In der Robotik könne die Entwicklung generativer KI Maschinen dabei helfen, ihre Umgebung zu verstehen und wahrzunehmen, sagte Li Zhang, Chief Operating Officer von LimX Dynamics mit Sitz in Shenzhen.

Ungefähr drei Monate nach seinem Beitritt zu dem zwei Jahre alten Startup sagte Li, er habe seine Erwartungen hinsichtlich der Zeit, die LimX brauchen würde, um einen humanoiden Roboter zu produzieren, der nicht nur in der Fabrik arbeiten, sondern auch in Haushalten helfen kann, reduziert.

Li ging ursprünglich davon aus, dass der gesamte Prozess acht bis zehn Jahre dauern würde, rechnet nun aber damit, dass einige Anwendungsfälle in fünf bis sieben Jahren fertig sein werden. „Nachdem ich ein paar Monate gearbeitet hatte, sah ich, wie die Fähigkeiten verschiedener Tools durch KI verbessert wurden“, sagte er auf Mandarin, übersetzt von CNBC.

„Es hat unseren gesamten Forschungs- und Entwicklungszyklus beschleunigt“, sagte er.

Unternehmen stürzen sich auf die Gelegenheit. OpenAI selbst unterstützt humanoide Roboter Startupswährend Elon Musks Tesla einen eigenen entwickelt, namens Optimus.

Laut PitchBook investierte der Elektroautoriese BYD im vergangenen Jahr nur wenige Monate nach seiner Gründung in das in Shanghai ansässige Unternehmen Agibot.

Und auf hohem Niveau veröffentlichten chinesische Staatsmedien im November ein Foto des chinesischen Präsidenten Xi Jinping einen humanoiden Roboter beobachten auf einem Messegelände während seiner ersten Reise nach Shanghai seit der Pandemie. Der Roboter war entwickelt von Fourier Intelligence.

Bevor humanoide Roboter die Haushalte erreichen, wie LimX es letztendlich beabsichtigt, können Fabriken ein lukratives, geschlossenes Szenario für ihren Einsatz sein.

China überholte Japan im Jahr 2013 als weltgrößter Installateur von Industrierobotern und macht nun mehr als 50 % der weltweiten Gesamtmenge aus, wie aus der neuesten Studie von Stanford hervorgeht AI-Indexbericht.

Elektronik, Automobil sowie Metall und Maschinen seien die drei führenden Sektoren für die Installation von Industrierobotern in China, heißt es in dem Bericht.

Wenn es jedoch darum geht, menschliche Arbeitskräfte vollständig zu ersetzen, reichen KI-Fortschritte allein nicht aus.

Selbst wenn KI es einem Roboter ermöglicht, auf Augenhöhe mit Menschen zu denken und Entscheidungen zu treffen, sind mechanische Einschränkungen ein Hauptgrund dafür, dass Humanoide menschliche Arbeiter noch nicht ersetzen können, sagte Li von LimX.

Einer der Unterstützer von LimX, Future Capital, hat auch in ein Unternehmen namens Pan Motor investiert, das sich auf Motoren für Humanoiden spezialisiert hat.

Generative KI hilft nicht direkt bei Roboterbewegungen, betonte Eric Xia, Partner bei Future Capital, einem Investor in LimX. Aber „Fortschritte bei großen Sprachmodellen können humanoiden Robotern bei der erweiterten Aufgabenplanung helfen“, sagte er auf Chinesisch, übersetzt von CNBC.

Zu den weiteren Investoren von LimX gehört Lenovo Capital.

Der Wandel hin zu Fabrikrobotern kann sich beschleunigen, sobald die Kosten pro Roboter sinken.

Steve Hoffman, Vorsitzender eines Startup-Beschleunigers namens Founders Space, sagte, er arbeite mit einem chinesischen Startup namens Fastra zusammen, von dem er erwarte, dass es in einem Jahr mit der Massenproduktion von Robotern beginnen könne. Er sagte, er habe dieses Jahr Zeit in China verbracht, um lokalen Unternehmen beizubringen, wie sie generative KI integrieren können.

„Wir haben bereits sechs Aufträge von Forschungseinrichtungen erhalten“, sagte er und wies darauf hin, dass das Startup die Kosten pro Roboter bis zur Einführung auf 50.000 bis 100.000 US-Dollar senken will.

„Wenn wir einen Preis von 50.000 US-Dollar erreichen, können wir viele Roboter verkaufen“, sagte er und wies darauf hin, dass die Batterien der Roboter rund um die Uhr aufgeladen werden können, während sie arbeiten. „Könnte den Roboter in einem Jahr bezahlen.“

In der pharmazeutischen Forschung kann generative KI die Kosten senken, ohne die menschliche Arbeitskraft einzuschränken.

„Man spart in unserem Geschäft nicht Kosten, indem man weniger Leute hat. Man spart tatsächlich Kosten, indem man weniger Experimente durchführt, die scheitern“, sagte Alex Zhavoronkov, Vorstandsvorsitzender, Geschäftsführer und CEO von Insilico Medicine, das Niederlassungen in Hongkong hat , New York und andere Teile der Welt.

Er wies darauf hin, dass große Pharmaunternehmen in der Regel Tausende von Dollar ausgeben mussten, um ein Molekül zu Testzwecken zu replizieren – und pro Programm einige Tausend solcher Tests durchführten. Er behauptete, dass Insilico mit Hilfe von KI nur etwa 70 Moleküle pro Programm synthetisieren müsse.

Das Unternehmen veröffentlichte im März einen Artikel in Nature, in dem es behauptete, dass es die Phase 2 der klinischen Studien für ein Medikament erreicht habe KI-generiertes Medikament.