ゴールドマン・サックス：中国ロボットメーカー14社、2027年に本格普及へ

ゴールドマン・サックスの最新レポートは、ヒューマノイドロボットに対する短期的な期待に冷や水を浴びせ、中国の主要企業14社による大規模な商業化は2027年以前に始まる可能性は低く、膨大なデータのボトルネックを解決できるかどうかが極めて重要であると予測している。業界の焦点は、単純なVision-Language-Action（VLA）モデルから、VLAと世界モデルを融合させた、より複雑で実行重視のAIスタックへとすでに移っている。

ゴールドマン・サックスのアナリスト、ジャクリーン・ドゥ氏は、中国のロボット企業14社を訪問した後に発表されたレポートの中で、「業界の議論はすでに単一のVLAの枠組みを超え、実行を中心としたマルチモーダルAIスタックへと進んでいる」と述べた。レポートは、これらの新しいモデルを実用化するためには、数千万時間に及ぶ高品質な現実世界のデータで学習させる必要があり、それが現在業界が直面している課題であると指摘している。

技術的なコンセンサスは、実行前に結果を予測し動作を検証する機能層として世界モデルが機能し、現実世界での堅牢性を高めるという、この新しいハイブリッドアーキテクチャに急速に収束しつつある。これを支えるために、モデルのパラメータ数は数十億規模から400億〜800億の範囲へと上昇している。技術的な進歩にもかかわらず、レポートは、ほとんどのプロジェクトが依然として概念実証（PoC）の段階にあり、産業および物流用途に明確に焦点を当てていると述べている。

投資家に対して、レポートは短期的な期待を抑える一方で、長期的な楽観論を補強しており、主要なマイルストーンは概念的なパイロット運用からスケーラブルで収益性の高い展開への移行であると示唆している。コストを抑えながら品質を確保するという複雑なプロセスが今後3〜5年の中心的な課題となり、最終的に14社のうちどの企業が市場をリードするかを決定することになる。

## モデルのレシピからデータアーキテクチャへ

中国のロボットメーカーにとっての核心的な課題は、もはやAIモデルの「レシピ」だけではなく、それらを育てるためのインフラを構築することにある。ゴールドマンのレポートによると、業界の焦点は、現実世界の相互作用から高品質で多次元のデータを確実に生成できるスケーラブルなアーキテクチャの構築に移っている。これは、単に異なるモデルタイプの長所を議論していた段階からの大きな転換を意味する。Agibot（逐際動力）の具身知能（エンボディドAI）部門の責任者である姚茂卿（ヤオ・マオチン）博士が最近のインタビューで述べたように、「ラボでのデモと現実世界での展開の間には巨大なギャップ」があり、動作、操作、そして失敗の物理データを取得することは「極めて高コスト」である。

このデータ取得の課題は、2つの異なる戦略を生み出している。PaXini（帕西尼）のような一部の企業は、政府の支援を受けた中央集中型の「データファクトリー」を建設しており、すでに中国全土で5つの施設が稼働している。一方で、Galaxea（銀河通用）やSpirit AI（自変量機器人）などは、すでに導入されているシステムやVRシミュレーションからデータを収集する分散型のアプローチを採用している。データ自体が貴重な資産となりつつあり、UBTech（優必選）などの企業は、データファクトリーに対する政府の需要が2026年までに重要な収益源になると見込んでいる。

## 2027年に始まる現実的な商業化への道

2027年から2029年の間に始まると予測される大量導入への道は、明らかに現実的であり、産業の実態に即している。ゴールドマンが特定した初期の機会は、工業製造や物流などの標準化された、あるいは半構造化された環境にあり、仕分け、資材運搬、検査などのタスクに焦点を当てている。これは、家庭に普及する前に、まず「投資収益率（ROI）がより明確な」産業シナリオから導入が始まると述べたAgibotの姚博士の見解と一致する。

実用性へのこだわりはハードウェアにも及んでいる。コストがかかり複雑な、完全なヒューマノイドの5本指の手の形状を追求する代わりに、多くのメーカーは、車輪付きのシャシーと2本または3本指のグリッパーを組み合わせた、より費用対効果の高い構成を選択している。この構成は、現在の産業用途の70%から90%に対応するのに十分であると考えられている。導入プロセスは体系的で、通常3〜6か月の概念実証段階を経て、顧客あたり50〜100台の大規模なパイロット展開を行う前に、最大1年間、50台未満の小規模なバッチテストが行われる。

レポートは明確なトレンドを強調している。ヒューマノイドロボット業界は「ロボットに何ができるか」という段階を過ぎ、「ロボットが生産性を生み出せるか」という段階に入っている。投資家にとって、これは最も重要な指標がもはやデモ動画の印象の強さではなく、現実世界のデータを取得し、価値の高い産業ワークフローにおいてパイロット展開を確保する企業の能力の実証であることを意味している。

この記事は情報提供のみを目的としており、投資勧誘を目的としたものではありません。