Humanoidy będą większe niż motoryzacja. Ja patrzę jak inwestować w… łożyska

Tak, humanoidy nadejdą. Będą jednym z największych rynków w historii przemysłu. Większym niż motoryzacja, jak prognozuje Morgan Stanley, i wcale nie uważam tej prognozy za szaloną, ale to nie wydarzy się w tej dekadzie.

O humanoidach mówi się jak o smartfonach. Cena spadnie, adopcja ruszy, koniec historii. Tylko że smartfona nikt nie musiał uczyć chodzić. Robota humanoidalnego trzeba nauczyć wszystkiego, a to jest osobna, gigantyczna pozycja w budżecie, o której raporty milczą.

Trzeba też mieć kogoś, komu ten robot się zwróci i tu jest paradoks, bo w Chinach, gdzie jest o połowę tańszy, zwraca się dwa razy wolniej niż w Ameryce. Trzeba mieć regulatora, który pozwoli mu pracować obok ludzi, a ten sam regulator od dekady nie pozwala taksówkom jeździć bez kierowcy.

W poprzednim materiale o humanoidach rozbieraliśmy robota na części: aktuatory, reduktory, magnesy, cały łańcuch dostaw. Dziś składamy fakturę. Sprzęt, nauka, zwrot, klient, regulator i sprawdzamy, kto tę fakturę realnie zapłaci, kiedy i czy jest w niej choć jedna pozycja, na której inwestor może zarobić już teraz. Jest. Ale nie ta, o której myślicie. Lecimy.

Humanoidy będą większe niż motoryzacja. Ja patrzę jak inwestować w… łożyska

Pomysł humanoida ma prawie sto lat. Pierwszy pełnowymiarowy, WABOT-1 z Tokio, chodził na dwóch nogach i chwytał przedmioty już w 1973 roku. Przez pięć dekad inżynierowie ciągnęli cztery wątki naraz. Zręczność, koszt, bezpieczeństwo i czas pracy bez ładowania. Dopiero teraz, dzięki AI, miniaturyzacji czujników i bateriom z branży samochodów elektrycznych, te cztery wątki zbiegły się w jednym produkcie, który da się sprzedać. Dlatego dziś rozmawiamy o ekonomii humanoidów, a nie o science fiction.

Zanim policzymy, kiedy robot się zwraca, jedna rzecz, którą prognozy zwykle pomijają: robota trzeba jeszcze nauczyć pracy, a to osobna pozycja budżetowa. Uczy się go na trzy sposoby.

1. Wideo z internetu, czyli nieskończenie dużo materiału, ale film nie mówi nic o sile nacisku ani dotyku, a ludzka anatomia nie pasuje do stawów robota. Można więc nauczyć się tylko formy ruchu.
2. Symulacja – jest tania i szybka, wymaga milionów prób. Niestety model wytrenowany w symulatorze zwykle nie działa na prawdziwym sprzęcie; branża nazywa to sim-to-real gap.
3. Teleoperacja. To coś, co naprawdę działa. Człowiek prowadzący fizycznego robota, z którego spływają zsynchronizowane dane o obrazie, sile, dotyku i pozycji każdego stawu. Tu kryje się efekt kuli śnieżnej. Im więcej robotów pracuje w terenie, tym więcej wysokiej jakości danych spływa z powrotem do systemu i tym lepszy staje się model. To jest mechanizm, który może dać przewagę firmom z dużymi flotami, bo każda godzina pracy robota to jednocześnie godzina treningu. W efekcie firmy, które pierwsze znajdą się na rynku z dużą flotą robotów, mogą być trudniejsze do pokonania przez nowych graczy.

Co więcej, te dane z fizycznych robotów kosztują. Według SVRC Research godzinny koszt treningu humanoida spadł z około 340 dolarów na początku 2024 roku do mniej więcej 118 dolarów na początku 2026. Spadek wynikał z pojawienia się taniego sprzętu do teleoperacji, lepszych programów szkoleniowych dla operatorów i ustandaryzowanych procesów zbierania danych. Oczekuje się, że ten koszt spadnie do 9 dolarów za godzinę na początku lat trzydziestych. To redukcja o ponad 90%.

Dla lepszej skali – według SAG w 2025 roku dostarczono na świecie 53 tysiące humanoidów i każdy z nich, zanim zaczął zarabiać, generował rachunek za naukę liczony w setkach dolarów za godzinę teleoperacji. Sam robot tanieje szybko. Rachunek za nauczenie go pracy tanieje wolniej i to on dziś decyduje o zwrocie.

No więc kiedy się to zwróci? Średnia cena sprzedaży humanoidów spada. Według IDTechEx z około 115 tysięcy dolarów w 2024 roku do mniej więcej 37 tysięcy w 2030. Każde źródło, które sprawdziłem, czy to William Blair, czy Morgan Stanley, daje podobny kierunek. 100 tysięcy dolarów sprzed dwóch lat ma zejść do okolic 20–30 tysięcy do końca dekady. Morgan Stanley uważa właśnie, że optymalny punkt cenowy, przy którym ruszy szersza adopcja humanoidów, to przedział 14–28 tysięcy dolarów za sztukę, zależnie od regionu geograficznego i kosztów pracy.

Żeby teraz nie zostać w świecie prognoz banków. Jest jedna spółka, na której to wszystko widać w raportach. Unitree, chiński producent, który w tym roku wszedł na giełdę z popytem 5 500 razy większym niż oferta, o czym mówiłem w jednym z FinWeeków. Ich liczby są takie. Średnia cena robota spadła z 88 do 25 tysięcy dolarów w dwa lata, czyli krzywa z prognoz IDTechEx już się dzieje.

Wolumen wzrósł z kilku sztuk w 2023 roku do 5 200 w 2025. To 1/10 wszystkich humanoidów dostarczonych na świecie. Koszt wytworzenia modelu G1 to około 9 tysięcy dolarów przy cenie 27 tysięcy. Marża, o jakiej producent aut może pomarzyć. Kto kupuje? W siedemdziesięciu procentach uczelnie i laboratoria. Przemysł robi 9% i się cieszy. Czyli w jednej spółce już widać wszystko, o czym dziś mówię. Ceny spadają szybciej, niż zakładano, wolumeny rosną, a marże rosną.

Tu pojawia się ciekawy paradoks. Jak wiemy, dziś to Chiny przodują w osiągnięciach dotyczących humanoidów. To tam pojawia się więcej wdrożeń, modeli robotów i więcej firm z branży.

Jednak według Bernstein, przy założeniu, że robot dostarcza 75% wydajności ludzkiego pracownika, to w USA bardziej opłaca się je wdrażać z czysto komercyjnego punktu widzenia.

W Stanach Zjednoczonych, przy medianie ceny humanoida na relatywnie wysokim poziomie 110 tysięcy dolarów, okres zwrotu z inwestycji wynosi tylko 2 lata.

Policzmy to na palcach, żebyście widzieli, gdzie siedzą założenia. Pracownik magazynu w USA kosztuje pracodawcę z narzutami około 45 tysięcy dolarów rocznie na jedną zmianę. Robot pracuje 20 godzin na dobę, czyli zastępuje dwie i pół zmiany, ale tylko w 75 procentach wydajności, więc realnie odrabia za dwóch ludzi.

To daje 90 tysięcy oszczędności rocznie. Odejmijcie prąd, serwis i nadzór. Zostaje jakieś 55 tysięcy? Może 50? Robot za 110 tysięcy zwraca się w dwa lata. Ale to na razie tylko szacunki. Wystarczy, że JEDNO założenie się rozjedzie. Cała ekonomia humanoidów wisi na słowie: „samodzielna praca”. Jeśli będzie potrzebny operator, to nic się nie zmienia.

W Chinach, przy medianie ceny robota na poziomie 55 tysięcy dolarów, okres zwrotu wynosi... 4 lata. Dwa razy dłużej, przy o połowę niższej cenie.

Jak to jest, że robot o połowę tańszy zwraca się dwa razy wolniej? Bo liczy się nie cena robota, a stosunek tej ceny do kosztu pracy, którą zastępujesz. Płace w Chinach są dużo niższe niż w USA, więc oszczędność na każdej godzinie pracy robota jest mniejsza. Tańszy robot nie oznacza szybszego zwrotu. Oznacza go tylko wtedy, gdy płace, które zastępujesz, są wystarczająco wysokie.

Tylko myśląc o tym, trzeba wziąć poprawkę na fakt, że dla Chin humanoidy to kierunek strategiczny, wspierany mocno przez rząd.

To wsparcie ma bardzo konkretny powód i nie jest nim prestiż. Chiny mają dzietność poniżej jednego dziecka na kobietę, a liczba ludzi w wieku produkcyjnym spada od dekady. Mówiłem o tym w materiale o demografii. Robot, który dziś zwraca się w cztery lata, przy płacach rosnących o kilka procent rocznie i kurczącej się podaży rąk do pracy, za pięć lat będzie zwracał się w dwa. Pekin potrzebuje robotów do gospodarki z 2035 roku, a wraz ze spadającymi cenami robotów okres zwrotu też zacznie spadać, co widać na wykresie.

W efekcie rynkowy potencjał humanoidów jest na razie trudny do oszacowania, bo realnie nie znamy jeszcze prawdziwego okresu zwrotu. Przejdźmy więc od tego, kto na pewno nie będzie ich kupował. Przynajmniej nie w najbliższych latach.

Konsumenci. Nawet przy cenie 20–30 tysięcy dolarów za robota to nie wchodzi w grę. Morgan Stanley maluje optymistyczny obraz, gdzie humanoid pracuje jako opiekun dla starszych, strażnik czy dostawca jedzenia. Moim zdaniem to wizja na lata trzydzieste, nie na najbliższe kilka lat.

Realny popyt to przedsiębiorstwa. Amazon, Tesla, firmy logistyczne i producenci samochodów, którzy potrzebują automatyzacji powtarzalnych zadań na masową skalę. I to jest spójne z tym, co mówiłem w pierwszym materiale. Pierwsze zastosowania humanoidów to kontrolowane środowiska przemysłowe, nie domy.

Ale nawet w sprzedaży do firm jest poważna regulacyjna bariera. Według William Blair humanoidalne roboty prawdopodobnie nie otrzymają aprobaty regulacyjnej dla większości rynków końcowych przynajmniej do 2028 roku. Dlaczego? Bo ryzykiem jest bezpieczeństwo fizyczne pracowników w pobliżu robota, prywatność danych z kamer, ochrona danych osobowych i odpowiedzialność za wypadki. Tu znów odwołam się do rynku jazdy autonomicznej, który rozwija się wolniej niż w optymistycznych prognozach sprzed dekady.

McKinsey zakładał przykładowo w 2016 roku, że do 2030 roku nawet 15% nowych samochodów może być w pełni autonomicznych. Prognoza formalnie jeszcze nie wygasła, ale obecny stan rynku wskazuje, że jej górny zakres jest bardzo mało prawdopodobny.

A jak to wygląda dziesięć lat po tej prognozie? Nawet w San Francisco i Pekinie, czyli dwóch najbardziej zaawansowanych rynkach, robotaxi stanowią mniej niż 1% całej floty taksówek i pojazdów ride-hailingowych.

Im wolniej przychodzą aprobaty regulatorów, tym mniej robotów się wysyła, a im mniej robotów, tym mniejsze przychody dla dostawców komponentów i wolniejszy efekt skali, który miałby obniżyć ceny.

Dlatego uważam, że w przypadku humanoidów mamy do czynienia z podobnymi ryzykami jak w przypadku rynku robotaxi, ale to nie przekreśla tego rynku.

Skoro wiemy, co blokuje popyt, to spójrzmy jeszcze, jak duży ten rynek jest naprawdę. Nie w prezentacjach, które zakładają zastąpienie wszystkich pracowników świata, tylko u analityków, którzy próbują być poważni.

Bardziej przystępne prognozy Morgan Stanley szacują rynek na 5 miliardów dolarów dziś, 37 miliardów w 2030 roku i 7,5 biliona w 2050. Zornitza Todorova z Barclays mówi o 2–3 miliardach dziś i 200 miliardach w 2035. Dla kontekstu dziś roczny rynek humanoidów jest mniejszy niż rynek deskorolek. Natomiast według Morgan Stanley za 5 lat ma być już rząd wielkości większy i przebić wielkość rynku zmywarek. Kolejne pięć lat później Barclays prognozuje, że dorówna wielkości branży gier wideo, ale dopiero za niecałe 30 lat ma przebić rynek motoryzacyjny pod względem wielkości. Im dalej w las, tym większa niepewność co do tych założeń.

I właśnie ta niepewność jest kluczem do tego, jak w ogóle myśleć o inwestowaniu w rynek humanoidów. Nie wiemy, czy rynek za trzydzieści lat będzie wielkości gier czy motoryzacji. Nie wiemy, czy wygra Tesla, Unitree, Figure czy ktoś, kogo dziś nie ma. Wiemy tylko, że ktokolwiek go zbuduje, to ten będzie się poruszał, a wszystko, co się porusza, ma w środku ten sam nudny element i to on, a nie sam robot, jest dla mnie jednym z najciekawszych miejsc w całej historii. Łożyska to niemal podręcznikowy przykład takiego komponentu.

W każdej maszynie, która się porusza, łożyska redukują tarcie i wspierają obracające się części, takie jak koła, stawy czy silniki, żeby mogły się poruszać płynnie, precyzyjnie i efektywnie. Każdy silnik w robocie wymaga przynajmniej jednego łożyska. Morgan Stanley szacuje, że mały dron ma 8–12 łożysk. Humanoid? 70 lub więcej. Każde z nich może kosztować od mniej niż dolara do ponad 100 dolarów, w zależności od zastosowania i wymaganej precyzji.

Dlaczego akurat łożyska są ciekawym sposobem ekspozycji na robotykę? Są niezależne od formy robota. Każdy typ ich potrzebuje, niezależnie od architektury. Nie da się zaprojektować robota tak, żeby łożysk nie potrzebował, więc ryzyko zastąpienia inną technologią jest minimalne. Producent robota też raczej nie zacznie sam produkować łożysk, bo to osobna specjalizacja. Do tego im więcej stawów i stopni swobody ma robot, tym więcej łożysk potrzebuje, a przesunięcie miksu w stronę precyzyjnych łożysk oznacza wyższe ceny jednostkowe.

Nawet OpenAI, w swoim zapytaniu ofertowym na amerykańskie moce produkcyjne sprzętowe, wymienił precyzyjne łożyska jako jeden z sześciu krytycznych komponentów w kategorii robotyki.

Morgan Stanley prognozuje wzrost rynku łożysk robotycznych z około 200 milionów sztuk w 2025 roku do 1,1 miliarda sztuk w 2030 i dalej do 41 miliardów sztuk w 2050. Mowa tu wyłącznie o nowych łożyskach, bez rynku zamienników i serwisu.

Tymczasem rynek łożysk jest mocno hermetyczny. Top 6 światowych producentów odpowiada za ponad 50% globalnego rynku łożysk walcowych, z czego chińscy producenci to około 25%.

Łożyska to trochę jak cegły w budynku. Nikt się nimi nie ekscytuje, ale bez nich nic nie stoi. W robotyce to trochę jak TSMC w AI. Niewidoczny fundament, bez którego nic nie działa.

Morgan Stanley w swojej mapie 100 firm z ekspozycją na humanoidy wyodrębnia kilka spółek, które dają ekspozycję właśnie na łożyska i właśnie na nie zwraca uwagę.

Trzeba też, zanim rzucicie się na akcje, mieć świadomość, że dziś łożyska są niemal wszędzie, więc nie oczekujcie, że znajdziecie tutaj spółkę, która będzie zarabiać tylko na robotach i rosnąć tak jak ten rynek. Przez jeszcze wiele lat przychody z tego segmentu będą tam praktycznie niezauważalne.

Mimo to zainteresowanie prywatnych inwestorów robotyką wyraźnie rośnie. Według danych wartość transakcji VC w robotyce osiągnęła rekordowe 16 miliardów dolarów w pierwszym kwartale 2026 roku. Pieniądze więc płyną na ten rynek coraz szybciej.

Publiczne inwestycje w humanoidy wciąż są jednak niewielkie. Wielu inwestorów patrzy na humanoidy tak samo, jak wcześniej patrzyli na AI. Szukają wąskich gardeł, dostawców kluczowych komponentów, żeby się na nich pozycjonować. Tyle że ten rynek jest na zupełnie innym etapie niż AI.

Wydatki inwestycyjne na infrastrukturę AI, według prognoz wielu banków inwestycyjnych, mają osiągnąć 1,1 biliona dolarów w roku fiskalnym 2027. To mniej więcej tyle, co budowa amerykańskich autostrad i kolei razem wziętych. Tymczasem rynek humanoidów dziś to 2–3 miliardy dolarów, według Barclays. Jeden kwartał wydatków kapitałowych jednego giganta chmurowego, takiego jak Microsoft czy Amazon, to więcej niż cały globalny rynek humanoidów.

Tempo wydatków nie rośnie tak gwałtownie jak w AI. Branża humanoidów nie ma jeszcze swojego momentu ChatGPT, jednego wydarzenia, które odpaliłoby lawinę korporacyjnych zamówień. Koszty komponentów i treningów muszą spaść zgodnie z prognozami. Jeśli spadają wolniej, wszystkie scenariusze wzrostu przesuwają się w czasie.

Elektryczny silnik wynaleziono w latach osiemdziesiątych XIX wieku. Skok produktywności w amerykańskich fabrykach przyszedł czterdzieści lat później. Dlaczego tak długo? Bo przez pierwsze dekady fabryki wstawiały silnik elektryczny w miejsce maszyny parowej. Do tej samej hali, z tym samym wałem, tymi samymi stanowiskami i dostawały tę samą fabrykę, tylko z innym źródłem napędu. Zysk przyszedł dopiero wtedy, gdy przebudowano hale POD silnik. Technologia była gotowa w 1890. Organizacja w 1920. Humanoid w dzisiejszej fabryce to silnik elektryczny w hali parowej. Prawdziwy zwrot nie przyjdzie, gdy robot stanie się tańszy. Przyjdzie, gdy ktoś zaprojektuje fabrykę od zera pod roboty.

To haczyk, o którym rzadko się mówi. Amazon ma w magazynach ponad milion robotów i żaden nie ma nóg, bo Amazon przebudował magazyny pod maszyny na kółkach. Ludzki kształt jest najbardziej uniwersalny, ale fabryka przygotowana pod humanoida vs pod człowieka to dalej różne fabryki.

Kierunek zmian jest pewny, ale prawdziwym momentem GPT będzie dopiero pełnoprawna fabryka obsługiwana wyłącznie pod humanoidy. Do tego czasu można kupować bilet na ten pociąg. Kiedy odjedzie? Nie mam pojęcia. W końcu odjedzie.

Do zarobienia,
Piotr Cymcyk