Yıllardır koşabilen, dans edebilen ve takla atabilen insansı robotlar geliştiren Çinli şirketler, şimdi yatırımlarını bir üst aşamaya yönlendiriyor: Bu makinelerin çok daha geniş bir iş yelpazesinde kullanılmasını sağlayabilecek yapay zekayı geliştirmek. Bu değişim, robotların çevrelerini anlamalarını, bilmedikleri görevleri öğrenmelerini ve her iş için ayrı ayrı programlanmalarına gerek kalmadan uyum sağlamalarını mümkün kılan yazılımlara odaklanan bedenlenmiş yapay zeka alanında bir yatırım patlamasını beraberinde getiriyor.
Yılın ilk yarısında 322 anlaşma
Araştırma şirketi ITjuzi'nin verilerine göre Çin'deki bedenlenmiş yapay zeka şirketleri, 2026'nın ilk yarısında 322 yatırım anlaşması kapsamında 93,5 milyar yuan (13 milyar dolar) fon topladı. Bu rakam, bir önceki yılın aynı dönemindeki tutarın beş katına karşılık geliyor. Yatırımlar, üreticilerin yanı sıra robot zekası geliştiren uzmanlaşmış şirketlere de giderek daha fazla yöneliyor. Şanghay merkezli teknoloji danışmanlık şirketi ZenGen Labs'ın kurucusu Dermot McGrath, rekabetin donanım fiyatlarını aşağı çekmesiyle birlikte robot üreticilerinin, "Kâr marjının donanımdan değil, beyinden geleceği sonucuna vardığını" söyledi.
Rekabette yeni cephe
Ortaya çıkmakta olan bu sektör, ABD-Çin teknoloji rekabetinde yeni bir cephe açıyor. Reuters'ın Çinli robotik şirketi kurucuları ve üst düzey yöneticileriyle, sektör analistleriyle yaptığı görüşmelere göre bazı gelişmiş robot yapay zeka sistemlerinde Amerikan şirketleri önde bulunurken Çinli geliştiriciler, üretim alanındaki güçlerinin ve gerçek dünyadan elde edilen eğitim verilerine erişimlerinin ABD'li rakipleriyle mücadele etmelerine yardımcı olacağını umuyor.
Yapay zekayı makinelerle en başarılı şekilde birleştiren ülke, fabrikaların ve lojistik süreçlerinin otomasyonunda avantaj elde edebilir. Bu durum, endüstriyel verimliliği ve robotik teknolojilerin küresel pazarını potansiyel olarak yeniden şekillendirebilir. Spirit AI'ın kurucu ortağı Gao Yang, "Robotik sistemlerin bütününde en zayıf halka gerçekten de beyin" dedi.
Physical Intelligence, Skild AI ve Generalist gibi Amerikan girişimleri, robotlara kapsamlı bir yeniden eğitim sürecine gerek kalmadan farklı beceriler kazandırmayı amaçlayan yazılımlar geliştiriyor. Generalist, GEN-1.5 modelinin 3 ila 12 saniye arasında süren bir gösterimi izledikten sonra basit görevlerin yaklaşık yüzde 60'ını tamamladığını belirtiyor. Çinli X Square ise robotların, her görev için modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan, tek bir insan videosundan nesneleri tutma ve kullanma becerileri edindiğini gösteren araştırmalar yayımladı.
“Amerikan labaratuvarları yüksek bir standart belirliyor”
Çin'in en güçlü girişimlerini ciddi rakipler olarak değerlendiren robotik danışmanı Georg Stieler, "Önde gelen Amerikan laboratuvarları, özellikle robotların becerileri ne kadar hızlı edinebileceği ve yeniden kullanabileceği konusunda oldukça yüksek bir standart belirliyor" dedi. ABD'li geliştiriciler gelişmiş yapay zeka araştırmalarından ve güçlü işlem çiplerine daha kolay erişimden yararlanırken Çinli şirketler, sistemlerini test etmek ve geliştirmek için robot üreticileri ve endüstriyel müşterilerle yakın işbirliği yapabiliyor. Şirket açıklamalarına göre X Square, Galaxea ve Spirit AI gibi uzmanlaşmış Çinli girişimlerin her biri yaklaşık 3 milyar dolar değerlemeye ulaştı. X Square'ın kurucu ortağı ve operasyonlardan sorumlu yöneticisi (COO) Yang Qian, "Robotların kod tarafından yönlendirilmekten çıkıp sağduyu tarafından yönlendirilmesini istiyoruz" dedi.
Eğitim verileri için yarış
İnternetteki devasa miktardaki metinlerden öğrenen sohbet robotlarının aksine, robotların nesneleri kavramaktan esnek kabloları kullanmaya kadar fiziksel etkileşimlere ilişkin örneklere ihtiyacı var. Çinli şirketler bu bilgileri toplamak için farklı yöntemler izliyor. Bazıları görevleri göstermeleri için insanları işe alırken bazıları bilgisayar simülasyonlarından yararlanıyor, bazıları ise her iki yöntemi birleştiriyor. Henüz hiçbir şirketin açık ara lider konumuna gelmediği bu alanda rekabet yoğunluğunu koruyor.
Gao'nun açıklamasına göre Spirit AI, gündelik yaşam ve endüstriyel faaliyetleri kaydetmek üzere yaklaşık bin kişiyi işe aldı. ACE Robotics ise mağazalarda ve otellerde çalışanların hareketlerini ve kavrama kuvvetlerini kaydetmek için giyilebilir sensörler kullanıyor. Ant Group'un robotik birimi Robbyant, 50 bin saati insan yönlendirmesiyle gerçekleştirilen robot hareketlerinden oluşan toplam 160 bin saatlik materyal kullanarak bir model eğittiğini açıkladı. Şirket ayrıca aynı yapay zekayı farklı makinelerde kullanabilmek amacıyla 17 markaya ait 20 farklı robot konfigürasyonu üzerinde yazılım eğitimi gerçekleştirdi.
DexForce ise robotlara görevleri öğretmek için bilgisayar tarafından oluşturulan ortamları kullanan farklı bir yaklaşım benimsiyor. Şirketin operasyonlardan sorumlu yöneticisi Nicole Yang, bazı endüstriyel görevleri 6 ila 8 saat içinde kullanıma hazır hale getirebildiklerini ve belirli hassasiyet gerektiren operasyonlarda yüzde 99,9'un üzerinde başarı oranına ulaştıklarını söyledi. Ancak yapay zeka eğitimi için simüle edilmiş ortamlar tasarlayan uzamsal zeka şirketi Manycore Tech'ten Jerry Wang, simülasyonların fiziksel etkileşimleri kusursuz biçimde yeniden üretemeyeceğini belirtti. X Square'dan Yang, "Veri kalitesi, veri çeşitliliğinden ve yalnızca çok büyük ölçekte veri toplamaktan daha önemlidir" dedi.
Çinli robot şirketleri, ABD'nin ihracat kontrolleri nedeniyle gelişmiş Nvidia çiplerinde yaşanan kıtlık ve şişirilmiş şirket değerlemeleri ile sektördeki aşırı yoğunlaşmaya ilişkin düzenleyici kaygılar nedeniyle halka arz finansmanının daralması gibi ek engellerle de karşı karşıya. JoyIn Technology'nin Aether robot yapay zekasının geliştirilmesine liderlik eden Zhu Mingxuan, robotlar daha güçlü hale geldikçe gelişmiş çip eksikliğinin Çin'in bedenlenmiş yapay zeka sektörü için ciddi bir sorun olacağını söyledi.