La Cina avrà difficoltà a guadagnare con i robot umanoidi
La Cina sta dominando la produzione e la diffusione dei robot umanoidi a livello globale, ma i profitti commerciali restano un obiettivo lontano: la tecnologia è avanzata, l’hardware è sotto controllo, mentre il software e i dati necessari per rendere queste macchine davvero utili sono ancora il vero collo di bottiglia che impedisce alla redditività di decollare.
Il record di “Superman” e il clamore mediatico: un’impresa atletica che nasconde limiti tecnologici
Il 17 agosto 2026 un robot umanoide chiamato Superman, prodotto dall’azienda cinese Unitree, ha raggiunto una velocità di corsa di 12,66 metri al secondo, superando il picco di velocità registrato da Usain Bolt durante il suo record mondiale dei 100 metri nel 2009 (12,42 m/s). Il video dimostrativo ha mostrato il robot correre a circa 45,6 km/h e compiere un salto verticale da fermo di oltre due metri, prestazioni da atleta d’élite che hanno stupito il pubblico e gli addetti ai lavori.
L’impresa ha generato un’enorme attenzione mediatica e ha anticipato di due giorni la quotazione in borsa di Unitree a Shanghai, dove il prezzo delle azioni è schizzato del 460%, trasformando il lancio del robot in un evento finanziario oltre che tecnologico. Tuttavia, la stessa dimostrazione ha rivelato i limiti della tecnologia: dopo aver battuto il record, il robot si è schiantato contro un muro, un dettaglio che ha ricordato come le capacità atletiche non equivalgano ancora a un’intelligenza operativa affidabile e a una capacità di navigazione autonoma nel mondo reale.
Nei giorni successivi si attendono altre esibizioni impressionanti, con i Giochi dei Robot Umanoidi che si terranno a Pechino, un evento che promette di mostrare ulteriori progressi nelle capacità fisiche di queste macchine. Eppure, come dimostra la parte ignominiosa dell’impresa di Superman, la tecnologia ha ancora molta strada da fare prima di poter essere considerata matura per applicazioni commerciali su larga scala.
Una produzione in crescita esplosiva, ma con margini in calo: il paradosso del dominio cinese
Le previsioni indicano che le aziende cinesi venderanno circa 50.000 robot umanoidi nel 2026, più del triplo rispetto all’anno precedente, un segno chiaro di una produzione in rapida espansione. Nel primo semestre 2026 la Cina ha spedito oltre il 97% dei robot umanoidi prodotti a livello globale, circa 19.100 unità, quasi quattro volte il volume dello stesso periodo del 2025, consolidando il proprio dominio sulla filiera produttiva.
Nonostante questi numeri impressionanti, la redditività è in calo e i profitti si stanno allontanando invece di avvicinarsi. UBTech, uno dei leader del settore, ha registrato nel primo trimestre 2026 un utile netto rettificato in diminuzione del 53%, sceso a circa 40 milioni di yuan, nonostante un aumento dei ricavi del 68%, un segnale evidente che ogni robot venduto oggi costa in margine più di quanto renda. Le proiezioni per l’intero semestre indicano ricavi in crescita tra il 36% e il 45%, ma un utile ricorrente in flessione tra il 6% e il 22%, confermando che il mercato è ancora in una fase di investimento massiccio più che di guadagno reale.
Questo paradosso riflette la natura attuale del settore: le aziende stanno producendo e vendendo centinaia di migliaia di macchine costose ma per lo più inutili dal punto di vista commerciale, nella speranza di poterne produrre di più economiche e utili in futuro, una strategia che richiede capitali enormi e una pazienza di lungo periodo.
Il vero ostacolo: software e dati, non l’hardware: la sfida dei modelli fondamentali
Le aziende cinesi hanno in gran parte padroneggiato l’hardware dei robot umanoidi, con capacità produttive e componentistiche che non hanno rivali al mondo, ma il software rimane una sfida aperta e il vero collo di bottiglia tecnologico. Per creare i modelli fondamentali che permettano ai robot di svolgere senza interruzioni una moltitudine di compiti utili, è necessario raccogliere enormi quantità di dati, un processo complesso e costoso che richiede tempo e risorse ingenti.
I modelli che alimentano l’attuale generazione di umanoidi possiedono alcuni miliardi di parametri, una cifra significativa ma ancora lontana da ciò che sarà necessario per replicare il funzionamento del corpo umano in modo affidabile: per raggiungere questo obiettivo, avranno bisogno di centinaia di miliardi di parametri, dimensioni simili ai grandi modelli linguistici che alimentano i chatbot come ChatGPT.
La differenza cruciale è che i chatbot possono essere addestrati sulle montagne di testo digitale disponibili su internet, un dataset già esistente e facilmente accessibile, mentre insegnare a un robot a identificare un bicchiere, prenderlo e riempirlo di caffè richiede dati molto più complessi e difficili da ottenere. Il robot deve comprendere la posizione spaziale dell’oggetto, la fragilità del vetro, la viscosità del liquido e una serie di altre variabili fisiche e contestuali che non possono essere apprese da semplici dataset testuali. Queste informazioni devono essere ricavate da esperienze reali o da ricostruzioni dettagliate di quelle esperienze, un processo che richiede infrastrutture dedicate e un investimento massiccio in raccolta dati.
La corsa ai dati: “vera macchina” ed egocentrici: due fonti complementari ma con valore diverso
Attualmente i robot umanoidi ricevono un miscuglio di dati, spesso provenienti da simulazioni di bassa qualità che non riescono a catturare la complessità del mondo reale, limitando l’efficacia dell’addestramento. I dati raccolti dal mondo reale sono molto più utili e ora sono estremamente ricercati dalle aziende del settore, diventati una risorsa strategica quasi quanto l’hardware stesso.
La forma migliore di questi dati è quella definita “vera macchina”, generata dalle azioni di un robot, sia quando viene controllato a distanza da un operatore umano sia quando svolge compiti in autonomia, creando un dataset che riflette direttamente le capacità e i limiti della macchina. Un’altra fonte importante è rappresentata dai dati “egocentrici”, raccolti registrando gli esseri umani mentre completano i compiti, un approccio che permette di catturare una vasta gamma di azioni umane in contesti realistici. Queste informazioni vengono ottenute equipaggiando una persona con un visore e guanti a sensore aptico che registrano i movimenti, creando un dataset dettagliato delle azioni umane che può essere utilizzato per addestrare i robot.
Tuttavia, i dati egocentrici generati dagli esseri umani sono meno utili dei dati reali delle macchine a causa delle differenze nel modo in cui gli arti umani e quelli robotici si muovono nel mondo reale, con articolazioni, forze e limiti fisici diversi che rendono difficile trasferire direttamente le capacità apprese. Inoltre, le parti utili devono essere etichettate manualmente, richiedendo che un umano tagghi ogni movimento affinché un robot sappia a quale arto o azione si applica, un processo lento e costoso che richiede grandi quantità di lavoro umano.
I centri di addestramento cinesi: una strategia su larga scala per dominare la raccolta dati
La Cina sta rapidamente diventando leader nella raccolta di dati reali sulle macchine, grazie a centri di addestramento come il Hubei Humanoid Innovation Centre di Wuhan, una struttura che rappresenta il cuore della strategia cinese per il dominio del settore. Nella vasta struttura di Wuhan, fino a 100 robot trascorrono ore ogni giorno osservando e imitando gli esseri umani in scenari realistici, creando un flusso continuo di dati che alimenta i modelli di addestramento.
In una delle decine di postazioni di lavoro, un operatore dietro un bancone muove la mano, coperta da sensori digitali, in un movimento circolare come se stesse versando acqua calda sul caffè, mentre un robot accanto a lui imita il movimento versando acqua vera da un bollitore sopra un imbuto, un’immagine che mostra quanto il processo di addestramento sia meticoloso e dettagliato. Il modo in cui il polso e le dita del robot si muovono è inquietantemente umano, un segno dei progressi compiuti ma anche della complessità del compito.
A pochi passi dal caffè improvvisato c’è quello che sembra una farmacia, dove un altro duo umano-robot sta riempiendo gli scaffali, poi c’è un minimarket, poi una linea di produzione e poi varie altre scene della vita lavorativa, un microcosmo che riproduce la complessità del mondo reale in cui i robot dovranno operare. Fino ad ora ai giornalisti stranieri non è stato permesso di visitare questi centri, un segno della riservatezza con cui la Cina sta trattando questa tecnologia strategica.
Il centro di Wuhan è uno dei 53 impianti in Cina costruiti appositamente per studiare i segreti del movimento umano, secondo i dati di Interact Analysis, una società di consulenza, una rete di strutture che non ha eguali al mondo per dimensioni e ambizione. La maggior parte di questi centri è stata creata negli ultimi due anni e altri 34 sono in costruzione o in programma, un’espansione rapida che mostra la priorità data dal governo cinese a questo settore. Uno in costruzione a Shanghai avrà spazio per 1.000 umanoidi, mentre una piccola città nella provincia costiera dello Zhejiang ha già sei centri di addestramento, un segno di quanto questa infrastruttura sia diffusa e capillare.
I costi elevati e il ruolo dello Stato: un investimento massiccio sostenuto dai fondi pubblici
I centri di addestramento richiedono molto spazio, molte persone per gestirli e una legione di umanoidi all’avanguardia, che possono costare fino a 100.000 yuan (circa 15.000 dollari) ciascuno, un investimento iniziale significativo che solo poche aziende potrebbero permettersi senza sostegno statale. Questa forma di formazione costa 500-700 yuan all’ora, secondo le stime di Corey Chan di HSBC, un costo operativo che si accumula rapidamente considerando le milioni di ore di addestramento necessarie.
Per ogni otto ore di addestramento al bancone del caffè, il robot produce solo tre ore di dati utili; il resto viene scartato, soprattutto a causa di errori che gli ingegneri non vogliono che i robot imparino, un processo inefficiente che aumenta ulteriormente i costi. Secondo una stima, saranno necessarie 100 milioni di ore di addestramento per sviluppare un robot in grado di svolgere una vasta gamma di compiti quotidiani, un obiettivo ambizioso che richiede tempo, risorse e una pazienza di lungo periodo.
Fortunatamente per le imprese cinesi come Unitree, il governo ha coperto gran parte delle spese dei centri, un sostegno che ha permesso al settore di espandersi rapidamente nonostante i costi elevati. Circa quattro quinti di questi impianti sono sostenuti dallo Stato, spesso attraverso collaborazioni tra imprese private e governi locali, che acquistano umanoidi e rivendono i dati prodotti alle aziende, creando un circolo virtuoso di produzione e addestramento. Le stime variano, ma nella prima metà del 2026 fino al 70% degli umanoidi prodotti in Cina potrebbe essere stato destinato a questi centri di addestramento, per un totale di circa 13.000 macchine, un dato che mostra quanto il mercato sia ancora guidato più dall’addestramento che dalla vendita commerciale.
Costruendo questi centri, i funzionari locali possono rafforzare la domanda di robot prodotti nella loro zona, creando un circolo virtuoso di produzione e addestramento che beneficia sia le aziende sia le amministrazioni locali, un modello di sviluppo che riflette la stretta collaborazione tra settore privato e pubblico in Cina.
La raccolta di dati egocentrici dalla forza lavoro: un’industria artigianale al servizio della robotica
I produttori cinesi di robot stanno trovando modi per raccogliere dati egocentrici dalla vasta forza lavoro manifatturiera del paese, così come dai numerosi giovani disoccupati, sfruttando una risorsa umana abbondante e a basso costo. È emersa un’industria artigianale di fornitori che producono attrezzature indossabili per questo scopo, un ecosistema di piccole e medie imprese che supporta la grande industria della robotica.
Alcuni sperano che i giovani indossino la divisa a casa come lavoro part-time, registrando i propri movimenti mentre svolgono compiti quotidiani, un modello di raccolta dati distribuito che permette di catturare una vasta gamma di azioni umane in contesti realistici. JD.com, una società di e-commerce, ha dichiarato all’inizio del 2026 di aver lanciato un progetto per pagare 100.000 dipendenti e altri 500.000 esterni per monitorare i propri spostamenti, un’iniziativa su larga scala che mostra l’impegno delle grandi aziende nel settore.
In una struttura nel Jiangsu, un’altra provincia costiera che ha ricevuto finanziamenti statali, l’azienda paga le persone affinché svolgano lentamente compiti in supermercati falsi e in altri ambienti simulati, creando dataset dettagliati di azioni umane in contesti controllati. Nei prossimi due anni JD.com intende raccogliere 10 milioni di ore di dati per catturare scenari umani reali, un obiettivo ambizioso che richiede un investimento significativo ma che potrebbe dare alla Cina un vantaggio competitivo duraturo.
Il confronto con gli Stati Uniti: strategie diverse per una sfida globale
L’industria umanoide cinese è diversa dalla maggior parte delle altre aziende manifatturiere che sono prosperate nel paese, con una strategia che privilegia la scala e l’investimento statale rispetto all’efficienza immediata. Nei prossimi anni è destinata a produrre e vendere centinaia di migliaia di macchine costose ma per lo più inutili, nella speranza di poterne produrre di più economiche e utili in futuro, una scommessa di lungo periodo che richiede capitali enormi.
I concorrenti americani si affidano a metodi di addestramento meno costosi, con approcci che privilegiano l’efficienza e la redditività immediata rispetto alla scala. Tesla, il più grande produttore americano di umanoidi, si dice stia addestrando robot nei propri magazzini, risparmiando così la costruzione di strutture di addestramento autonome, un approccio che riduce i costi ma che potrebbe limitare la quantità e la varietà dei dati raccolti. Varie aziende hanno utilizzato video di movimenti umani per addestrare i loro umanoidi, un approccio meno costoso ma potenzialmente meno efficace rispetto alla raccolta di dati reali.
Dato che oggi negli Stati Uniti ci sono pochi operai di fabbrica a cui poter consegnare l’attrezzatura per la raccolta egocentrica, diverse aziende stanno pagando lavoratori nei paesi poveri, dove i salari sono più bassi rispetto alla Cina, affinché indossino cuffie e guanti aptici mentre lavorano, un modello di raccolta dati globalizzato che cerca di compensare la carenza di forza lavoro manifatturiera negli Stati Uniti. Tuttavia, come per la visione artificiale, la Cina sembra quasi certa di mantenere il comando nella raccolta dati grazie alla sua vasta forza lavoro e alla capacità di organizzare grandi gruppi di persone per taggare immagini e movimenti, un vantaggio strutturale che sarà difficile da colmare.
Le prospettive di mercato: un decennio di attesa prima della redditività commerciale
Nonostante il vantaggio cinese nella raccolta dati, è improbabile che emerga un mercato commerciale redditizio per i robot umanoidi in questo decennio, un orizzonte temporale che richiede pazienza e capitali di lungo periodo. Morgan Stanley, una banca d’investimento, stima che la Cina potrebbe produrne circa 450.000 all’anno entro il 2030, un volume significativo che mostra la fiducia nel settore ma che non garantisce la redditività.
Tuttavia, molti di questi robot rimarranno poco intelligenti e continueranno a sbattere contro i muri, letteralmente e metaforicamente, un segno che la tecnologia deve ancora maturare prima di poter essere considerata pronta per il mercato di massa. La sfida principale rimane lo sviluppo di software in grado di trasformare i dati raccolti in capacità operative affidabili, un compito complesso che richiede tempo, risorse e competenze che non sono ancora pienamente disponibili.
Senza modelli fondamentali abbastanza sofisticati da gestire la complessità del mondo reale, i robot umanoidi resteranno macchine impressionanti ma limitate, più adatte a dimostrazioni mediatiche che a compiti commerciali su larga scala, un limite che impedisce alla redditività di decollare nonostante la produzione in crescita.
Conclusione: un dominio tecnologico senza profitti immediati, una scommessa di lungo periodo
La Cina ha dimostrato di essere avanti rispetto ai rivali nella produzione e nell’addestramento dei robot umanoidi, con una capacità di raccogliere dati su scala industriale che nessun altro paese può eguagliare al momento, un vantaggio strutturale che potrebbe rivelarsi decisivo nel lungo periodo. Tuttavia, i profitti sono ancora lontani: i costi di addestramento sono elevati, i margini sono in calo e il mercato commerciale non decollerà prima del 2030, un orizzonte temporale che richiede pazienza e capitali di lungo periodo.
Il record di Superman e il clamore intorno a Unitree sono sintomi di un settore in piena espansione, ma anche di una tecnologia che deve ancora maturare prima di poter essere considerata pronta per il mercato di massa. La Cina sta investendo massicciamente nel futuro, ma il presente è caratterizzato da perdite e da una corsa contro il tempo per sviluppare il software che renderà questi robot davvero utili, una sfida che definirà il successo o il fallimento di questa scommessa tecnologica.
