China Memproduksi Hampir Semua Robot Humanoid Dunia—Namun Tantangan Terbesarnya Baru Dimulai

China memang telah meraih keunggulan awal dalam membuat dan mengirimkan robot humanoid. Namun, keunggulan itu belum sama dengan keberhasilan menciptakan pekerja robot yang serbaguna.

Gambaran yang muncul dari berbagai data adalah strategi memperbesar skala sambil belajar: memproduksi mesin dengan harga lebih rendah, menempatkannya di lokasi yang terkendali, mengumpulkan data dari interaksi fisik, lalu berharap data tersebut menghasilkan terobosan dalam embodied AI—kecerdasan buatan yang dapat memahami lingkungan, mengambil keputusan, dan bertindak di dunia nyata.

Masalahnya, terobosan itu belum terbukti. Begitu pula keekonomian jangka panjang dan kemampuan robot untuk melakukan pekerjaan umum secara andal.

Dominasi pengiriman tidak sama dengan produktivitas komersial

Vendor China dilaporkan menguasai lebih dari 97% dari sekitar 19.100 pengiriman robot humanoid global pada paruh pertama 2026. Namun, angka dan definisi “pengiriman” berbeda-beda antarpenyedia data. Karena itu, klaim seperti China memproduksi sekitar 95% dari hampir 20.000 unit perlu dibaca sebagai indikator estimasi industri, bukan sebagai audit atas jumlah robot yang benar-benar bekerja menggantikan tenaga manusia. 7

Sebagian besar unit kemungkinan masuk ke universitas, laboratorium, fasilitas demonstrasi, pusat pengumpulan data, dan proyek percontohan yang didukung pemerintah. Seorang analis memperkirakan 50% hingga 70% produksi pada 2026 dapat berakhir di “pabrik data”, tempat robot digunakan untuk mengumpulkan data pelatihan, bukan menghasilkan pekerjaan produktif bagi pelanggan yang membayar. 4

Di sinilah paradoksnya menjadi lebih mudah dipahami: China sangat kuat dalam koordinasi rantai pasok, produksi komponen murah, iterasi cepat, dan manufaktur berskala besar. Subsidi serta penurunan biaya komponen meningkatkan daya saing, sementara cetak biru robotika Beijing sebelumnya memang secara khusus mendukung sektor tersebut. 9

Hasilnya adalah banyak platform fisik yang relatif terjangkau—meski kemampuan persepsi, ketangkasan tangan, daya tahan, pemulihan dari kesalahan, dan penanganan situasi baru masih terbatas.

Pusat pelatihan adalah jembatan strategis, bukan bukti pasar matang

Salah satu contoh paling jelas adalah tender pemerintah Guangxi senilai 18 juta dolar AS. Tender tersebut dimenangi UBTech untuk memasok robot humanoid dan perangkat terkait ke sebuah fasilitas pelatihan yang bertujuan menghasilkan data bagi embodied AI. 2

Proyek semacam ini dapat menghasilkan kumpulan data penting dan mempercepat penyelarasan antara perangkat keras dan perangkat lunak. Namun, model bisnisnya masih bersifat berputar di tempat: proyek itu baru berkelanjutan jika robot yang dilatih dapat menciptakan nilai yang cukup untuk membayar mesin, operator, fasilitas, pelabelan data, pemeliharaan, serta penggantian perangkat yang relatif sering.

Reuters melaporkan bahwa pusat di Liuzhou tersebut ingin menjual data pelatihan robot kepada pabrik. Akan tetapi, sejumlah staf mengakui proyek itu masih bergantung pada subsidi dan belum memiliki jalur yang jelas menuju profitabilitas.

Dengan kata lain, “robot untuk melatih robot” bisa menjadi investasi teknologi yang masuk akal, tetapi belum otomatis menjadi bisnis yang menguntungkan.

“Momen ChatGPT” untuk robot masih berupa taruhan

Wang Xingxing, pendiri sekaligus CEO Unitree, mengatakan kecerdasan berwujud sedang mendekati “momen ChatGPT”. Pernyataan itu mencerminkan keyakinan bahwa kemajuan AI dapat berlangsung secara tidak linear—melonjak setelah model, data, dan metode pelatihan mencapai skala tertentu. 3

Namun, gagasan tersebut juga secara tidak langsung mengakui bahwa hambatan utama berada pada “otak” robot, bukan pada kemampuan melakukan salto atau demonstrasi gerak lainnya. Model bahasa berkembang dengan memanfaatkan korpus digital yang sangat besar dan evaluasi yang dapat diskalakan. Robot fisik, sebaliknya, membutuhkan data interaksi yang mahal, lambat dikumpulkan, dan dibatasi oleh faktor keselamatan.

Memiliki lebih banyak robot memang dapat membantu menghasilkan lebih banyak data. Tetapi kuantitas saja tidak menjamin data yang beragam, berkualitas tinggi, dan dapat ditransfer ke tugas atau lingkungan baru.

Wang sendiri memperingatkan bahwa terobosan setara ChatGPT untuk robot humanoid bisa masih berjarak hingga satu dekade. 8 Itu berarti target produksi lebih dari 100.000 unit pada 2026 tidak boleh disamakan dengan tercapainya robot serbaguna.

Pasar modal menghargai peluang, bukan kinerja saat ini

Antusiasme investor terlihat jelas dalam debut Unitree di bursa Shanghai. Saham perusahaan tersebut melonjak lebih dari lima kali lipat pada hari pertama perdagangan. Namun, Reuters juga melaporkan bahwa hanya sedikit robot Unitree yang digunakan di lingkungan komersial. Unitree memang tercatat mencetak laba, tetapi hal itu tidak membuktikan bahwa seluruh sektor sudah menguntungkan atau bahwa pasar robot serbaguna telah terbentuk. 6

Jarak antara valuasi tinggi dan kemampuan saat ini menciptakan risiko gelembung. Banyak pendatang baru dapat bersaing dengan produk yang mirip dan menekan harga. Konsolidasi kemungkinan terjadi jika pesanan tidak berkembang dari proyek percontohan bersubsidi menjadi permintaan swasta yang berulang.

Kenaikan saham Unitree juga menunjukkan bahwa investor sedang membeli opsi atas keberhasilan masa depan: peluang bahwa perusahaan tersebut akan menjadi salah satu pemenang jika terobosan AI benar-benar terjadi. Itu berbeda dari penilaian atas arus kas yang sudah dihasilkan robot di lapangan.

Kebijakan industri menciptakan permintaan awal

Pemerintah China sengaja berperan sebagai pemberi dana, pembeli, dan penyedia lokasi uji coba. Lebih dari 20 miliar dolar AS telah dialokasikan untuk perusahaan robot humanoid selama tahun sebelumnya. Beijing juga mengumumkan dana 1 triliun yuan—sekitar 137 miliar dolar AS—untuk perusahaan rintisan di bidang AI, robotika, dan sektor lain. 12

Tender publik, pusat pelatihan daerah, dan lingkungan uji yang terhubung dengan negara membantu mengatasi masalah “ayam dan telur”: perusahaan membutuhkan penerapan nyata untuk memperoleh data, tetapi pelanggan sering enggan membeli teknologi yang belum terbukti.

Pendekatan ini dapat mempercepat pembelajaran. Namun, ada konsekuensinya: pembelian pemerintah dapat membuat suatu penggunaan terlihat berhasil meskipun belum layak secara ekonomi tanpa subsidi.

Reuters sebelumnya melaporkan bahwa pemerintah China telah mengalokasikan sedikitnya 20 miliar dolar AS untuk mendukung pengembangan sektor ini sejak 2024. Pemerintah juga menjadi pembeli penting robot humanoid dan teknologi terkait. Dorongan tersebut membangun kapasitas dengan cepat, tetapi sekaligus dapat memperbesar risiko kelebihan produksi.

Pembatasan Amerika Serikat mengurangi peluang ekspor

Pada Juli, Komisi Komunikasi Federal Amerika Serikat atau FCC melarang impor baru robot humanoid dan robot berkaki empat buatan China, dengan alasan risiko keamanan nasional serta keinginan untuk memindahkan kembali produksi strategis ke dalam negeri. 11

Dampak jangka pendeknya mungkin terbatas karena penggunaan humanoid secara komersial di Amerika Serikat masih sedikit. Namun, dalam jangka panjang, kehilangan akses ke pasar besar dapat mengurangi skala penjualan, umpan balik pelanggan, dan pengaruh China terhadap standar internasional. 5

Pembatasan itu tidak dengan sendirinya membatalkan strategi domestik China. Pasar dalam negeri, pembelian negara, dan dukungan pemerintah masih dapat menyediakan cukup banyak lokasi untuk pengujian. Tetapi larangan tersebut membuat perusahaan China lebih bergantung pada permintaan domestik dan pasar negara lain.

Ukuran keberhasilan yang sebenarnya

Panggung konferensi dan video robot melakukan salto mudah menarik perhatian. Namun, bukti penentu akan datang dari operasi sehari-hari:

• waktu aktif dan tingkat kegagalan yang diukur secara independen;
• tingkat keberhasilan tugas di lingkungan yang tidak terstruktur;
• keselamatan saat bekerja dekat manusia;
• waktu dan biaya untuk melatih robot mengerjakan tugas baru;
• jumlah tenaga kerja yang benar-benar dihemat per jam operasi robot;
• biaya pemeliharaan dan penggantian perangkat; serta
• keuntungan per unit tanpa pembelian atau subsidi pemerintah.

Keunggulan perangkat keras China membuatnya masuk akal jika negara tersebut menjadi salah satu pihak pertama yang memanfaatkan terobosan embodied AI. Namun, angka pengiriman, investasi, dan valuasi saat ini lebih menunjukkan program pembangunan kapasitas yang sangat agresif—belum bukti bahwa China, atau negara mana pun, telah memecahkan masalah robotika serbaguna.