LONDON (IT BOLTWISE) – Ein US-Investor sieht in humanoider Robotik die größte Kapitalchance seit den großen Krypto-Wellen. Andrew Kang, CEO von Robo Strategy, argumentiert dabei mit harter Rechnung zur Kostenstruktur: Ein Roboter für rund 50.000 US-Dollar entspreche über die Lebenszeit etwa Kosten wie zwei US-Dollar pro Stunde. Entscheidend sei, dass sich Künstliche Intelligenz und Robotik-Iterationen gegenseitig beschleunigen. Gleichzeitig verweist er auf regulatorische Unterschiede zwischen den USA und China – und auf ein wachsendes Umfeld für industrielle und softwarenahe Anbieter.
Während Krypto-Investoren seit Jahren nach der nächsten Welle jagen, verschiebt sich der Fokus mancher Marktteilnehmer spürbar Richtung physischer KI. Andrew Kang, CEO von Robo Strategy, argumentiert, dass humanoide Robotik als Anlagechance eine ähnliche Größenordnung erreichen könnte wie zuvor große Kryptomärkte – nur diesmal durch Automatisierung im Alltag und in der Industrie. Sein Kernpunkt lautet: Nicht der “Buzz” entscheidet, sondern die Unit Economics – also wie schnell sich Anschaffungs- und Betriebskosten in messbare Produktivität und Umsätze übersetzen lassen. Damit rückt die Frage in den Mittelpunkt, wie schnell Roboter vom Prototyp zur profitablen Flotten-Deployment-Technologie werden.
Technisch baut Kangs These auf dem Zusammenspiel aus Roboterkörper, Sensorik und “Robot Brain” auf. In seinem Modell kostet ein einzelner humanoider Roboter etwa 50.000 US-Dollar in der Anschaffung und kann über mehrere Schichten eingesetzt werden, ohne dass pausenbedingte Produktivitätsverluste wie bei Menschen entstehen. Entscheidend ist dabei, wie sich diese Kosten über die Lebensdauer verteilen. Kang bringt das auf eine wirtschaftliche Zielgröße, die er als grob zwei US-Dollar pro Stunde beschreibt. Im Vergleich dazu veranschlagt er die “all-in”-Kosten eines durchschnittlichen US-Arbeiters mit 35 bis 40 US-Dollar pro Stunde. Der technische Hintergrund dahinter ist klar: Robotik wird erst dann skaliert, wenn Wartung, Energieverbrauch und Ausfallzeiten zuverlässig in ein akzeptables Kostenprofil überführt werden.
Der nächste Schritt ist die Skalierung der Rechnung in Marktdimensionen. Wenn ein Hersteller 100.000 Roboter verkauft, entspricht das bei 50.000 US-Dollar pro Gerät einem Umsatzvolumen von rund 5 Milliarden US-Dollar. Bei einer Million Roboter wären es entsprechend 50 Milliarden US-Dollar, und bei “tens of millions” landet man bei 500 Milliarden US-Dollar. Kang argumentiert zudem, dass solche Zahlen möglicherweise konservativ sind, weil sie Effekte wie den Jevons Paradox nicht vollständig einpreisen: Wenn eine Ressource (hier: Arbeitsleistung in Robotikform) günstiger wird, entstehen neue Einsatzfelder, in denen vorher nicht rentabel produzierbar war. Ein technischer Vergleich hilft hier: Im Gegensatz zu rein digitaler Software, deren Kosten oft pro Nutzer marginal steigen, erzeugen Robotik-Assets reale, physische Mehrwertketten – die jedoch erst mit stabiler Produktion und Software-Updates in Gang kommen.
Aus Investorensicht liefert Kang auch eine Erklärung, warum dieses Thema lange an vielen klassischen Venture-Ansätzen vorbeigelaufen sein soll. Er berichtet, dass er erst im späten Jahr 2023 in Figure AI investierte, nachdem ihm viele VC-Berater zunächst abrieten. Laut seiner Darstellung war der Zeitpunkt geprägt von einem Technologiesprung in der Künstlichen Intelligenz durch öffentlich sichtbare Fortschritte wie ChatGPT – und der Erwartung, dass “physical intelligence”, also die Automatisierung von Handlungen in realen Umgebungen, dadurch adressierbar wird. Gleichzeitig betont Kang, dass Künstliche Intelligenz nicht nur die Software verbessert, sondern die gesamte Hardware-Iterationen-Logik beschleunigen kann: Sensorik, Steuerung und Lernschleifen werden schneller angepasst, weil Daten aus der Praxis direkt in Trainings- und Validierungszyklen einfließen. Sein Fund nennt Positionen unter anderem in Figure AI, Aptronic und Standard Bots.
Damit stellt sich automatisch die Wettbewerbsfrage, vor allem im Verhältnis zwischen USA und China. Kang räumt ein, dass China in der Fertigung stark ist, behauptet aber, dass die USA einen Vorteil in der physischen KI haben könnten – also in der Kombination aus “Robot Brain” und der Fähigkeit, daraus funktionsfähige Systeme zu entwickeln und in den Markt zu bringen. Als weiterer Faktor führt er regulatorische Präzedenzfälle an: Chinesische Anbieter aus dem Mobilitäts- und Technologiebereich seien aus nationalen Sicherheitsgründen teils pauschal blockiert worden; Übertragen auf Robotik sei die Sensitivität höher, weil Roboter mit Kameras und Kommunikationsfunktionen zu potenziellen Daten- und Abflussrisiken führen. Genau hier liegt eine weitere Marktanalyse-Komponente: Unternehmen, die Robotik in regulierten Branchen wie Logistik, Facility Management oder öffentlicher Infrastruktur einführen, brauchen belastbare Compliance- und Lieferkettenkonzepte, um Beschaffungsrisiken zu minimieren.
Für die Industrie ist die Konsequenz zweischneidig. Einerseits entstünde ein erheblicher Bedarf an Integrations- und Betriebskompetenz: Wer Robotik in Bestandsprozesse einbettet, muss Schnittstellen zu Lagerverwaltung, Materialfluss, Qualitätsprüfung und Sicherheitstechnik bereitstellen – und gleichzeitig stabile Betriebsdaten liefern. Andererseits verschiebt sich der Wettbewerb weg vom rein mechanischen Aufbau hin zu Software-orientierten Differenzierungsmerkmalen wie zuverlässiger Wahrnehmung, robuste Steuerung und nachvollziehbare Sicherheitsmechanismen. Kang prognostiziert, humanoide Robotik werde in der Nähe auch andere humanoide Plattformen hervorbringen, wodurch sich die Entwicklung exponentiell beschleunigen könne. Als Zielgröße nennt er sogar, dass der Robotikmarkt langfristig bis zu 50% des globalen Bruttoinlandsprodukts absorbieren könnte; Forschungsannahmen beziffern das Potenzial auf etwa 40 bis 60 Billionen US-Dollar jährlich. Für die Bewertung solcher Zahlen ist wichtig, sie als Szenariorahmen zu sehen: Realistisch hängt das Tempo stark von Ausfallquoten, Ersatzteilversorgung und standardisierter Softwarearchitektur ab.
Der Blick nach vorn führt deshalb zu einer Roadmap-Frage, die weniger mit einzelnen Produktankündigungen zu tun hat und mehr mit Architekturprinzipien. Wenn Hardware-Iterationen schneller werden, steigt der Bedarf an MLOps-, Daten- und Monitoring-Disziplinen, damit Updates nicht nur “besser”, sondern auch sicherheitsseitig nachvollziehbar sind. Gleichzeitig wird Datenschutz in Robotiksystemen zum zentralen Lieferkriterium: Kameradaten, Standortinformationen und Interaktionen können hochsensibel sein, weshalb technische Maßnahmen wie Redaktionsmechanismen, nachvollziehbare Datenflüsse und Zugriffskontrollen in den Alltag integriert werden müssen. Für Entwickler und Dienstleister eröffnet das Chancen entlang der Wertschöpfungskette: vom Deployment in Rechenzentren bis zur Edge-Ausführung, von Auditierbarkeit bis zur Wartungsplanung. In Summe deutet Kangs Argumentation darauf hin, dass humanoide Robotik dann wirklich “VC-tauglich” wird, wenn wirtschaftliche Produktivität, regulatorische Sicherheit und KI-basierte Lernfähigkeit gleichzeitig zusammenkommen – nicht nacheinander.
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