大摩拆解 | 馬斯克如何用xAI的千億算力，撬動五十萬億機器人市場？

我們從2024年開始就一直在講 AI 的下半場，如果說大模型開啟了數字智能，那麼人形機器人就是物理世界智能的真正開端，是真正的game changer。它不再是實驗室裡的原型，而是由 AI、特別是“具身智能” (Embodied AI) 驅動的全新物種。

市場上關於特斯拉 Optimus 和 Figure AI 的討論已經很多了，但接下來更有價值的討論是：這個賽道要怎麼玩？我們把最近的思考和多份核心報告（特別是大摩的《Humanoids A $5 Trillion Global Market》）總結了一下，希望能找出探索人形機器人賽道的路線圖，也列出了幾個最有趣的問題：

50 萬億美元的市場到底靠譜嗎？還是華爾街的又一次炒作？

• 特斯拉真正的護城河是什麼？xAI 的算力暴力美學能一錘定音嗎？
• 除了特斯拉，誰會是下一個破圈的玩家？
• 從 Demo 到真正走進工廠和家庭，最大的瓶頸在哪？

Insight 01

萬億還是五十萬億？人形機器人的市場規模到底有多大？

關於人形機器人的未來，市場上的預測簡直是天差地別，從保守到瘋狂：

高盛 (Goldman Sachs):2035 年，380億美元，對比其他家略顯保守。

• 麥格理 (Macquarie):2050 年，3萬億美元。
• 大摩 (Morgan Stanley):2050 年，5萬億美元，聽起來很猛了。
• 木頭姐 (ARKInvest):24萬億美元，不愧是科技信徒。

但更炸裂的在後面。電動汽車公司 Rivian 的技術創始人 Phil Beisel 指出，即使是大摩的預測也過於保守，因為它只算了機器人的銷售額。後續業內人士直接把機遇定位在“至少 50 萬億美元”，是大摩預測的 10 倍。

這種數量級的巨大鴻溝，說明大家對這事兒的顛覆性潛力根本沒法用傳統線性外推的模式來衡量。華爾街的分析師可能更側重於短期的技術可行性和成本，但科技樂觀派看到的，是對整個經濟結構和社會形態的根本性重塑。

行業大佬的看法通常更激進：

埃隆·馬斯克相信機器人最終將以 2:1 甚至 3:1 的比例超過人類，意味著 100 億到 300 億台機器人，並預計到 2040 年代將有 10 億台。

• FigureAI創始人 Brett Adcock則直接點破：“我們從事的是人力勞動業務，全球 GDP 的 50% 用於支付人類工作報酬，這相當於每年 40 萬億美元的市場。”格局一下子就打開了。

Insight 02

拆解大摩的TAM模型：華爾街是如何算這筆賬的？

為什麼預測差這麼多？因為大家算賬的假設完全不一樣。大摩的報告提供了最詳盡的 TAM (全市場規模) 模型，堪稱教科書，我們來把它拆解開看：

定義理論市場空間 (DefineTAM):

以勞動力市場為參照系。美國勞動力市場年產值近$10 萬億(截至2023年11月，美國勞動力約1.62億人，平均年薪59,428美元)。

• 全球約 34 億就業人口，假設平均年薪 $9000，全球勞動力市場年產值約為30 萬億美元(約佔全球GDP的30%)。這是機器人替代的理論上限。

細分職業，評估“機器人可替代性” (Humanoidability Factor):

這是模型的核心。把美國 831 個民用職業掰開揉碎了算：

高潛力 (Strong Potential):佔職業的 46% (主要是重複、危險崗位)，假設70%的員工可被替代。

• 中等潛力 (Moderate Potential):佔職業的 9%，假設50%可被替代。
• 較低潛力 (Lower Potential):佔職業的 19% (需要複雜互動或技能)，假設30%可被替代。
• 潛力有限/不適用 (Limited Potential/NA):佔職業的 26%，假設0%可被替代。
• 結論：美國約 40% 的員工具有被替代的潛力。
• 將此方法論推廣到全球，並根據各地情況調整因子，預計到 2050 年機器人可替代 2023 年勞動力的比例：

美國 (USA):41.3%

• 中國 (China):39.0%
• 其他高收入國家:35.0%
• 中高收入國家:30.0%

預測市場滲透與增長節奏 (Adoption Curve):

預測 2030 年代中期之前普及會很慢，之後會因技術成熟和成本下降而急劇加速。

全球累計採用量 (保有量) 預測:

到2030年：90萬台

• 到2036年：約2400萬台(佔10億台總目標的約2%)
• 到2040年：約1.32億至1.344億台(佔10億台總目標的約13%)
• 到2044年：約4.28億台(佔10億台總目標的約42%)
• 到2050年：約10億台(或10.19億台)

通過將各職業的“機器人可替代性”因子與勞動力數量相乘，估算機器人可替代的崗位數量。

• 市場普及需要時間，預計在2030年代中期之前普及速度相對較慢，之後會因技術進步 (硬體和AI基礎模型發展，可能需要十年以上成熟)、成本下降 (技術成熟和供應鏈發展) 及社會接受度提高而顯著加速。
• 美國市場：預計到2040年，人形機器人保有量為800萬台(影響3570億美元的薪資)；到2050年，保有量達到6300萬台(影響3萬億美元的薪資)。
• 全球人形機器人累計採用量 (Cumulative Adoption/Stock) 預測：
• 按收入水平劃分的國家/地區2050年機器人預計採用量 (保有量)：

中高等收入國家 (如中國、巴西、墨西哥、印尼等): 約5.04億台(近一半)

• 高收入國家 (如美國、日本、德國、澳大利亞、阿聯等): 約2.96億台(近30%)
• 中低等收入國家 (如印度、宏都拉斯、越南、埃及等): 約2.04億台(20%)
• 低收入國家 (如盧安達、衣索比亞、阿富汗等): 約1400萬台

成本分析與價格估算 (BOM&ASP):

BOM成本範圍：1 萬到 30 萬美元不等。宇樹 G1 定價約 $1.6 萬，Agility 的 Digit 預計售價 $25 萬。

• 特斯拉 Optimus Gen2 成本分析 (BOM估算):

感測器 (Sensors): ~$2 萬 (37%)

• 螺絲 (Screws): ~$1.1 萬 (20%)
• 電機 (Motors): ~$1.1 萬 (20%)
• 減速器 (Reducers): ~$7000 (13%)

“機器人大腦” (Bot brain): ~$2000/台 (佔總 BOM 約 4%)

• 執行器 (Actuators - 28個): 上半身 ~$2.6萬 (47%) + 下半身 ~$2.6萬 (48%)
• 其他支撐系統: ~$419/台 (0.8%)

當前 BOM 成本 (不含軟體)：5 萬至 6 萬美元。馬斯克的目標是最終售價降至2 萬美元。

• BOM構成 (估算):
• BOM按零部件細分 (估算):

• ASP(平均售價) 預測：

高收入國家:從 2024 年的 $20 萬，降至 2040 年的約$5 萬。

• 中低/中高收入國家:從 2024 年的 $5 萬，降至 2050 年的約$1.5 萬。

計算年度營收 (Annual Revenue):

基於預測的機器人銷量/保有量、ASP以及替換週期 (例如全球模型假設6年，美國模型假設8年)。

• 全球人形機器人年銷售額預測：

2030年：0.02萬億美元(200億美元)

• 2035年：0.211萬億美元(2110億美元)
• 2040年：1.2萬億美元
• 2050年：4.7萬億美元(另一種說法是接近5萬億美元) (這大約是2024年全球前20大汽車製造商總收入的兩倍)
• 註：這些銷售額僅計算最終裝置銷售，若包含供應鏈、維修保養等，市場規模會更大。

人形機器人的應用場景:

預測模型將機器人的應用場景區分為工業商業用途和家用。

工業和商業用途：這是目前預測中佔比最大的部分。預計到2050年，約92%的人形機器人將用於工業和商業目的。

到2036年：約2210萬台

• 到2040年：約1.277億台
• 到2044年：約4.074億台
• 到2050年：約9.35億台
• 家用：對家用機器人的預測相對更為保守，主要考慮到可負擔性、安全性以及可能對通用人工智慧有更高要求等因素。預計到2050年，家庭中的人形機器人數量約為8000萬台(佔總保有量的8%)。

什麼時候才能產出大於成本？

人形機器人的首次亮相價格會更高，而且能力遠遜於人類員工。根據研究，當人形機器人的淨現值 (NPV) 達到臨界點，即人形機器人的成本與其帶來的生產力提升達到平衡時，人形機器人的經濟可行性將高於人類員工，如下圖所示。例如，成本為 16,000 美元的人形機器人，其生產力提升幅度只需略高於 5% 即可實現經濟可行性。

人形機器人NPV分析

Insight 03
50 萬億美元的宏大敘事：從終局看現在的玩法

這套框架已經超越了賣硬體本身，更像是從終局看現在，核心邏輯是技術擴散的乘數效應。

勞動力替代規模：以全球34億勞動人口中20%的可替代場景滲透率（6.8億台）為基準，假設單台機器人全生命週期價值（硬體售價3萬美元+10年軟體服務費8萬美元+能源/資料服務2萬美元）達13萬美元，總市場容量即突破88萬億美元；保守錨定50%實現率後聚焦50萬億美元。

汽車市場類比：汽車產業本身年收入 3 萬億美元，但帶動的能源、基建等生態價值超 10 倍。人形機器人如果形成類似生態，50 萬億並非不可能。

• 技術擴散速度 (S 型曲線)：放棄線性增長，採用 S 型曲線。智慧型手機滲透率從 1% 到 50% 只用了 7 年，如果機器人複製這個路徑，2050 年存量將遠超大摩預測的 10 億台，可能突破 30 億台。
• 生態擴展潛力：除裝置銷售外，納入AI模型訂閱（類位元斯拉FSD軟體利潤率40%）、即時環境資料交易（單台年貢獻價值2000美元）、能源網路（充換電基礎設施）三大衍生市場，將硬體收入佔比壓縮至35%，整體估值提升至原模型的2.8倍。

關鍵預測節點:

保有量：2030年突破300萬台（製造業試點）、2040年達4億台（服務場景爆發）、2050年超20億台（家庭滲透率15%）。

• 年收入結構：2030年以硬體為主（佔比80%）實現1200億美元，2040年軟體服務反超（佔比55%）達5.8萬億美元，2050年全生態收入突破18萬億美元。
• 累計價值（2025-2050）：裝置銷售26萬億美元+服務訂閱14萬億美元+資料與能源網路10萬億美元，合計50萬億美元。

Insight 04
是什麼在驅動這場「機器人換人」的浪潮？

這波人形機器人的需求爆發，不是單一因素，而是幾個大趨勢的合流：

勞動力短缺 &人口結構變遷：發達國家老齡化和低生育率是硬傷。例如，日本到 2030 年，每 100 名勞動人口要對應 50 名老人。美國製造業有近 800 萬職位空缺，很多都是年輕人不想幹的“底層 50% 不受歡迎的工作”。

替代不受歡迎及危險工作：從裝配線到核反應堆維護，機器人是理想方案。這不僅能填補勞動力缺口，還能提升現有員工的工作滿意度。

• 經濟效益 & 生產力提升：機器人 7x24 小時幹活，不抱怨、不請假。在高勞動力成本地區（美國製造業時薪近 $40），自動化太香了。自動化有望使一些國家勞動力成本降低 18% 至 33%。
• 技術進步 & 成本雪崩：這是最重要的催化劑。多模態 AI、高扭矩執行器、計算、電池、感測器五大技術融合。

成本曲線陡降：高端型號機器人成本一年內下降 40%，遠超每年 15-20% 的預期降幅。特斯拉目標價 $2 萬，宇樹 G1 更是打到 $1.6 萬。工業機器人成本自 1990 年已下降 50%，預計到 2025 年再降 65%。

開創新市場 & 構想“富足未來”：支持者展望一個商品和服務成本極大降低的未來，甚至可能推動全球 GDP“飆升至無窮大”。就像 iPhone 催生了 Uber，人形機器人也將成為孵化新產業的平台。

Insight 05
特斯拉的王牌：Optimus 的護城河在哪裡？

馬斯克畫的餅很大：Optimus 的長期價值將超越汽車，甚至超越一切。他不是在做一款新產品，而是在建構一支龐大的、通用的智能勞動力隊伍。

很多人覺得世界還沒意識到這個機遇，但“特斯拉投資者仍然擁有領先優勢”。這種領先優勢 (lead) 不是空穴來風，而是基於特斯拉多年積累的幾個制高點：

AI研發：FSD 積累的視覺感知、資料處理和神經網路經驗，可以直接傳輸給 Optimus。

• 硬體工程與製造：電動汽車的大規模生產經驗，是 Optimus 設計、製造與成本控制的基礎。
• 能源技術：領先的電池技術，解決了機器人的續航問題。
• 與xAI的協同：這是最關鍵的。xAI 提供了頂尖的 AI 大腦。

Optimus 的技術基石是什麼？

“純視覺”方案的突破：和 FSD 一脈相承，特斯拉堅持純視覺。馬斯克在財報會上吹噓，通過“直接進行光子計數”，攝影機在極亮或極暗環境下都能清晰成像，性能甚至優於人眼。這是它實現通用智能的基礎。

• AI大腦 (Bot brain)：xAIGrok 的賦能。Optimus 的智能核心由 Grok 驅動。Grok-3 在數學推理等任務上已展現出頂尖水平，它的持續進化，是 Optimus 實現“具身智能”的關鍵。
• 製造基因：將原型轉化為數百萬台可靠、廉價的產品，需要強大的製造能力。這是特斯拉的看家本領，也是很多初創公司難以踰越的鴻溝。
• 應用場景：從工廠“軍團”到火星探索。Optimus 的首秀將在特斯拉自己的工廠，預計 2026 年部署約 5000 台機器人。馬斯克要展示的是龐大的機器人“軍團”，能輕鬆展示 10-15 種不同技能。一旦在自家工廠驗證，就會迅速擴展到農業、物流、護理等領域。馬斯克甚至已經計畫2026年讓Optimus機器人代替人類登陸火星。

Insight 06
xAI的「暴力美學」——算力即權力

xAI 的公開使命是“瞭解宇宙的真實本質”，這很哲學。但實現路徑非常暴力：建構超大規模的 AI 算力。

Colossus 超級電腦：AI訓練的“核動力航母”：

指數級增長的算力規劃：從 2024 年的 10 萬 H100 GPU，計畫擴展到 100 萬塊！這意味著峰值算力將躍升至 2000-4000 EFLOPS，建設成本預計高達 350-400 億美元。這種指數級的算力增長，清晰地表明馬斯克認為未來的 AI 競爭，本質上就是算力規模的競爭。

效率與能耗：除了砸錢，xAI 在營運效率上也下了功夫，利用 AI 驅動的營運系統維持高達 85% 的 GPU 利用率（行業領先），並計畫採購 20-30% 的可再生能源。

算力競賽的範式革命：基建決定上限。Colossus 的建設標誌著 AI 競爭進入了新階段——從演算法創新為主，轉向演算法與算力基礎設施並重的範式。

• 千億美金估值的支撐：xAI 的高估值，核心價值不在於 Grok 聊天，而是其龐大的算力基礎設施和領先的 AI 模型能力。如果人形機器人市場爆發，對 AI 訓練和推理算力的需求將是天文數字，xAI 將成為這個新興生態系統最大的“軍火商”和基礎設施提供商。

Insight 07
群雄逐鹿：矽谷新貴 FigureAI及其他玩家

FigureAI：矽谷新貴的“速度與激情”

創始人背景：創始人 Brett Adcock 是個傳奇連續創業者，被稱為“馬斯克式創新者”。

• 技術路徑：一邊和 OpenAI 深度合作（用其大模型賦能機器人），一邊自研端到端的 Helix AI 模型（一種視覺-語言-動作模型）。硬體迭代也很快，Figure 02 據稱整合了 2.25kWh 電池組、六眼視覺系統和高精度的 16 自由度仿生手，獨特的“雙系統架構”能將決策延遲降低 70%。
• 融資與估值：2024 年初完成 6.75 億美元融資，貝佐斯、微軟、OpenAI、輝達等巨頭入局，估值 26 億美元。但最近尋求新一輪融資時估值飆升，也引發了市場爭議。
• 商業化進展：已經和寶馬、UPS 達成合作，直接對標特斯拉，在汽車製造和物流場景落地。
• 蘋果係”供應鏈：引入蘋果背景的供應鏈管理團隊，將消費電子的精細化管理模式帶入機器人製造，並將綠的諧波、兆威機電等核心供應商納入“戰略級”。

其他重要玩家：

Agility Robotics:以雙足機器人 Digit 聞名，專注物流，已與亞馬遜合作測試。

• 波士頓動力 (Boston Dynamics):技術大神，動力學控制無出其右，但在商業化上相對謹慎。
• Unitree (宇樹科技):中國的玩家，以四足機器人知名，近期在人形機器人和運動控制上表現出色。

Insight 08
從 Demo 到「軍團」，商業化還有多遠？

前景很美好，但人形機器人要從實驗室走向廣泛應用，還有幾個核心的瓶頸需要突破：

核心技術瓶頸：

具身智能 (EmbodiedAI)：核心難點。如何讓機器人真正理解物理世界，實現複雜的任務規劃和執行。

• 靈巧操作 (Dexterous Manipulation)：模仿人手的靈活性極度困難。
• 動態平衡與移動 (Dynamic Locomotion)：在複雜地面穩定行走、奔跑，對動力學性能要求很高。
• 能源效率與續航：電池技術和能源管理是關鍵。
• 成本曲線的陡峭下降：這是市場爆發的關鍵。需要核心零部件的國產化與規模化、製造工藝的最佳化。
• 安全、倫理與社會影響：物理安全、資料隱私、就業衝擊、倫理規範，這些問題都需要解決。

• 商業模式探索：

直接銷售：將機器人作為產品出售給企業或個人（類似汽車模式）。

• 機器人即服務（RaaS）：按小時、按任務或按月租賃機器人及其服務。
• 訂閱制：如 Figure AI 設想的家庭訂閱模式（月費 299 美元）。
• 解決方案整合：針對特定行業提供包含機器人、軟體和服務的整體解決方案。 最終成功的商業模式需要平衡客戶價值、成本和盈利能力。

Insight 09
終局之問：人機共存的未來是什麼樣？

總結一下，人形機器人正處在一個歷史性的轉折點。其潛在市場規模可能高達數十萬億美元，AI 技術是核心驅動引擎。

採納速度與就業威脅：硬體的耐用性 (比如能長期承受 50 磅負載的肘關節)、通用 AI 的開發（目前模仿人類訓練效率不高）都是巨大挑戰。機器人需要被視為價值增加者，而非就業威脅，初期可能從執行沒人想幹的任務開始。大摩預計，真正的通用人形機器人和價格大幅下降，可能還需要十年。

未來十年的演化路徑可能分為三步：

短期 (3-5 年)：技術驗證和早期商業化試點。領先公司在特定工業或物流場景小規模部署。成本仍然較高，應用範圍有限。

中期 (5-10 年)：技術逐漸成熟，成本顯著下降。開始在更多商業領域規模化應用，並可能初步進入特定家庭服務場景（如老年護理輔助）。市場競爭加劇，中美兩強的格局更加清晰。

長期 (10 年以上)：如果技術和成本目標實現，人形機器人可能像汽車或智慧型手機一樣普及，深度融入社會。全球可能形成少數幾家掌握核心平台技術（AI+硬體+生態）的巨頭。

人形機器人的終極願景，是將人類從重複、繁重的勞動中解放出來，去從事更具創造性、情感性和戰略性的工作。這不僅會極大地提升生產力，也將引發關於工作意義、財富分配和社會結構的深刻變革。

我們正站在一個可能堪比工業革命或資訊革命的巨大變革的開端。未來充滿挑戰，但更充滿無限可能。 (StarU星獸)