Physical AI Landscape 2026: Marktübersicht nach Basistechnologie

01So ist die Karte zu lesen: Was zählt als physische KI?

Physische KI ist KI, die einen Kreislauf mit der physischen Welt schließt: Sie erfasst eine Umgebung, entwickelt ein Verständnis davon, entscheidet über eine Handlung, bewegt etwas und erfasst anschließend das Ergebnis. Jedes Produkt auf dieser Karte unterstützt einen Teil dieses Kreislaufs: Sensoren liefern Eingaben, Modelle verarbeiten sie, Aktuatoren schließen den Kreis, und Simulation sowie Flottensoftware umgeben ihn.

Deshalb führt eine ausschließlich nach Unternehmensarten wie ‚Humanoiden-Start-ups‘ oder ‚Chiphersteller‘ geordnete Karte in die Irre. Der Wettbewerb findet auf Ebene der Elementtechnologien statt: Wer liefert das Wellgetriebe im Schultergelenk, wessen taktile Haut bedeckt die Fingerspitze, wessen Weltmodell bewertet eine Steuerungsstrategie, bevor sie reale Hardware berührt? Diese Karte gliedert das Feld daher in fünf Ebenen und 23 Elementtechnologien und ordnet Unternehmen überall dort ein, wo sie tatsächlich konkurrieren – bei Bedarf auch in drei Kategorien zugleich.

02Ebene A – Modelle: der Wettlauf um ein universelles Robotergehirn

Auf der Modellebene ähnelt physische KI dem LLM-Boom am stärksten; hier werden auch die größten Finanzierungsrunden abgeschlossen. Vision-Language-Action-Modelle behandeln Robotersteuerung ähnlich wie GPT Text: Ein großes, mit enormen und vielfältigen Demonstrationsdaten trainiertes Modell soll sich auf verschiedene Körper und Aufgaben übertragen lassen. Drei Ansätze konkurrieren: US-Start-ups verkaufen das Gehirn selbst, chinesische Anbieter verbinden Modelle mit offenen Datensätzen und Hardware in hohen Stückzahlen, und Technologiekonzerne verkaufen die Modellebene als allgemein verfügbare Infrastruktur.

Weltmodelle bilden die zweite Hälfte dieser Ebene. Diese generativen Modelle sagen voraus, wie sich eine Szene entwickelt, um Handlungen gedanklich durchzuspielen und zu planen und zunehmend auch eine Roboterstrategie in einer synthetischen Welt zu bewerten, bevor sie Hardware steuert. Die Kategorie reicht von Cosmos von NVIDIA und Genie von Google DeepMind bis zum fahrspezifischen GAIA von Wayve und dem Humanoiden-Weltmodell von 1X.

03Ebene B – Daten und Simulation: die knappste Ressource

Sprachmodelle konnten aus dem Web lernen. Für Robotermodelle gibt es kein entsprechendes Archiv von Roboterhandlungen im Internetmaßstab. Deshalb ist eine ganze Branche entstanden, die diesen fehlenden Korpus erzeugt. Sie teilt sich in zwei Bereiche: Simulationsunternehmen – NVIDIAs Isaac-Stack, die offenen Engines MuJoCo und Genesis sowie Spezialisten für synthetische Daten – erzeugen günstig physikalisch genaue Erfahrungen. Anbieter von Demonstrationsdaten sammeln reale Abläufe mit Teleoperationsdiensten, tragbaren Erfassungssystemen und, als besonders chinesische Entwicklung, stadtweiten Datenerfassungsprogrammen wie dem von JD.com, bei denen menschliche Bediener Roboter durch Millionen Aufgabenstunden steuern.

Beide Hälften wachsen zu einer Pipeline zusammen: breit in Simulation vortrainieren, mit realen Demonstrationen feinabstimmen, in Betrieb nehmen und Beobachtungen der Flotte ins Training zurückführen. Die Kontrolle einer beliebigen Stufe dieses Kreislaufs schafft eine verteidigbare Position; deshalb zieht Dateninfrastruktur sowohl spezialisierte Start-ups als auch Roboterhersteller an.

04Ebene C – Komponenten: wo der Wert steckt

Zerlegt man einen Roboter bis auf seine Stückliste, konzentriert sich der Wert auf wenige Elementtechnologien. Jede bildet einen eigenen Markt mit eigenen Marktführern, Preiskurven und Herausforderern. In dieser Ebene halten Japan und Europa einige ihrer stärksten Positionen, während Chinas Lieferkette hier am weitesten über die Endmontage hinaus vorgedrungen ist. Die acht Komponentenkategorien der Karte verdienen eine eigene Betrachtung.

05Ebene D – Verkörperungen: acht Wege, KI einen Körper zu geben

Humanoide beherrschen die Schlagzeilen, und die Kategorie veränderte sich 2025–26 tatsächlich: von inszenierten Vorführungen hin zu Fabriken, Preislisten und Kapitalmärkten. Die Verkörperungsebene umfasst jedoch acht Kategorien, und die meisten heute eingesetzten Systeme der physischen KI gehen nicht auf zwei Beinen. Lagerrobotik ist der kommerziell reifste Markt: Amazon überschritt im Juli 2025 eine Million eingesetzte Roboter, und Geek+, Exotec sowie AutoStore verkaufen Goods-to-Person-Systeme weltweit. Autonome Fahrzeuge gehören nach Flottengröße und kumulierter Finanzierung zu den größten Kategorien. In der chirurgischen Robotik, lange nahezu ein Monopol von Intuitives da Vinci, überwanden 2025–26 erstmals glaubwürdige Wettbewerber regulatorische Hürden.

Auch die etablierten Anbieter bleiben nicht untätig: FANUC, Yaskawa, ABB und KUKA, die großen Industrieroboterhersteller des vergangenen halben Jahrhunderts, rüsten ihre installierte Basis mit KI nach. Zugleich verschieben sich mit der Technologie die Eigentumsverhältnisse. SoftBanks Vereinbarung zur Übernahme der Robotiksparte von ABB für 5,375 Mrd. $, angekündigt im Oktober 2025, brachte einen der ‚großen Vier‘ in ein Portfolio, das ausdrücklich um physische KI aufgebaut wird.

06Ebene E – Betrieb: die unspektakuläre Ebene, die über Profitabilität entscheidet

Zwischen einem Roboter, der in einer Vorführung funktioniert, und einer profitablen Roboterflotte liegt diese Ebene. Die Entwicklung läuft weiterhin im offenen ROS-2-Ökosystem, auf dem kommerzielle Plattformen industrietaugliche Werkzeuge aufbauen. Nach der Inbetriebnahme von Flotten treten Telemetrie, Ferneingriffe und die Orchestrierung verschiedener Anbieter in den Vordergrund; Roboterdatenspezialisten werden hier zum Beobachtbarkeits-Stack der Branche. Zwischen Entwicklung und Einsatz liegt zudem die Validierung mit szenariobasierten Tests, Hardware für funktionale Sicherheit und Zertifizierungsstellen, die Standards für Roboter im gemeinsamen Raum mit Menschen vorbereiten.

Diese Ebene umfasst nur wenige Unternehmen und wird auf der Karte leicht übersehen. Zugleich werden hier die Versprechen aller anderen Ebenen geprüft. Deshalb treten ihre Akteure bei nahezu jedem ernsthaften Einsatzprojekt der Ebenen A und D als Partner auf.

07Das regionale Bild: Kein Land beherrscht den gesamten Stack

Die regionale Zählung zeigt ein strukturelles Muster. Nordamerika dominiert Modelle und Softwareinfrastruktur. China ist das einzige Land mit Großserienanbietern in fast jeder Hardwarekategorie – von Getrieben und LiDAR bis zu Humanoiden und Logistik – und seine Verkörperungsanbieter konkurrieren über ausgelieferte Stückzahlen. Japans Stärke liegt in Ebene C: Präzisionsgetriebe, Motoren, Kraft- und Bildsensoren sowie Logistikrobotik. Ein staatlich unterstütztes Programm – METI sagte rund 387 Mrd. ¥ Förderung zu – soll eine bislang fehlende heimische Modellebene für physische KI schaffen. Südkorea konzentriert sich auf Batterien, geschickte Hände und durch Fertigungsunternehmen gestützte Humanoide. Europa verfügt über spezialisierte Marktführer bei Cobots, Inspektionsvierbeinern, Lagersystemen und Sicherheitszertifizierung.

Zwei Einschränkungen sind wichtig. Die Balken zählen redaktionell ausgewählte, repräsentative Einträge und nicht sämtliche Unternehmen eines Landes. Zudem bildet der Hauptsitz die grenzüberschreitende Verflechtung immer schlechter ab: US-Humanoide verwenden koreanische Batterien und japanische Getriebe; chinesische Armhersteller gehören europäischen Konzernen und umgekehrt.

08So wird diese Karte gepflegt

Eine Marktübersicht ist nur nützlich, wenn sie aktuell ist. Daher wird diese Karte als lebender Datensatz gepflegt und nicht als einmalige Grafik veröffentlicht. Jeder Unternehmenseintrag setzt nachprüfbare Aktivität voraus: ein ausgeliefertes Produkt, dokumentierte Einsätze oder eine offengelegte Finanzierungsrunde. Nicht öffentlich auftretende Unternehmen werden nicht aufgrund von Gerüchten aufgenommen. Unternehmen, die den Betrieb einstellen oder ihre Unabhängigkeit verlieren, werden entfernt; die Schließung von Monarch Tractor 2026 und die Eingliederung von Covariant in Amazon 2024 sind aktuelle Beispiele. Als ‚dynamisch‘ markierte Kategorien – Basismodelle, Weltmodelle, Demonstrationsdaten, Humanoide, Hände und Tastsensorik sowie Flottensoftware – werden monatlich anhand von Primärquellen geprüft. Langsamere Kategorien etablierter Anbieter werden bei relevanten Ereignissen überprüft.

Der Datenstand ist das verlässliche Aktualitätssignal: Er zeigt, wann die Daten zuletzt geprüft wurden, und ändert sich nur nach einer tatsächlichen Überprüfung.

09Häufige Fragen

10Quellen