Goldman Sachs hebt Prognose für humanoide Roboter drastisch an

Goldman Sachs hat seine Erwartungen für humanoide Roboter deutlich nach oben korrigiert. Laut Berichten über eine 80-seitige Studie zur „Physical AI“, die am 1. September 2026 an Kunden verteilt wurde, rechnet die Bank nun mit 75.000 ausgelieferten Einheiten im Jahr 2026, 890.000 im Jahr 2030 und rund 6,5 Millionen Einheiten pro Jahr bis 2035. Das entspräche einem jährlichen Marktvolumen von etwa 138 Milliarden US-Dollar. 245

Wichtig ist die Einordnung: Bei diesen Zahlen handelt es sich um Marktprognosen, nicht um bestätigte Aufträge oder verbindliche Lieferzusagen. Die öffentlich verfügbaren Informationen stammen zudem überwiegend aus sekundärer Berichterstattung und ersetzen nicht den vollständigen Goldman-Sachs-Bericht.

Die neue Marktprognose im Überblick

Die aktualisierte Basisschätzung liegt deutlich über der früheren Prognose:

• 2026: 75.000 Einheiten statt 51.000
• 2030: 890.000 Einheiten statt 256.000
• 2035: rund 6,5 Millionen Einheiten statt 1,38 Millionen

Am stärksten fällt die Revision am Ende des Prognosezeitraums aus: Die neue Schätzung für 2035 liegt mehr als viermal so hoch wie die bisherige. Als Gründe werden Fortschritte bei der Physical AI und der Übergang zu einer industriellen Fertigung in größerem Maßstab genannt. 256

Warum die Entwicklung schneller vorankommen könnte

Unter „Physical AI“ versteht man KI-Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen, physische Aufgaben analysieren und in der realen Welt handeln können. Bei humanoiden Robotern geht es damit um mehr als fest programmierte, sich wiederholende Bewegungen: Die Maschinen sollen künftig unterschiedliche Tätigkeiten in Fabriken oder Logistikzentren bewältigen können.

Die erwartete Beschleunigung beruht laut den berichteten Annahmen vor allem auf drei Faktoren:

1. Intelligentere Roboter: Fortschrittliche Modelle könnten den manuellen Programmieraufwand verringern, der heute für einzelne Bewegungen und Aufgaben erforderlich ist.
2. Sinkende Produktionskosten: Goldman Sachs rechnet Berichten zufolge zwischen 2025 und 2035 mit einem jährlichen Rückgang der durchschnittlichen Materialkosten von etwa 7 Prozent und der Verkaufspreise von etwa 6 Prozent.
3. Fertigung im industriellen Maßstab: Größere Stückzahlen könnten die Preise senken und humanoide Roboter bei geeigneten Tätigkeiten gegenüber menschlicher Arbeit wirtschaftlich konkurrenzfähiger machen.

Demnach könnte der durchschnittliche Verkaufspreis eines humanoiden Roboters von etwa 41.800 US-Dollar im Jahr 2025 auf rund 21.300 US-Dollar im Jahr 2035 fallen. 36

Das bedeutet jedoch nicht, dass jede Aufgabe sofort wirtschaftlich automatisiert werden kann. Als wesentliche Hürden gelten weiterhin die begrenzte Menge an Daten aus der realen Welt, fehlende Fähigkeiten für eine wirklich allgemeine Autonomie, Zuverlässigkeitsprobleme und hohe Kosten. Roboter müssen aus körperlichen Interaktionen lernen – etwa aus Kräften, Drehmomenten, Bewegungen und dem Umgang mit Gegenständen. Solche Daten lassen sich deutlich schwieriger in großem Umfang sammeln als Texte oder Bilder. 318

Lager und Logistik dürften den Anfang machen

Als erstes großes Einsatzfeld nennt Goldman Sachs den Onlinehandel sowie Lager- und Logistikzentren. Die Automobilindustrie soll folgen. Lagerhäuser bieten eine vergleichsweise kontrollierte Umgebung, sind aber zugleich abwechslungsreich genug, damit flexible Roboter gegenüber spezialisierten Automatisierungssystemen einen Vorteil haben können. 25

Amazon und Walmart werden in der berichteten Analyse als besonders wichtige frühe Akteure hervorgehoben. Die bereits vorhandene Infrastruktur, betriebliche Daten und der wirtschaftliche Anreiz zur Automatisierung könnten es ermöglichen, humanoide Roboter gemeinsam mit spezialisierten Maschinen zu erproben.

Für Amazon schätzt Goldman Sachs die möglichen kumulierten Einsparungen bei den Servicekosten zwischen 2026 und 2030 auf etwa 72 Milliarden US-Dollar. In einem optimistischen Szenario könnte die EBIT-Marge – also die operative Gewinnmarge vor Zinsen und Steuern – dadurch um rund 240 Basispunkte steigen. Das entspräche einem Hebel von etwa 5,6 Prozent auf die gesamten Servicekosten. Dabei handelt es sich um Szenarioanalysen, nicht um eine Prognose des Unternehmens selbst. 33335

Die Autoindustrie als nächste große Bewährungsprobe

Automobilfabriken gelten als das nächste bedeutende Einsatzfeld. Autobauer verfügen bereits über große Produktionsanlagen, Erfahrung mit Robotik und Fertigungsplanung sowie eingespielte Lieferketten.

In öffentlichen Zusammenfassungen werden unter anderem Tesla, Hyundai, Toyota, Honda und Mitsubishi Motors genannt. Die Autoindustrie könnte dabei nicht nur als Abnehmer, sondern auch als möglicher Hersteller humanoider Roboter auftreten. Goldman Sachs schätzt Berichten zufolge, dass Toyota im Jahr 2035 zwischen 190.000 und 540.000 humanoide Roboter produzieren könnte. Gemessen an der weltweiten Prognose von 6,5 Millionen Einheiten würde das einem Anteil von ungefähr 3 bis 8 Prozent entsprechen. 38

Die Schätzung beschreibt eine mögliche Produktionskapazität – keine bestätigte Zusage von Toyota, tatsächlich so viele Roboter zu bauen.

Jeder Roboter könnte die Nachfrage nach Halbleitern erhöhen

Von der Entwicklung könnten auch Unternehmen außerhalb der Robotikbranche profitieren. Goldman Sachs veranschlagt den Halbleiteranteil pro humanoidem Roboter Berichten zufolge auf 3.000 bis mehr als 6.000 US-Dollar. Dazu zählen Hochleistungs-Rechenmodule, analoge und Mixed-Signal-Chips sowie Speicher für Anwendungen am Netzwerkrand („Edge Storage“). 17

Der hohe Chipbedarf ergibt sich aus den Anforderungen der Physical AI: Roboter benötigen Rechenleistung für KI-Schlussfolgerungen, Sensoren und Steuerungssysteme für Wahrnehmung und Bewegung sowie Speicher- und Kommunikationskomponenten zur Koordination ihrer Aktionen. Die genaue Zusammensetzung wird je nach Design, Leistungsfähigkeit und Fertigungsmodell variieren. Die Schätzung ist daher als adressierbares Marktvolumen und nicht als universell gültige Stückliste zu verstehen.

Software könnte die industrielle Automatisierung verändern

Die Analyse deutet außerdem auf einen möglichen Wechsel von hardwaregebundenen speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS, auf Englisch PLC) zu softwaredefinierten oder virtuellen SPS-Architekturen hin. Wenn die Steuerung von Fabriken stärker softwarebasiert wird, könnte sich ein Teil der Wertschöpfung von proprietärer Hardware und fest verbundenen Softwaresystemen zu flexibler Orchestrierung, KI-Modellen und allgemeiner Rechenleistung verlagern. 17

Die öffentlich verfügbaren Zusammenfassungen reichen jedoch nicht aus, um das Wachstum des Marktes für virtuelle SPS zuverlässig zu beziffern oder eine endgültige Liste der etablierten Unternehmen zu nennen, die Goldman Sachs als gefährdet betrachtet. Die belastbare Schlussfolgerung ist allgemeiner: Anbieter industrieller Automatisierungs- und Steuerungssysteme könnten unter Druck geraten, wenn Kunden zunehmend offene, kompatible und softwaredefinierte Lösungen bevorzugen.

Was Führungskräfte zur Einführung erwarten

Eine von Goldman Sachs berichtete Befragung unter Führungskräften ergab, dass etwa 40 Prozent der Befragten erwarten, dass innerhalb von drei bis fünf Jahren mindestens 10 Prozent ihrer Arbeitsabläufe durch allgemeine Roboter automatisiert werden. 35

Das Ergebnis zeigt ein deutliches Interesse der Unternehmen, ist aber kein Beleg dafür, dass die prognostizierten Einsätze tatsächlich im vorgesehenen Zeitplan stattfinden werden. Entscheidend wird sein, ob Roboter bestimmte Tätigkeiten sicher, zuverlässig und günstiger als bestehende Arbeits- oder Automatisierungslösungen ausführen können.

Die entscheidende Frage bleibt die Wirtschaftlichkeit

Die neue Goldman-Sachs-Prognose ist am besten als deutlich optimistischeres Technologie- und Wirtschaftsszenario für humanoide Industrieroboter zu verstehen – nicht als Beweis dafür, dass solche Maschinen bereits für jeden Arbeitsplatz geeignet sind.

Die erwartete Reihenfolge ist dennoch klar: Zuerst dürften Logistik und Lagerhaltung kommen, danach die Automobilproduktion. Zusätzlich könnten Halbleiterhersteller und Anbieter von Industriesoftware profitieren oder durch neue, softwarebasierte Wettbewerber herausgefordert werden.

Der zentrale Test besteht darin, ob Physical AI aus immer leistungsfähigeren Prototypen verlässliche Maschinen machen kann, die unter realen Bedingungen sicher arbeiten und sich profitabel einsetzen lassen. Solange Datenmangel, Geschicklichkeit, Zuverlässigkeit und Kosten nicht gelöst sind, bleibt die Prognose von 6,5 Millionen Einheiten im Jahr 2035 ein ambitioniertes Szenario – und kein feststehendes Ergebnis. 318