На Ozon можно купить гуманоидного робота за два миллиона рублей. Кому дорого может взять в кредит за 74 тыс. рублей в месяц. Ноги, руки, суставы, все как положено.
Народ, ясное дело, полез задавать вопросы по существу.
За пивом сходит?
Огород вскопает?
Хозяина ночью не придушит?
Выясняется, с пивком туговато.
Кто‑то негодует: нафиг он тогда нужен, если ничего не может сам?
На самом деле Unitree G1 много чего умеет.
Бегает, танцует, машет руками, вытворяет всякую кунг‑фу дичь. В сосцсетях вирусятся ролики, где железяка раздает кожаным вертушки ногами, месится с другими роботами.
В Китае танцы роботов уже стали отдельным шоу‑жанром. Так, например, на главном новогоднем шоу страны целая стая Unitree кордебалетила с людьми нога в ногу перед миллиардной аудиторией в телеке.
24 робота Unitree G1 на китайском новогоднем шоу. Бегали по сцене до 4 м/с, вертели сальто, дважды отталкивались от стены и сами возвращались в строй, если сбивались. Никаких тросов и внешнего управления. Роботы ориентировались по собственным датчикам, умной системе управления и заранее записанным движениям
На видосах робот кажется этаким лихим гусаром. Кажется логичным отправить его копать картошку вместо себя, ну или, на худой конец, кружку со стола он точно уберет.
А вот шиш там.
Прикол в том, что танец и удар ногой с разворота G1 изучает заранее.
Прямо на заводе роботу вшивают Dance 1, Dance 2, Kung Fu, Jeet Kune Do, бег, приседания, хлопки и другие готовые режимы. Вызывается с пульта по кнопке. А бытовая задача требует совсем другого: видеть происходящее, понимать цель, строить план, нормально работать руками, выкручиваться из ошибок.
Например, роботу нужно сходить за пивом в Пятерку. Он должен дойти до магазина. Найти полторашку среди другой стеклотары в холодильнике. Взять ее так, чтобы не разбить. Отстоять очередь. Расплатиться. Добраться домой. Если глюкнул, не лечь посреди магаза звездочкой и не ждать, пока хозяин отыщет свои два ляма по геолокации.
Целая эпопея.
Очевидно, не хватает мозгов.
При этом роботы вошли в стадию, когда их можно отгружать контейнерами. Технология сборки доросла до серийных поставок. Спрос растет даже на теперешние двуногие банки: в первой половине 2026 года в мире отгрузили больше 22 тысяч гуманоидов, в три раза больше, чем год назад.
Получается забавная штука.
Худо‑бедно собрать робота, который бегает и лупит с вертухи, мы научились. Но без мозгов он как бы игруха на потеху богатого гика.
Использовать роботов для дома — ну это пока с большой натяжкой.
Дом — это хаотичная среда, тут каждый стул, пакет молока и грязный носок как новый квест, под который заранее прописать один сценарий очень сложно.
На производстве все наоборот.
Вот деталь, вот ящик, вот маршрут. Повторить 500 раз, пошел.
Figure уже гоняла своих роботов на производстве BMW. За 10 месяцев робот отработал на настоящей линии в Спартанбурге 1250 часов, перекантовал 90+ тысяч деталей и участвовал в сборке 30+ тысяч BMW X3. Работал по 10 часов в день пять дней в неделю.
Роботы Figure на заводе BMW в Спартанбурге, США
Но роботы с прокаченными мозгами на подходе.
NVIDIA отштамповала целую линейку ИИ‑моделей для гуманоидов, их можно доучивать под конкретного робота и свои задачи. Тренируют ИИ на видосах из интернета, симуляциях, записях движений людей. Google делает то же самое, но только для Gemini Robotics. Tesla только для Optimus. Figure AI только для Helix.
То есть один хочет, чтобы его технологии стояли внутри десяти разных роботов, а другие хотят продать вам готового робота.
Это две разные бизнес‑модели.
Получается, в робототехнике прямо сейчас прорастает второй слой рынка — модели, обучение, софт для роботов. Как я думаю, конечный продукт один — персональный робокоп (может метнутся кабанчиком в магазин), а внутри него десятки поставщиков. Один клепает приводы, второй чипы, третий навигацию,а четвертый уже модели и готовые навыки, загружаемые по клику. Каждому выгодно продавать свой кусок стека не одному производителю роботов, а сразу десяти.
И не факт, что самые большие деньги достанутся тем, кто собирает самого робота.
Куда интереснее слой выше железа (пример с NVIDIA). В ПК и смартфонах огромное состояние отбили на чипах, операционных системах, облаках и приложениях. С гуманоидами может повториться та же история.
Еще момент.
Очевидно, что одним из главных дефицитов рынка робототехники могут стать данные.
ChatGPT учился на человеческом контенте.
Это миллиарды статей, тысячи книг, видео, аудио.
А где взять миллиард примеров того, насколько сильно сжать пальцы, чтобы взять бутылку молока из холодильника или выложить плиточный фартук на кухне?
Таких данных нет.
Пока.
Пока не появится отдельный бизнес — данные для обучения роботов.
Люди просто занимаются бытовухой с камерой на голове. Затем Figure превращает эти видео в обучающие данные для гуманоидов, чтобы они понимали, как брать вещи, ходить по дому и выполнять обычные задачи. Новый дефицит — данные, на которых роботов можно научить жить в реальном мире
Хорошо, но кто‑то должен поддерживать это хозяйство?
Смартфоны тоже делают Apple, Samsung и Xiaomi, но вокруг них кормится армия сервисов‑подрядчиков, мастерских и частников. Меняют экраны, батарейки, чинят платы, настраивают, восстанавливают.
С роботами будет также, только фронт работы шире. Кто‑то должен их чинить, настраивать модели, дообучать, править баги, контролить группы роботов.
А это еще одна ветка рынка, окромя Hardware (железо) и Software (софт): интеграторы и сервисные компании/самозанятые. Сами они роботов не будут производить. Но будут получать деньги как обслуга чужого продукта.
Спасибо, что дочитали
Присоединяйтесь к ✨19 000+ подписчиков в телеграм‑канале Бегин (или макс‑канал), где я выкладываю другие разборы ИИ‑бизнеса.
Из свежих статей рекомендую разнос красивой истории о том как 23-летний студент бросил универ и создал ИИ‑помощника за $2.5 млрд, а тут мой эксперимент с ИИ‑агентами, которые сами фрилансят в интернете.
