SEOUL / LONDON (IT BOLTWISE) – Südkorea startet mit rund 950 Millionen Euro ein Programm für Physical AI und baut dafür zwei Entwicklungsschwerpunkte auf. Während ein Standort Large Action Models für robotische Handlungsfähigkeit demonstriert, entsteht am zweiten eine Softwareplattform. Parallel beschleunigt sich die globale Wette auf humanoide Roboter: Goldman Sachs rechnet bis 2035 mit 1, 4 Millionen Einheiten pro Jahr. Für Unternehmen heißt das vor allem: Lieferketten, Rechenleistung und Sicherheitskonzepte müssen jetzt neu geplant werden.
Südkoreas Regierung macht Physical AI zur Industriepriorität. Das Wissenschaftsministerium hat dafür ein großes Forschungsprogramm mit einem Volumen von umgerechnet rund 950 Millionen Euro gestartet. Physical AI beschreibt KI-Systeme, die nicht nur Informationen auswerten, sondern direkt mit der physischen Welt interagieren: etwa durch Robotik, Greif- und Bewegungsplanung sowie die Kopplung von Sensorik und Aktorik in Echtzeit. Das Timing wirkt dabei wie ein Signal an die komplette Lieferkette: Wer Demonstratoren, Softwareplattformen und Produktion zusammendenkt, kann später schneller von Prototypen zu Massenlösungen wechseln.
Das Programm verteilt sich auf zwei Regionen. In Gyeongsangnam-do fließen rund 455 Millionen Euro in Demonstrationen sogenannter Large Action Models (LAM). Der Fokus liegt auf Modellen, die nicht bloß Befehle verstehen, sondern „Handlungsschritte“ in komplexen Umgebungen ableiten können – also Entscheidungen, die sich unmittelbar in Bewegung und Koordination übersetzen. In Jeollabuk-do entstehen für knapp 500 Millionen Euro eine Softwareplattform, die diese Fähigkeiten in eine wiederverwendbare Infrastruktur gießen soll. Die Ausschreibungsfrist endet am 28. Juli, wodurch sich für Industriepartner ein konkretes Fenster für Pilotprojekte und Integrationen ergibt.
Die strategische Einbettung ist klar: Südkoreanische Autozulieferer rüsten ihre Werke um, um die globale Roboterindustrie zu beliefern. Das Ziel geht über Komponentenlieferung hinaus: Kritische Technologien sollen lokalisiert werden, damit daraus „Fabrikpakete“ entstehen, die sich exportieren lassen. Solche Transferlogiken erinnern an die historische Rolle deutscher Automobilzulieferer, bei denen Prozesse, Maschinenpark und Qualitätsstandards planbar exportfähig wurden. Gleichzeitig verschiebt die Welle die Marktgewichte. Physical-AI- und Robotik-Investitionen sind laut den gegebenen Zahlen von etwa 3, 9 Milliarden Euro im Jahr 2019 auf 24 Milliarden Euro bis 2025 gestiegen; 2026 lagen die Investitionen bereits bei 21 Milliarden Euro. Das ist weniger ein Randtrend als ein Kapazitätsaufbau für die nächsten Modellgenerationen.
Auch die Investorenlogik folgt inzwischen dem gleichen Muster: Prominente Namen und Wagnisfinanzierung treffen auf eine Hardware-getriebene Nachfrage nach leistungsfähigen Chips, Speicher und Robotik-Peripherie. Genannt wird etwa Jeff Bezos’ Unterstützung für das Projekt „Prometheus“ sowie eine Beteiligung von Travis Kalanick an „Atoms“. Unabhängig von der einzelnen Beteiligung deutet das auf ein wiederkehrendes Branchenprinzip hin: Wenn Autonomie und Sensorfusion in der Praxis funktionieren sollen, wird Rechenleistung zum Engpass. Entsprechend rücken Speicher-Hersteller in den Fokus; die drei großen Anbieter Micron, Samsung und SK hynix werden im Umfeld der genannten Bewertungssprünge als markt- und kapitalrelevant beschrieben. In der Praxis verstärkt das den Wettbewerb zwischen Plattformen, weil bessere Latenzen, deterministischere Datenpfade und effizientere Trainings- und Inferenzpipelines über Markteintritt und Kostenstruktur entscheiden.
Der humanoide Robotikmarkt liefert dafür die Schlagzeile mit konkretem Zeithorizont. Goldman Sachs rechnet mit einem Boom: Von rund 20.000 Einheiten im Jahr 2025 auf 1, 4 Millionen Stück pro Jahr bis 2035, also einer 70-fachen Steigerung. Als Haupttreiber gelten Arbeitskräftemangel und Effizienzdruck, insbesondere in den USA, wo in der Materialwirtschaft über eine Million Stellen unbesetzt sein sollen. Der kommerzielle Durchbruch wird zwischen 2027 und 2029 erwartet, aber dafür braucht es den Sprung vom ferngesteuerten Betrieb hin zu „autonomem Rechnen“ – also mehr als nur Fernsteuerung: zuverlässige Planung, robuste Fehlerbehandlung und kontrollierte Sicherheitsgrenzen im Betrieb. Genau hier konkurrieren Ansätze: Tesla treibt mit Optimus und den Robotaxi-Aktivitäten voran, Xpeng plant den Verkauf seines Roboters „Iron“ ab 2027, und Hyundai arbeitet über Boston Dynamics an Erweiterungen für Atlas. Diese parallelen Pfade erhöhen zwar den Innovationsdruck, erschweren aber zugleich Standardisierung, Datenharmonisierung und Skalierung.
Für die Marktpositionierung heißt das: Automobil- und Robotikhersteller treffen auf Energie- und Infrastrukturunternehmen. Ford baut beispielsweise stationäre Energiespeicher in Michigan und Kentucky und liefert ab der zweiten Jahreshälfte 2027 sein „DC Block“-System aus; Renault produziert inzwischen militärisch ausgerichtete Drohnen, und BYD entwickelt eigene humanoide Systeme. Diese Kombination wirkt auf den ersten Blick heterogen, ist aber technisch verwandt: Humanoide Systeme brauchen nicht nur Antrieb, Sensorik und KI-Modelle, sondern auch stabile Energieversorgung und belastbare Test- und Wartungsprozesse. Die Folgen tauchen damit sogar im Chipmarkt auf: Im gegebenen Kontext wird erwähnt, dass Micron Fünfjahresverträge abgeschlossen hat. Unternehmen sollten das als Hinweis lesen, dass Beschaffung und Skalierungsmodelle künftig stärker langfristig vertraglich abgesichert werden.
Aus Sicht von IT, Engineering und Compliance ist die nächste Phase weniger spektakulär klingend, aber entscheidend: Physical-AI-Setups verlangen eine Sicherheitsarchitektur, die Training, Deployment und Betriebsüberwachung zusammenbringt. Dazu gehören Modelle- und Datenprovenienz, Zugriffskontrollen auf Robotik-Software und ein Monitoring, das Abweichungen von erwarteten Verhaltensmustern erkennt. Regulatorisch verschiebt sich der Schwerpunkt hin zu Nachvollziehbarkeit im Betrieb, Datenschutz bei Sensor- und Standortdaten sowie klaren Haftungs- und Dokumentationsketten. Für Entwickler entstehen konkrete Chancen: Teams können an MLOps für Roboterintegrationen arbeiten, an deterministischen Inferenzpfaden, an Simulations-zu-Real-Workflows und an skalierbaren „Fabrikpaketen“ mit standardisierten Schnittstellen. Wenn LAM und die Softwareplattform in Südkorea wie geplant liefern, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass 2027 – 2029 nicht nur mehr Demonstratoren, sondern messbar mehr echte Autonomie in der Produktion und in der Logistik sehen lassen.
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