Chiński model finansowania robotów humanoidalnych

Debiut giełdowy Unitree, producenta humanoidalnych maszyn z Hangzhou, okazał się spektakularny. Notowania spółki podczas pierwszego dnia handlu w Szanghaju wzrosły momentami o ponad 600 procent, by ostatecznie zamknąć sesję na poziomie 460 procent powyżej ceny emisyjnej. Tym samym wycena firmy osiągnęła około 50 miliardów dolarów, a spółka pozyskała z rynku 6,1 miliarda juanów (904 miliony dolarów). To historyczny moment – Unitree stało się pierwszym publicznie notowanym producentem robotów humanoidalnych na kontynentalnych Chinach. Jednak za tym finansowym sukcesem kryje się znacznie bardziej złożona historia, która rodzi pytania o realne fundamenty tego wzrostu.

Jak działa chiński model cyrkulacyjny w branży robotów

Financial Times ujawnia, że za imponującą wyceną stoi mechanizm przypominający schematy, które niedawno krytykowano w amerykańskim przemyśle AI. Znaczna część produkowanych maszyn trafia bowiem nie do prywatnych klientów, lecz do centrów szkoleniowych wspieranych przez państwo. Tam operatorzy za pomocą teleoperacji uczą roboty wykonywania fizycznych zadań, a następnie zgromadzone w ten sposób dane są odsprzedawane producentom. Wspólne finansowanie tych ośrodków zapewniają lokalne władze oraz same firmy technologiczne.

Jak zauważa analityk Poe Zhao, taki układ zaciera granicę między niezależnym popytem rynkowym a zapotrzebowaniem generowanym wewnątrz wspieranego politycznie ekosystemu. Według danych Interact Analysis, do czerwca działało już ponad 90 tego typu centrów. Koszty bywają astronomiczne – przygotowanie danych treningowych do pięciominutowego tańca robota może pochłonąć nawet milion juanów, czyli około 148 tysięcy dolarów.

Skala zależności producentów od państwowych ośrodków

Zależność producentów od tego systemu jest głęboka. W przypadku firmy Leju centra szkoleniowe odpowiadały za 45 procent sprzedaży flagowego modelu robota. U samego Unitree niemal trzy czwarte przychodów z segmentu humanoidów w pierwszych dziewięciu miesiącach 2025 roku pochodziło z sektora edukacji i badań naukowych. Jeden z inżynierów od algorytmów trafnie podsumowuje ten układ: obie strony dostają to, czego potrzebują, i obie mają się czym pochwalić.

Jakość danych treningowych budzi wątpliwości

Eksperci zwracają jednak uwagę na istotny problem – przydatność tych danych może być ograniczona. Marco Wang z Interact Analysis wskazuje, że informacje zbierane w centrach nie są w pełni wartościowe, ponieważ roboty nie działają tam w rzeczywistych warunkach. Jeden z kierowników takiego ośrodka przyznaje wprost, że tylko dwie do trzech godzin z każdych ośmiu godzin treningu nadaje się do wykorzystania.

Krytyka wyceny i poszukiwanie wyjścia przez inwestorów

Wycena spółki również wzbudza spore kontrowersje. Bloomberg podaje, że Unitree osiągnęło mnożnik 35,89-krotności przychodów, podczas gdy notowani w Hongkongu konkurenci wyceniani są na około 20-krotność. Vey-Sern Ling z Union Bancaire Privée nie zostawia złudzeń – jego zdaniem wzrost kursu nie ma żadnych fundamentalnych podstaw. Jak donosi Financial Times, wcześni inwestorzy już teraz szukają możliwości wyjścia z inwestycji.

Cały mechanizm przypomina działania Nvidii, która inwestuje bezpośrednio i pośrednio w firmy AI – ostatnio gwarantując budowę nowego centrum danych OpenAI w Ohio. Krytycy widzą w tym samopodtrzymujący się popyt zawyżający realną wielkość rynku. Jensen Huang, szef Nvidii, broni jednak tych decyzji, argumentując, że tak szybko rosnąca firma nie jest w stanie samodzielnie zbudować wszystkich fundamentów swojego rozwoju.

Pekin zdaje się podzielać to stanowisko i konsekwentnie wspiera sektor. Około 20 procent akcji oferty publicznej Unitree trafiło do inwestorów strategicznych, w tym do startupu AI Deepseek. Zwolennicy takiego podejścia wskazują na analogię z elektrycznymi samochodami i panelami słonecznymi – branżami, w których Chiny osiągnęły dominację właśnie dzięki początkowemu popytowi generowanemu przez państwo. Czy podobny scenariusz czeka rynek robotów humanoidalnych? Odpowiedź na to pytanie przesądzi o przyszłości całego sektora.