Unitree tauscht Gewinne gegen Zeit, wie weit ist die Embodied Intelligence noch vom kritischen Schwellenwert der physischen KI entfernt?

Im Jahr 1957 wurde ein streunender Hund namens Laika in den Weltraum geschossen und war das erste Lebewesen der Erde, das in eine Umlaufbahn gelangte. 60 Jahre später nannte ein junger Mann namens Wang Xingxing aus Hangzhou seinen ersten selbst entwickelten kommerziellen Roboterhund „Laika“.

Von Hunden zu Menschen war der Prozess, bei dem irdische Lebewesen in den Weltraum vordringen, während Unitree nur 10 Jahre brauchte, um den Weg von Roboterhunden zu humanoiden Robotern zurückzulegen. Die Roboter können Boxen, Salti schlagen, Positionen wechseln und Formationen bilden. Nach fortlaufenden Iterationen sind die humanoiden Roboter von Unitree inzwischen so weit entwickelt, dass sie mit Kriminellen kämpfen, Autos mit bloßen Händen anheben, Menschen im Flug retten und den Berg Taishan erklimmen können.

Aber braucht Unitree wirklich noch beeindruckendere humanoide Roboter zu bauen? Im offiziellen Werbefilm verliert der Roboter H2-X, der Autotüren mit einem Tritt eindellen und von einer 4 Meter hohen Plattform springen kann, um dann zu rollen und stabil aufzustehen, bei einer Seiten-Salto-Vorführung das Gleichgewicht, und eines seiner mechanischen Unterschenkel bricht vor Ort. Unitree hat nicht offengelegt, wie viele Bewegungen dieses Roboters autonom ausgeführt werden, und auch keine Testdaten aus realen Szenarien vorgelegt.

Am 4. November hat Wang Xingxing auf dem Wuzhen-Gipfel der Weltinternetkonferenz 2026 die Handlungserzählung erneut durchbrochen und erklärt, dass das derzeit zu lösende Problem der verkörperten Intelligenz darin besteht, wie man Daten zur Schulung von KI-Modellen vollständig nutzt. Der derzeit zentrale Engpass der Branche ist das Ausrichtungsproblem der „letzten wenigen Millimeter“ in der physischen Welt.

Die bekannten Schwierigkeiten der Branche für verkörperte Intelligenz bestehen darin, wie man sie tiefer und breiter anwenden kann. Die Phase, in der Roboter in realen Szenarien kontinuierlich arbeiten und in großem Umfang Aufgaben erledigen, ist noch nicht gekommen, und dies ist nicht mehr nur das Problem von Unitree allein.

Unitree Technology ist derzeit das einzige Ausdruckswerkzeug mit ausreichender Liquidität, ausreichender Aufmerksamkeit und einer vollständigen Geschichte. Vor dem Hintergrund der Veröffentlichung seines ersten Finanzberichts nach dem Börsengang werden wir ein realistischeres Gefühl für die verkörperte Intelligenz bekommen, denn dies ist das erste Mal, dass die Außenwelt anhand öffentlicher Finanzdaten die strategische Annahme prüfen kann, dass Hardware Gewinne erzielt und das „Gehirn“ Geld verbraucht.

Betrachtet man nur das dritte Quartal, so stieg der Umsatz von Unitree um 69,93%, während der den Aktionären zuzurechnende Nettogewinn um 17,37% zurückging. Ein Unternehmen, das bereits bewiesen hat, dass es Roboter bauen und verkaufen kann, hat es am Gewinnende noch schwerer.

Wang Xingxing prognostiziert, dass das nächste Jahr sehr wahrscheinlich der kritische Punkt für die Entwicklung der gesamten Roboterbranche oder der Robotermodelle sein wird.

Wenn diese Annahme zutrifft, wie werden in der gesamten Branche für verkörperte Intelligenz in der Phase, in der die Hardware ausgereift ist, aber das „Gehirn“ noch nicht bereit ist, die Gewinne verteilt, die Organisationen differenziert und die Risiken bewertet? Und Unitree, das als das vollständigste Beispiel in dieser Branche derzeit die Gewinne aus der Hardware nutzt, um das „Gehirn“ zu finanzieren, sodass der Finanzbericht zwar einen Umsatzanstieg, aber keinen Gewinnanstieg aufweist – kann es die letzten wenigen Millimeter vor Erreichen des kritischen Punkts ausrichten und wiederverwendbar machen?

I. Die letzten wenigen Millimeter

Im dritten Quartal 2026 erzielte Unitree einen Umsatz von 665 Millionen Yuan, was einem Anstieg von 69,93% gegenüber dem Vorjahr entspricht. Der bereinigte Nettogewinn ohne außerordentliche Posten betrug 105 Millionen Yuan, was einem Rückgang von 17,42% gegenüber dem Vorjahr entspricht. In den ersten drei Quartalen belief sich der Umsatz auf 1,817 Milliarden Yuan, was einem Anstieg von 55,71% gegenüber dem Vorjahr entspricht und bereits das gesamte Jahr 2025 übertrifft. Der bereinigte Nettogewinn ohne außerordentliche Posten betrug jedoch 349 Millionen Yuan, was einem Rückgang von 18,78% gegenüber dem Vorjahr entspricht.

Dies ist ein typischer Finanzbericht mit steigendem Umsatz, aber nicht steigendem Gewinn: Die Einnahmen beschleunigen sich noch, während die Gewinne schrumpfen.

Die gängige Erklärung lautet, dass die hohen Ausgaben für Forschung und Entwicklung die Gewinne schmälern. Die F&E-Ausgaben im dritten Quartal beliefen sich auf 127 Millionen Yuan, was einem Anstieg von 249,58% gegenüber dem Vorjahr entspricht und fast 20% des Umsatzes des Quartals ausmacht. Diese Erklärung bleibt jedoch auf der Ebene, dass mehr Geld ausgegeben wurde. Es muss gefragt werden, wie dieses Geld verbucht wurde und was genau es in der Industriekette gekauft hat.

Für F&E-Ausgaben gibt es in der Buchführung zwei Wege: die Aufwandserfassung und die Aktivierung. Der Unterschied liegt darin, ob die Kosten einmalig erfasst oder verteilt werden. Bei einem Unternehmen mit steigenden F&E-Ausgaben führen unterschiedliche Entscheidungen zu erheblichen numerischen Unterschieden in der Gewinn- und Verlustrechnung.

Unitree hat sich dafür entschieden, fast alle Ausgaben als Aufwand zu erfassen, sodass die Gewinn- und Verlustrechnung die volle Belastung trägt. Denn Unitree verlagert Ressourcen von der profitablen Hardware auf das kurzfristig nicht profitable „Gehirn“. Der finanzielle Effekt von steigendem Umsatz ohne steigenden Gewinn ist genau der buchhalterische Ausdruck dieses strategischen Wechsels und keine Verschlechterung der operativen Grundlagen.

Aus der Umsatzstruktur geht hervor, dass die Grundbasis der Hardware von Unitree weiterhin beschleunigt wächst. In den ersten drei Quartalen machte der Umsatz mit humanoiden Robotern 51,07% aus, der mit vierbeinigen Robotern 41,05%. Humanoide Roboter haben vierbeinige Roboter bereits als größte Einnahmequelle abgelöst, und die Verkaufsmengen beider Produktlinien steigen weiter.

Vierbeinige Roboter sind sogar ein solider Cash Cow: Die kumulierte Auslieferung übersteigt 33.000 Einheiten, der globale Marktanteil liegt seit langem bei über 60%, und Unitree dominiert im Grunde die Einkäufe von Roboterhunden an Universitäten und Forschungseinrichtungen im In- und Ausland.

Allerdings wird die Wachstumskurve der Hardware-Einnahmen früher oder später an eine Obergrenze stoßen. Die Bruttomarge der humanoiden Roboter von Unitree liegt bei beeindruckenden 62,9%, hängt aber weitgehend von Universitäten und Forschungseinrichtungen ab, die einen Aufpreis für Produkte zahlen, die weiterentwickelt werden können, für Veröffentlichungen von Arbeiten geeignet sind und Experimente ermöglichen – sie zahlen aber keinen Preis für die Erledigung von Produktionsaufgaben in Fabriken.

Der Markt für Wissenschaft und Bildung hat eine Kapazitätsobergrenze. Sobald sich der Einkaufsrhythmus verlangsamt oder preisgünstigere Alternativen auf den Markt kommen, wird die hohe Bruttomarge schwanken.

Quelle: 36Kr

Um den industriellen Markt zu erschließen, müssen Roboter wirklich arbeiten können. Das lässt sich besser verstehen, wenn man die von Wang Xingxing auf dem Wuzhen-Gipfel erwähnten „letzten wenigen Millimeter“ berücksichtigt.

In seiner Rede auf der Weltinternetkonferenz 2026 beschrieb Wang Xingxing den aktuellen Stand der verkörperten Intelligenz als einen Zustand, der fast erreicht ist: „Die Ausrichtung von Ein- und Ausgängen des KI-Modells an die reale Welt fehlt noch ein kleines bisschen.“

Derzeit ist die Erfolgsrate beim Greifen und Transportieren von Objekten durch Roboter bereits sehr hoch, und die weltweit führenden Modelle sind auch in Bezug auf Planung und Navigation nahe an der Nutzbarkeit. Aber bei Aufgaben wie dem Zerlegen von Mobiltelefonen, dem Einfädeln von Nadel und Faden oder der präzisen Montage, die haptisches Feedback und mikrometergenaue Kraftsteuerung erfordern, sinkt die Erfolgsrate schnell.

Dieser entsprechende Zustand des „kleinen bisschen“ ist die grundlegende Schwelle, die die physische Welt von der digitalen Welt unterscheidet: Sensoren haben Fehler, Aktoren haben Verzögerungen, Greifkraft, Reibung, Verdeckungen und Lichtänderungen führen dazu, dass die vom Modell ausgegebenen Anweisungen bei tatsächlichem Kontakt Abweichungen aufweisen.

Ohne das „Gehirn“ zu verbessern, kann die Hardware-Leistung nicht in kontinuierliche Arbeit in realen Szenarien umgesetzt werden. Die Hardware-Vorteile bleiben höchstens in Demonstrations- und Forschungsphasen stecken und können nicht in Bereiche vordringen, in denen industrielle Kunden nach dem Return on Investment rechnen.

Laut Finanzdaten ist die Bruttomarge von Unitree von 59,75% im Vorjahreszeitraum auf 54,02% gesunken und im dritten Quartal weiter auf 50,58% gefallen.

Daher ist die Entscheidung von Unitree eindeutig: Es nutzt den ausreichenden Cashflow aus den Hardware-Gewinnen und die Mittel aus dem Börsengang, um in Modelle, Rechenleistung und Datengeschlossene Schleifen zu investieren und die F&E-Quote von einstelligen Werten auf fast 20% zu heben.

Trotzdem steht Unitree noch vor einigen Problemen: Erstens hat die Umsatzstruktur keinen echten externen Zyklus gebildet, und der kommerzielle geschlossene Kreislauf ist noch nicht abgeschlossen. Wissenschaft und Bildung tragen den größten Teil der Einnahmen und der Bruttomarge bei. Obwohl der Anteil der industriellen Anwendungen steigt, ist sein absolutes Niveau immer noch sehr niedrig, und es gibt keinen nachweisbaren Trend bei Wiederholungskäufen.

Zweitens gibt es eine sich verengende Exposition an der Umsatzbasis. Der Auslandsumsatz von Unitree macht seit langem mehr als 40% aus, wobei der Anteil des US-Marktes zwischen 13,30% und 19,54% liegt. Potenzielle Risiken können nicht ignoriert werden.

II. Hardware-Enthusiast, der zum KI-Anhänger wird

Der Aktienkurs von Unitree zeigt insgesamt eine Achterbahnkurve.

Am ersten Handelstag nach dem Börsengang stieg er auf 1100 Yuan, die Marktkapitalisierung überschritt zeitweise 440 Milliarden Yuan, fiel dann innerhalb von mehr als 30 Handelstagen auf etwa 404 Yuan, wobei der maximale Rückzug mehr als 60% betrug. Im Oktober erholte er sich aufgrund der öffentlichen Äußerungen von Wang Xingxing und der Ökologiekonferenz stark und schwankte nach der Veröffentlichung des dritten Quartalsberichts erneut.

Tatsächlich liegt der Bewertungsanker des Marktes für Unitree nicht auf dem aktuellen Gewinn, sondern auf der zeitlichen Einschätzung, wann die physische KI durchbricht.

Unitree wird vom Markt seit langem mit dem Etikett versehen, dass sein Kleinhirn stark, aber sein „Gehirn“ schwach ist. Seine Bewegungssteuerung und seine Fähigkeiten in Bezug auf den Roboter-Körper gehören zur ersten Liga, während die Fähigkeiten des verkörperten Modells noch nicht nachgewiesen sind.

Der Kapitalmarkt ist bereit, Unitree eine hohe Bewertung zu geben. Die Kernannahme liegt nicht in den aktuellen Hardware-Gewinnen, sondern darin, dass die von Unitree bereits bereitgestellte Hardware, die gesammelten echten Roboterdaten und die Entwicklerökosysteme zu knappen Vermögenswerten werden, wenn der Durchbruch der physischen KI eintritt.

Der direkte Beweis für diesen Ankerpunkt ist die Umkehrung der Bewertung von JPMorgan im Oktober 2026: Vor einem Monat lag das Zielpreis noch bei 300 Yuan, am 25. Oktober wurde er um zwei Stufen auf „Halten“ angehoben und das Zielpreis auf 995 Yuan korrigiert. Der Grund dafür ist, dass Wang Xingxing das Durchbruchsfenster der physischen KI von maximal 10 Jahren auf ein bis drei Jahre verkürzt hat.

Wenn man die öffentlichen Äußerungen von Wang Xingxing im Jahr 2026 betrachtet, stellt man fest, dass die „Zeiteinschätzung“ offensichtlich verkürzt wurde.

Auf dem Weltroboterkongress im August lautete die Einschätzung „schnell zwei bis drei Jahre, langsam fünf bis zehn Jahre“. Auf der Industriemesse und der Weltkonferenz für physische KI im Oktober wurde das optimistischste Zeitfenster auf „ein bis zwei Jahre“ verkürzt, sogar „wenn GPT-7 nächstes Jahr herauskommt, könnte es das Problem der verkörperten Intelligenz direkt lösen“. Auf dem Wuzhen-Gipfel im November wurde das „nächste Jahr“ weiter als „sehr wahrscheinlicher kritischer Punkt“ konkretisiert.

Gleichzeitig hat Wang Xingxing wiederholt „Fehler eingestanden“ und erklärt, dass sein größter Fehler in den letzten mehr als zehn Jahren darin bestand, nicht genug an KI geglaubt zu haben.

Indem Wang Xingxing den Zeitplan verkürzt, verkleinert er objektiv die narrative Lücke zwischen den aktuellen Hardware-Einnahmen und der langfristigen KI-Bewertung und gewinnt Geduld des Kapitalmarkts für strategische Investitionen. Wenn der Durchbruch noch fünf bis zehn Jahre dauert, sind die aktuellen Investitionen in Modelle ein ferner Brunnen, der den Durst nicht stillt. Wenn der Durchbruch innerhalb von ein oder zwei Jahren eintritt, positionieren sich die Investitionen von Unitree im Voraus für das bevorstehende Fenster.

Natürlich braucht die Erzählung Fakten als Unterstützung. Laut öffentlichen Berichten hat Unitree das selbst entwickelte „Gehirn“ UnifoLM-WLA-1.0 mit 6 Milliarden Parametern entwickelt. Es verfügt über etwa 2500 Stunden hochwertiger echter Roboterdaten, ein einziges Modell deckt 64 Aufgaben ab (54 Desktop-Aufgaben und 10 Ganzkörper-Aufgaben). Bei 16 Benchmarks für multimodale Wahrnehmung und Verstehen liegt es bei 7 Aufgaben vor den teilnehmenden Open-Source-Modellen. Bei einigen räumlichen Verständnisaufgaben wie Where2Place und EmbSpatial sind die Werte sogar höher als die von GPT-6 Astra. Das zeigt, dass Unitree nachweisbare Ergebnisse im Modellbereich erzielt hat.

Aber zwischen führenden Testergebnissen und dem Nachweis mit echten Robotern gibt es noch eine Lücke. 2500 Stunden echte Roboterdaten sind nur ein Bruchteil des branchenweiten Fehlers von mehreren zehn Millionen Stunden. Wang Xingxing hat selbst in Wuzhen zugegeben, dass die Nutzung von Roboterdaten – auch bei Unitree – noch gering ist und eine große Menge an Daten nicht vollständig genutzt wird.

Die räumliche Verständnisfähigkeit des Modells in Benchmark-Tests und die Fähigkeit, kontinuierlich langfristige Aufgaben in unbekannten Umgebungen zu erledigen, sind zwei verschiedene Validierungen. Unitree hat noch einen Weg vor sich, bis das Ziel erreicht ist, mit selbst entwickelten Modellen in echten Produktionslinien stabil zu arbeiten.