Wo Roboter und KI 2026 stehen

Im Januar eröffnete Jensen Huang das Robotikjahr mit einem einzigen Satz: «Der ChatGPT-Moment für die Robotik ist da.» Neun Monate später deuten das Geld und die Modelle darauf hin, dass er eher zu früh dran war, als dass er sich irrte. Roboter, die aus Videos und Sprache lernen, werden alle paar Monate besser. Die Roboter, die jeden Tag bezahlte Arbeit leisten, sind mit wenigen Ausnahmen noch immer jene, die nicht aussehen wie wir.

Hier steht, was gerade interessant ist, was real ist und was noch Demo ist.

Neue Gehirne für Maschinen

Der Wandel hinter den Schlagzeilen liegt in der Software. Ein klassischer Roboter wird Schritt für Schritt für eine einzige Aufgabe programmiert. Basismodelle für Roboter lernen aus Vorführungen, Videos und Sprache, ähnlich wie Chatbots aus Text gelernt haben, und ein einziges Modell kann verschiedene Maschinen steuern. Google DeepMind beschreibt die alte Welt nüchtern: «Die meisten Roboter sind für eng gefasste, sich wiederholende Abfolgen von Aufgaben vorprogrammiert oder werden ferngesteuert.»

Im Juli veröffentlichte DeepMind Gemini Robotics 2, das einen ganzen humanoiden Roboter «von den Füssen bis zu den Fingerspitzen» steuert, gezeigt auf Apollo 2 von Apptronik, mit Apptronik, Boston Dynamics und Agile Robots als Partnern. Das Planungsmodell steht Entwicklern offen, das Modell, das den Roboter bewegt, erhalten dagegen nur frühe Partner. DeepMind veröffentlichte auch die Grenzen. Gegenstände vom Boden aufzuheben gelang in 45,7 Prozent der Fälle, eine Glühbirne einzuschrauben in 36 Prozent, und DeepMind schreibt, geschickte Handhabung mit mehreren Fingern sei «weiterhin schwierig».

Nvidia liefert einen grossen Teil der Ebene darunter: die Chips und offene Modelle wie Isaac GR00T N1.6 für Humanoiden und Cosmos, um synthetische Trainingsdaten zu erzeugen.

Die Humanoiden

Figure schickte seinen Roboter in 30 Haushalte in der Bay Area, in denen das Unternehmen keine Daten gesammelt hatte, für drei Aufgaben: Wohnzimmer aufräumen, Handtücher falten und Betten machen. Ein von Grund auf trainiertes Steuerungsmodell war bei 9 Prozent dieser Versuche erfolgreich. Eines, das auf Index vortrainiert war, dem weltweiten Datensatz von Figure mit menschlichem Verhalten auf Video, bei 56 Prozent. Figure gibt an, Rechenleistung im Wert von 3,5 Milliarden Dollar für das Training seines Modells Helix zugesagt zu haben. Das sind die eigenen Zahlen des Unternehmens, und 56 Prozent sind ein Fortschritt, noch kein Produkt.

Tesla richtet in Fremont, wo früher Model S und Model X gebaut wurden, eine Produktionslinie für Optimus ein. In der Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen im Juli sagte Elon Musk, die Produktion beginne bald, der frühe Hochlauf werde «ziemlich flach und lang» sein, und das Ziel für eine spätere Generation seien 10 Millionen Einheiten pro Jahr. Er äusserte sich auch offen über die Branche: «Die Demonstrationen, die Sie sehen, sind vorprogrammiert oder ferngesteuert», und «es gibt keinen humanoiden Roboter, der tatsächlich allgemeine Aufgaben erledigen kann.»

1X verkauft NEO, einen humanoiden Roboter für den Haushalt, für 20'000 Dollar mit bevorzugter Lieferung 2026 oder später im Abonnement für 499 Dollar im Monat. Die Auslieferungen beginnen hauptsächlich in den USA. Für Hausarbeiten, die NEO noch nicht kennt, können Besitzer einen 1X Expert buchen, der ihn anleitet.

Die Stückzahlen liegen in China. Unitree verkaufte 5'500 Humanoiden im Jahr 2025, rund ein Drittel des weltweiten Absatzes, wie Rest of World berichtete, als sich das Unternehmen auf den Börsengang in Shanghai vorbereitete, und über 70 Prozent davon gingen an Forschung und Bildung. Der durchschnittliche Preis seiner Humanoiden fiel von rund 593'400 Yuan im Jahr 2023 auf 167'600 Yuan im Jahr 2025, rund 25'000 Dollar.

Was tatsächlich funktioniert

Die Roboter, die ihr Geld verdienen, sind meist keine Humanoiden. Die International Federation of Robotics zählt einen Rekordbestand von 5 Millionen Industrierobotern, die heute in Fabriken arbeiten, nachdem 2025 mehr als 600'000 installiert wurden, 59 Prozent davon in China. Im selben Jahr wurden fast 250'000 professionelle Serviceroboter verkauft, knapp die Hälfte davon für Transport und Logistik, dazu fast 34,2 Millionen Roboter für Konsumenten.

Dem stehen rund 7'000 Humanoiden in voller Grösse gegenüber, die 2025 weltweit verkauft wurden. Die IFR hält fest, dass «die meisten aktuellen Anwendungen spezialisiert bleiben und oft eine menschliche Fernsteuerung erfordern», und nennt die Hürden: Sicherheitsnormen, hohe Kosten für Training und Wartung und das Fehlen eines überzeugenden Business Case.

Es gibt Ausnahmen. Digit von Agility Robotics, ein zweibeiniger humanoider Roboter, arbeitet an neun Kundenstandorten, darunter GXO, Schaeffler, die Toyota-Fabrik in Kanada und Mercado Libre, und Agility gibt an, für sein neues Modell mehrjährige Aufträge über mehr als 300 Millionen Dollar zu haben. Und die grösste Roboterflotte, der die meisten Menschen begegnen werden, hat gar keine Arme: Waymo betreibt rund 4'000 Robotaxis und kommt im Schnitt auf 500'000 bezahlte Fahrten pro Woche in 15 US-Städten, nach drei Städten im September 2024.

Wie man eine Roboter-Demo liest

Robotervideos sind inzwischen ein eigenes Marketinggenre, deshalb helfen fünf Fragen. Hat der Roboter selbstständig gehandelt, oder hat ihn ein Mensch von anderswo gesteuert? Wie viele Versuche hat der Clip gebraucht, und mit welcher Geschwindigkeit wurde er abgespielt? Waren Raum, Gegenstände und Aufgabe neu für den Roboter, und wie hoch ist die Erfolgsquote über hundert Versuche statt über einen? Und wer bezahlt heute für die Arbeit?

Ein Roboter, der vor der Kamera ein Handtuch faltet, ist ein Forschungsergebnis. Ein Roboter, der für einen zahlenden Kunden Schicht für Schicht Transportbehälter bewegt, ist ein Einsatz im Betrieb. Beides zählt, aber nur das Zweite gehört in einen Businessplan.

Was es für ein Unternehmen bedeutet

Für die meisten Unternehmen werden die nützlichen Roboter der nächsten Jahre spezialisiert sein: Roboterarme, Transportwagen, Drohnen, Reinigungsmaschinen und Fahrzeuge, die eine Aufgabe verlässlich erledigen. Humanoiden lohnen einen genauen Blick und einen Pilotversuch dort, wo die Arbeit repetitiv und die Umgebung kontrolliert ist. Nach heutigem Stand sind sie noch nichts, worauf man ein Geschäft aufbauen sollte.

Dieselbe Technologie erreicht physische Produkte früher, nämlich in der Entwicklungsarbeit rund um sie. In Forge, das das eigene Produkt eines Unternehmens von der Idee bis zu einer Spezifikation führt, nach der ein Hersteller bauen kann, recherchiert, skizziert und modelliert KI in kurzer Zeit in 3D, Menschen treffen jede Entscheidung, und Fachleute kommen dazu, wo ein Produkt sie braucht. Die Roboter werden die Fabrikhalle zu ihrer Zeit erreichen. Wie ein physisches Produkt erdacht wird, ändert sich jetzt.