Стартапы в робототехнике и физическом ИИ привлекли $27,6 млрд в рамках 1009 сделок в 2025 году — такие данные PitchBook приводит инвестор Янис Скриверис из Plug and Play Ventures. Он считает машины, способные воспринимать окружающую среду и действовать в ней, перспективным направлением для бизнеса. Но объём вложений ещё не показывает, насколько выгодно использовать такого робота на конкретном предприятии.
Не только человекоподобные роботы
Физический ИИ — это сочетание искусственного интеллекта с машинами, которые выполняют действия в реальном мире. Речь не об ответе в чате: система получает сведения от датчиков, оценивает расположение предметов, выбирает действие и выполняет его. В отличие от жёстко заданной последовательности движений, такой подход рассчитан на приспособление к меняющейся обстановке.
Человеческая фигура для этого необязательна. Скриверис приводит пример Genesis AI: компания, вышедшая из закрытого режима разработки с посевными инвестициями в $105 млн, показала колёсного робота Eno для коммерческих условий. Другой пример — Dyna Robotics, которая разрабатывает модели для обучения робота сервисным задачам в гостиницах, ресторанах и прачечных. Примерно за год после основания она привлекла $120 млн в раунде Series A.
Почему инвесторы смотрят на машины
Скриверис связывает интерес к направлению с одновременным развитием нескольких технологий. Машины получают больше сведений об окружении, могут обрабатывать их непосредственно на устройстве и проверять варианты действий в компьютерной симуляции. По его оценке, доступнее становятся и физические компоненты: датчики, камеры глубины и механизмы, приводящие робота в движение.
Среди направлений концентрации капитала он называет производство, автомобильную отрасль, логистику и здравоохранение. В его описании компании испытывают роботов, чтобы справляться с затратами на труд, нехваткой квалифицированных сотрудников и работой в тяжёлых условиях. Это мотивы испытаний, а не подтверждение того, что каждая установка уже окупилась.
Отдельный пример применения в торговле и логистике — планы Teradyne Robotics и Sereact по использованию ИИ-роботов для обработки товаров и возвратов. Этот сюжет помогает увидеть конкретную задачу за общим названием технологии.
От демонстрации до ежедневной работы
Главное ограничение в рассуждении Скривериса — переход от эксперимента к постоянной эксплуатации. Он выделяет три стадии: появление множества стартапов, трудности внедрения у крупных заказчиков и превращение технологии в привычную инфраструктуру. На второй стадии мешают процедуры закупок, сложность подключения к существующим системам и сопротивление изменениям внутри организаций.
Физический ИИ автор относит к началу этого пути. Его тезис о будущем преимуществе строится на накоплении опыта: взаимодействие робота с предметами даёт данные, данные помогают улучшать симуляции и модели, а обновлённые модели — работу машины. Это инвестиционная оценка возможного развития, не гарантия результата.
Для предпринимателя здесь полезно различать два вопроса: куда идут деньги инвесторов и что уже готово к работе в его условиях. Сумма привлечённого капитала отвечает на первый. Сама по себе она не отвечает на второй и не заменяет сведений о надёжности, условиях внедрения и окупаемости конкретного решения.
