巴克莱分析师对新兴价值链上的 100 多家公司进行了调查，他们表示，在广泛的商业部署开始之前，人形机器人可能会创造对数据中心基础设施、人工智能加速器、内存和边缘处理器的需求。
投资者的注意力主要集中在电机、执行器、传感器和电池等可见硬件上。然而，近期最大的限制是智力，因为类人机器人必须感知周围环境，在不可预测的环境中推理并调整自己的行为。
所需的计算堆栈具有三个主要层。数据中心系统运行模拟并生成合成训练数据，基础模型将感知转化为行动，每个机器人内部的处理器在严格的延迟、功率和安全限制下在本地执行决策。
由于开发人员缺乏可用于训练语言模型的互联网规模数据集，模拟尤为重要。数字环境可以在实际部署之前教授机器人运动、物体处理和其他技能，尽管物理测试仍然需要覆盖模拟无法准确再现的变量。
随着开发人员训练模型和创建数字孪生，对计算的需求可能会在机器人生产之前扩大。这可能会让英伟达、AMD、高通、美光、SK 海力士、三星电子和台积电等芯片和基础设施供应商受益。
Nvidia 已经提供了一个集成的机器人堆栈，涵盖用于数字环境的 Omniverse、用于训练的 Isaac Sim、用于机器人计算的 GR00T 基础模型和 Jetson 处理器。
人形机器人市场目前估计为 20 亿至 30 亿美元。到 2030 年，预测范围为 100 亿美元到 250 亿美元，更乐观的预测到 2035 年将达到 2000 亿美元左右。
尽管如此，大规模经济部署可能会更接近 2035 年，而不是 2030 年，因为安全性、可靠性和自主性仍未得到解决。
随着生产的扩大，硬件将变得更加重要。执行器估计占人形机器人组件成本的 30% 至 50%，而机载计算的成本则为 10% 至 15%，但目前机器人产量较低限制了标准化和供应商投资。
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