SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Markt für physische KI soll bis 2035 auf 82,8 Milliarden US-Dollar wachsen, angetrieben von Robotik in Produktion und Logistik. Hyundai kündigt für 2028 den Einsatz von Atlas im US-Werk Metaplant America an und plant dafür eine große Jahresproduktion. Parallel beschleunigen Software-Updates für Ganzkörpersteuerung und Multi-Roboter-Koordination den Sprung aus dem Labor in den Betrieb. Der Beitrag zeigt, welche Daten-, Simulations- und Cloud-Architekturen dabei besonders entscheidend werden.
Die nächste Stufe der Künstlichen Intelligenz wirkt weniger wie ein App-Thema und mehr wie Infrastruktur: Physische KI verbindet Robotik mit Modellen, die Wahrnehmung, Planung und Handlungen in der realen Welt anstoßen. Entsprechend dynamisch ist die Erwartungshaltung am Markt: Bis 2035 soll das Segment auf 82,8 Milliarden US-Dollar anwachsen. Der Kern der Entwicklung liegt dabei nicht nur in besseren Robotern, sondern in der Kombination aus Daten, Rechenleistung und einer Software-Schicht, die von der Fabrikplanung bis zur Echtzeitsteuerung reicht.
Besonders sichtbar wird der Trend in der industriellen Umsetzung. Hyundai Motor Group hat Ende Juli seine Robotik- und KI-Strategie als Teil einer Robotik-Offensive positioniert und nennt sowohl KI-gesteuerte Fabriken als auch autonomes Fahren als Ziele. Im Zeitplan taucht 2028 als konkreter Meilenstein auf: Der humanoide Roboter Atlas soll im US-Werk Metaplant America in Georgia eingesetzt werden. Für diese Pipeline plant Hyundai eine Produktion von 30.000 Robotern pro Jahr und sichert sich dafür 50.000 Nvidia-Blackwell-GPUs; außerdem entsteht in Südkorea ein eigenes KI-Zentrum, was in der Praxis häufig bedeutet, dass Datenerfassung, Training und Modellanpassung enger an die Fertigung gekoppelt werden.
Dass es sich nicht um Einzelfälle handelt, zeigt der Blick in andere Branchen. POSCO DX setzt physische KI in der Schwerindustrie ein, etwa bei Schiffsentladern und Brückenkränen in Stahlwerken. Spezialroboter übernehmen dabei Tätigkeiten wie das Arbeiten an Zinkbädern, während autonome Transporter schwere Lasten bewegen können – im Text ist von bis zu 65 Tonnen die Rede. In der Logistik erweitert FedEx den autonomen Lkw-Entladebetrieb im Hub Hagerstown in Maryland: Eine Foresight-Plattform von Dexterity steuert zweiamige Roboter, die täglich Zehntausende Ladungen bewältigen sollen. Für Anwender ist das vor allem deshalb relevant, weil sich hier die üblichen Engpässe verschieben: weniger Diskussionen über Machbarkeit im Proof-of-Concept, mehr Fokus auf Durchsatz, Sicherheit, Wartungsfenster und die Frage, wie schnell sich neue Routinen in die Steuerung integrieren lassen.
Auch auf der Modellseite nimmt die Entwicklung Fahrt auf. Google DeepMind präsentierte am 30. Juli Gemini Robotics 2 als Modellfamilie für eine Ganzkörpersteuerung – also für Beine, Rumpf und Finger. Dazu gehören ein Ansatz für verkörperte Intelligenz sowie eine On-Device-Version, was für die Praxis einen Unterschied macht: Je mehr Entscheidungen lokal laufen, desto geringer werden die Abhängigkeiten von Latenz und Konnektivität. Ergänzend gab es Vorführungen auf Apptroniks Apollo-2-Hardware, bei denen Multi-Roboter-Koordination sichtbar wurde. Solche Fortschritte sind technisch anspruchsvoll, weil sie nicht nur Bewegungen einzelner Aktuatoren verbessern, sondern auch die gemeinsame Zustandsbeschreibung mehrerer Roboter erfordern – etwa über Synchronisation von Sensorik, Zeitpläne für Ausweichmanöver und eine koordinierte Ausführung in engen Räumen.
Flankiert wird das Ganze durch konkrete Cloud- und Daten-Infrastrukturen. Nvidia hatte bereits im März „Isaac GR00T N“ und „Cosmos“ als Weltmodelle vorgestellt; nun integriert Microsoft seine Azure-Physical-AI-Toolchain mit Konzepten aus Nvidias Data-Factory-Ansätzen. Genannt werden dafür Partner wie KUKA, BMW und Teradyne Robotics. Die Botschaft dahinter ist: Die Robotik-Offensive braucht eine Datenpipeline, die Demonstrationen, Simulationsergebnisse und Trainingsläufe zuverlässig zusammenführt. Genau hier wird die Datenschicht zur Engstelle – Scale AI soll 2025 über 150.000 Stunden Demonstrationsdaten an Kunden geliefert haben. Zusätzlich entstehen Infrastrukturen über offene Plattformen: Die Linux Foundation verwaltet beispielsweise die GPU-beschleunigte Newton-Physik-Engine, entwickelt von Nvidia und Google DeepMind. Wenn Simulation und Physik-Engine so fest in die Toolchain rutschen, kann ein Unternehmen schneller von „Was wäre, wenn?“ zu „Was funktioniert in Betriebsszenarien?“ wechseln.
Der internationale Ausbau unterstreicht, dass physische KI gerade nicht nur ein Technologieversprechen bleibt. Südkorea will bei Robotik-Grundlagenmodellen vorn mitspielen und hat sich Ende Juli mit acht Startups getroffen, darunter Gauss Labs und MakinaRocks, um Pilotprojekte sowie Trainingsdaten in digitalen Zwillingen zu entwickeln. In Indien baut Addverb die Produktion in Greater Noida aus – mit einer Kapazität von 100.000 Robotern pro Jahr; außerdem wird laut Text nach dem Start eines rollenden Humanoiden im Februar nun eine zweibeinige Version trainiert. Und auch die Finanzierung zeigt, wie stark der Sektor Kapital anzieht: Skild AI sammelte 1,4 Milliarden Dollar ein, NEURA Robotics schloss eine Serie-C-Runde ab. Dass zudem 10,3 Milliarden US-Dollar Politikfinanzierung für Zukunftstechnologien in Südkorea adressiert werden und Japan bis 2040 rund 70 Milliarden US-Dollar zugesagt hat, wirkt wie eine Verstärkerstrecke für die industrielle Umsetzung.
Für Unternehmen – vom Konzern bis zum Mittelstand – ergibt sich daraus ein ziemlich praktisches Investitionsbild: Wer physische KI ernsthaft einsetzen will, braucht nicht nur einen Roboter, sondern eine durchgängige Kette aus Daten, Simulation und Deployment. Das betrifft etwa die Frage, wie digitale Zwillinge mit realen Sensordaten abgeglichen werden, wie neue Fähigkeiten in die Pipeline einfließen und wie sich Modelle über mehrere Robotereinheiten hinweg stabil koordinieren lassen. Ebenso wichtig ist die Zusammenarbeit entlang der Wertschöpfungskette: Partnerschaften wie zwischen Grid Dynamics und Doosan Robotics zielen laut Text auf digitale Zwillinge und Robotersteuerung, also auf die „Zwischenebene“, die Systeme zusammenhält. In Summe verschiebt der Roboterboom die IT-Aufgabe weg von isolierten Experimenten hin zu skalierbaren Betriebsmodellen – und genau dort entscheidet sich, wer in den nächsten Jahren tatsächlich von den Wachstumswellen profitiert.
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