.
ACE Robotics пропонує елегантне рішення: компанія оснащує легкими датчиками звичайних працівників на реальних виробничих лініях і записує їхні природні дії. За два роки стартап розраховує накопичити десятки мільйонів годин даних — це створить колосальну конкурентну перевагу.
Плани експансії та стратегія зниження залежності
Компанія вже тестує свої моделі в безпілотній роздрібній торгівлі, готельному сервісі та логістиці, використовуючи гуманоїдів від Unitree, AgiBot і Fourier. Амбітні плани передбачають впровадження технології щонайменше в 1000 магазинів протягом року та розширення до 10 000 до кінця другого року. Примітна й стратегія диверсифікації обчислювальних потужностей: поряд з акселераторами Nvidia використовуються китайські чипи Rhino Tech і Digua Robotics — це знижує вартість і зменшує залежність від західних постачальників.
З моменту заснування в липні 2025 року ACE Robotics залучила понад $100 млн від Ant Group і SenseTime та готується до IPO. На тлі переглянутого прогнозу Morgan Stanley (зростання поставок китайських гуманоїдів у 2026 році з 28 000 до 50 000 пристроїв), ставки в цій гонці вкрай високі.
Мій висновок: ACE Robotics демонструє рідкісне розуміння того, що в робототехніці перемагає не той, у кого краще «залізо», а той, хто забезпечить ШІ якісними даними про реальний світ. Якщо темпи збору даних збережуться, прогноз Вана може виявитися навіть консервативним.