高盛：AI投資主線從算力轉向人形機器人
0xBroomberg
高盛最新調研覆蓋14家中國機器人企業，認為人形機器人正接棒算力成為AI下一增長極，但商業化拐點最快要等到2027年，當前亞洲板塊估值仍低於美國約21%，資金輪動才剛起步。
點解高盛話AI投資主線要換賽道？
高盛判斷，AI投資敘事正從「建算力」向「用算力」延伸，人形機器人是應用端最重要的方向之一。
結構性支撑來自兩個慢變量：勞動力持續短缺 + 自動化需求剛性增長，並非短期風口。
這意味著→ 機器人不是算力的替代品，而是算力建成之後的下一個「出口」——算力是修路，機器人是跑在路上的車。
技術到底走到邊度了？
高盛策略師杜嘉琳團隊5月走訪香港、深圳、北京14家企業，發現VLA/VTLA模型（令機器人睇得明環境並規劃動作的AI模型）正與世界模型加速融合，機器人「理解環境」的能力在快速提升。
硬件端已有標誌性進展：Tesla Optimus在「We, Robot」發佈會亮相，宇樹H1登上2025年春晚，靈活性和穩定性都有明顯進步。
但高盛同時指出，精度、一致性、成本三項硬指標仍有差距，最核心的瓶頸是通用自主AI能力——機器人可以在受控環境做演示，但離「放到任何工廠都識自己做嘢」仍有距離。
數據瓶頸點解？
與大語言模型不同，機器人訓練需要的是力、扭矩、運動等物理世界數據，呢類數據無法好似文字同圖片咁從互聯網大規模抓取。
簡單來說＝ 訓練ChatGPT可以「讀」互聯網，但訓練機器人必須令佢「摸」真實世界——數據採集的難度和成本完全唔同。
行業正在建設集中式數據工廠，並推進人機協作採集。高盛認為數據採集本身未來亦可能成為產業鏈的獨立收入來源。
商業化時間表點睇？
高盛判斷當前行業處於技術驗證→商業化的過渡階段，工業和物流場景部署仍以概念驗證為主。
多數企業預計，積累數千萬小時高質量數據、形成部署就緒模型後，人形機器人有望在2027至2029年進入規模化商業階段。
出貨量預測：2027年7.6萬台 → 2032年50.2萬台。高盛長期視其為繼智能手機和汽車之後的「新一代廣泛應用終端」。
亞洲估值點解仲有折讓？
亞太機器人籃子市盈率中位數22倍，美國同類資產28倍，折讓約21%；PEG方面亞太1.5倍 vs 美國2.0倍。
資金流向上，共同基金正逐步向機器人產業鏈輪動，但持倉集中在零部件、汽車自動化、工業自動化和精密製造，整體仍處早期。
這意味著→ 機器人板塊尚未進入資金擁擠階段，當前更似資本輪動的起跑期，而非中途加速。
供應鏈入面邊個壁壘最高？
高盛認為價值量將向技術壁壘高的核心零部件集中。其中諧波減速器（一種將電機高速旋轉轉化為低速大扭矩輸出的精密齒輪裝置）門檻最高，對精度、輕量化和扭矩性能要求嚴苛。
執行器總成在高規格機器人中技術採用確定性較高；行星滾柱絲槓仍處快速變化階段，良率和產能存在不確定性；靈巧手技術路線尚未收斂。
這反映出 供應鏈投資唔可以「買一籃子」了事——邊個掌握諧波減速器和執行器的量產能力，邊個在呢輪輪動中確定性最高。2027年前後的商業化驗證，將決定呢輪資本輪動能否兌現。
Content is for reference only, not financial advice.