Глобальные венчурные инвестиции в робототехнические стартапы в третьем квартале 2026 года составили $9,9 млрд, что более чем вдвое превышает $4,3 млрд, вложенных в третьем квартале 2025 года. Об этом сообщает Crunchbase News со ссылкой на данные Crunchbase. Основная часть средств досталась компаниям из Китая и США — эти две страны определяют текущую волну интереса к «физическому AI».
По подсчётам Crunchbase, финансирование сектора за первый–третий кварталы 2026 года выросло примерно на 185% год к году. Квартал с $9,9 млрд стал очередным в серии периодов, когда робототехнические стартапы получали около $10 млрд или больше.
Китай и США делят рынок
С начала года больше всего средств получили стартапы из Китая — $13,2 млрд. Американские компании привлекли $12,1 млрд. Третьим по объёму получателем стала Германия, но она заметно отстаёт: $1,7 млрд.
Крупнейшие раунды в Китае, по данным Crunchbase:
- Xpeng Robotics из Гуанчжоу, разрабатывающая AI-модели и физических роботов, привлекла $900 млн;
- AI² Robotics из Шэньчжэня, создающая интеллектуальных роботов для производства, здравоохранения и сферы услуг, закрыла раунд Series C на $736 млн.
В США раунды на миллиард долларов и больше в этом году привлекли, в частности, Atoms Трэвиса Каланика из Лос-Анджелеса — компания объединяет бизнес ghost kitchen и подразделения робототехники для добычи и транспорта, — а также Skild AI из Питтсбурга, получившая $1,4 млрд на свою робототехническую фундаментальную модель Skild Brain.
Ещё один заметный раунд года — у немецкой Neura Robotics: $1,4 млрд на когнитивных роботов с AI- и data-инфраструктурой для построения интеллекта.
Ставка на данные и модели
Рост финансирования сопровождается развитием слоя данных и моделей для физического AI. «Мы просто видим, как физический AI взлетает», — сказал Crunchbase News Ульрик Стиг Хансен, со-CEO сан-францисской Encord, поставщика слоя данных для физического AI, на первом саммите Long Horizon Physical AI Summit в Сан-Франциско ранее в этом месяце.
По его словам, вычислительные мощности и системы хранения для таких систем разрабатываются, но работа для физического мира требует времени — особенно по сравнению с большими языковыми моделями, обученными на огромных массивах текста из интернета. «Физический AI очень отличается, потому что не существует интернета данных физического AI, поэтому данные сначала нужно собрать, а затем преобразовать из сенсорных токенов в токены действий», — отметил он.
Наборы данных для физического AI на порядки больше и требуют мультимодальных данных, объединяющих зрение, тактильные ощущения, усилие и крутящий момент. «Хранить все эти данные, курировать их, обогащать и проверять, что все данные работают для этих систем, — очень дорогая операция», — сказал Хансен.
По его оценке, отрасль всё ещё находится в фазе предобучения физического AI, но скоро перейдёт в фазу постобучения.
Новые единороги
Около 75 робототехнических компаний в списке единорогов привлекли финансирование за последние три года. Более половины из них — 45 — попали в этот список только в 2026 году. Среди самых дорогих робототехнических стартапов многие конкурирующие компании строят данные и модели, а также работают над разными прикладными сценариями в тяжёлой промышленности, производстве, логистике и быту.
При этом, как отмечает Crunchbase News, направление развития сектора остаётся неопределённым: компании соревнуются за новые прорывы в течение следующего года.
«Есть много компаний, которые привлекают капитал, и я думаю, что многие из них выиграют просто потому, что существует так много разных типов применений для физического мира», — сказал Хансен.
Анализ Crunchbase исключает компании, связанные с обороной.
Что это значит
Данные Crunchbase фиксируют резкий рост вложений в робототехнику и физический AI, но распределение средств крайне неравномерно: Китай и США аккумулируют почти весь объём, тогда как остальные страны, включая Германию, получают заметно меньше. Крупные раунды концентрируются у компаний, строящих одновременно модели, данные и прикладные решения. При этом исходный материал прямо указывает на неопределённость дальнейшего направления сектора, поэтому говорить о том, какие из стартапов закрепятся в лидерах, пока преждевременно.
Комментарии · 0
Войдите, чтобы участвовать в обсуждении.