Physical AI – Die nächste industrielle Revolution

Entsprechend groß sind die Erwartungen: Morgan Stanley prognostiziert, dass sich der weltweite Robotik-Umsatz von heute rund 100 Mrd. US-Dollar bis 2035 auf etwa 2,6 Bio. US-Dollar (das 25-Fache) erhöhen wird und bis 2050 weiter auf rund 25 Bio. US-Dollar (das Zehnfache ab 2035) steigen wird. Das entspräche rund 20 Prozent des heutigen weltweiten BIP von rund 115 Billionen US-Dollar und läge damit in einer Größenordnung nahe der BIPs der größten Wirtschaftsräume (USA, China, EU).

Humanoide Roboter: Vom Labor in die industrielle Skalierung

Bei Humanoiden ist der Sprung am sichtbarsten: Noch vor wenigen Jahren waren humanoide Systeme vor allem Prestigeprojekte akademischer Labore. Heute arbeiten Dutzende Unternehmen an der industriellen Skalierung. Besonders dynamisch ist China mit über 150 Unternehmen. Die chinesische Entwicklungs- und Reformkommission hat bereits vor einer möglichen Blase gewarnt. Im März finalisiert China den neuen Fünfjahresplan, in dem Physical AI/Embodied Intelligence als einer von sechs strategischen Schwerpunktbereichen gilt. Chinas Vorteil ist systemisch: eine starke Elektrofahrzeug- und Elektronikindustrie, staatliche Programme und eine sehr tiefe Supply Chain. Auch in der Forschung zeigt sich die Führung: In fünf Jahren wurden fast 8.000 Humanoid-Patente in China angemeldet, in den USA etwa 1.500 und beim Europäischen Patentamt 228.

Die Folge ist eine Prototypen- und Produktwelle unter anderem bei chinesischen und internationalen Anbietern. Auf der CES 2026 in Las Vegas kamen 25 der 38 Robotik-Aussteller mit Humanoid-Demonstrationen aus China (Südkorea: 6, USA: 4) – bei rund 150.000 Besuchern war dies eines der zentralen Themen. Eine Supply-Chain-Analyse von Morgan Stanley zeigt den Kostenvorteil: Die Fertigung mit Komponenten außerhalb Chinas (~131 Tsd. US-Dollar) kostet etwa dreimal so viel wie mit einer chinesischen Supply Chain (~46 Tsd. US-Dollar).

Die Einsatzfelder humanoider Systeme folgen einem klaren Muster: Sie übernehmen Aufgaben, die langweilig, gefährlich oder repetitiv sind, insbesondere in der Logistik, in Fabriken, Fulfillment-Zentren oder auf Montagebändern. JP Morgan erwartet bis 2050 mehr als eine Milliarde humanoider Einheiten, davon etwa die Hälfte im Haushalt. Unter Einbeziehung aller Robotertypen (Drohnen, autonome Fahrzeuge, Industrieroboter etc.) reichen Schätzungen bis auf 6,5 Milliarden Einheiten. Erste Serien mit vier- bis fünfstelligen Jahresstückzahlen sind für 2026 von mehreren Herstellern und Boston Dynamics angekündigt, 2027 dürfte die Skalierung weiterer Hersteller folgen.

Beim „Gehirn“ vieler Systeme dominiert derzeit NVIDIA mit Jetson- und Robotik-KI-Chips. Der Markt bleibt in Bewegung: So stellte Boston Dynamics auf der CES 2026 den neuen Atlas vor (in Partnerschaft mit Google DeepMind). Zudem wechselte der Leiter des Humanoid-Programms eines großen US-Anbieters zu Boston Dynamics. Für Anfang 2026 sind weitere Updates angekündigt. ARM gliederte sich in drei Bereiche, einer davon fokussiert sich auf Physical AI. 

Autonome Fahrzeuge: Datenplattformen auf Rädern

Autonome Fahrzeuge stellen derzeit die ausgereifteste Form von Physical AI dar. Waymo (Alphabet) expandiert aggressiv und betreibt Flotten in mehreren US-Städten. Für 2026 ist eine Ausweitung auf rund 20 Städte mit etwa einer Million wöchentlichen Fahrten geplant, darunter Phoenix, San Francisco, Los Angeles und Atlanta. Laut Morgan Stanley soll die Zahl der autonom gefahrenen Meilen bis 2030 auf knapp eine Milliarde pro Jahr steigen. Dieser Datenstrom dient als Trainingsgrundlage für weitere physische KI-Systeme. 

Ein großer US-Anbieter verfolgt einen konträren Ansatz: Er nutzt ausschließlich Kameras und verzichtet vollständig auf LiDAR. Dadurch werden die Hardwarekosten reduziert und die Skalierbarkeit für den Massenmarkt der Robotaxis angestrebt. Waymo hingegen setzt auf Sensorvielfalt, Redundanz und maximale Sicherheit. China dominiert auch hier: Mit einem geschätzten Anteil von rund 60 Prozent an weltweit ausgelieferten L2+-Fahrzeugen sammelt das Land besonders viele reale Fahrdaten. Diese gelten als zentraler Rohstoff autonomer Systeme.

NVIDIA hat auf der CES 2026 eine neue Plattform für selbstfahrende Autos vorgestellt und arbeitet unter anderem seit acht Jahren mit einem deutschen Automobilhersteller zusammen. Ein neues Modell mit Level 2+ soll 2026 in den USA, Asien und Europa auf den Markt kommen. Zusätzlich bietet NVIDIA mit Omniverse eine Simulationsumgebung, in der Systeme physikalische Regeln wie Aktion und Reaktion lernen und seltene Ereignisse virtuell trainieren können. Dies stellt eine Alternative zu Milliarden realer, oft repetitiver Kilometer dar. NVIDIA ist in diesem Bereich ähnlich wie das Android-Betriebssystem für Smartphones einzuordnen – eine technisch valide Alternative zu den großen Playern auf dem Markt der selbstfahrenden Autos. 

Drohnen & Air Mobility – die nächste Stufe der Autonomie

Drohnen und Low-Altitude-Robots sind kein Zukunftsthema, sondern ein bereits boomender Markt. DJI aus China (nicht börsennotiert) kontrolliert rund 70 Prozent des globalen Drohnenmarkts – eine Dominanz, die in kaum einem anderen KI-Segment existiert. Der Ukraine-Krieg hat gezeigt, wie kostengünstige, kleinteilige und fernsteuerbare Systeme klassische Militärtechnologien verändern und deren Entwicklung beschleunigen. In der zivilen Nutzung wächst die Anwendung in der Landwirtschaft (rund ein Drittel von Chinas Ackerland wird per Drohne bewirtschaftet) sowie bei Inspektionen, Vermessungen und in der Logistik. 

Start-ups wie Shield AI oder Auterion arbeiten an Schwarmautonomie, was auch für autonome Verkehrssysteme und mobile Robotik relevant ist. In Deutschland ist das militärische Drohnen-Start-up Helsing aus München prominent. In der letzten Finanzierungsrunde im Juni 2025 wurde das Unternehmen mit rund 12 Mrd. Euro bewertet und zählt damit zu den fünf wertvollsten Tech-Start-ups Europas.

Logistik & Warehouse Robotics – dort, wo Robotik bereits heute profitabel ist

In der Logistik ist der ROI bereits klar sichtbar. Amazon hat das Verhältnis Mensch : Roboter von 5:1 (2017) auf nahezu 1:1 gesenkt (ca. eine Million Roboter sind im Einsatz, während 1,2 Millionen Mitarbeiter in den Lagern und der Logistik beschäftigt sind) und gilt in absoluten Zahlen als weltweit führend. Bis 2027 plant Amazon, rund 40 weitere hochautomatisierte Fulfillment-Zentren zu errichten (bisher sind es fünf). Bis 2033 sollen 75 Prozent der Lagerhaltung automatisiert ablaufen. Die Effizienzgewinne werden unter anderem mit rund 10 Mrd. US-Dollar pro Jahr beziffert. Auch Walmart setzt Roboter breit ein (Regalprüfung, Bodenreinigung, Kommissionierung für Pickup-Bestellungen) und will bis Ende 2026 rund 65 Prozent der Märkte automatisiert haben. 

Brain Computer Interfaces: Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine

Brain-Computer-Interfaces (BCIs) sind wohl die extremste Variante von Physical AI für die menschliche Vorstellungskraft: die Schnittstelle zwischen Mensch und KI. Neuralink hat bis Ende 2025 zwölf Probanden Chips implantiert und berichtet von über 15.000 Stunden Nutzungsdaten. Die Perspektive reicht von medizinischen Anwendungen über kognitive Erweiterungen bis zur (Fern-)Steuerung von Robotern. China verfolgt BCIs mit einer nationalen Roadmap („NeuCyber”) bis 2030, und Morgan Stanley schätzt den US-TAM (gesamter adressierbarer Markt) für neurotechnologische Implantate bis Mitte des kommenden Jahrzehnts auf rund 400 Mrd. US-Dollar. 

Big Tech: Wettlauf um die Physical-AI-Plattformen

Unternehmen wie Meta, Google, NVIDIA und zunehmend auch Apple und Amazon investieren massiv in die Bereiche Robotik und Physical AI und erweitern ihre Teams. Auch OpenAI arbeitet an Robotern. Die Robotik eröffnet neue Wachstumsfelder und zwingt Big Tech, KI in die reale Welt zu erweitern, um nicht selbst disruptiert zu werden. Die dafür notwendigen Werkzeuge entstehen gerade: Vision-Language-Action-Modelle (zum Beispiel DeepMinds „Genie“ oder Metas „V-JEPA“), Daten realer Interaktionen (unter anderem über Metas Ray-Ban) sowie Simulationswelten (NVIDIA) und Computing-Stacks, die als Standard für die Robotersteuerung dienen sollen. Wer diese Plattformebenen kontrolliert, wird perspektivisch Teile ganzer physischer Wertschöpfungsketten kontrollieren – ähnlich wie bei Android/iOS, nur diesmal für Roboter. 

Für Anleger lassen sich drei Ebenen unterscheiden: Erstens gibt es die Entwickler und Integratoren von Robotern, zweitens die Plattformanbieter für Entwicklung, Training/Simulation und Betrieb (inklusive KI-Modelle) und drittens die spezialisierten Komponentenlieferanten in einer fragmentierten Supply Chain, zu denen beispielsweise Sensoren, Kameras, Chips, Aktuatoren und Motoren gehören. 

Physical AI: Plattformwandel mit industrieller Tragweite

Physical AI entwickelt sich zum umfassendsten technologischen Transformationsmotor seit Jahrzehnten und wird die Weltwirtschaft neu ordnen. KI wandelt sich vom digitalen Werkzeug zum Akteur in der realen Welt: in Fabriken, auf Straßen, in der Luft – und perspektivisch im menschlichen Körper. Die stärksten Impulse kommen aus den Bereichen Humanoide, autonome Mobilität, Drohnen, Logistikautomatisierung und BCIs. An den Schnittstellen dieser Bereiche entsteht ein Ökosystem mit einem potenziellen Marktvolumen von mehreren zehn Billionen Dollar – und damit einer der bedeutendsten strukturellen Investmenttrends unserer Zeit.